CN111127066A - 基于用户信息的挖掘应用方法和装置 - Google Patents

基于用户信息的挖掘应用方法和装置 Download PDF

Info

Publication number
CN111127066A
CN111127066A CN201811297417.3A CN201811297417A CN111127066A CN 111127066 A CN111127066 A CN 111127066A CN 201811297417 A CN201811297417 A CN 201811297417A CN 111127066 A CN111127066 A CN 111127066A
Authority
CN
China
Prior art keywords
target
user
shooting
information
preset
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN201811297417.3A
Other languages
English (en)
Inventor
黄培
姚向民
刘博文
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Beijing Baidu Netcom Science and Technology Co Ltd
Original Assignee
Beijing Baidu Netcom Science and Technology Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Beijing Baidu Netcom Science and Technology Co Ltd filed Critical Beijing Baidu Netcom Science and Technology Co Ltd
Priority to CN201811297417.3A priority Critical patent/CN111127066A/zh
Publication of CN111127066A publication Critical patent/CN111127066A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q30/00—Commerce
    • G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
    • G06Q30/0201—Market modelling; Market analysis; Collecting market data
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q30/00—Commerce
    • G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
    • G06Q30/0201—Market modelling; Market analysis; Collecting market data
    • G06Q30/0203—Market surveys; Market polls
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G06V40/16—Human faces, e.g. facial parts, sketches or expressions
    • G06V40/161—Detection; Localisation; Normalisation
    • G06V40/166—Detection; Localisation; Normalisation using acquisition arrangements
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G06V40/16—Human faces, e.g. facial parts, sketches or expressions
    • G06V40/168—Feature extraction; Face representation
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N7/00—Television systems
    • H04N7/18—Closed-circuit television [CCTV] systems, i.e. systems in which the video signal is not broadcast
    • H04N7/181—Closed-circuit television [CCTV] systems, i.e. systems in which the video signal is not broadcast for receiving images from a plurality of remote sources

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Finance (AREA)
  • Accounting & Taxation (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)

Abstract

本申请公开一种基于用户信息的挖掘应用方法和装置，其中，方法包括：获取多个拍摄设备对各自的监控区域拍摄的用户图像，与用户图像对应的拍摄设备标识和拍摄时间，从各用户图像中获取不同用户的面部特征，根据与用户图像对应的拍摄设备标识和拍摄时间筛选出与同一目标用户的目标面部特征对应的第一目标拍摄设备标识和相应的第一目标拍摄时间，获取与第一目标拍摄设备标识对应的第一目标区域，根据预设策略对第一目标区域和第一目标拍摄时间进行分析获取目标用户的偏好特征并根据偏好特征向目标用户进行信息推送。由此，通过获取不同监控区域的用户图像，基于用户图像挖掘用户的偏好特征，从而更好给用户进行信息推送。

