CN110706075A - 一种基于ai模型的物料铺设的方法和设备 - Google Patents

Abstract

本公开涉及一种基于AI模型的物料铺设方案，包括：在任务生成方处，新建物料铺设的任务，将与所述任务相关联的样例上传至平台的服务器，发布所述任务以将所述任务添加到所述平台的任务列表中，其中所述平台的服务器根据所上传的样例对模型进行训练；而在任务执行方处，向服务器发送包含任务执行方的信用信息的任务列表请求，从服务器返回的任务列表中选择任务，执行任务并拍摄铺设结果图，进行位置审核并根据从平台服务器下载的与该任务相关联的经训练的模型通过将样例和铺设结果图进行比较来进行任务审核，以及根据审核结果对所述用户进行奖惩。

Description

一种基于AI模型的物料铺设的方法和设备

技术领域

本公开涉及一种物料铺设验收解决方案，更具体而言，涉及一种基于AI(人工智能)模型的物料铺设方案。

背景技术

随着互联网技术的迅猛发展，各种互联网服务开始逐渐融入到人们的生活的方方面面中。为了能够在商家的收银台上占据一席之地，众多互联网平台都雇佣了大量推销人员主动上门拜访商户，免费为商户带来各种物料。并且，为了让商家能够将自己平台的物料放置在更显眼的位置以吸引顾客使用，各平台为线下商店赞助一些小物料。例如从进门的推拉贴，到餐桌上的立牌、垫纸、纸巾盒，再到收银台的指引贴纸。物料被放置的如此密集，以致于消费者无论身处店内何处，都能一眼发现相关平台的广告、Logo等。而且，物料的铺设并不仅仅是将物料送至商家，而且还包括规范陈设的要求。例如，对于广告、海报：要求贴在每张桌子旁边的墙上，须整洁、有序；对于桌贴：要求统一贴在每张桌子的桌角固定位置处，不能歪斜、褶皱；对于门贴：要求张贴整齐、有序，无破损。而在公共区域的张贴，更是要求能凸显公司形象，须整洁、整齐、美观，不得乱贴、乱画、乱扔。上述这些流程，在行业内通常被统称为“物料铺设”。

为此，需要提供一种能够在节省人力财力的基础上高效率地完成物料铺设整套解决方案。

发明内容

本公开涉及一种基于模型的物料铺设方案，可以通过自动化任务审核过程来大大减少人力投入并减少人工误差。

根据本公开的第一方面，提供了一种用于发布物料铺设任务的方法，包括：接收物料铺设创建指令，以生成物料铺设的任务；将所述任务发送给服务器，以使得服务器将所述任务添加到任务列表；其中所述接收物料铺设创建指令，以生成物料铺设的任务包括：接收任务生成方输入的与所述任务相关的任务字段、执行所述任务的任务执行方的信用等级门槛、物料铺设样例。

根据本公开的第二方面，提供了一种用于验收物料铺设的方法，包括：接收从任务生成方上传的物料铺设的任务和与所述任务相关联的物料铺设样例；根据所述物料铺设样例对模型进行训练以生成与所述任务相关联的经训练模型；将所述物料铺设样例和经训练模型存储在服务器上以供后续任务审核；根据来自任务执行方的任务审核请求将所存储的与任务审核相关联的物料铺设样例和经训练模型发送给所述任务执行方。

根据本公开的第三方面，提供了一种基于模型的物料铺设验收的方法，包括：向服务器发送包含任务执行方的信用信息的任务列表请求；从所述服务器接收包含多个物料铺设的任务的任务列表，其中所述任务执行方的信用信息满足所述任务列表中的每个任务中的任务执行方的信用等级门槛；从所述任务列表中选择任务并执行所述任务；在完成所述任务之后，拍摄铺设结果图并向所述服务器发送任务审核请求；从所述服务器下载与所述任务相关联的物料铺设样例和经训练的模型；将所述铺设结果图与所述物料铺设样例一起输入所述经训练的模型进行比对以完成任务审核。

根据本公开的第四方面，提供了一种用于发布物料铺设任务的设备，包括：用于执行如第一方面所述的方法的装置。

根据本公开的第五方面，提供了一种用于用于验收物料铺设的设备，包括：用于执行如第二方面所述的方法的装置。

根据本公开的第六方面，提供了一种基于模型的物料铺设验收的设备，包括：用于执行如第三方面所述的方法的装置。

提供本概述以便以简化的形式介绍以下在详细描述中进一步描述的一些概念。本概述并不旨在标识所要求保护主题的关键特征或必要特征，也不旨在用于限制所要求保护主题的范围。

附图说明

为了描述可获得本发明的上述和其它优点和特征的方式，将通过参考附图中示出的本发明的具体实施例来呈现以上简要描述的本发明的更具体描述。可以理解，这些附图只描绘了本发明的各典型实施例，并且因此不被认为是对其范围的限制，将通过使用附图并利用附加特征和细节来描述和解释本发明，在附图中：

