CN110675185A - 智能调节推送屏幕的方法、装置、计算机设备及存储介质 - Google Patents

智能调节推送屏幕的方法、装置、计算机设备及存储介质 Download PDF

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CN110675185A CN201910832247.2A CN201910832247A CN110675185A CN 110675185 A CN110675185 A CN 110675185A CN 201910832247 A CN201910832247 A CN 201910832247A CN 110675185 A CN110675185 A CN 110675185A
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Abstract

本申请揭示了智能调节推送屏幕的方法、装置、计算机设备及存储介质，其中，智能调节推送屏幕的方法，包括：当用户距离推送屏幕的正前方距离小于预设值时，获取用户在所述推送屏幕的预设映射区域内的用户信息，其中，所述用户信息至少包括用户的眼睛距离当前时刻所述推送屏幕的高度值；判断所述高度值是否在预设范围内；若否，则控制所述推送屏幕沿竖直方向移动，使所述高度值处于所述预设范围内；控制所述推送屏幕按照预设推送方式向所述用户推送商品信息。通过根据用户眼睛距离当前时刻所述推送屏幕的高度值，智能调节推送屏幕的高度，并进行商品信息推送，以便商品推送更能满足各用户的需求，提高推送商品信息的有效性和针对性。

Description

智能调节推送屏幕的方法、装置、计算机设备及存储介质
技术领域
本申请涉及到计算机领域，特别是涉及到智能调节推送屏幕的方法、装置、计算机设备及存储介质。
背景技术
当前电商平台无法准确地去获得线下用户的真实购买行为和购买喜好，且无法控制推送屏幕以灵活变换状态，满足用户浏览需求，导致线下用户特别注视A商品或B品牌商家，电商平台却无法准确及时地在线上把A商品或B品牌商家的商品及时通过推送屏幕推给用户。而且电商平台布局线下店和线下零售渠道时，常因缺乏对用户购买行为的记录，无法准确地发现用户的购物喜好，无法有针对性地调配商品，无法使销售额持续稳定在较好的水平，不利于市场的开拓和市场的战略布局。
发明内容
本申请的主要目的为提供智能调节推送屏幕的方法，旨在解决现无法控制推送屏幕灵活变换状态满足用户浏览需求的技术问题。
本申请提出一种智能调节推送屏幕的方法，包括：
当用户距离推送屏幕的正前方距离小于预设值时，获取用户在所述推送屏幕的预设映射区域内的用户信息，其中，所述用户信息至少包括当前时刻用户的眼睛距离所述推送屏幕的高度值；
判断所述高度值是否在预设范围内；
若否，则控制所述推送屏幕沿竖直方向移动，使所述高度值处于所述预设范围内；
控制所述推送屏幕按照预设推送方式向所述用户推送商品信息。
优选地，所述用户信息还包括用户的人脸特征数据，所述控制所述推送屏幕按照预设推送方式向所述用户推送商品信息的步骤，包括：
根据所述人脸特征数据判断所述用户是否为预设会员；
若所述用户为预设会员，则从会员数据库中获取所述用户对应的购物爱好，其中，所述会员数据库至少包括各会员的人脸特征数据，以及各所述会员分别对应的具有购物导向的所述购物爱好；
控制距离所述位置信息最近的推送屏幕，按照预设推送方式向所述用户推送指定商品信息，其中，所述指定商品信息与所述用户的购物爱好相对应。
优选地，所述控制距离所述位置信息最近的推送屏幕，按照预设推送方式向所述用户推送指定商品信息的步骤，包括：
通过所述第一摄像头捕获所述用户，浏览所述第一推送屏幕推送商品信息的过程中的表情图片；
根据所述表情图片中表情变化的趋势，判断所述用户是否满意当前推送的商品信息；
若不满足，则按照预设更换规则更换新商品信息。
优选地，所述按照预设更换规则更换新商品信息的步骤之后，包括：
根据所述用户观看所述新商品信息的表情指数，判断所述用户是否对所述新商品信息满意；
若满意，则将所述新商品信息更新至所述会员数据库。
优选地，所述根据所述用户观看所述新商品信息的表情指数，判断所述用户是否对所述新商品信息满意的步骤，包括：
分别获取所述用户观看所述新商品信息的积极型表情总分数
Figure BDA0002191096590000021
以及消极型表情总分数为
Figure BDA0002191096590000022
其中，s与t分别为积极型表情集合与消极型表情集合中的微表情因子个数；
根据
Figure BDA0002191096590000023
计算得到所述用户观看所述新商品信息的表情指数Semo；
分析所述表情指数Semo的值分别与第一预设阈值和第二预设阈值的大小关系，其中所述第一预设阈值大于所述第二预设阈值；
若所述表情指数Semo的值超过所述第一预设阈值，则判定所述用户对所述新商品信息满意，若所述表情指数Semo的值低于所述第二预设阈值，则判定所述用户对所述新商品信息不满意。
优选地，所述用户至少包括第一会员和第二会员，所述控制所述推送屏幕按照预设推送方式向所述用户推送商品信息的步骤，包括：
获取所述第一会员和第二会员分别对应的会员级别；
根据所述会员级别由高到低，对所述第一会员和第二会员进行第一排序；
调取所述第一会员对应的第一购物爱好，以及所述第二会员对应的第二购物爱好；
按照所述第一排序依次播放所述第一购物爱好和所述第二购物爱好分别对应的商品信息。
本申请还提供了一种智能调节推送屏幕的装置，包括：
获取模块，用于当用户距离推送屏幕的正前方距离小于预设值时，获取用户在所述推送屏幕的预设映射区域内的用户信息，其中，所述用户信息至少包括用户的眼睛距离当前时刻所述推送屏幕的高度值；
