CN112184314A - 一种基于设备端视觉互动的推广方法 - Google Patents

一种基于设备端视觉互动的推广方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于设备端视觉互动的推广方法。所述推广方法包括设备端与服务器端，所述设备端离线提取人脸属性标签，所述服务器端初始化/更改配置，所述服务器端内置广告播放软件，并获取广告播放列表，且所述广告播放软件主动获取服务器端的配置；设备端根据离线提取的人脸属性标签传输至广告播放软件，所述广告播放软件来判断是否触发广告互动行为，若触发广告互动行为，则将收集到的互动信息传输至服务器端，所述服务器端计算修改配置权重，对服务器端更改配置与人员进行广告互动。本发明用以解决提取人脸标签需要服务器配合不能在设备端独立完成、互动方式固定和广告内容无法吸引和互动，看广告转化率低的问题。

Description

一种基于设备端视觉互动的推广方法
技术领域
本发明涉及广告投放领域，具体是一种基于设备端视觉互动的推广方法。
背景技术
现有技术中存在提取人脸标签需要服务器配合不能在设备端独立完成、互动方式固定和广告内容无法吸引和互动，看广告转化率低的问题。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于设备端视觉互动的推广方法，用以解决现有技术中的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
一种基于设备端视觉互动的推广方法，所述推广方法包括设备端与服务器端，所述设备端离线提取人脸属性标签，所述服务器端初始化/更改配置，所述服务器端内置广告播放软件，并获取广告播放列表，且所述广告播放软件主动获取服务器端的配置；
设备端根据离线提取的人脸属性标签传输至广告播放软件，所述广告播放软件来判断是否触发广告互动行为，若触发广告互动行为，则将收集到的互动信息传输至服务器端，所述服务器端计算修改配置权重，对服务器端更改配置与人员进行广告互动，如果不触发互动行为则广告播放软件继续有序的播放广告列表。
进一步的，所述设备端离线提取人脸属性标签具体包括以下步骤：
步骤1：提取服务器端经过训练的人脸数据导入设备端Ncnn深度学习人脸属性模型结果数据；
步骤2：获得Ncnn深度学习人脸属性模型的结果数据；
步骤3：设备端的摄像头采集图像；
步骤4：将步骤3采集的图像经过开源算法Mtcnn进行人脸检测和跟踪；
步骤5：将步骤4中开源算法Mtcnn人脸检测和跟踪的图像再次进行Ncnn深度学习算法导入模型数据和提取出的人脸区域数据进行人脸属性提取，提取出人脸性别和人脸年龄属性，形成人脸属性标签。
进一步的，所述步骤1提取服务器端经过训练的人脸数据具体包括以下步骤：
步骤1.1：服务器端采集人脸数据；
步骤1.2：将步骤1.1服务器采集到的人脸数据进行训练；
步骤1.3：将步骤1.2训练后的人脸数据生成人脸训练结果数据；
步骤1.4：将步骤1.3人脸训练结果数据转换成Ncnn深度学习人脸属性模型的结果数据。
进一步的，所述服务器端初始化/更改配置具体为，所述服务端首先进行广告配置，再次配置广告互动触发属性条件，再次配置广告互动行为，最后通过计算修改配置权重更改配置，广告播放软件自动读取广告配置、广告互动触发属性条件和配置广告互动行为。
进一步的，所述广告互动触发属性条件包括年龄区间、性别区间和驻留时间区间。
进一步的，所述广告互动行为包括弹窗红包扫码、跳转到趣味app和跳转到游戏app。
进一步的，所述获取广告播放列表分为通过设备端主动拉取广告和服务器端主动下发广告，保证设备端能够获取完整的广告播放列表以及广告对应的互动属性条件和互动行为。
进一步的，所述广告播放软件触发广告互动行为是通过实时比对人脸属性标签是否满足广告互动触发属性条件，当满足条件的情况下，直接触发广告互动行为。
进一步的，所述服务器端计算修改配置权重，权重公式为，
q＝Q(a，x)+b*y-(|c-z|+|d-w|)
其中，设备采集互动信息年龄为a，性别为b，看广告驻足时间为c，人和设备之间距离信息为d；广告配置触发范围系数：年龄为x，性别为y，看广告驻足时间为z，人和设备之间距离信息为w；年龄权重函数为Q(x，y)，年龄权重函数匹配每个年龄层对应的权重信息并计算出设备采集年龄和广告配置年龄的权重数值计算出权重q。
有益效果：
1、人脸属性标签提取在设备端离线情况下独立完成，减少流量开支和服务器压力。
2、提高广告互动性和转化率。
附图说明
图1为本发明的方法流程示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1，本发明实施例中，