图1(a)是传统的物料铺设场景中的铺设的“物料”的示意图。

图1(b)是传统的物料铺设场景中的物料铺设后的示意标准图。

图2示出了一种在该场景中的传统的物料铺设解决方案的具体流程。

图3示出了根据本公开的一个实施例的基于AI模型的物料铺设方案中的任务生成方的流程图。

图4示出了根据本公开的一个实施例的基于AI模型的物料铺设方案中的平台服务器侧的流程图。

图5示出了根据本公开的一个实施例的基于AI模型的物料铺设方案中的任务执行方的流程图。

图6示出了根据本公开的一个实施例的基于AI模型的物料铺设的方案的系统结构框图。

具体实施方式

首先，我们先讨论下传统的物料铺设场景。

如图1(a)和1(b)所示，在该附图中示出了一种基于“街电”应用的物料铺设场景。在近些年来，随着“共享”经济的发展，一种通过共享充电宝来为用户提供充电服务的“街电”共享服务也开始悄然兴起。具体而言，“街电”是一种全新的移动充电解决方案，其通过在合作商户放置充电箱设备，为店内外消费的顾客提供移动电源租借服务。与传统的租借服务不同，街电的租借服务完全由用户自主完成。用户只需要扫描机柜上的二维码，根据提示操作即可借出移动电源为手机充电。

如图1(a)所示，这是需要配送到线下商家处的一种“物料”，该物料是一种推广卡台，写明了使用“街电”的方式和条件。用户根据该卡台可以很容易地通过打开相关软件的扫一扫功能来使用“街电”所提供的充电服务。因此，传统的物料铺设的第一步就是将该卡台配送到线下商家处。但物料配送完成仅仅是铺设过程中的一个环节，所述卡台物料还需要按照标准(规范)被铺设到如图1(b)所示的街电充电设备上。该标准可能有下述要求：卡台必须置于设备之上；卡台必须正面朝前地被固定牢固；卡台周围不得有遮挡物、卡台表面必须整洁无污损等等。只有满足上述所有标准，这才算一次成功的物料铺设。这就是一种常见的物料铺设场景。

随着共享概念的迅猛发展，“街电”的充电设备的投放量已经达到几十万台，遍布几十个城市的大街小巷中的各个角落，例如餐厅、宾馆、车站、医院、社区等等，并且其投放量还在不断的增长。因此，要完成一次针对“街电”的充电设备的物料铺设(例如每台充电设备机身上的广告、活动页面的更新)，无疑也是一项艰巨的工程。

应该理解的是，所述“街电”物料铺设场景仅仅是本公开可被应用的众多场景中的一个示例性场景。实际上，在现实生活中，还存在各种各样的物料铺设场景，而且所述物料铺设场景也并不仅仅局限于移动支付。例如小区、商务中心的电梯广告的铺设、小区宣传栏的统一张贴(例如在城市的各个小区中张贴“垃圾分类”等宣传广告)、公交站点的灯箱广告更换等等，这些其实都涉及物料铺设场景，都属于本公开的方案可以应用的领域。

下面，结合图1(a)和1(b)所示的“街电”场景，在图2中示出了一种在该场景中的传统的物料铺设解决方案的具体流程。首先，在步骤210，互联网平台(例如各大支付平台或电商平台)例如需要联合线下商户合作宣传某活动，就需要发布将用于宣传的物料(例如图1(a)的卡台)在线下商家处的设备(例如图1(b)所示的街电充电设备)上进行铺设的任务。

这种物料铺设的任务一般来说是可由下述一些处理方式来处理，即1)由互联网平台自己雇佣的员工来完成，但显然这种方式需要互联网平台专门雇佣专人来进行铺设，成本高昂，且覆盖面太窄；2)聘请专门的外包公司来完成，这种方式虽然无需雇佣专门人员，但外包公司也有其服务覆盖面的局限性，且存在弄虚作假的可能性较大；3)将任务发布到诸如“微客”之类的微工作平台上。微客，又被称为微工作电子商务平台，即线上接受雇主发布的任务然后线下为雇主服务，任务成功后抽取部分比例的佣金作为交易提成。与上述两种方式相比，互联网平台无需雇佣任何员工，且微客大多分布在任务所在地附近，因此，对于平台来说，仅仅需要稍许的劳务费就能让人完成物料铺设工作，而对于微客来说，他只需要顺路花费几分钟时间完成任务就能获得相应的报酬，是一种互惠互利的方式。而且，由于微客发布广泛无处不在，因此，其覆盖面是传统的一家或多家企业无法企及的。因此，基于微客之类的微工作平台的发展趋势越来越迅猛。所以，当前的物料铺设方案也主要是围绕该种方式来进行。在本示例中，也是以第三种使用微工作平台来完成任务进行描述。

当互联网平台在微工作平台上发布了相关的物料铺设任务之后，在步骤220，微工作平台上的众多微客(用户)可以检索到该任务，并根据任务要求和自身的实际情况来决定是否接单。

随后，当有微客接下任务之后，在步骤230，他可以根据任务中的互联网平台所提供的物料领取地址去领取与该任务相关联的物料(例如卡台)。或者，可以通过邮寄或快递将所述物料送至微客所提供的地址。又或者如果所述物料仅仅是便于打印的宣传单，则可以将电子文档发送至该微客提供的邮箱，让微客自己打印出来(例如使用自己的打印机或带至就近的提供广告印刷的商家打印)以节省成本和时间。

当微客通过上述方式拿到物料后，在步骤240，他就前往任务中所规定的一个或多个点(线下商家或特定地点)进行物料铺设。如上所述，互联网平台对于物料的具体铺设有着明确的标准要求，因此，微客在进行物料铺设时不能随便一放就走，而是应该根据具体的标准将所述卡台规范摆放。在每个点的铺设完成之后，需要微客从不同的角度对铺设后的充电设备和卡台进行拍照留存，以证明他按照要求完成了任务。