Description

基于用户信息的挖掘应用方法和装置
技术领域
本申请涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种基于用户信息的挖掘应用方法和装置。
背景技术
目前，为了了解顾客的到店信息，主要通过顾客注册会员，会员发生消费后，才能获取顾客的到店信息。
然而，上述方式无法获取顾客在商场内的各个区域的停留时间，以及无法获取非会员的顾客的行动信息、购买行为信息等，导致不能够准确地给顾客进行信息推送。
申请内容
本申请旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。
为此，本申请第一方面实施例提出一种基于用户信息的挖掘应用方法，包括：
获取多个拍摄设备对各自的监控区域拍摄的用户图像，以及与所述用户图像对应的拍摄设备标识和拍摄时间；
从各用户图像中获取不同用户的面部特征，根据与所述用户图像对应的拍摄设备标识和拍摄时间，筛选出与同一目标用户的目标面部特征对应的第一目标拍摄设备标识和相应的第一目标拍摄时间；
查询预设的拍摄设备监控区域信息，获取与所述第一目标拍摄设备标识对应的第一目标区域；
根据预设策略对所述第一目标区域和所述第一目标拍摄时间进行分析获取所述目标用户的偏好特征，并根据所述偏好特征向所述目标用户进行信息推送。
为达上述目的，本申请第二方面实施例提出了一种基于用户信息的挖掘应用装置，包括：
获取模块，用于获取多个拍摄设备对各自的监控区域拍摄的用户图像，以及与所述用户图像对应的拍摄设备标识和拍摄时间；
筛选模块，用于从各用户图像中获取不同用户的面部特征，根据与所述用户图像对应的拍摄设备标识和拍摄时间，筛选出与同一目标用户的目标面部特征对应的第一目标拍摄设备标识和相应的第一目标拍摄时间；
查询模块，用于查询预设的拍摄设备监控区域信息，获取与所述第一目标拍摄设备标识对应的第一目标区域；
分析模块，用于根据预设策略对所述第一目标区域和所述第一目标拍摄时间进行分析获取所述目标用户的偏好特征；
推送模块，用于根据所述偏好特征向所述目标用户进行信息推送。
为达上述目的，本申请第三方面实施例提出了一种电子设备，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时，实现如前述实施例所述的基于用户信息的挖掘应用方法。
为达上述目的，本申请第四个方面实施例提出了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时，实现如前述方法实施例所述的基于用户信息的挖掘应用方法。
本申请提供的技术方案，至少包括如下有益效果：
通过获取多个拍摄设备对各自的监控区域拍摄的用户图像，以及与用户图像对应的拍摄设备标识和拍摄时间，从各用户图像中获取不同用户的面部特征，根据与用户图像对应的拍摄设备标识和拍摄时间，筛选出与同一目标用户的目标面部特征对应的第一目标拍摄设备标识和相应的第一目标拍摄时间，查询预设的拍摄设备监控区域信息，获取与第一目标拍摄设备标识对应的第一目标区域，根据预设策略对第一目标区域和第一目标拍摄时间进行分析获取目标用户的偏好特征，并根据偏好特征向目标用户进行信息推送。由此，由此，通过获取不同监控区域的用户图像，基于用户图像挖掘用户的偏好特征，从而更好给用户进行信息推送，满足用户需求。
本申请附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本申请的实践了解到。
附图说明
本申请上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：
图1是根据本申请一个实施例的基于用户信息的挖掘应用方法的流程图；
图2是根据本申请另一个实施例的基于用户信息的挖掘应用方法的流程图；
图3是根据本申请又一个实施例的基于用户信息的挖掘应用方法的流程图；
图4是根据本申请再一个实施例的基于用户信息的挖掘应用方法的流程图；
图5是根据本申请还一个实施例的基于用户信息的挖掘应用方法的流程图
图6是根据本申请一个实施例的基于用户信息的挖掘应用装置的结构示意图；
图7是根据本申请另一个实施例的基于用户信息的挖掘应用装置的结构示意图；
图8是根据本申请又一个实施例的基于用户信息的挖掘应用装置的结构示意图；
图9是根据本申请再一个实施例的基于用户信息的挖掘应用装置的结构示意图；
图10是根据本申请还一个实施例的基于用户信息的挖掘应用装置的结构示意图。
具体实施方式
下面详细描述本申请的实施方式，所述实施方式的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施方式是示例性的，仅用于解释本申请，而不能理解为对本申请的限制。
下面参考附图描述本申请实施例的基于用户信息的挖掘应用方法和装置。
图1是根据本申请一个实施例的基于用户信息的挖掘应用方法的流程图，如图1所示，该方法包括以下步骤：