判断模块，用于判断所述高度值是否在预设范围内；
第一控制模块，用于若所述高度值不在预设范围内，则控制所述推送屏幕沿竖直方向移动，使所述高度值处于所述预设范围内；
第二控制模块，用于控制所述推送屏幕按照预设推送方式向所述用户推送商品信息。
本申请还提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述方法的步骤。
本申请还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的方法的步骤。
本申请通过根据用户眼睛距离当前时刻所述推送屏幕的高度值，智能调节推送屏幕的高度，并进行商品信息推送，以便商品推送更能满足各用户的需求，且通过针对性的调节推送屏幕的高度，引起用户的视觉注意，提高推送商品信息的有效性和针对性。通过及时获取线下用户的购物爱好，以便根据购物爱好准确地、及时地在线上或线下向用户推送相应的商品信息，以实现向用户推送相应商品的目的。比如通过获取用户购买行为的记录，准确地发现用户的购物喜好，并有针对性地在调配商品，使用户能及时获取到对应预购买的商品，提高购买力，使销售额持续稳定在较好的水平，利于商品市场的开拓和商品市场的战略布局。通过定位用户位于商城的位置信息，以便确定距离所述位置信息最近的商品推送屏幕。通过商城监控实现位置定位，并将位置信息实时上传，以便根据购物爱好的爱好程度依次展示各商品信息，或根据当前各商品距离用户的距离远由近及远地推送购物爱好对应的商品信息，或爱好程度和距离远近按照权重匹配结合，进行商品信息推送。通过微表情识别算法，实时获取用户在浏览推送商品过程中的表情图片中的表情变化，并根据表情变化的趋势，判断用户对推送的商品信息的满意度，以便验证会员数据库中的购物爱好是否正确，并及时更换用户不满意的推送信息，并及时发现用户满意的未存在于会员数据库中的新商品信息，以便及时更新会员数据库，使推荐的商品信息更精准。
附图说明
图1本申请一实施例的智能调节推送屏幕的方法流程示意图；
图2本申请一实施例的智能调节推送屏幕的装置结构示意图；
图3本申请一实施例的计算机设备内部结构示意图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
参照图1，本申请一实施例的智能调节推送屏幕的方法，包括：
S1：当用户距离推送屏幕的正前方距离小于预设值时，获取用户在所述推送屏幕的预设映射区域内的用户信息，其中，所述用户信息至少包括当前时刻用户眼睛距离所述推送屏幕的高度值；
S2：判断所述高度值是否在预设范围内；
S3：若否，则控制所述推送屏幕沿竖直方向移动，使所述高度值处于所述预设范围内；
S4：控制所述推送屏幕按照预设推送方式向所述用户推送商品信息。
本实施例通过根据用户眼睛距离当前时刻所述推送屏幕的高度值，智能调节推送屏幕的高度，并进行商品信息推送，以便商品推送更能满足各用户的需求，且通过针对性的调节推送屏幕的高度，引起用户的视觉注意，提高推送商品信息的有效性和针对性。比如，不同身高的用户对应的推送屏幕的高度不同，使不同身高的用户均能平视推送屏幕，拉近推送屏幕与用户的视觉距离。用户为多个，则根据用户的信息特征，优选以指定用户的标准调整推送屏幕的高度。比如，多个用户中有一个为会员用户，其他为非会员用户，则指定用户为会员用户；多个用户均为会员用户，则根据会员用户的等级由高到低进行排序，则指定用户为等级最高的会员用户；多个用户均为非会员用户，或等级相同的会员用户，则指定用户为身高最高的用户。
进一步地，所述用户信息还包括用户的人脸特征数据，所述控制所述推送屏幕按照预设推送方式向所述用户推送商品信息的步骤S4，包括：
S41：根据所述人脸特征数据判断所述用户是否为预设会员。
本实施例通过在商品附近或品牌商店入口处安装摄像头，以获取关注商店商品的用户的图像，并通过图像提取到用户的人脸特征值数据，以便对用户进行区别，并根据人脸特征值数据确定是否为预设会员。本实施例通过采集各会员入会员时的人脸图片，并对应解析到人脸特征值数据，并根据人脸特征值数据建立电子数据类会员数据库，方便对会员的管理，比如跨地域会员的统一管理等，为对应的线下商店提供稳定的客户群。
本实施例的人脸特征数据由512个数组向量值组成，通过将用户对应的512个数组向量值，与会员数据库中的各会员分别对应的512个数组向量值，一一对应匹配计算得到匹配值，当匹配值大于预设阈值时，则认为匹配，则判定用户为预设会员，否则不是预设会员。
S42：若所述用户为预设会员，则从会员数据库中获取所述用户对应的购物爱好，其中，所述会员数据库至少包括各会员的人脸特征数据，以及各所述会员分别对应的具有购物导向的所述购物爱好。
本实施例的会员数据库至少包括各会员的人脸特征数据以及各所述会员分别对应的具有购物导向的所述购物爱好，上述购物爱好根据用户的历史购买记录形成。比如历史够买记录中统计到A用户购买母婴用品的数量占比、费用占比或购买频次等远高于其他类别商品，则购物爱好为母婴类商品。
S43：控制距离所述位置信息最近的推送屏幕，按照预设推送方式向所述用户推送指定商品信息，其中，所述指定商品信息与所述用户的购物爱好相对应。
本实施例通过及时获取线下用户的购物爱好，以便根据购物爱好准确地、及时地在线上或线下向用户推送相应的商品信息，以实现向用户推送相应商品的目的。比如通过获取用户购买行为的记录，准确地发现用户的购物喜好，并有针对性地在调配商品，使用户能及时获取到对应预购买的商品，提高购买力，使销售额持续稳定在较好的水平，利于商品市场的开拓和商品市场的战略布局。上述预设方式包括但不限于，就近推送、根据会员级别进行优先推送、多个会员同时出现时推送均喜好的商品、随机向新用户推送评分高的热卖产品等等。