接着，在步骤250中，微客可以将拍摄的铺设完成后的场景照片提供给该点处的商家。或者可以直接由商家来拍摄铺设后的场景的照片并上传。在一些实施例中，在该商家处需要完成的物料铺设任务可能不止一个，并且可能并不是都由同一个微客来接单。因此，在该商家统一收集到不同微客提供的涉及所有任务的照片之后，商家可以通过电子邮件的方式将所有物料铺设后的场景照片发送给发布相关任务的互联网平台。

然后，在步骤260中，互联网平台对接收到的与各任务相关联的照片进行人工审核和统计。对于符合要求的照片，在步骤270，互联网平台审计该任务成功完成，并通过微工作平台对该任务进行结算以支付报酬给接受并完成了任务的微客。而对于不符合要求的照片，则进入步骤280，经由微工作平台向接受任务的微客发送告知消息指出物料铺设的哪个方面不符合规范并提醒微客在规定期限内(比如一星期内)完成对该物料铺设的调整修改并重新提交照片进行审核。如果在再次人工审核中，所提交的照片还是不符合要求，则可以继续要求该微客返工并拍照，或者，取消此次任务并创建相应的新任务以便于其他微客接单完成。以上就是一种传统的物料铺设解决方案。

根据上述方案，不难理解，其存在很多问题。例如，微客必须等待商家提交了所有物料场景的照片之后才能拿到报酬，而无法当场(或者尽快)拿到酬劳。而最主要的问题还是互联网平台对照片的审核还是普遍采用人工审核统计的方式，既浪费了人力又效率低下。特别是当诸如“街电”之类的存在数以十万计的点需要更新，或者诸如邻近大型互联网节日需要大范围进行物料铺设更新时，互联网平台的人工审核更是不堪重负，难以完成所述海量的照片审核任务。这就可能出现一些明明由于微客偷懒导致铺设不规范的照片变成漏网之鱼，没有被发现。进而导致用户在看到铺设不规范的宣传物料时反而对活动产生负面印象。例如，宣传广告页面污损、摆放歪斜等等不规范的铺设都可能让看到该广告的用户产生负面的联想反而不愿意了解广告的具体内容，甚至影响了所在位置的环境美观，并被保洁人员直接清理掉。因此，现有的解决方案存在步骤繁琐、误差大、易作假、审核成本高等缺陷。

因此，需要一种能够智能地(例如利用AI技术)实现物料铺设以及验收的整套解决方案。

在所述解决方案中，为了便于理解，将涉及所述方案的各方主要分为商户端、微客端以及平台这几部分。商户端供在平台上入驻的商户来登录平台、发布任务和进行结算，所述商户可以是具有成千上万线下商户加盟的大型电商平台、具有多家(数十、数百甚至更多)分店的连锁商户、具有大量固定位置的销售终端(例如自动售货机、ATM机等)的商户以及具有众多可移动共享终端(例如共享单车、共享汽车、共享充电宝等)的商户等等。这些商户的共同点在于当需要针对某个活动进行物料铺设时，可能会涉及到上百、上千或更多个点需要被铺设。而只有少量门店的小型商户或个体商户并不适合于本公开的方案，因为它们的物料铺设工作量仅仅涉及一个或几个点。而微客端则主要是提供给用户以允许他们登录平台、浏览商户发布的任务、接单适合的任务以及审核任务。因此，在下面的说明中将分别围绕商户端、微客端和平台入手来描述本公开的方案。

首先，在图3中示出了根据本公开的一个实施例的基于AI模型的物料铺设方案中的商户端流程图。

如图所示，出于各种目的(例如宣传促销活动、介绍新功能或产品)，商户需要对线下各点处的物料进行铺设更新，因此，在步骤310，平台所提供的商户端接收到商户的登录请求并进行登录验证。所述平台可以是能够提供微工作(微客)的现有平台，例如支付宝平台就已经提供了一种名为“蚂蚁微客”的共享经济平台，其集成了一套完整的包含任务发布、接单、执行任务、任务结算以及信用评定(芝麻信用分)等各方面内容的微客体系，只要在该平台的基础上根据本公开的方案进行一些改进就能实现。或者，所述平台也可以是根据商户和用户特点而专门开发的新平台，只要它能够实现本公开的方案所提供的诸如发布任务、信用评定、接单、审核任务以及结算等各方面的功能。可以理解，如果商户在之前已经登录过并授权今后自动登录商户端的话，则步骤310的登录步骤可以被直接跳过进入到下一步。否则，商户必须在商户端的登录界面中输入在平台注册的账号和密码或其它验证信息(例如指纹、脸部识别、短信验证等)来完成身份认证。

在顺利登录商户端后，在步骤320，商户通过在一个任务界面中填充与任务有关的任务字段来新建一个物料铺设的任务。该任务可以包括任务编号(系统自动生成，也即该任务的ID)、发布任务的商户、任务地点、任务内容、任务时限、任务报酬、任务要求、附件(例如物料图片数据以供下载打印)等等字段。其中，任务内容主要介绍了任务的目的、铺设物料要求的详细规范标准、物料领取方式和地点(如前所示，可以是到指定地点领取、邮寄或快递物料或由用户自行打印)、如何采集照片进行举证(即如何在完成任务后提交照片进行审核)以及其他内容。而任务要求则可以设置能够领取该任务的用户的信用等级门槛。其中，在使用支付宝平台的情况下，设置所述用户的信用等级可以通过设定要接单的用户的芝麻信用分必须高于多少分来实现。或者，在专用平台的情况下，则可以设定要接单的用户在平台上的信用分的下限来实现，所述平台的信用分可以根据该用户以往的任务完成程度来计算得到。

