CN111784406A - 基于人脸智能识别的传统广告大数据量化分析的方法 - Google Patents

基于人脸智能识别的传统广告大数据量化分析的方法 Download PDF

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Abstract

本发明的基于人脸智能识别的传统广告大数据量化分析的方法，利用AI人脸抓拍识、识别及人脸角度识别的技术，在传统媒体广告载体，用来统计真正观看传统媒体广告的受众数量，年龄与性别属性，广告观看频次及平均每次的有效时间，媒体广告的毛评点等数据，为媒体广告运营商提供精准的数据支撑。不仅可以为传统媒体广告商精准广告投放提供数据支撑，还可以为广告受众效果及广告投放价值提供数据分析，从而大大提升运营的效率。

Description

基于人脸智能识别的传统广告大数据量化分析的方法
技术领域
本发明涉及广告方法技术领域，具体为一种基于人脸智能识别的传统广告大数据量化分析的方法。
背景技术
根据艾瑞的统计：2006年传统四大媒体电视、报纸、杂志、广播占比达到88.39%，而到2016年，传统四大媒体占比只有58.87%，下降了近30%。但同时互联网和移动互联网媒体从5.7%上升到33.84%，并且持续在上升，未来将超过电视媒体成为第一个媒体。2016年移动广告支出增幅73.7%，占网络广告支出的44.3%，全球广告支出的15.2%。预计2018年互联网和移动互联网广告将占广告市场50%以上。
相比互联网媒体广告，传统广告的数据量化比较落后。互联网媒体广告可以通过浏览量、点击量等数据分析将媒体广告进行精准数据量化。而传统媒体广告还停留在人流粗略估计阶段，比如发达的商业楼宇、商业步行街、写字楼、火车站、机场、广场、公交车站等算是人流密度大的场所，广告价值就相对较高。至于广告受众的数量、性别、年龄等数据根本没有精准的数据量化，从而没有广告效果有广告价值的评价体系。
在大数据环境下,网络信息技术得到了广泛应用,使得传媒行业不断发生改变,并在发展中逐渐挣脱传统广告经营模式的束缚,为传媒行业带来了新的活力.在这种发展形势下,应用传统经营形式的媒体广告受到强烈的冲击。
大数据技术对传统媒体企业的广告经营既是一场革新和考验,又带来了机遇,传统媒体的广告经营要打破思想的桎梏,充分利用大数据技术来创新广告业务。传统媒体互联网化、大数据化成为趋势。
基于传统每天广告的数据量化现在基本还处于一个粗略统计的水平，依靠视频或人工统计数据，统计广告屏或其他传统广告媒介所处位置的客流大概数量，这种单一的粗略客流统计作为广告投放的收费与收益依据。
现有通过视频或人工统计大概客流的方式，或针对不同场所有不同消费群体的统计方式，都只能粗略统计大概的客流数量，对客流的年龄，性别等属性无法统计，而且不能实时统计媒体受众客流的数据，也无法知道这些经过媒体介质的受众客流是否在广告播放时间观看广告，观看的时间等。所以现在有的方面无法针对广告的效果进行精准、及时的数据量化。
发明内容
本发明为了弥补现有技术的不足，提供了一种结构简单、使用方便的基于人脸智能识别的传统广告大数据量化分析的方法。
本发明是通过如下技术方案实现的：
本发明的基于人脸智能识别的传统广告大数据量化分析的方法，其特征在于：
包括步骤一、受众客流数据统计：
（1）、当一个人或运动物体被前端智能摄像头抓拍到、摄像头首先根据特征判断是否是人脸，如果不是，则直接丢弃掉，如果是则进入到步骤2；
（2）、根据设置的人脸对镜头中心俯仰角度与侧面角度，判断识别跟踪到人脸是否在角度范围内，如果不在范围内，则摄像头会持续跟踪，如果跟踪到人脸丢失依然不在范围内，在直接终结；如果跟踪到人脸的角度在设置范围内，则对人脸进行抓拍，提取特征值（受众数、年龄、性别、观看频次、观看时间）并进入步骤3；相关人脸面对镜头或广告载体的角度范围，能够在线设置；
（3）、在受众客流区，根据步骤2给出的特征值将判断是否新的客流，如果不是新受众，则进行步骤4去重处理，如果是新的受众，则提取新受众的年龄、属性，分配一个新的受众ID，并直接进入到步骤5；
（4）、去重处理模块主要判断已经在人脸库里的受众是否在规定的时间内重复出现，如果在规定的时间内重复出现，则受众数量统计直接终结，只保留这个受众的观看次数及每次的观看时间；如果在规定的时间内没有重新出现，则去重模块保留受众的人脸及ID，观看的次数及每次观看时间数据；去重模块处理完后则进入步骤5；
（5）、用来统计有效受众数量、年龄、性别；统计分析受众客流的有效广告观看频次及观看时间数据；
通过步骤1-5的处理，就能够将传统广告的受众数、性别、年龄、频次、时间有效数据统计分析出来。
本发明的基于人脸智能识别的传统广告大数据量化分析的方法，还包括步骤二、计算媒体广告平均到达率、媒体广告毛评点：