本实施例以线下准确推送商品为例，线下的商品的种类繁多，用户无法快速从众多商品中定位到自己爱好购买的商品。通过获取到的用户购买爱好，及时通过距离用户最近的推送屏幕推送对应商品，以便用户及时获取到具有购买倾向的商品。本实施例通过定位用户位于商城的位置信息，以便确定距离所述位置信息最近的推送屏幕。本实施例定位用户位于商城的位置信息，可通过参照商城具有固定位置的参照物实现。也可通过商城监控实现位置定位，并将位置信息实时上传。本实施例的预设展示规则包括但不限于根据购物爱好的爱好程度依次展示各商品信息，或根据当前各商品距离用户的距离远由近及远地推送购物爱好对应的商品信息，或爱好程度和距离远近按照权重匹配结合，进行商品信息推送。上述商品信息包括但不限于商品种类、商品名称、商品属性、商品价格、商品当前处于商品的位置等。
进一步地，各所述推送屏幕分别配置摄像头，并根据所述推送屏幕对应的商城位置分别标记对应的摄像头，所述控制距离所述位置信息最近的推送屏幕，按照预设推送方式向所述用户推送指定商品信息的步骤S43之前，包括：
S40a：分析各所述摄像头分别捕获的图片信息，以筛选出携带所述用户的第一图片，其中，所述第一图片为一个或多个图片。
S40b：从所述第一图片中筛选出所述用户的正面图片。
S40c：将捕获所述正面图片的第一摄像头对应的第一推送屏幕，作为距离所述位置信息最近的推送屏幕。
本实施例通过具有对应编码和对应固定位置的摄像头，实现对用户的实时位置定位。上述各摄像头分别设置于货架上，并将摄像头的编码和相对于商城的位置上传于服务器，位于用户周边的各摄像头均会从不同角度采集到用户的图像，但用户关注某个货架的商品时，会通过该货架的摄像头获取到正面图片，则认为该货架的摄像头为距离用户最近的摄像头，并将该摄像头的位置作为用户的位置信息。本实施例识别正面图片的过程，通过比较各图片中用户的影像占比，以及图片中用户图像与标准正面图像的偏离角度实现，用户的影像占比最大、且与标准正面图像的偏离角度最小的图片为用户正面图片。
进一步地，所述控制距离所述位置信息最近的推送屏幕，按照预设推送方式向所述用户推送指定商品信息的步骤S43，包括：
S401：通过所述第一摄像头捕获所述用户，浏览所述第一推送屏幕推送商品信息的过程中的表情图片。
S402：根据所述表情图片中表情变化的趋势，判断所述用户是否满意当前推送的商品信息。
S403：若不满足，则按照预设更换规则更换新商品信息。
本实施例通过微表情识别算法，实时获取用户在浏览推送商品过程中的表情图片中的表情变化，并根据表情变化的趋势，判断用户对推送的商品信息的满意度，以便验证会员数据库中的购物爱好是否正确，并及时更换用户不满意的推送信息，并及时发现用户满意的未存在于会员数据库中的新商品信息，以便及时更新会员数据库，使推荐的商品信息更精准。上述预设更换规则，包括根据用户指定期限内购买各种类物品的频次数据进行更换，即更换为用户常买种类的新出品物品；或根据用户的购物喜好，更换为与用户的购物喜好相关联的新物品等。本实施例的微表情算法通过模型实现，通过收集标注有微表情的各表情图片作为训练集，进行模型训练得到微表情算法，以准确识别表情图片中的表情，比如惊奇、兴奋、高兴、失望、绝望等，上述表情指数从左至右依次变差变低。上述表情变化包括表情指数依次升高或依次降低，表情指数依次升高，表明对推送的商品信息满意，表情指数依次降低，表明对推送的商品信息不满意。
进一步地，所述按照预设更换规则更换新商品信息的步骤S403之后，包括：
S404：根据所述用户观看所述新商品信息的表情指数，判断所述用户是否对所述新商品信息满意。
S405：若所述用户对所述新商品信息满意，则将所述新商品信息更新至所述会员数据库。
进一步地，所述根据所述用户观看所述新商品信息的表情指数，判断所述用户是否对所述新商品信息满意的步骤S404，包括：
S4041：分别获取所述用户观看所述新商品信息的积极型表情总分数
Figure BDA0002191096590000081
以及消极型表情总分数为
Figure BDA0002191096590000082
其中，s与t分别为积极型表情集合与消极型表情集合中的微表情因子个数；
S4042：根据
Figure BDA0002191096590000083
计算得到所述用户观看所述新商品信息的表情指数Semo；
S4043：分析所述表情指数Semo的值分别与第一预设阈值和第二预设阈值的大小关系，其中所述第一预设阈值大于所述第二预设阈值；
S4044：若所述表情指数Semo的值超过所述第一预设阈值，则判定所述用户对所述新商品信息满意，若所述表情指数Semo的值低于所述第二预设阈值，则判定所述用户对所述新商品信息不满意。
用户在浏览不同商品时，会产生表情上的细微变化。通过基于深度学习卷积神经网络的人脸表情识别模型，我们可以捕捉到用户在浏览某件商品时产生的微表情。将用户浏览商品时的面部照片放入微表情神经网络模型，模型会输出用户这瞬间的面部照片分别是高兴、惊讶、恶心、悲伤、愤怒、平静、害怕七种基本微表情的概率值(模型设定7个微表情概率之和为100％)。将七种表情划分为两大集合——积极型表情、消极型表情。积极型表情集合中微表情因子组成可包含：“高兴、惊讶”，消极型表情集合微表情因子组成可包含：“悲伤、愤怒、害怕、恶心”。现实中商品推荐的需求不同，积极型与消极型的微表情组成因子也可根据需求定制。表情指数可通过分别加权计算积极型表情与消极型表情得到两个分数(例如积极型表情总分数为
Figure BDA0002191096590000084
消极型表情总分数为
Figure BDA0002191096590000085
其中s与t分别为积极型与消极型表情集合中的微表情因子个数。)，表情指数
Figure BDA0002191096590000086