在新建完任务之后，与利用传统的微工作平台发布任务不同的是，本公开的方案还包括了“提交样例”的步骤330。具体而言，在步骤330中，商户可以通过商户端的上传接口将所创建的任务的物料铺设样例上传到平台。所述物料铺设样例可以是一组拍摄自各个不同角度的符合铺设规范的物料铺设后的场景的照片(如图1(b)所示)。

随后，在完成上述准备工作之后，在步骤340，商户点击商户端上的发布按钮，所述任务被发布到平台的任务列表中以供用户浏览和接单。在一个实施例中，当商户在平台上发布任务后，平台可以同步通过例如短信链接、消息推送、生活号或公众号提醒消息以及平台的门户网站的动态热点更新等功能使得关注所述平台的用户在第一时间获知所述任务，并通过点击相关的链接、消息进入到与该任务有关的界面以查阅任务的具体内容。在另一个实施例中，可以进一步根据任务的地点离所获知的用户的位置的远近和/或用户的信用等级是否满足任务要求的信用等级来选择仅仅向与任务地点相近的具有符合要求的信用等级的用户发送所述短信、推送、公众号提醒，而非向所有用户发送，以避免打搅非目标的用户。

另一方面，可以理解涉及某个活动的需要物料铺设的线下点可能有很多，因此，对于存在多个任务地点的物料铺设场景，则在完成某个地点的任务创建之后，可以以此任务为模板批量生成其他地点的任务。在其他地点的任务中，除了任务地点、领取物料的地点和任务ID不同之外，任务的其他部分可以都相同。因此，在此不再累述。同样，与所述其他任务相关联的消息可以根据任务地点被有选择地推送给相应地点附近的用户以提高任务接单效率。或者，如果多个任务地点彼此之间相距都不远，则商户也可以在任务地点中输入该多个地点并适当提高报酬以期望由同一用户来实现对这些地点的物料铺设。相对而言，这种方式由于多个任务地点的物料铺设都是由同一用户完成，因此，在审核时比由不同用户完成要方便很多。

至此，商户在平台的商户端上的任务发布流程结束。商户在发布完任务之后，就无需再操心后续工作，因为平台会基于经商户所提供的样例所训练的模型来智能地审核任务完成情况并进行结算。

随后，在图4中示出了一种根据本公开的实施例在平台处进行物料铺设验收的方法的示例流程。

首先，在步骤410，可以从商户端接收向平台的任务列表添加新的物料铺设任务的请求，所述请求包含了所创建的任务和与所述任务相关联的样例。

随后，在步骤420，使用所述与所述任务相关联的样例来训练一个AI模型，所述模型用于后续比对用户完成任务所提交的照片是否符合预期。所述模型可以采用流行的机器学习模型和训练方法。下面结合一个示例简单描述一下所述训练过程。

首先，在要训练的模型的输入端，主要包含下述处理：

1.接收商户在平台上上传的物料样例(即样例)；

2.手动对样例中的主要元素进行标记以标识出所述物料样例中的特征点。所标记的数据信息被用于训练所述模型。

其次，在训练时：

构建两个输入参数，即data和mode。data包含训练集和验证集等，也就是商户对物料的标记信息，以及用于验证的效果图；而model包含预设的训练参数和训练网络结构。所述训练是指：根据带标记的数据输入，使得误差自顶向下传输，并根据输出不断调整网络结构和参数的过程。

在步骤430，经过如上训练好的模型以及商户上传的样例可被自动上传到平台的服务器端存储以供在任务审核时调用。

在所述平台处，还可以对商户登录商户端的请求和用户登录微客端的请求进行登录验证。并且在验证了用户登录微客端的请求之后，所述方法还包括响应于从所述微客端接收到的任务列表请求，将所述任务列表返回给所述微客端，其中所述任务列表请求中的用户的信用等级满足所返回的任务列表中的每个任务的信用等级门槛。

在图5示出了根据本公开的一个实施例的基于AI的物料铺设方案中的微客端流程图。

如图5所示，在步骤510，用户也需要首先向平台发送登录微客端的请求。在这里，用户可能是出于习惯而主动登录平台的微客端，或者也可能是在收到了如上述步骤340中所述的提示有新任务的短信、推送、消息之后，点击短信、推送、消息中的链接而被重定向登录到平台的微客端。可以理解，如果用户在之前已经登录过并授权今后自动登录微客端的话，则步骤410的登录步骤可以被直接跳过进入到下一步。否则，用户必须在微客端的登录界面中输入在平台注册的账号和密码或其它验证信息(例如指纹、脸部识别、短信验证等)来完成身份认证。

另外，在步骤520处，在一些实施例中，在登录的同时，还可以弹出一个授权窗口，提示用户授权微客端可以获取与该用户有关的信用信息和当前位置信息。例如，如果平台采用的是支付宝平台，则会提示用户授权微客端能够获取其芝麻信用分以评估用户在平台上的信用等级以及给予位置访问权限以确定用户的当前地址。当然，所述授权也可以在用户安装所述微客端时就提出，这样，在登录微客端的时候就不会再次要求用户授权。另一方面，如果平台本身就是专门开发的新平台，具有管理、维护和存储与该用户相关的信用信息的功能，也即拥有自己的信用评价体系，则仅需要用户授权微客端能够获取当前位置信息，而无需用户再授权从其他平台获取信用信息。当然，所述新平台也可以直接借助于诸如芝麻信用分之类的成熟的信用评价体系来作为用户在该新平台中的信用等级，在这种情况还是需要用户授权平台访问芝麻信用分的权限。

