CN110751512A - 基于乘梯人员穿衣风格的广告投放方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种基于乘梯人员穿衣风格的广告投放方法，包括以下步骤：a.采集电梯轿厢内图像信息，根据图像信息获取标定的乘梯人员的服装数据；b.根据服装预测模型，判断所述服装数据的风格类别；c.根据服装的风格类别投放相应的预设广告。本发明通过分析电梯内人群穿衣风格来推荐对应的商品广告。具有个性化推荐、转化率高的优点。

Description

基于乘梯人员穿衣风格的广告投放方法

技术领域

本发明涉及计算机视觉领域，尤其涉及一种基于乘梯人员穿衣风格的广告投放方法。

背景技术

电梯作为当前社会重要的交通工具，由于其使用的频繁性以及本身环境的密闭性，一直是广告投放的重点场景。目前传统的投放方法为张贴广告海报、电子屏轮播广告。然而这种方法存在两方面的缺点：

1)随机播放广告的模式，无法保证每次播放广告受众人群都符合广告内容；

2)效率低下，转化率低。

中国专利CN201810973909通过图像获取人脸信息，通过与智能手机进行通信获取历史广告浏览信息的类别，提取该类别对应的广告进行播放，从而实现广告精准投放。

该发明有明显的缺点：

1)电梯内由于光线、摄像机视角、摄像机分辨率等问题，仅依靠图像，并不是对于每个人都能够获取到人脸信息或清晰的人脸信息；

2)需要与用户的手机进行交互，在短暂的乘梯时间内，效率低下，且涉及到乘梯人员隐私问题。

而一个人穿着服饰的风格往往能够反映出其职业、年龄、性别等特征。结合这些特征，能够仅根据图像信息判断其穿衣风格，然后根据其穿衣风格推荐对应的商品广告。

发明内容

本发明的目的在于根据电梯内图像信息从而判断乘梯人员的穿衣服风格，并根据判断结果播放对应的广告。

为实现上述目的，本发明提供一种基于乘梯人员穿衣风格的广告投放方法，包括以下步骤：

a.采集电梯轿厢内图像信息，根据图像信息获取标定的乘梯人员的服装数据；

b.根据服装预测模型，判断所述服装数据的风格类别；

c.根据服装的风格类别投放相应的预设广告。

根据本发明的一个方面，在所述a步骤中，包括视频流解码为图像信息和获取人体截图；

所述视频流解码为图像信息为将电梯轿厢内拍摄的视频流信息解码为RGB图像信息；

所述获取人体截图为利用检测网络对所述RGB图像信息中人体进行检测从而获取具有所述服装数据的人体截图。

根据本发明的一个方面，所述服装预测模型为离线训练进行服装风格预测的网络模型数据集。

根据本发明的一个方面，所述网络模型数据集为通过收集网络商城的服装标签数据形成。

根据本发明的一个方面，在所述b步骤中，根据所述网络模型数据集将服装风格定义为多种预定类别，然后根据预定类别判断所述服装数据的所述风格类别。

根据本发明的一个方面，在所述a步骤中，通过电梯轿厢内的多人标注同一张采集到的图像信息，标注结果一致时，作为有效的服装数据标定结果。

根据本发明的一个方面，所述服装预测模型为具有多个所述服装数据的图像特征使用网络机构，输出大小为N的一位特征向量，然后由两个全连接层FC256和FC14输出14个类别；FC14使用SIGMOD激活函数，输出的每个单元代表该类别的概率。