根据商品推荐需求制定Semo的值。例如我们可以设定Semo>1.2时，认为积极型表情超过了消极型表情并且超过了1.2这个阈值。认为客户对正在浏览的商品持正面态度，这时可认为客户对推送的商品表示满意。若Semo<0.8，时认为积极表情的总分数没有达到消极型表情分数的0.8，此时可认为客户对正在浏览的商品持负面态度，此时可认为客户对推送的商品表示不满意。若Semo在[0.8,1.2]之间，判定为用户为正常态度，不偏向积极的正面态度，也不偏向消极的负面态度。
进一步地，所述用户至少包括第一会员和第二会员，所述控制所述推送屏幕按照预设推送方式向所述用户推送商品信息的步骤S4，包括：
S406：获取所述第一会员和第二会员分别对应的会员级别。
S407：根据所述会员级别由高到低，对所述第一会员和第二会员进行第一排序。
S408：调取所述第一会员对应的第一购物爱好，以及所述第二会员对应的第二购物爱好。
S409：按照所述第一排序依次播放所述第一购物爱好和所述第二购物爱好分别对应的商品信息。
本实施例中当两个或两个以上的会员同行，则按照各会员的级别建立优先推送的机制，比如优先推送级别比较高的会员的购物爱好对应的商品信息，以便刺激会员的购物动力。
进一步地，所述用户至少包括第一会员和第二会员，所述控制所述推送屏幕按照预设推送方式向所述用户推送商品信息的步骤S4，包括：
S411：调取所述第一会员对应的第一购物爱好，以及所述第二会员对应的第二购物爱好。
S412：判断所述第一购物爱好和所述第二购物爱好中共有的相同购物爱好。
S413：推送所述相同购物爱好对应的商品信息。
本实施例中当两个或两个以上的会员同行，通过比较各会员的购物爱好的差异，获得共有的相同的购物爱好，以便同时满足各会员的需求。本申请另一实施例中可优先推送共有的相同的购物爱好对应的商品信息，然后按照会员的会员级别，比如从级别高而定会员到级别低的会员逐次推送差异的购物爱好对应的商品信息。
本申请另一实施例，用于智能门店，根据用户的购物爱好调整货架的商品布置架构，比如识别用户的身体特征数据，包括人脸特征数据、身高、是否残疾等信息，按照人脸特征数据获取对应的购物爱好，并根据身高、是否残疾、购物爱好对应的商品的当前位置，调整商品布置架构，以便于用户购物。比如用户的购物爱好记载，洗涤用品偏爱于洗衣液，而不常购买洗衣粉，则控制货架调配装置将洗衣液摆放于用户容易看到的地方。再比如，用户为做轮椅的残疾人，则控制货架调配装置降低其购物爱好对应的商品展示高度。
参照图2，本申请一实施例的智能调节推送屏幕的装置，包括：
获取模块1，用于当用户距离推送屏幕的正前方距离小于预设值时，获取用户在所述推送屏幕的预设映射区域内的用户信息，其中，所述用户信息至少包括用户的眼睛距离当前时刻所述推送屏幕的高度值；
判断模块2，用于判断所述高度值是否在预设范围内；
第一控制模块3，用于若所述高度值不在预设范围内，则控制所述推送屏幕沿竖直方向移动，使所述高度值处于所述预设范围内；
第二控制模块4，用于控制所述推送屏幕按照预设推送方式向所述用户推送商品信息。
本实施例通过根据用户眼睛距离当前时刻所述推送屏幕的高度值，智能调节推送屏幕的高度，并进行商品信息推送，以便商品推送更能满足各用户的需求，且通过针对性的调节推送屏幕的高度，引起用户的视觉注意，提高推送商品信息的有效性和针对性。比如，不同身高的用户对应的推送屏幕的高度不同，使不同身高的用户均能平视推送屏幕，拉近推送屏幕与用户的视觉距离。用户为多个，则根据用户的信息特征，优选以指定用户的标准调整推送屏幕的高度。比如，多个用户中有一个为会员用户，其他为非会员用户，则指定用户为会员用户；多个用户均为会员用户，则根据会员用户的等级由高到低进行排序，则指定用户为等级最高的会员用户；多个用户均为非会员用户，或等级相同的会员用户，则指定用户为身高最高的用户。
进一步地，所述用户信息还包括用户的人脸特征数据，所述第二控制模块4，包括：
第一判断子模块，用于根据所述人脸特征数据判断所述用户是否为预设会员。
本实施例通过在商品附近或品牌商店入口处安装摄像头，以获取关注商店商品的用户的图像，并通过图像提取到用户的人脸特征值数据，以便对用户进行区别，并根据人脸特征值数据确定是否为预设会员。本实施例通过采集各会员入会员时的人脸图片，并对应解析到人脸特征值数据，并根据人脸特征值数据建立电子数据类会员数据库，方便对会员的管理，比如跨地域会员的统一管理等，为对应的线下商店提供稳定的客户群。
本实施例的人脸特征数据由512个数组向量值组成，通过将用户对应的512个数组向量值，与会员数据库中的各会员分别对应的512个数组向量值，一一对应匹配计算得到匹配值，当匹配值大于预设阈值时，则认为匹配，则判定用户为预设会员，否则不是预设会员。
第一获取子模块，用于若所述用户为预设会员，则从会员数据库中获取所述用户对应的购物爱好，其中，所述会员数据库至少包括各会员的人脸特征数据，以及各所述会员分别对应的具有购物导向的所述购物爱好。
本实施例的会员数据库至少包括各会员的人脸特征数据以及各所述会员分别对应的具有购物导向的所述购物爱好，上述购物爱好根据用户的历史购买记录形成。比如历史够买记录中统计到A用户购买母婴用品的数量占比、费用占比或购买频次等远高于其他类别商品，则购物爱好为母婴类商品。
控制子模块，用于控制距离所述位置信息最近的推送屏幕，按照预设推送方式向所述用户推送指定商品信息，其中，所述指定商品信息与所述用户的购物爱好相对应。
本实施例通过及时获取线下用户的购物爱好，以便根据购物爱好准确地、及时地在线上或线下向用户推送相应的商品信息，以实现向用户推送相应商品的目的。比如通过获取用户购买行为的记录，准确地发现用户的购物喜好，并有针对性地在调配商品，使用户能及时获取到对应预购买的商品，提高购买力，使销售额持续稳定在较好的水平，利于商品市场的开拓和商品市场的战略布局。上述预设方式包括但不限于，就近推送、根据会员级别进行优先推送、多个会员同时出现时推送均喜好的商品、随机向新用户推送评分高的热卖产品等等。