然后，在登录完成后，在步骤530，微客端向平台发送任务列表请求。而在步骤540，在平台根据所述请求执行任务检索后，将返回的包含多个任务的任务列表呈现给用户。这些任务可以是物料铺设任务，也可以是其他类型的任务。用户可以根据自己的需要对任务列表中的各项任务进行过滤和排序。例如用户可以根据自己需要仅选择物料铺设类的任务，并且还可以按任务更新时间、任务地点远近、任务要求以及报酬多少中的一个或多个条件来对任务进行过滤和排序。在一些实施例中，当用户发送任务列表请求时，所述平台可以根据该请求中包含的该用户的信用信息(例如芝麻信用分)以及当前位置对能够返回的任务进行初步筛选，即用户信用等级满足任务要求中的信用等级门槛和/或任务地点在距离用户当前位置一定范围内的任务被(优先)显示给所述用户，这样，方便了用户的浏览和选择。在一些优选实施例中，除了用户自己自主选择任务之外，平台也对用户有所选择，也就是说，平台可以根据微客的信用等级(例如芝麻信用分)以及履约情况、地理位置等信息，对用户推送显示不同等级、不同距离的不同的任务，而不是任由微客自由选择任务。在这种情况下，平台更加倾向于根据用户的任务履约情况，为优质的用户优先推荐更优质的任务。例如，每次都能圆满完成任务的用户可以优先获得报酬更高、距离更近的任务，而有一次甚至几次任务违约的用户则只能获得报酬一般、距离一般的任务。这样的安排，激发了用户保质保量完成任务的热情。

另外，如在前面的步骤340中所述，当商户利用商户端发布了新任务后，所述任务就会被自动添加到平台的任务列表中以供用户在步骤540中进行浏览和接单。为了使得自己的任务被尽快接单并完成，商户可以通过例如向平台支付一定广告费用，来使得自己的任务优先出现在用户的任务列表的顶部区域以引起其优先关注。在一些实施例中，对于某些商户(例如经常发布大量任务的优质商户或付费商户)，平台还可以提供一些定制机制以允许商户对自己的任务的显示外观进行定制，例如允许优质商户将自己发布的任务的标题字体改变成与普通商户不同的颜色以更加醒目，允许优质商户具有从多个已接单的候选用户名单中选择中意的用户来完成任务的权利等等。

如果任务列表中显示任务的时候并没有根据信用等级对任务进行过滤，则在用户从任务列表中选择了某项任务之后，还不能直接派单给该用户，而是需要先经过“信用等级准入”环节，即将用户的当前信用等级(例如芝麻信用分)与任务的任务要求中规定的信用等级门槛进行比较。只有满足所述信用等级门槛要求的用户才能成功点击按键接单。而不满足所述信用等级门槛要求的用户是无法点击接单按键的(按键成灰色不可选中状态或点击后提示错误)。另一方面，如果平台在呈现任务列表时已经根据所登录的用户授权获取的信用等级对任务进行了筛选，也即仅将满足用户的当前信用等级的任务被列出给用户，则所述“信用等级准入”环节可以被省略。

当用户通过上述步骤从显示的任务列表中选择相应的任务(可以选择一个任务，也可以选择多个任务)以完成接单之后，就进入“做任务”的环节。在线下，他可以如同如图2中所述的步骤230、240所述的那样，先通过各种途径获取与该任务相关联的物料(例如卡台)，再前往任务中所规定的一个或多个点(线下商家或特定地点处)进行物料铺设。如上所述，商户在任务内容中对于物料的具体铺设给出了明确的规范标准，例如卡台应该放置在场景的哪些位置、哪个面向前、应该牢固固定到什么程度、表面应该干净整洁、张贴必须工整不能歪斜等等。因此，用户在进行物料铺设时必须根据具体的标准将所述卡台规范摆放。而且，在每个点的物料铺设完成之后，需要用户使用微客端的拍照功能从不同的角度对铺设有物料的主体场景进行拍摄，以证明他按照要求完成了任务。这与图2中的传统的物料铺设流程的相应步骤相类似，因此，不再累述。

为了方便审核起见，微客端提供了拍照留存和上传功能，在步骤550，用户使用所述拍照功能从不同角度拍摄物料铺设后的铺设结果图(例如，图1(b))，使得所述铺设结果图可以直接被微客端用于后续的任务审核过程，并且还可将所述铺设结果图上传到平台的服务器存档，以供商户日后复核。

而在线上，在用户使用微客端内的任务页面所提供的拍照功能拍摄铺设结果照片的同时或之后，在步骤560，所述微客端也可同时获取用户的当前位置信息(在步骤520时已经获得用户授权)。通过比对用户完成任务的地点(当前位置)和任务中所指定的铺设点是否一致，完成初步的位置审核。如果这两个位置基本一致，则继续执行下一步照片审核。而如果这两个位置相差较大，则可以直接拒绝审核通过，并要求用户回到任务现场重新进行拍摄。