投放系统包括：

视频采集模块，用于采集电梯轿厢内的视频流信息；

前端设备，用于从视频流的图片信息中获取乘梯人员穿衣风格，并基于穿衣风格投放广告；

云端服务器，用于定期更新所述前端设备播放的广告。

根据本发明的一个方面，所述前端设备包括：

计算单元，用于从视频流的图片信息中获取乘梯人员的服装数据，判断获取的服装数据的风格类别，从而确定乘梯人员的穿衣风格；

显示单元，用于播放与所述计算单元确定的乘梯人员穿衣风格对应的推荐广告。

根据本发明的一个方案，利用视频采集模块采集电梯中的视频流信息，然后接吗为图像，不仅可为后续检测模块提供可进行人体检测的图像，还可实时获取电梯内的信息。

根据本发明的一个方案，前端设备中的计算模块通过一系列流程可判断出人体截图中服饰风格，进而使得显示模块可根据服饰风格播放相应的广告具有个性化推荐、转化率高的优点。

根据本发明的一个方案，前端设备可定期的与云端服务器进行通信，从而更新其内部存储的广告信息。

附图说明

图1是示意性表示根据本发明的一种实施方式的基于乘梯人员穿衣风格的广告投放方法的流程图；

图2是示意性表示根据本发明的一种实施方式的计算模块的流程图；

图3是示意性表示根据本发明的一种实施方式的服装预测模型的网络结构图；

图4是示意性表示服装风格示例图；

图5是示意性表示根据本发明的一种实施方式的投放系统的示意图。

具体实施方式

为了更清楚地说明本发明实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对实施方式中所需要使用的附图作简单地介绍。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

在针对本发明的实施方式进行描述时，术语“纵向”、“横向”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”“内”、“外”所表达的方位或位置关系是基于相关附图所示的方位或位置关系，其仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此上述术语不能理解为对本发明的限制。

下面结合附图和具体实施方式对本发明作详细地描述，实施方式不能在此一一赘述，但本发明的实施方式并不因此限定于以下实施方式。

图5是示意性表示根据本发明的一种实施方式的投放系统的示意图。如图5所示，本发明的广告投放系统包括用于采集电梯轿厢内的视频流信息的视频采集模块1、用于从视频流的图片信息中获取乘梯人员穿衣风格并基于穿衣风格投放广告的前端设备2以及用于定期更新前端设备2播放的广告的云端服务器3。

其中，视频采集模块1可以为监控摄像机或集成于前端设备内的摄像头等设备，只要能够实现实时获取电梯内视频流数据的功能即可。视频采集模块1可通过网线、WIFI或蓝牙等方式将视频流数据传输到下一模块(即前端设备2)进行处理。前端设备2包括计算单元和显示单元，其中计算单元用于从视频流的图片信息中获取乘梯人员的服装数据，判断获取的服装数据的风格类别，从而确定乘梯人员的穿衣风格，而显示单元用于播放与计算单元确定的乘梯人员穿衣风格对应的推荐广告。云端服务器3主要用于更新前端设备2中的广告信息，前端设备2与云端服务器3进行定期的通信，更新其本地存储的广告信息，通信方式可以为网线、4G网络等方式。

图1是示意性表示根据本发明的一种实施方式的基于乘梯人员穿衣风格的广告投放方法的流程图。图2是示意性表示根据本发明的一种实施方式的计算模块的流程图。结合图1和图2，本发明的基于乘梯人员穿衣风格的广告投放方法，包括以下步骤：

a.视频采集模块1采集电梯内的视频流信息，然后计算模块将视频流信息解码为RGB图像信息。然后利用对RGB图像信息中人体进行检测从而获取具有服装数据的人体截图，其中人体检测所用的检测网络可以为yolo3或maskrcnn等检测网络。然后根据图像信息获取标定的乘梯人员的服装数据，由于服饰风格的预测具有一定的主观性，因此在标定时应通过电梯轿厢内的多人(至少3人)标注同一张采集到的图像信息，标注结果一致时，作为有效的服装数据标定结果。

b.根据服装预测模型，判断服装数据的风格类别。服装预测模型为离线训练进行服装风格预测的网络模型数据集。而网络模型数据集为通过收集网络商城的服装标签数据形成。然后根据网络模型数据集将服装风格定义为多种预定类别，再根据预定类别判断服装数据的风格类别。预定类别可按表1进行分类：