本实施例以线下准确推送商品为例，线下的商品的种类繁多，用户无法快速从众多商品中定位到自己爱好购买的商品。通过获取到的用户购买爱好，及时通过距离用户最近的推送屏幕推送对应商品，以便用户及时获取到具有购买倾向的商品。本实施例通过定位用户位于商城的位置信息，以便确定距离所述位置信息最近的推送屏幕。本实施例定位用户位于商城的位置信息，可通过参照商城具有固定位置的参照物实现。也可通过商城监控实现位置定位，并将位置信息实时上传。本实施例的预设展示规则包括但不限于根据购物爱好的爱好程度依次展示各商品信息，或根据当前各商品距离用户的距离远由近及远地推送购物爱好对应的商品信息，或爱好程度和距离远近按照权重匹配结合，进行商品信息推送。上述商品信息包括但不限于商品种类、商品名称、商品属性、商品价格、商品当前处于商品的位置等。
进一步地，各所述推送屏幕分别配置摄像头，并根据所述推送屏幕对应的商城位置分别标记对应的摄像头，所述第二控制模块4，包括：
分析子模块，用于分析各所述摄像头分别捕获的图片信息，以筛选出携带所述用户的第一图片，其中，所述第一图片为一个或多个图片。
筛选子模块，用于从所述第一图片中筛选出所述用户的正面图片。
作为子模块，用于将捕获所述正面图片的第一摄像头对应的第一推送屏幕，作为距离所述位置信息最近的推送屏幕。
本实施例通过具有对应编码和对应固定位置的摄像头，实现对用户的实时位置定位。上述各摄像头分别设置于货架上，并将摄像头的编码和相对于商城的位置上传于服务器，位于用户周边的各摄像头均会从不同角度采集到用户的图像，但用户关注某个货架的商品时，会通过该货架的摄像头获取到正面图片，则认为该货架的摄像头为距离用户最近的摄像头，并将该摄像头的位置作为用户的位置信息。本实施例识别正面图片的过程，通过比较各图片中用户的影像占比，以及图片中用户图像与标准正面图像的偏离角度实现，用户的影像占比最大、且与标准正面图像的偏离角度最小的图片为用户正面图片。
进一步地，所述控制子模块，包括：
捕获单元，用于通过所述第一摄像头捕获所述用户，浏览所述第一推送屏幕推送商品信息的过程中的表情图片。
第一判断单元，用于根据所述表情图片中表情变化的趋势，判断所述用户是否满意当前推送的商品信息。
更换单元，用于若所述用户不满意当前推送的商品信息，则按照预设更换规则更换新商品信息。
本实施例通过微表情识别算法，实时获取用户在浏览推送商品过程中的表情图片中的表情变化，并根据表情变化的趋势，判断用户对推送的商品信息的满意度，以便验证会员数据库中的购物爱好是否正确，并及时更换用户不满意的推送信息，并及时发现用户满意的未存在于会员数据库中的新商品信息，以便及时更新会员数据库，使推荐的商品信息更精准。上述预设更换规则，包括根据用户指定期限内购买各种类物品的频次数据进行更换，即更换为用户常买种类的新出品物品；或根据用户的购物喜好，更换为与用户的购物喜好相关联的新物品等。本实施例的微表情算法通过模型实现，通过收集标注有微表情的各表情图片作为训练集，进行模型训练得到微表情算法，以准确识别表情图片中的表情，比如惊奇、兴奋、高兴、失望、绝望等，上述表情指数从左至右依次变差变低。上述表情变化包括表情指数依次升高或依次降低，表情指数依次升高，表明对推送的商品信息满意，表情指数依次降低，表明对推送的商品信息不满意。
进一步地，所述控制子模块，包括：
第二判断单元，用于根据所述用户观看所述新商品信息的表情指数，判断所述用户是否对所述新商品信息满意。
更新单元，用于若所述用户对所述新商品信息满意，则将所述新商品信息更新至所述会员数据库。
进一步地，第二判断单元，包括：
获取子单元，用于分别获取所述用户观看所述新商品信息的积极型表情总分数
Figure BDA0002191096590000131
以及消极型表情总分数为
Figure BDA0002191096590000132
其中，s与t分别为积极型表情集合与消极型表情集合中的微表情因子个数；
计算子单元，用于根据计算得到所述用户观看所述新商品信息的表情指数Semo；
分析子单元，用于分析所述表情指数Semo的值分别与第一预设阈值和第二预设阈值的大小关系，其中所述第一预设阈值大于所述第二预设阈值；
判定子单元，用于若所述表情指数Semo的值超过所述第一预设阈值，则判定所述用户对所述新商品信息满意，若所述表情指数Semo的值低于所述第二预设阈值，则判定所述用户对所述新商品信息不满意。
用户在浏览不同商品时，会产生表情上的细微变化。通过基于深度学习卷积神经网络的人脸表情识别模型，我们可以捕捉到用户在浏览某件商品时产生的微表情。将用户浏览商品时的面部照片放入微表情神经网络模型，模型会输出用户这瞬间的面部照片分别是高兴、惊讶、恶心、悲伤、愤怒、平静、害怕七种基本微表情的概率值(模型设定7个微表情概率之和为100％)。将七种表情划分为两大集合——积极型表情、消极型表情。积极型表情集合中微表情因子组成可包含：“高兴、惊讶”，消极型表情集合微表情因子组成可包含：“悲伤、愤怒、害怕、恶心”。现实中商品推荐的需求不同，积极型与消极型的微表情组成因子也可根据需求定制。表情指数可通过分别加权计算积极型表情与消极型表情得到两个分数(例如积极型表情总分数为
Figure BDA0002191096590000141
消极型表情总分数为
Figure BDA0002191096590000144
其中s与t分别为积极型与消极型表情集合中的微表情因子个数。)，表情指数
Figure BDA0002191096590000143