如果通过了初步位置审核，在步骤570，微客端开始根据所做的任务(例如任务的ID)从平台下载与该任务相关联的经训练的模型和相关联的样例。如在上述步骤430中所述，所述经训练模型以及商户上传的样例在该步骤中被自动存储到平台的服务器端，因此，在进行照片审核时，微客端可以从所述平台的服务器端下载与任务ID相关联的模型和样例。当所述下载完成后，将用户所拍摄的现场铺设结果图与样例一起输入模型进行比对。所述比对过程的一个示例如下所示：

1.将用户拍摄的铺设结果图放在指定位置；

2.系统使用训练好的模型对用户上传的铺设结果图进行特征识别和分类，最终给出与所下载的样例匹配的概率。商户可设定阈值以用来判断用户上传的铺设结果图是否通过验证。如：设置为80％，则图像特征匹配值达到80％就认为是通过任务审核，否则就不通过审核。

根据所述匹配概率，向微客端反馈任务审核是否通过。如果所述模型的任务审核结果为通过，在步骤580，则可以向商户发送任务完成通知并附上所拍摄的铺设结果照片，告知商户可以向该用户支付相应的任务报酬，同时为该用户的信用等级增加若干信用奖励以使得其能更优先获取合适的任务。或者，如果已经获得商户的结算授权，并且根据用户的信用记录发现其信用历史良好，则微客端可以在任务审核合格后，直接进入结算页面，将报酬从商户账户上划拨到用户账户上以完成任务。

另一方面，如果所述模型的任务审核结果为不通过，那么在步骤590，通过微客端向用户发送要求重新执行物料铺设任务或拍摄照片的要求，在所述要求中可以具体说明哪些方面不合格，例如照片拍摄模糊、卡台摆放位置不符合要求，卡台表面污损等，以便用户能够及时改正。当用户回到任务地点重新开始铺设物料并拍摄照片后，再次执行所述步骤560、570中的审核处理，确定审核结果是否通过。如果所述审核结果还是不通过，则可以再次要求用户重新执行所述物料铺设任务，并再次审核。又或者，在用户尝试一定次数的任务审核后还是无法通过的情况下，终止该用户执行此次任务的流程，并为该任务重新指派新的用户(重新发布该任务)来结束本次任务流程。

另外，如果在“任务时限”所规定的期限内，接受该任务的用户并没有提交任何任务反馈(即未在指定时间内完成任务)，则在终止该任务流程后，可以在该用户的信用记录中记录一个逾期记录，并相应降低其信用等级，以作为惩戒。所述逾期记录和信用等级会影响其在今后的任务派送时的优先顺序和接受任务的成功率。随后，重新发布该任务以供其他用户接单。

在一些实施例中，如果用户并未在任务完成后当场提交拍摄的照片而导致位置相差较大的问题，例如用户在拍摄照片后出于某些原因忘记提交就离开了、或者突然没电、再或者铺设现场处的信号(比如手机信号、WIFI信号)不好导致无法当场与平台进行连接，只能在离开现场一段时间之后才能向微客端上传所拍摄的照片。在这些情况下，用户的当前地理位置已经离开了任务现场一段距离。那么，除了由于位置不一致而直接拒绝审核通过之外，还可以1)向用户发送照片不符合位置要求的提示并要求用户重新回到现场使用微客端的拍照功能再次拍摄铺设场景并当场提交，2)可以分析照片中所包含的时间和地理信息(目前的手机照相功能都具有允许在拍照的同时记录下拍摄时间和拍摄地点的具体位置信息的功能，且所述信息难以被篡改)来判断该照片是否真的是在完成任务时在任务现场拍摄的照片，或者3)当铺设任务现场通信信号不好(例如只能连接到2G蜂窝网络)时，可以要求用户打开GPS和/或A-GPS功能以进行路径跟踪(2G蜂窝网络不适合传输照片却足以帮助手机进行基站辅助定位)，并且在用户离开任务地点到达通信信号良好的地方时，可以要求用户提交相应的路径轨迹记录并根据拍摄照片的时间信息从路径轨迹上确定拍摄该照片时该用户是否真的在任务现场，等等。这样，可以避免当出现特殊情况时，例如用户铺设好物料并拍照后正好没电、没有信号或有电话接入打断了后续任务提交过程，用户还要往返奔波的烦恼。当然，如果在完成所述任务后，用户连铺设物料后的铺设结果照片也没有拍摄，则该用户必须返回任务现场补拍照片，否则，所述任务审核是无法通过的。

需要说明的是，在本公开中，“用户”、“微客端”或“商户端”并不是针对特定的人或软件，而是为了便于说明而起的名字。具体而言，所述“用户”可以指愿意从所述平台接受所述任务并按规定完成所述任务以换取报酬的任何人，而所述“微客端”则是指用户安装在其计算设备(例如平板、手机、笔记本等)上的用于访问平台并接受和审核任务的客户端，而所述“商户端”则是指商户安装在其计算设备上用于访问平台并悬赏发布物料铺设任务的客户端。这些“微客端”或“商户端”可以利用各种编程语言来根据上述流程编程实现。

并且，如前所述，所述物料铺设场景也并不仅仅局限于支付平台。在例如小区、商务中心的电梯广告的铺设、小区宣传栏的统一张贴(例如在城市的各个小区中张贴“垃圾分类”等宣传广告)、公交站点的灯箱广告更换等等场景中，也都涉及分散的物料铺设，这些都属于本公开的方案可以应用的领域。