表1

图4是示意性表示服装风格示例图，结合图4和表1，该图中包含多种风格，具体包含{商务、优雅、自然}三种风格。因此该步骤为一个多标签二分类任务。

图3是示意性表示根据本发明的一种实施方式的服装预测模型的网络结构图。如图3所示，服装预测模型为具有多个服装数据的图像特征使用网络机构。其中image为输入RGB图像，统一归一化到256×256输入，也可谓224×224或者其它尺寸，图3中Backbone为图像特征提取模块，可使用resnet、vgg、Incept ion或yolo等网络结构，输出大小为N的一位特征向量，然后由两个全连接层FC256和FC14输出14个类别(对应表1中的14个类别)，FC14使用SIGMOD激活函数，输出的每个单元代表该类别的概率。本方案使用了固定阈值方法将概率转化为0,1的类别标签，具体为设定固定阈值，若FC14输出的概率大于阈值，则输出1(代表人体截图中的服装包含此类别)，反之则输出0。而将概率转化为类别标签的方法还可以为贪心搜索或根据测试集确认等方法。由于实际情况中，不同类别的数据不均衡问题，因此实际训练中使用了带权重的交叉熵损失函数(Cross-Entropy Loss)。

c.根据服装预测模型预测的服饰风格。确认广告类别，具体为：如果输出风格为{商务、优雅、自然}，则可播放美妆、时装、美容等广告；如果输出风格为{童装、休闲}，则可播放玩具、兴趣班等广告。最后使用前端设备2的显示单元，播放对应类别的广告。

以上所述仅为本发明的一个实施方式而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种基于乘梯人员穿衣风格的广告投放方法，包括以下步骤：

a.采集电梯轿厢内图像信息，根据图像信息获取标定的乘梯人员的服装数据；

b.根据服装预测模型，判断所述服装数据的风格类别；

c.根据服装的风格类别投放相应的预设广告。

2.根据权利要求1所述的基于乘梯人员穿衣风格的广告投放方法，其特征在于，在所述a步骤中，包括视频流解码为图像信息和获取人体截图；

所述视频流解码为图像信息为将电梯轿厢内拍摄的视频流信息解码为RGB图像信息；

所述获取人体截图为利用检测网络对所述RGB图像信息中人体进行检测从而获取具有所述服装数据的人体截图。

3.根据权利要求1所述的基于乘梯人员穿衣风格的广告投放方法，其特征在于，所述服装预测模型为离线训练进行服装风格预测的网络模型数据集。

4.根据权利要求1所述的基于乘梯人员穿衣风格的广告投放方法，其特征在于，所述网络模型数据集为通过收集网络商城的服装标签数据形成。

5.根据权利要求1所述的基于乘梯人员穿衣风格的广告投放方法，其特征在于，在所述b步骤中，根据所述网络模型数据集将服装风格定义为多种预定类别，然后根据预定类别判断所述服装数据的所述风格类别。

6.根据权利要求1所述的基于乘梯人员穿衣风格的广告投放方法，其特征在于，在所述a步骤中，通过电梯轿厢内的多人标注同一张采集到的图像信息，标注结果一致时，作为有效的服装数据标定结果。

7.根据权利要求1所述的基于乘梯人员穿衣风格的广告投放方法，其特征在于，所述服装预测模型为具有多个所述服装数据的图像特征使用网络机构，输出大小为N的一位特征向量，然后由两个全连接层FC256和FC14输出14个类别；FC14使用SIGMOD激活函数，输出的每个单元代表该类别的概率。

8.一种实现如权利要求1至7中任一项所述的广告投放方法的投放系统，其特征在于，包括：

视频采集模块(1)，用于采集电梯轿厢内的视频流信息；

前端设备(2)，用于从视频流的图片信息中获取乘梯人员穿衣风格，并基于穿衣风格投放广告；

云端服务器(3)，用于定期更新所述前端设备(2)播放的广告。

9.根据权利要求8所述的投放系统，其特征在于，所述前端设备(2)包括：

计算单元，用于从视频流的图片信息中获取乘梯人员的服装数据，判断获取的服装数据的风格类别，从而确定乘梯人员的穿衣风格；

显示单元，用于播放与所述计算单元确定的乘梯人员穿衣风格对应的推荐广告。

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