根据商品推荐需求制定Semo的值。例如我们可以设定Semo>1.2时，认为积极型表情超过了消极型表情并且超过了1.2这个阈值。认为客户对正在浏览的商品持正面态度，这时可认为客户对推送的商品表示满意。若Semo<0.8，时认为积极表情的总分数没有达到消极型表情分数的0.8，此时可认为客户对正在浏览的商品持负面态度，此时可认为客户对推送的商品表示不满意。若Semo在[0.8,1.2]之间，判定为用户为正常态度，不偏向积极的正面态度，也不偏向消极的负面态度。
进一步地，所述用户至少包括第一会员和第二会员，所述第二控制模块4，包括：
第二获取子模块，用于获取所述第一会员和第二会员分别对应的会员级别。
排序子模块，用于根据所述会员级别由高到低，对所述第一会员和第二会员进行第一排序。
第一调取子模块，用于调取所述第一会员对应的第一购物爱好，以及所述第二会员对应的第二购物爱好。
播放子模块，用于按照所述第一排序依次播放所述第一购物爱好和所述第二购物爱好分别对应的商品信息。
本实施例中当两个或两个以上的会员同行，则按照各会员的级别建立优先推送的机制，比如优先推送级别比较高的会员的购物爱好对应的商品信息，以便刺激会员的购物动力。
进一步地，所述用户至少包括第一会员和第二会员，所述第二控制模块4，包括：
第二调取子模块，用于调取所述第一会员对应的第一购物爱好，以及所述第二会员对应的第二购物爱好。
第二判断子模块，用于判断所述第一购物爱好和所述第二购物爱好中共有的相同购物爱好。
推送子模块，用于推送所述相同购物爱好对应的商品信息。
本实施例中当两个或两个以上的会员同行，通过比较各会员的购物爱好的差异，获得共有的相同的购物爱好，以便同时满足各会员的需求。本申请另一实施例中可优先推送共有的相同的购物爱好对应的商品信息，然后按照会员的会员级别，比如从级别高而定会员到级别低的会员逐次推送差异的购物爱好对应的商品信息。
本申请另一实施例，用于智能门店，根据用户的购物爱好调整货架的商品布置架构，比如识别用户的身体特征数据，包括人脸特征数据、身高、是否残疾等信息，按照人脸特征数据获取对应的购物爱好，并根据身高、是否残疾、购物爱好对应的商品的当前位置，调整商品布置架构，以便于用户购物。比如用户的购物爱好记载，洗涤用品偏爱于洗衣液，而不常购买洗衣粉，则控制货架调配装置将洗衣液摆放于用户容易看到的地方。再比如，用户为做轮椅的残疾人，则控制货架调配装置降低其购物爱好对应的商品展示高度。
参照图3，本申请实施例中还提供一种计算机设备，该计算机设备可以是服务器，其内部结构可以如图3所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口和数据库。其中，该计算机设计的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的数据库用于存储智能调节推送屏幕的过程需要的所有数据。该计算机设备的网络接口用于与外部的端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现智能调节推送屏幕的方法。
上述处理器执行上述智能调节推送屏幕的方法，包括：当用户距离推送屏幕的正前方距离小于预设值时，获取用户在所述推送屏幕的预设映射区域内的用户信息，其中，所述用户信息至少包括用户的眼睛距离当前时刻所述推送屏幕的高度值；判断所述高度值是否在预设范围内；若否，则控制所述推送屏幕沿竖直方向移动，使所述高度值处于所述预设范围内；控制所述推送屏幕按照预设推送方式向所述用户推送商品信息。
上述计算机设备，通过根据用户眼睛距离当前时刻所述推送屏幕的高度值，智能调节推送屏幕的高度，并进行商品信息推送，以便商品推送更能满足各用户的需求，且通过针对性的调节推送屏幕的高度，引起用户的视觉注意，提高推送商品信息的有效性和针对性。通过及时获取线下用户的购物爱好，以便根据购物爱好准确地、及时地在线上或线下向用户推送相应的商品信息，以实现向用户推送相应商品的目的。比如通过获取用户购买行为的记录，准确地发现用户的购物喜好，并有针对性地在调配商品，使用户能及时获取到对应预购买的商品，提高购买力，使销售额持续稳定在较好的水平，利于商品市场的开拓和商品市场的战略布局。通过定位用户位于商城的位置信息，以便确定距离所述位置信息最近的商品推送屏幕。
在一个实施例中，所述用户信息还包括用户的人脸特征数据，上述处理器控制所述推送屏幕按照预设推送方式向所述用户推送商品信息的步骤，包括：根据所述人脸特征数据判断所述用户是否为预设会员；若所述用户为预设会员，则从会员数据库中获取所述用户对应的购物爱好，其中，所述会员数据库至少包括各会员的人脸特征数据，以及各所述会员分别对应的具有购物导向的所述购物爱好；控制距离所述位置信息最近的推送屏幕，按照预设推送方式向所述用户推送指定商品信息，其中，所述指定商品信息与所述用户的购物爱好相对应。
在一个实施例中，上述处理器控制距离所述位置信息最近的推送屏幕，按照预设推送方式向所述用户推送指定商品信息的步骤，包括：通过所述第一摄像头捕获所述用户，浏览所述第一推送屏幕推送商品信息的过程中的表情图片；根据所述表情图片中表情变化的趋势，判断所述用户是否满意当前推送的商品信息；若不满足，则按照预设更换规则更换新商品信息。
在一个实施例中，上述处理器按照预设更换规则更换新商品信息的步骤之后，包括：根据所述用户观看所述新商品信息的表情指数，判断所述用户是否对所述新商品信息满意；若满意，则将所述新商品信息更新至所述会员数据库。
在一个实施例中，上述处理器根据所述用户观看所述新商品信息的表情指数，判断所述用户是否对所述新商品信息满意的步骤，包括：分别获取所述用户观看所述新商品信息的积极型表情总分数以及消极型表情总分数为
Figure BDA0002191096590000172