在基于上述微客端和商户端两方面描述了本公开的方案的具体流程之后，下面结合图6中的一个具体系统结构图来描述本公开的整体方案。

尽管在上述各实施例中都是微客(端)和商户(端)以及平台来描述各方。但是应该明白，这仅仅是为了方便技术人员直观的理解本方案。实际上，除了微客和商户之外，所述方案实际上还可以涉及其他各方。例如，发布物料铺设任务的不仅仅是商户，也可以包括公司、机关和个人；而接受并执行任务的也不仅仅是微客，还可以包括公司、团体和个人等等。因此，在本公开的图6的整体系统方案中，我们把“商户”称为“任务生成方”，并将“微客”称为“任务执行方”，对于“平台”则以“服务器”取代，以使得其表述更加准确。应该理解所述术语代换也适用于先前描述的各实施例。

如图6所述，在本公开所涉及的整体系统方案中，主要存在三方，即发布任务的任务生成方(先前的“商户”)630、提供共享任务并训练任务审核模型的服务器(先前的“平台”)610以及接受并执行任务的任务执行方(先前的“微客”)620。所述各方之间通过各种类型的有线和无线网络，包括但不局限于互联网、局域网、WIFI、WLAN、蜂窝通信网络(GPRS、CDMA、2G/3G/4G/5G蜂窝网络)、卫星通信网络等等，来相互通信和传输数据。

在任务生成方630处，所述任务生成方具有安装在其计算设备(例如手机、平板、笔记本、个人计算机等)处的任务生成终端(即先前的“商户端”)。如前在附图4中所公开的各步骤所述，所述任务生成终端包括与之对应的登录模块、新建任务模块、上传样例模块以及发布任务模块。

如图6所示，首先，任务生成方通过任务生成终端的登录模块向平台的服务器进行登录验证，所述登录可以是自动登录(先前已经登录过)或手动登录(第一次登录)。

在登录完成后，任务生成方通过任务生成终端的新建任务模块开始创建物料铺设任务。所述新建任务模块提供了一个任务创建界面，所述界面包含了任务的多个字段，例如任务编号(ID)、发布任务的商户、任务地点、任务内容、任务时限、任务报酬、任务要求、附件等等字段以供商户填充。并且任务生成方可以在任务要求中对能够接单的任务执行方设定信用等级门槛以选择可信的用户来执行任务。

在新建完任务之后，任务生成方需要使用上传样例模块将与所述任务有关的样例(即物料铺设的标准示范图)上传给服务器，所述服务器在接收到样例之后，根据该样例来训练一个(AI)模型，所述模型和样例被存储以供后续比对任务执行方完成任务所提交的铺设结果照片是否符合预期。

最后，任务生成方通过发布任务模块将创建好的任务发布到服务器。所述服务器在接收到该任务之后，就可以将其添加到任务列表中以呈现给任务执行方进行接单。至此，任务生成终端实现了任务生成方的任务发布功能。

在服务器610处，可以包括登录验证模块、任务列表模块、模型训练模块、模型库和样例库、结算模块以及铺设结果图库。如前所述，任务生成方或任务执行方可以向服务器发送登录请求，因此，通过服务器的登录验证模块可以对所述登录进行验证。如前所述，所述服务器的任务列表模块可以将各任务生成方发布的任务以列表的形式呈现给任务执行方。而在接收到与任务相关的样例(一般包含多张不同角度的图片)后，所述模型训练模块可以如前所述地对机器学习模型进行训练以构建经训练的用于任务审核的模型。所述经训练的模型随后被存储到服务器的模型库中。任务生成方上传的样例也被存储到服务器的样例库中。而从任务执行终端上传的与任务相关联的铺设结果图则被存储在铺设结果图库中，以供任务生成方随时调取核实。并且，在基于所述模型完成任务审核之后，可以通过服务器的结算模块并根据任务执行方的历史信用记录从任务生成方账户向任务执行方账户自动划转相应的任务报酬。另外，所述服务器还可以包含奖惩模块，所述奖惩模块可以根据任务执行方完成任务的各方面的表现给予该任务执行方信用评分方面的奖励或惩罚以鼓励该任务执行方继续接受任务或警告该任务执行方必须按期完成任务。

在任务执行方620处，任务执行方使用安装在其计算设备例如手机上的任务执行终端(即先前的“微客端”)来访问服务器，所述任务执行终端主要包括登录与授信模块、任务列表模块、任务拍摄并上传模块以及任务审核模块。这些模块各自的功能与附图5中所例示的各个流程相对应。具体而言：

首先，登录与授信模块帮助任务执行方登录所述平台的任务执行终端并给予所述服务器获取任务执行方的位置信息和信用信息的授权。所述应用信息可以是由其他平台提供的成熟的信用评分，例如芝麻信用分，或者由所述服务器自己提供的信用体系中的信用评分。

随后，任务列表模块向任务执行方呈现从平台返回的任务列表，所呈现的任务可以根据登录的任务执行方的信用等级和位置信息被过滤，并允许所述任务执行方从所呈现的任务列表中选择相应的任务。