步骤101，获取多个拍摄设备对各自的监控区域拍摄的用户图像，以及与用户图像对应的拍摄设备标识和拍摄时间。
在实际应用中，可以在商场、门店等的各个区域位置安装拍摄设备以获取用户图像。可以理解的是，每个拍摄设备都有一定的拍摄范围也就是每个拍摄设备对应的监控区域。其中，拍摄设备具有视频或照片抓拍功能。
其中，可以通过相关图像处理算法对用户图像进行处理识别出用户的基本信息比如性别、年龄、穿着等。
可以理解的是，用户的位置是不断变化的，从而需要多个拍摄设备去获取不同位置的用户图像。用户在不同的位置对应的不同拍摄设备的监控区域，比如用户在位置A对应拍摄设备B的监控区域，用户在位置C对应拍摄设备D的监控区域。
因此，首先需要获取多个拍摄设备对各自的监控区域拍摄的用户图像，以及与用户图像对应的拍摄设备标识和拍摄时间。其中，拍摄设备标识用于区别不同位置的拍摄设备。
作为一种示例，在拍摄设备标识1获取拍摄时间为14点05分监控区域为货架1的用户图像1，在拍摄设备标识2获取拍摄时间为14点30分监控区域为收银台1的用户图像2。
需要说明的是，可以针对一些目标拍摄设备进行其他标记。比如获取展会门口的拍摄设备进行进场、出场标记等。从而辅助完成累积到访用户和实时到访用户的统计。
步骤102，从各用户图像中获取不同用户的面部特征，根据与用户图像对应的拍摄设备标识和拍摄时间，筛选出与同一目标用户的目标面部特征对应的第一目标拍摄设备标识和相应的第一目标拍摄时间。
具体地，可以通过人脸图像处理算法或者模型等方式对获取的多个用户图像进行人脸识别处理获取到不同用户的面部特征。可以理解的是，用户图像中可能存在一个或者多个用户的面部特征。
具体地，在获取用户的面部特征后，可以根据用户图像对应的拍摄设备标识和拍摄时间，筛选与同一目标用户的目标面部特征对应的第一目标拍摄设备标识和相应的第一目标拍摄时间。
也就是说，根据用户的面部特征可以确定唯一用户，从而根据该面部特征筛选每一个用户出现的监控区域和对应的拍摄时间即用户出现在每一个监控区域内的具体时间。
步骤103，查询预设的拍摄设备监控区域信息，获取与第一目标拍摄设备标识对应的第一目标区域。
步骤104，根据预设策略对第一目标区域和第一目标拍摄时间进行分析获取目标用户的偏好特征，并根据偏好特征向目标用户进行信息推送。
具体地，预先设置不同的拍摄设备监控不同的区域，比如拍摄设备1、2和3分别监控门店1的货架A、货架B和收银台三个区域；拍摄设备4、5和6分别监控商场1内的门店1、门店2和商场出入口三个区域等等。
由此，查询预设的拍摄设备监控区域信息，获取与第一目标拍摄设备标识对应的第一目标区域比如拍摄设备1标识对应的第一目标区域为门店1；拍摄设备4标识对应的第一目标区域为商场1。
从而，根据预设策略对第一目标区域和第一目标拍摄时间进行分析获取目标用户的偏好特征，并根据偏好特征向目标用户进行信息推送。
作为一种可能实现的方式，查询预设的区域地图获取与各第一目标区域之间的区域关系，根据与各第一目标区域对应的第一目标拍摄时间和区域关系确定目标用户的行为轨迹以及在不同地点的逗留时间，将不同地点的逗留时间与预设阈值进行比较，获取逗留时间超过阈值的兴趣地点，根据兴趣地点的特征信息获取目标用户的偏好特征。
举例而言，第一目标区域为门店1，第一目标区域为门店2和第一目标区域为门店3，可以通过查询预设的区域地图获取门店1、门店2和门店3之间的区域关系，比如距离远近等。通过分析门店1对应的拍摄时间确定用户在门店1逗留时间大于预设阈值比如20分钟，则确定门店1为兴趣地点，根据门店1的特征信息比如为卖玩具门店获取目标用户的偏好特征为小孩用品。
由此，可以统计每天进店用户数量，店内用户的人脸图像等。由此，可以可以进行更好的营销，比如对于大型商场可根据用户在商场内的行动轨迹进行门店位置调整、招商等行为。
综上，本申请实施例的基于用户信息的挖掘应用方法，获取多个拍摄设备对各自的监控区域拍摄的用户图像，以及与用户图像对应的拍摄设备标识和拍摄时间，从各用户图像中获取不同用户的面部特征，根据与用户图像对应的拍摄设备标识和拍摄时间，筛选出与同一目标用户的目标面部特征对应的第一目标拍摄设备标识和相应的第一目标拍摄时间，查询预设的拍摄设备监控区域信息，获取与第一目标拍摄设备标识对应的第一目标区域，根据预设策略对第一目标区域和第一目标拍摄时间进行分析获取目标用户的偏好特征，并根据偏好特征向目标用户进行信息推送。由此，由此，通过获取不同监控区域的用户图像，基于用户图像挖掘用户的偏好特征，从而更好给用户进行信息推送，满足用户需求。
还可以理解的是，为了进一步更好地向用户推送服务，满足用户的需求，还可以确定用户的历史信息，根据用户历史信息向目标用户进行信息推送，以及在不存在用户历史信息时，可以根据一些促销活动、红包等策略向用户进行信息推送。具体结合图2描述如下：
图2是根据本申请另一个实施例的基于用户信息的挖掘应用方法的流程图，如图2所示，在步骤102之后还可以包括：
步骤201，根据当前预存的与第一目标拍摄设备标识对应的面部数据库检测目标面部特征。