其中，s与t分别为积极型表情集合与消极型表情集合中的微表情因子个数；根据
Figure BDA0002191096590000173
计算得到所述用户观看所述新商品信息的表情指数Semo；分析所述表情指数Semo的值分别与第一预设阈值和第二预设阈值的大小关系，其中所述第一预设阈值大于所述第二预设阈值；若所述表情指数Semo的值超过所述第一预设阈值，则判定所述用户对所述新商品信息满意，若所述表情指数Semo的值低于所述第二预设阈值，则判定所述用户对所述新商品信息不满意。
在一个实施例中，所述用户至少包括第一会员和第二会员，上述处理器控制所述推送屏幕按照预设推送方式向所述用户推送商品信息的步骤，包括：获取所述第一会员和第二会员分别对应的会员级别；根据所述会员级别由高到低，对所述第一会员和第二会员进行第一排序；调取所述第一会员对应的第一购物爱好，以及所述第二会员对应的第二购物爱好；按照所述第一排序依次播放所述第一购物爱好和所述第二购物爱好分别对应的商品信息。
本领域技术人员可以理解，图3中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定。
本申请一实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现智能调节推送屏幕的方法，包括：当用户距离推送屏幕的正前方距离小于预设值时，获取用户在所述推送屏幕的预设映射区域内的用户信息，其中，所述用户信息至少包括用户的眼睛距离当前时刻所述推送屏幕的高度值；判断所述高度值是否在预设范围内；若否，则控制所述推送屏幕沿竖直方向移动，使所述高度值处于所述预设范围内；控制所述推送屏幕按照预设推送方式向所述用户推送商品信息。
上述计算机可读存储介质，通过根据用户眼睛距离当前时刻所述推送屏幕的高度值，智能调节推送屏幕的高度，并进行商品信息推送，以便商品推送更能满足各用户的需求，且通过针对性的调节推送屏幕的高度，引起用户的视觉注意，提高推送商品信息的有效性和针对性。通过及时获取线下用户的购物爱好，以便根据购物爱好准确地、及时地在线上或线下向用户推送相应的商品信息，以实现向用户推送相应商品的目的。比如通过获取用户购买行为的记录，准确地发现用户的购物喜好，并有针对性地在调配商品，使用户能及时获取到对应预购买的商品，提高购买力，使销售额持续稳定在较好的水平，利于商品市场的开拓和商品市场的战略布局。通过定位用户位于商城的位置信息，以便确定距离所述位置信息最近的商品推送屏幕。
在一个实施例中，所述用户信息还包括用户的人脸特征数据，上述处理器控制所述推送屏幕按照预设推送方式向所述用户推送商品信息的步骤，包括：根据所述人脸特征数据判断所述用户是否为预设会员；若所述用户为预设会员，则从会员数据库中获取所述用户对应的购物爱好，其中，所述会员数据库至少包括各会员的人脸特征数据，以及各所述会员分别对应的具有购物导向的所述购物爱好；控制距离所述位置信息最近的推送屏幕，按照预设推送方式向所述用户推送指定商品信息，其中，所述指定商品信息与所述用户的购物爱好相对应。
在一个实施例中，上述处理器控制距离所述位置信息最近的推送屏幕，按照预设推送方式向所述用户推送指定商品信息的步骤，包括：通过所述第一摄像头捕获所述用户，浏览所述第一推送屏幕推送商品信息的过程中的表情图片；根据所述表情图片中表情变化的趋势，判断所述用户是否满意当前推送的商品信息；若不满足，则按照预设更换规则更换新商品信息。
在一个实施例中，上述处理器按照预设更换规则更换新商品信息的步骤之后，包括：根据所述用户观看所述新商品信息的表情指数，判断所述用户是否对所述新商品信息满意；若满意，则将所述新商品信息更新至所述会员数据库。
在一个实施例中，上述处理器根据所述用户观看所述新商品信息的表情指数，判断所述用户是否对所述新商品信息满意的步骤，包括：分别获取所述用户观看所述新商品信息的积极型表情总分数以及消极型表情总分数为
Figure BDA0002191096590000192
其中，s与t分别为积极型表情集合与消极型表情集合中的微表情因子个数；根据
Figure BDA0002191096590000193
计算得到所述用户观看所述新商品信息的表情指数Semo；分析所述表情指数Semo的值分别与第一预设阈值和第二预设阈值的大小关系，其中所述第一预设阈值大于所述第二预设阈值；若所述表情指数Semo的值超过所述第一预设阈值，则判定所述用户对所述新商品信息满意，若所述表情指数Semo的值低于所述第二预设阈值，则判定所述用户对所述新商品信息不满意。
在一个实施例中，所述用户至少包括第一会员和第二会员，上述处理器控制所述推送屏幕按照预设推送方式向所述用户推送商品信息的步骤，包括：获取所述第一会员和第二会员分别对应的会员级别；根据所述会员级别由高到低，对所述第一会员和第二会员进行第一排序；调取所述第一会员对应的第一购物爱好，以及所述第二会员对应的第二购物爱好；按照所述第一排序依次播放所述第一购物爱好和所述第二购物爱好分别对应的商品信息。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，上述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的和实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可以包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双速据率SDRAM(SSRSDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink)DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)等。