根据显示终端功能提供的广告目标受众总数配置数据，得到媒体广告的到达率，通过到达率与接触频次，得到某个区域的媒介广告的毛评点，公式如下：
媒体广告平均到达率 = 广告有效观看的受众数量/目标受众总数；
媒体广告毛评点 = 到达率*有效观看频次。
本发明的基于人脸智能识别的传统广告大数据量化分析的方法所用的设备，其特征在于：包括智能人脸抓拍识别摄像头、数据处理服务器、显示管理端；
智能人脸抓拍识别摄像头：负责拍摄人脸、人脸判断，人脸与镜头中心位置角度判，年龄、性别分析及人脸抓拍机识别，记录观看频次、观看时间；
数据处理服务器：分析抓拍到的受众客流的去重、数据的统计分析；
显示管理端（即手机或PC安装的app或软件）：完成数据可视化显示及数据设置（数据例如目标受众总数。数据设置就是在手机端或PC端的软件上设置、填写数据）。
本发明主要利用AI人脸抓拍识、识别及人脸角度识别的技术，在传统媒体广告载体，比如LCD广告屏，LED广告屏，灯箱式广告屏等上方架设AI摄像头，如图3所示。用来统计真正观看传统媒体广告的受众数量，年龄与性别属性，广告观看频次及平均每次的有效时间，媒体广告的毛评点等数据，为媒体广告运营商提供精准的数据支撑。不仅可以为传统媒体广告商精准广告投放提供数据支撑，还可以为广告受众效果及广告投放价值提供数据分析，从而大大提升运营的效率。
本发明的有益效果是，本发明针对现有传统广告，比如电梯广告，户外广告等媒体广告无法精准有效统计相关广告数据，利用AI人脸识别技术，对涉及传统广告相关的媒体广告受众数量、性别、年龄、观看次数，平均观看时间，毛评点等数据进行挖掘及分析，为传统广告提供精准的数据分析，为精准广告投放提供数据支持，并有效分析传统广告的广告效果及性价比等。从而是传统广告的数据统计与网络多媒体广告同样的精准、及时、便利。
本发明是通过人脸抓拍、人脸角度设置、人脸识别挖掘与分析传统广告的数据方法。本发明能够对传统广告提供精准、实时的受众数据量化分析，为广告运营提供数据参考；本发明还可以根据受众的属性分析，提供精准广告投放。
附图说明
图1为本发明的结构示意图。图2是受众客流等数据统计过程流程示意图。图3是人脸角度判别示意图。
具体实施方式
附图为本发明的一种具体实施例。
本产品主要由智能人脸抓拍识别摄像头、数据处理服务器、显示管理端组成。如图1所示。
智能人脸抓拍识别摄像头负责人脸判断，人脸与镜头中心位置角度判，年龄、性别分析及人脸抓拍机识别。数据处理服务器来分析抓拍到的受众客流的去重、数据的统计分析。显示管理端（即手机或PC安装的app或软件）：完成数据可视化显示及数据设置（数据例如目标受众总数。数据设置就是在手机端或PC端的软件上设置、填写数据）。
受众客流等数据统计过程如下，见图2 。
1、①当一个人或运动物体被前端智能摄像头抓拍到、摄像头首先根据特征判断是否是人脸，如果不是，则直接丢弃掉，如果是则进入到步骤2。
2、②根据设置的人脸对镜头中心俯仰角度与侧面角度，判断识别跟踪到人脸是否在角度范围内，如果不在范围内，则摄像头会持续跟踪，如果跟踪到人脸丢失依然不在范围内，在直接终结；如果跟踪到人脸的角度在设置范围内，则对人脸进行抓拍，提取特征值（受众数、年龄、性别、观看频次、观看时间等）并进入步骤3。相关人脸面对镜头或广告载体的角度范围，可以在线设置。人脸角度的判别如图3。
3、③在受众客流区，根据步骤2给出的特征值将判断是否新的客流，如果不是新受众，则进行步骤4去重处理（去除重复），如果是新的受众，则提取新受众的年龄、属性，分配一个新的受众ID，并直接进入到步骤5。
4、④去重处理模块主要判断已经在人脸库里的受众是否在规定的时间内重复出现，如果在规定的时间内重复出现，则受众数量统计直接终结，只保留这个受众的观看次数及每次的观看时间。如果在规定的时间内没有重新出现，则去重模块保留受众的人脸及ID，观看的次数及每次观看时间数据。去重模块处理完后则进入步骤5。
5、⑤用来统计有效受众数量、年龄、性别。统计分析受众客流的有效广告观看频次及观看时间等数据。
通过上的处理，就可以将传统广告的受众数、性别、年龄、频次、时间等有效数据统计分析出来。同时根据显示终端功能提供的广告目标受众总数等配置数据，可以得到媒体广告的到达率，通过到达率与接触频次，可以得到某个区域的媒介广告的毛评点，公式如下：
媒体广告平均到达率 = 广告有效观看的受众数量/目标受众总数；
媒体广告毛评点 = 到达率*有效观看频次；
其中目标受众总数，观看的受众数量，有效观看频次等都有区域的属性，比如一个省，一个地级市。
受众客流量，受众客流的年龄、性别属性，媒介广告的观看频次、时间，媒介广告的到达率、毛评点等数据可以为传统广告运营商提供运营数据支撑，让运营商的客户可以准确评估广告投入价值。同时也可以为传统广告运营商提供精准广告投放的数据支撑。为不同客户的广告投放到合适的区域、受众人群。