步骤202，若确定面部数据库中存在与目标面部特征匹配成功的历史面部特征，则查询与历史面部特征对应的用户历史信息，并根据用户历史信息向目标用户进行信息推送。
步骤203，若确定面部数据库中不存在与目标面部特征匹配成功的历史面部特征，则根据预设的新用户策略向目标用户进行信息推送。
具体地，在确定面部数据库中存在与目标面部特征匹配成功的历史面部特征时表示用户之前来过，为了更好服务该用户，可以查询与历史面部特征对应的用户历史信息，并根据用户历史信息向目标用户进行信息推送。
其中，用户历史信息可以是用户光顾的频率、购买的物品等等。更具体地，还可以是每一次用户移动的轨迹和停留在各个目标区域的具体时间。
其中，面部数据库储存用户信息的面部图像、到店时间等，面部数据库可以评判两张面部图像相似度并打分的功能。具体地，每张面部图像首先去面部数据库，会得到一个和面部数据库已有图像相似度的打分，如果打分低于某阈值则认为该用户没有到访，将其记录进面部数据库，并记录其到店时间存储到用户历史信息中。如果打分超过阈值则认为该用户已经到访，还可以在用户历史信息中更新其停留时间。
需要说明的是，确定面部数据库中不存在与目标面部特征匹配成功的历史面部特征时根据预设的新用户策略向目标用户进行信息推送。比如通过一些实时折扣消息、或者是注册会员停车免费等等新用户策略向目标用户进行信息推送，从而实现更好的营销目的。
基于上述实施例的描述，还可以建立用户的数据库，从而更高地为用户推送消息，具体结合图3描述如下：
图3是根据本申请又一个实施例的基于用户信息的挖掘应用方法的流程图，如图3所示，在步骤102之后还可以包括：
步骤301，按照预设算法生成与目标面部特征唯一对应的目标用户标识。
步骤302，查询预设的用户数据库，判断是否存在与目标用户标识匹配成功的历史用户标识。
步骤303，若确定用户数据库中存在与目标用户标识匹配成功的历史用户标识，则根据与目标面部特征对应的第一目标拍摄设备标识和第一目标拍摄时间，更新历史用户标识对应图像拍摄信息。
步骤304，若确定用户数据库中不存在与目标用户标识匹配成功的历史用户标识，则根据与目标面部特征对应的第一目标拍摄设备标识和第一目标拍摄时间，在用户数据库中建立目标用户标识与图像拍摄信息的对应关系。
具体地，面部特征能够标识唯一用户，可以通过随机选择用户图像中的一张照片的算法或者按照预设的标准等算法生成与目标面部特征唯一对应的目标用户标识。
从而，查询预设的用户数据库，判断是否存在与目标用户标识匹配成功的历史用户标识，确定用户数据库中存在与目标用户标识匹配成功的历史用户标识时根据与目标面部特征对应的第一目标拍摄设备标识和第一目标拍摄时间，更新历史用户标识对应图像拍摄信息，由此，可以对用户标识进行实时更新，以便更好的识别用户的人脸特征、体态特征和穿衣偏好等，以提高信息推送的准确性。
需要说明的是，确用户数据库中不存在与目标用户标识匹配成功的历史用户标识，表示该用户第一次来访或者之前并没有记录该用户数据等，因此需要根据与目标面部特征对应的第一目标拍摄设备标识和第一目标拍摄时间，在用户数据库中建立目标用户标识与图像拍摄信息的对应关系。以便下次可以直接根据用户数据库中的用户图像等信息为用户更好的服务。
需要说明的是，在用户数据库中还可以根据历史到访频次分层(比如5次以上为一层，3次和4次为一层，2和1次为一层)。从而可以针对这些信息，进行信息推送，以进行拉入新的用户、维持老的用户的服务体验。
基于上述实施例的描述，为了进一步满足用户的服务需求，还可以分析不同用户之间的关系，比如情侣关系、亲自关系等，并针对用户之间的关系进行推动信息，具体结合图4描述如下：
图4是根据本申请再一个实施例的基于用户信息的挖掘应用方法的流程图，如图4所示，该方法包括：
步骤401，从各用户图像中获取不同用户的动作行为特征。
具体地，通过图像处理算法或者模型对各用户图像进行处理获取不同用户的动作行为特征，比如两用户手挽手、或者是一用户抱着另一用户等动作行为特征。
步骤402，根据动作行为特征确定不同用户之间的不同用户关系，并根据与用户图像对应的拍摄设备标识和拍摄时间确定筛选出与同一目标用户关系的对应的第二目标拍摄设备标识和相应的第二目标拍摄时间。
具体地，可以预先收集大量不同的动作行为特征及其对应的用户关系进行训练得到相对应的模型，将获取动作行为特征输入该模型可以得到对应的用户关系。
进而，根据与用户图像对应的拍摄设备标识和拍摄时间确定筛选出与同一目标用户关系的对应的第二目标拍摄设备标识和相应的第二目标拍摄时间。
也就是说，筛选用户出现的监控区域内和对应的拍摄时间即用户出现在每一个监控区域内时间。
步骤403，查询预设的拍摄设备监控区域信息，获取与第二目标拍摄设备标识对应的第二目标区域。
步骤404，根据预设策略对第二目标区域和第二目标拍摄时间进行分析获取目标关系的推送信息。
具体地，预先设置不同的拍摄设备监控不同的区域，比如拍摄设备1、2和3分别监控门店1的货架A、货架B和收银台三个区域；拍摄设备4、5和6分别监控商场1内的门店1、门店2和商场出入口三个区域等等。