需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、装置、物品或者方法不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、装置、物品或者方法所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、装置、物品或者方法中还存在另外的相同要素。
以上所述仅为本申请的优选实施例，并非因此限制本申请的专利范围，凡是利用本申请说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本申请的专利保护范围内。

Claims (10)

1.一种智能调节推送屏幕的方法，其特征在于，包括：
当用户距离推送屏幕的正前方距离小于预设值时，获取用户在所述推送屏幕的预设映射区域内的用户信息，其中，所述用户信息至少包括当前时刻用户的眼睛距离所述推送屏幕的高度值；
判断所述高度值是否在预设范围内；
若否，则控制所述推送屏幕沿竖直方向移动，使所述高度值处于所述预设范围内；
控制所述推送屏幕按照预设推送方式向所述用户推送商品信息。
2.根据权利要求1所述的智能调节推送屏幕的方法，其特征在于，所述用户信息还包括用户的人脸特征数据，所述控制所述推送屏幕按照预设推送方式向所述用户推送商品信息的步骤，包括：
根据所述人脸特征数据判断所述用户是否为预设会员；
若所述用户为预设会员，则从会员数据库中获取所述用户对应的购物爱好，其中，所述会员数据库至少包括各会员的人脸特征数据，以及各所述会员分别对应的具有购物导向的所述购物爱好；
控制距离所述位置信息最近的推送屏幕，按照预设推送方式向所述用户推送指定商品信息，其中，所述指定商品信息与所述用户的购物爱好相对应。
3.根据权利要求2所述的智能调节推送屏幕的方法，其特征在于，所述控制距离所述位置信息最近的推送屏幕，按照预设推送方式向所述用户推送指定商品信息的步骤，包括：
通过所述第一摄像头捕获所述用户在浏览所述商品信息时的表情图片；
根据所述表情图片中表情变化的趋势，判断所述用户是否满意当前推送的商品信息；
若不满足，则按照预设更换规则更换新商品信息。
4.根据权利要求3所述的智能调节推送屏幕的方法，其特征在于，所述按照预设更换规则更换新商品信息的步骤之后，包括：
根据所述用户观看所述新商品信息的表情指数，判断所述用户是否对所述新商品信息满意；
若满意，则将所述新商品信息更新至所述会员数据库。
5.根据权利要求4所述的智能调节推送屏幕的方法，其特征在于，所述根据所述用户观看所述新商品信息的表情指数，判断所述用户是否对所述新商品信息满意的步骤，包括：
分别获取所述用户观看所述新商品信息的积极型表情总分数
Figure FDA0002191096580000021
以及消极型表情总分数为
Figure FDA0002191096580000022
其中，s与t分别为积极型表情集合与消极型表情集合中的微表情因子个数；
根据
Figure FDA0002191096580000023
计算得到所述用户观看所述新商品信息的表情指数Semo；
分析所述表情指数Semo的值分别与第一预设阈值和第二预设阈值的大小关系，其中所述第一预设阈值大于所述第二预设阈值；
若所述表情指数Semo的值超过所述第一预设阈值，则判定所述用户对所述新商品信息满意，若所述表情指数Semo的值低于所述第二预设阈值，则判定所述用户对所述新商品信息不满意。
6.根据权利要求1所述的智能调节推送屏幕的方法，其特征在于，所述用户至少包括第一会员和第二会员，所述控制所述推送屏幕按照预设推送方式向所述用户推送商品信息的步骤，包括：
获取所述第一会员和第二会员分别对应的会员级别；
根据所述会员级别由高到低，对所述第一会员和第二会员进行第一排序；
调取所述第一会员对应的第一购物爱好，以及所述第二会员对应的第二购物爱好；
按照所述第一排序依次播放所述第一购物爱好和所述第二购物爱好分别对应的商品信息。
7.一种智能调节推送屏幕的装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于当用户距离推送屏幕的正前方距离小于预设值时，获取用户在所述推送屏幕的预设映射区域内的用户信息，其中，所述用户信息至少包括用户的眼睛距离当前时刻所述推送屏幕的高度值；
判断模块，用于判断所述高度值是否在预设范围内；
第一控制模块，用于若所述高度值不在预设范围内，则控制所述推送屏幕沿竖直方向移动，使所述高度值处于所述预设范围内；
第二控制模块，用于控制所述推送屏幕按照预设推送方式向所述用户推送商品信息。
8.根据权利要求7所述的智能调节推送屏幕的装置，其特征在于，所述用户信息还包括用户的人脸特征数据，所述第二控制模块，包括：
第一判断子模块，用于根据所述人脸特征数据判断所述用户是否为预设会员；
第一获取子模块，用于若所述用户为预设会员，则从会员数据库中获取所述用户对应的购物爱好，其中，所述会员数据库至少包括各会员的人脸特征数据，以及各所述会员分别对应的具有购物导向的所述购物爱好；
控制子模块，用于控制距离所述位置信息最近的推送屏幕，按照预设推送方式向所述用户推送指定商品信息，其中，所述指定商品信息与所述用户的购物爱好相对应。
9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至6中任一项所述方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。
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