Claims (4)

1.一种基于人脸智能识别的传统广告大数据量化分析的方法，其特征在于：包括步骤一、受众客流数据统计：
（1）、当一个人或运动物体被前端智能摄像头抓拍到、摄像头首先根据特征判断是否是人脸，如果不是，则直接丢弃掉，如果是则进入到步骤2；
（2）、根据设置的人脸对镜头中心俯仰角度与侧面角度，判断识别跟踪到人脸是否在角度范围内，如果不在范围内，则摄像头会持续跟踪，如果跟踪到人脸丢失依然不在范围内，在直接终结；如果跟踪到人脸的角度在设置范围内，则对人脸进行抓拍，提取特征值并进入步骤3；相关人脸面对镜头或广告载体的角度范围，能够在线设置；
（3）、在受众客流区，根据步骤2给出的特征值将判断是否新的客流，如果不是新受众，则进行步骤4去重处理，如果是新的受众，则提取新受众的年龄、属性，分配一个新的受众ID，并直接进入到步骤5；
（4）、去重处理模块主要判断已经在人脸库里的受众是否在规定的时间内重复出现，如果在规定的时间内重复出现，则受众数量统计直接终结，只保留这个受众的观看次数及每次的观看时间；如果在规定的时间内没有重新出现，则去重模块保留受众的人脸及ID，观看的次数及每次观看时间数据；去重模块处理完后则进入步骤5；
（5）、用来统计有效受众数量、年龄、性别；统计分析受众客流的有效广告观看频次及观看时间数据；
通过步骤1-5的处理，就能够将传统广告的受众数、性别、年龄、频次、时间有效数据统计分析出来。
2.根据权利要求1所述的基于人脸智能识别的传统广告大数据量化分析的方法，其特征在于：还包括步骤二、计算媒体广告平均到达率、媒体广告毛评点：
根据显示终端功能提供的广告目标受众总数配置数据，得到媒体广告的到达率，通过到达率与接触频次，得到某个区域的媒介广告的毛评点，公式如下：
媒体广告平均到达率 = 广告有效观看的受众数量/目标受众总数；
媒体广告毛评点 = 到达率*有效观看频次。
3.根据权利要求1所述的基于人脸智能识别的传统广告大数据量化分析的方法，其特征在于：步骤一（2）中，特征值包括受众数量、年龄、性别、观看频次、观看时间。
4.一种权利要求1所述的基于人脸智能识别的传统广告大数据量化分析的方法所用的设备，其特征在于：包括智能人脸抓拍识别摄像头、数据处理服务器、显示管理端；
智能人脸抓拍识别摄像头：负责拍摄人脸、人脸判断，人脸与镜头中心位置角度判，年龄、性别分析及人脸抓拍机识别，记录观看频次、观看时间；
数据处理服务器：分析抓拍到的受众客流的去重、数据的统计分析；
显示管理端：完成数据可视化显示及数据设置。
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