由此，查询预设的拍摄设备监控区域信息，获取与第二目标拍摄设备标识对应的第二目标区域比如拍摄设备1标识对应的第二目标区域为门店1；拍摄设备4标识对应的第二目标区域为商场1。
从而，根据预设策略对第二目标区域和第二目标拍摄时间进行分析获取目标关系的推送信息。
举例而言，获取用户关系为亲子关系，通过分析门店1对应的拍摄时间确定用户在门店1逗留时间大于预设阈值比如20分钟，则确定门店1为兴趣地点，根据门店1的特征信息比如为游乐场门店获取目标用户的偏好特征为亲子活动，从而可以向该用户推送一些亲子信息。从而，进一步满足用户需求，提高用户体验。
基于上述实施例的描述，可以理解的是，不同时间、不同区域的用户流量不同，比如午饭时间，商场的餐饮层的用户流量比较大；或者是节假日期间，每一层商场的用户流量都比较大等等，可以通过获取不同区域或者不同时间段内用户分布信息以便用于安保等处理，下面结合图5进行详细说明。
图5是根据本申请还一个实施例的基于用户信息的挖掘应用方法的流程图，如图5所示，该方法包括：
步骤501，筛选与不同拍摄设备标识，和/或，拍摄时间对应的用户图像数量。
步骤502，根据用户图像数量确定与时间，和/或，区域对应的用户流量分布信息，以根据用户流量分布信息进行相应的应用处理。
具体地，通过不同拍摄设备标识筛选出不同的不同区域的用户图像数量，通过拍摄时间筛选出不同时间的用户图像数量，从而可以确定不同时间不同区域内的用户流量分布信息，从而可以根据用户流量分布信息进行相应的应用处理。
作为一种场景举例，春节期间，商场的折扣活动比较多，需要分析不同时间段段内的各层门店的用户流量分布情况，比如获取中午十一点到十二点时间段内的各层门店内各个拍摄设备对应的用户图像数量，根据用户图像数量确定中午十一点到十二点时间各层门店内用户流量分布情况，比如比较拥挤需要增加安保人员进行疏通用户流量的分布等等，提高安全性，也提升用户体验。
为了实现上述实施例，本申请还提出一种基于用户信息的挖掘应用装置，如图6所示，基于用户信息的挖掘应用装置包括：获取模块601、筛选模块602、查询模块603、分析模块604和推送模块605。
其中，获取模块601，用于获取多个拍摄设备对各自的监控区域拍摄的用户图像，以及与用户图像对应的拍摄设备标识和拍摄时间。
筛选模块602，用于从各用户图像中获取不同用户的面部特征，根据与用户图像对应的拍摄设备标识和拍摄时间，筛选出与同一目标用户的目标面部特征对应的第一目标拍摄设备标识和相应的第一目标拍摄时间。
查询模块603，用于查询预设的拍摄设备监控区域信息，获取与第一目标拍摄设备标识对应的第一目标区域。
分析模块604，用于根据预设策略对第一目标区域和第一目标拍摄时间进行分析获取目标用户的偏好特征。
推送模块605，用于根据偏好特征向目标用户进行信息推送。
在本申请的一个实施例中，分析模块604具体用于：查询预设的区域地图获取与各第一目标区域之间的区域关系；根据与各第一目标区域对应的第一目标拍摄时间和区域关系确定目标用户的行为轨迹以及在不同地点的逗留时间；将不同地点的逗留时间与预设阈值进行比较，获取逗留时间超过阈值的兴趣地点；根据兴趣地点的特征信息获取目标用户的偏好特征。
在本申请的一个实施例中，如图7所示，在图6的基础上，所述装置还包括：检测模块606、查询推送模块607和第一推送模块608。
检测模块606，用于根据当前预存的与第一目标拍摄设备标识对应的面部数据库检测目标面部特征。
查询推送模块607，用于若确定面部数据库中存在与目标面部特征匹配成功的历史面部特征，则查询与历史面部特征对应的用户历史信息，并根据用户历史信息向目标用户进行信息推送。
第一推送模块608，用于若确定面部数据库中不存在与目标面部特征匹配成功的历史面部特征，则根据预设的新用户策略向目标用户进行信息推送。
在本申请的一个实施例中，如图8所示，在图6的基础上，所述装置还包括：生成模块609、查询判断模块610、更新模块611和建立模块612。
其中，生成模块609，用于按照预设算法生成与目标面部特征唯一对应的目标用户标识。
查询判断模块610，用于查询预设的用户数据库，判断是否存在与目标用户标识匹配成功的历史用户标识。
更新模块611，用于若确定用户数据库中存在与目标用户标识匹配成功的历史用户标识，则根据与目标面部特征对应的第一目标拍摄设备标识和第一目标拍摄时间，更新历史用户标识对应图像拍摄信息。
建立模块612，用于若确定用户数据库中不存在与目标用户标识匹配成功的历史用户标识，则根据与目标面部特征对应的第一目标拍摄设备标识和第一目标拍摄时间，在用户数据库中建立目标用户标识与图像拍摄信息的对应关系。
在本申请的一个实施例中，如图9所示，在图6的基础上，所述装置还包括：第一获取模块613、确定筛选模块614、查询获取模块615和第二推送模块616。
其中，第一获取模块613，用于从各用户图像中获取不同用户的动作行为特征。