当任务执行方选择好任务并在线下完成“做任务”的环节之后，他可以使用任务拍摄并上传模块来拍摄物料铺设完成后的铺设结果照片，并将所述照片上传至平台的服务器。

在任务执行方拍摄完所述照片后，任务审核模块开始进行审核，所述审核可以包括两个部分：1)比对任务执行方完成任务的地点(当前位置)和任务中所指定的铺设点是否一致；2)根据任务ID从所述服务器下载的与该任务相关联的经训练的模型和相关联的样例，并基于所述模型对所述照片和所述样例进行比对以计算出两者的匹配概率，进而判断所述任务审核是否通过。

如果所述任务审核不通过，则任务审核模块告知所述任务执行方其拍摄的照片不符合要求，并且要求任务执行方重新提交调整后的物料铺设的铺设结果照片，并再次进行审核。

而如果审核合格(通过)，则可以向服务器发送进行任务结算的请求。

至此，任务执行终端实现了接受、执行并审核任务的多重功能。

应该理解，图6中的系统结构图中的各个模块并非都是必须的，技术人员可以根据自己的实际需要使用更多或更少的模块来实现本公开所述的物料铺设方案。

综上所述，本公开提供了一种基于模型的物料铺设验收方案和平台体系。所述方案允许基于任务执行方的信用等级(例如芝麻信用分和履约情况)来建立相应的任务奖惩机制，同时可为优质的任务执行方推送就近的任务，并为任务生成方筛选出优质信用的任务执行方，降低了物料铺设作假的风险。而且，通过基于地理位置比对和AI模型比对，可以自动审核物料铺设情况，大大减少了平台的审核人员的投入，同时降低了人工操作带来的误差。而且，所述审核的智能化使得整个结算过程也可以在线自动化，使得任务执行方能在成功完成任务后马上获得相应的报酬，提高了他们的积极性。

虽然以上描述了不同的实施例，但应当理解的是它们只是作为示例而非限制。(诸)相关领域的技术人员将领会，在不偏离如所附权利要求书所定义的本发明的精神和范围的情况下，可以在形式和细节方面进行各种修改。因此，此处所公开的本发明的宽度和范围不应被上述所公开的示例性实施例所限制，而应当仅根据所附权利要求书及其等同替换来定义。

Claims (12)

1.一种用于发布物料铺设任务的方法，包括：

接收物料铺设创建指令，以生成物料铺设的任务；

将所述任务发送给服务器，以使得服务器将所述任务添加到任务列表；

其中所述接收物料铺设创建指令，以生成物料铺设的任务包括：

接收任务生成方输入的与所述任务相关的任务字段、执行所述任务的任务执行方的信用等级门槛、物料铺设样例。

2.如权利要求1所述的方法，所述与任务相关的任务字段包括：

任务编号、任务生成方信息、任务地点、任务内容、任务时限、任务报酬中的一个或者多个。

3.一种用于验收物料铺设的方法，包括：

接收从任务生成方上传的物料铺设的任务和与所述任务相关联的物料铺设样例；

根据所述物料铺设样例对模型进行训练以生成与所述任务相关联的经训练模型；

将所述物料铺设样例和经训练模型存储在服务器上以供后续任务审核；

根据来自任务执行方的任务审核请求将所存储的与任务审核相关联的物料铺设样例和经训练模型发送给所述任务执行方。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

响应于从所述任务生成方接收到的物料铺设的任务，将所述任务添加到所述服务器的任务列表中；以及

响应于从所述任务执行方接收到的任务列表请求，将包含一个或多个任务的任务列表返回给所述任务执行方。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，其中所述任务列表请求中包含的所述任务执行方的信用信息满足所返回的任务列表中的每个任务中的任务执行方的信用等级门槛。

6.如权利要求3所述的方法，其特征在于，其中所述根据所述物料铺设样例对模型进行训练包括：

手动对与所述任务相关联的所述物料铺设样例中的主要元素进行标记；

使用所标记的样例数据对模型进行训练。

7.一种基于模型的物料铺设验收的方法，包括：

向服务器发送包含任务执行方的信用信息的任务列表请求；

从所述服务器接收包含多个物料铺设的任务的任务列表，其中所述任务执行方的信用信息满足所述任务列表中的每个任务中的任务执行方的信用等级门槛；

从所述任务列表中选择任务并执行所述任务；

在完成所述任务之后，拍摄铺设结果图并向所述服务器发送任务审核请求；

从所述服务器下载与所述任务相关联的物料铺设样例和经训练的模型；

将所述铺设结果图与所述物料铺设样例一起输入所述经训练的模型进行比对以完成任务审核。

8.如权利要求7所述的方法，其特征在于，将所述铺设结果图与所述物料铺设样例一起输入所述经训练的模型进行比对以完成任务审核包括：

将所述任务执行方所拍摄的所述铺设结果图放在指定位置；

使用所述经训练的模型对所述任务执行方上传的所述铺设结果图进行特征识别和分类，并给出与所下载的物料铺设样例匹配的概率；

根据所述匹配的概率是否满足阈值，判断所述任务审核是否通过。

9.如权利要求8所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

如果任务审核不通过，则向所述任务执行者发送要求重新执行物料铺设任务并拍摄照片的要求；

当所述任务执行者回到任务地点重新铺设物料并重新拍摄铺设结果图之后，再次执行所述任务审核。

10.一种用于发布物料铺设任务的设备，包括：用于执行如权利要求1-2中任一项所述的方法的装置。

11.一种用于验收物料铺设的设备，包括：用于执行如权利要求3-6中任一项所述的方法的装置。

12.一种基于模型的物料铺设验收的设备，包括：用于执行如权利要求7-9中任一项所述的方法的装置。

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