确定筛选模块614，用于根据所述动作行为特征确定不同用户之间的不同用户关系，并根据与用户图像对应的拍摄设备标识和拍摄时间确定筛选出与同一目标用户关系的对应的第二目标拍摄设备标识和相应的第二目标拍摄时间。
查询获取模块615，用于查询预设的拍摄设备监控区域信息，获取与第二目标拍摄设备标识对应的第二目标区域。
第二推送模块616，用于根据预设策略对第二目标区域和第二目标拍摄时间进行分析获取目标关系的推送信息。
在本申请的一个实施例中，如图10所示，在图6的基础上，所述装置还包括：第一筛选模块617和处理模块618。
其中，第一筛选模块617，用于筛选与不同拍摄设备标识，和/或，拍摄时间对应的用户图像数量；
处理模块618，用于根据用户图像数量确定与时间，和/或，区域对应的用户流量分布信息，以根据用户流量分布信息进行相应的应用处理。
需要说明的是，前述集中在基于用户信息的挖掘应用方法实施例的描述也适用于本申请实施例的基于用户信息的挖掘应用装置，在此不再对其实施细节和技术效果赘述。
综上，本申请实施例的基于用户信息的挖掘应用装置，通过获取多个拍摄设备对各自的监控区域拍摄的用户图像，以及与用户图像对应的拍摄设备标识和拍摄时间，从各用户图像中获取不同用户的面部特征，根据与用户图像对应的拍摄设备标识和拍摄时间，筛选出与同一目标用户的目标面部特征对应的第一目标拍摄设备标识和相应的第一目标拍摄时间，查询预设的拍摄设备监控区域信息，获取与第一目标拍摄设备标识对应的第一目标区域，根据预设策略对第一目标区域和第一目标拍摄时间进行分析获取目标用户的偏好特征，并根据偏好特征向目标用户进行信息推送。由此，由此，通过获取不同监控区域的用户图像，基于用户图像挖掘用户的偏好特征，从而更好给用户进行信息推送，满足用户需求。
为了实现上述实施例，本申请还提出了一种电子设备，包括：存储器、与滑动组件电性连接的处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行程序时，实现如前述实施例描述的基于用户信息的挖掘应用方法。
为了实现上述实施例，本申请实施例还提出一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如前述方法实施例所述的基于用户信息的挖掘应用方法。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本申请的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本申请的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。
流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现定制逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本申请的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本申请的实施例所属技术领域的技术人员所理解。
在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言，"计算机可读介质"可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下：具有一个或多个布线的电连接部(电子装置)，便携式计算机盘盒(磁装置)，随机存取存储器(RAM)，只读存储器(ROM)，可擦除可编辑只读存储器(EPROM或闪速存储器)，光纤装置，以及便携式光盘只读存储器(CDROM)。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序，然后将其存储在计算机存储器中。
应当理解，本申请的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。如，如果用硬件来实现和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(PGA)，现场可编程门阵列(FPGA)等。
本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。
此外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理模块中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。
上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。尽管上面已经示出和描述了本申请的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本申请的限制，本领域的普通技术人员在本申请的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。

Claims (10)

1.一种基于用户信息的挖掘应用方法，其特征在于，包括：
获取多个拍摄设备对各自的监控区域拍摄的用户图像，以及与所述用户图像对应的拍摄设备标识和拍摄时间；
从各用户图像中获取不同用户的面部特征，根据与所述用户图像对应的拍摄设备标识和拍摄时间，筛选出与同一目标用户的目标面部特征对应的第一目标拍摄设备标识和相应的第一目标拍摄时间；
查询预设的拍摄设备监控区域信息，获取与所述第一目标拍摄设备标识对应的第一目标区域；
根据预设策略对所述第一目标区域和所述第一目标拍摄时间进行分析获取所述目标用户的偏好特征，并根据所述偏好特征向所述目标用户进行信息推送。
2.如权利要求1的方法，其特征在于，所述根据预设策略对所述第一目标区域和所述第一目标拍摄时间进行分析获取所述目标用户的偏好特征，包括：
查询预设的区域地图获取与各第一目标区域之间的区域关系；
根据与各所述第一目标区域对应的第一目标拍摄时间和所述区域关系确定所述目标用户的行为轨迹以及在不同地点的逗留时间；
将所述不同地点的逗留时间与预设阈值进行比较，获取逗留时间超过所述阈值的兴趣地点；
根据所述兴趣地点的特征信息获取所述目标用户的偏好特征。
3.如权利要求1的方法，其特征在于，在所述筛选出与同一目标用户的目标面部特征对应的第一目标拍摄设备标识和第一目标拍摄时间之后，还包括：
根据当前预存的与所述第一目标拍摄设备标识对应的面部数据库检测所述目标面部特征；
若确定所述面部数据库中存在与所述目标面部特征匹配成功的历史面部特征，则查询与所述历史面部特征对应的用户历史信息，并根据所述用户历史信息向所述目标用户进行信息推送；
若确定所述面部数据库中不存在与所述目标面部特征匹配成功的历史面部特征，则根据预设的新用户策略向所述目标用户进行信息推送。
4.如权利要求1的方法，其特征在于，在所述筛选出与同一目标用户的目标面部特征对应的第一目标拍摄设备标识和第一目标拍摄时间之后，还包括：
按照预设算法生成与所述目标面部特征唯一对应的目标用户标识；
查询预设的用户数据库，判断是否存在与所述目标用户标识匹配成功的历史用户标识；
若确定所述用户数据库中存在与所述目标用户标识匹配成功的历史用户标识，则根据与所述目标面部特征对应的第一目标拍摄设备标识和第一目标拍摄时间，更新所述历史用户标识对应图像拍摄信息；
若确定所述用户数据库中不存在与所述目标用户标识匹配成功的历史用户标识，则根据与所述目标面部特征对应的第一目标拍摄设备标识和第一目标拍摄时间，在所述用户数据库中建立所述目标用户标识与图像拍摄信息的对应关系。
5.如权利要求1的方法，其特征在于，还包括：
从各用户图像中获取不同用户的动作行为特征；
根据所述动作行为特征确定不同用户之间的不同用户关系，并根据与所述用户图像对应的拍摄设备标识和拍摄时间确定筛选出与同一目标用户关系的对应的第二目标拍摄设备标识和相应的第二目标拍摄时间；
查询预设的拍摄设备监控区域信息，获取与所述第二目标拍摄设备标识对应的第二目标区域；
根据预设策略对所述第二目标区域和所述第二目标拍摄时间进行分析获取所述目标关系的推送信息。
6.如权利要求1的方法，其特征在于，还包括：
筛选与不同拍摄设备标识，和/或，拍摄时间对应的用户图像数量；
根据所述用户图像数量确定与时间，和/或，区域对应的用户流量分布信息，以根据所述用户流量分布信息进行相应的应用处理。
7.一种基于用户信息的挖掘应用装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取多个拍摄设备对各自的监控区域拍摄的用户图像，以及与所述用户图像对应的拍摄设备标识和拍摄时间；
筛选模块，用于从各用户图像中获取不同用户的面部特征，根据与所述用户图像对应的拍摄设备标识和拍摄时间，筛选出与同一目标用户的目标面部特征对应的第一目标拍摄设备标识和相应的第一目标拍摄时间；
查询模块，用于查询预设的拍摄设备监控区域信息，获取与所述第一目标拍摄设备标识对应的第一目标区域；
分析模块，用于根据预设策略对所述第一目标区域和所述第一目标拍摄时间进行分析获取所述目标用户的偏好特征；
推送模块，用于根据所述偏好特征向所述目标用户进行信息推送。
8.一种计算机设备，其特征在于，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时，实现如权利要求1-6中任一所述的基于用户信息的挖掘应用方法。
9.一种非临时性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-6中任一所述的基于用户信息的挖掘应用方法。
10.一种计算机程序产品，其特征在于，当所述计算机程序产品中的指令由处理器执行时，执行如权利要求1-6中任一所述的基于用户信息的挖掘应用方法。
CN201811297417.3A 2018-11-01 2018-11-01 基于用户信息的挖掘应用方法和装置 Pending CN111127066A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201811297417.3A CN111127066A (zh) 2018-11-01 2018-11-01 基于用户信息的挖掘应用方法和装置

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201811297417.3A CN111127066A (zh) 2018-11-01 2018-11-01 基于用户信息的挖掘应用方法和装置

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN111127066A true CN111127066A (zh) 2020-05-08

Family

ID=70495080

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201811297417.3A Pending CN111127066A (zh) 2018-11-01 2018-11-01 基于用户信息的挖掘应用方法和装置

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN111127066A (zh)

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112712392A (zh) * 2020-12-31 2021-04-27 京东数字科技控股股份有限公司 消息推送方法、装置、电子设备及存储介质
CN113298597A (zh) * 2020-08-06 2021-08-24 阿里巴巴集团控股有限公司 对象热度分析系统、方法及装置
CN113763098A (zh) * 2020-12-21 2021-12-07 北京沃东天骏信息技术有限公司 用于确定物品的方法和装置
CN115796926A (zh) * 2023-02-09 2023-03-14 北京装库创意科技有限公司 一种基于用户浏览偏好的获客方法及系统

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106528834A (zh) * 2016-11-17 2017-03-22 百度在线网络技术（北京）有限公司 基于人工智能的图片资源推送方法及装置
CN107820018A (zh) * 2017-11-30 2018-03-20 广东欧珀移动通信有限公司 用户拍照方法、装置及设备

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106528834A (zh) * 2016-11-17 2017-03-22 百度在线网络技术（北京）有限公司 基于人工智能的图片资源推送方法及装置
CN107820018A (zh) * 2017-11-30 2018-03-20 广东欧珀移动通信有限公司 用户拍照方法、装置及设备

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113298597A (zh) * 2020-08-06 2021-08-24 阿里巴巴集团控股有限公司 对象热度分析系统、方法及装置
CN113763098A (zh) * 2020-12-21 2021-12-07 北京沃东天骏信息技术有限公司 用于确定物品的方法和装置
CN112712392A (zh) * 2020-12-31 2021-04-27 京东数字科技控股股份有限公司 消息推送方法、装置、电子设备及存储介质
CN115796926A (zh) * 2023-02-09 2023-03-14 北京装库创意科技有限公司 一种基于用户浏览偏好的获客方法及系统

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US10915131B2 (en) System and method for managing energy
CN111127066A (zh) 基于用户信息的挖掘应用方法和装置
JP4753193B2 (ja) 動線管理システムおよびプログラム
CN108965826B (zh) 监控方法、装置、处理设备及存储介质
Cai et al. Deep learning-based video system for accurate and real-time parking measurement
US8438175B2 (en) Systems, methods and articles for video analysis reporting
JP6854881B2 (ja) 顔画像照合システムおよび顔画像検索システム
US8542276B2 (en) Object Tracking method and apparatus for a non-overlapping-sensor network
US20090158309A1 (en) Method and system for media audience measurement and spatial extrapolation based on site, display, crowd, and viewership characterization
CN109670860B (zh) 广告投放方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质
CN106792456A (zh) 数据分析系统和方法
CN110717358B (zh) 访客人数统计方法、装置、电子设备及存储介质
CN111325954B (zh) 人员走失预警方法、装置、系统及服务器
CN108898104A (zh) 一种物品识别方法、装置、系统及计算机存储介质
KR102260123B1 (ko) 지역내 이벤트감지장치 및 그 장치의 구동방법
CN111126119A (zh) 基于人脸识别的到店用户行为统计方法和装置
JP2012252613A (ja) 顧客行動追跡型映像配信システム
CN107977596A (zh) 一种车牌状态识别方法及装置
CN109508586A (zh) 一种客流统计方法、装置及设备
CN113011371A (zh) 目标检测方法、装置、设备及存储介质
CN108921072A (zh) 一种基于视觉传感器的人流量统计方法、装置及系统
WO2020032944A1 (en) System and method for detecting, tracking and counting human objects of interest with an improved height calculation
JP6733766B1 (ja) 解析装置、制御方法、及びプログラム
CN113822367B (zh) 一种基于人脸的区域行为分析方法、系统及介质
CN112860821A (zh) 人车轨迹分析方法及相关产品

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
RJ01 Rejection of invention patent application after publication
RJ01 Rejection of invention patent application after publication

Application publication date: 20200508