一种基于设备端视觉互动的推广方法，所述推广方法包括设备端与服务器端，所述设备端离线提取人脸属性标签，所述服务器端初始化/更改配置，所述服务器端内置广告播放软件，并获取广告播放列表，且所述广告播放软件主动获取服务器端的配置；
设备端根据离线提取的人脸属性标签传输至广告播放软件，所述广告播放软件来判断是否触发广告互动行为，若触发广告互动行为，则将收集到的互动信息传输至服务器端，所述服务器端计算修改配置权重，对服务器端更改配置与人员进行广告互动，如果不触发互动行为则广告播放软件继续有序的播放广告列表。
进一步的，所述设备端离线提取人脸属性标签具体包括以下步骤：
步骤1：提取服务器端经过训练的人脸数据导入设备端Ncnn深度学习人脸属性模型结果数据；
步骤2：获得Ncnn深度学习人脸属性模型的结果数据；
步骤3：设备端的摄像头采集图像；非人脸图像，摄像头区域范围内看到的图像；
步骤4：将步骤3采集的图像经过开源算法Mtcnn进行人脸检测和跟踪；跟踪的作用是保证同一个人在摄像头面前不会重复捕捉，并且用于计算广告驻足时间；
步骤5：将步骤4中开源算法Mtcnn人脸检测和跟踪的图像再次进行Ncnn深度学习算法导入模型数据和提取出的人脸区域数据进行人脸属性提取，提取出人脸性别和人脸年龄属性，形成人脸属性标签。
进一步的，所述步骤1提取服务器端经过训练的人脸数据具体包括以下步骤：
步骤1.1：服务器端采集人脸数据；
步骤1.2：将步骤1.1服务器采集到的人脸数据进行训练；
步骤1.3：将步骤1.2训练后的人脸数据生成人脸训练结果数据；
步骤1.4：将步骤1.3人脸训练结果数据转换成Ncnn深度学习人脸属性模型的结果数据。
进一步的，所述服务器端初始化/更改配置具体为，所述服务端首先进行广告配置，再次配置广告互动触发属性条件，再次配置广告互动行为，最后通过计算修改配置权重更改配置，广告播放软件自动读取广告配置、广告互动触发属性条件和配置广告互动行为。
进一步的，所述广告互动触发属性条件包括年龄区间、性别区间和驻留时间区间。
进一步的，所述广告互动行为包括弹窗红包扫码、跳转到趣味app和跳转到游戏app。
进一步的，所述获取广告播放列表分为通过设备端主动拉取广告和服务器端主动下发广告，保证设备端能够获取完整的广告播放列表以及广告对应的互动属性条件和互动行为。
进一步的，所述广告播放软件触发广告互动行为是通过实时比对人脸属性标签(摄像头提取出来的人脸属性标签：比如年龄、性别等)是否满足广告互动触发属性条件(服务器配置广告互动触发属性条件：比如年龄区间、性别区间、驻留时间区间等)，当满足条件的情况下，直接触发广告互动行为。
进一步的，所述服务器端计算修改配置权重，权重公式为，
q＝Q(a，x)+b*y-(|c-z|+|d-w|)
其中，设备采集互动信息年龄为a，性别为b，看广告驻足时间为c，人和设备之间距离信息为d；广告配置触发范围系数：年龄为x，性别为y，看广告驻足时间为z，人和设备之间距离信息为w；年龄权重函数为Q(x，y)，年龄权重函数匹配每个年龄层对应的权重信息并计算出设备采集年龄和广告配置年龄的权重数值计算出权重q。对比服务器端现有的权重列表对应的配置，最终生成需要更改的配置(配置广告列表、配置广告互动触发属性条件、配置广告互动行为)，服务器执行更改配置并且通信到设备端，让设备实时更新播放广告。
实施例2
前提条件：
1、当前播放的广告的互动触发属性条件：年龄区间[19,25]、性别区间[男，女]、驻留时间区间[1,5])；
2、当前播放的广告的互动行为：跳转到趣味app
当20岁的人经过广告屏的时，广告屏会触发互动行为跳转到趣味app，同时采集互动信息(年龄为a，性别为b，看广告驻足时间为c，人和设备之间距离信息为d)上传到服务器，服务器根据权重公式q＝Q(a，x)+b*y-(|c-z|+|d-w|)
计算出权重q，对比现有的权重列表配置，生成最终需要更改的配置(配置广告列表、配置广告互动触发属性条件、配置广告互动行为)，服务器执行最终需要更改的配置并且通信到设备端，让设备实时更新播放广告。
当60岁的人经过广告屏的时，广告屏不会触发互动行为，继续有顺序的播放广告。
对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。

Claims (9)

1.一种基于设备端视觉互动的推广方法，其特征在于，所述推广方法包括设备端与服务器端，所述设备端离线提取人脸属性标签，所述服务器端初始化/更改配置，所述服务器端内置广告播放软件，并获取广告播放列表，且所述广告播放软件主动获取服务器端的配置；
设备端根据离线提取的人脸属性标签传输至广告播放软件，所述广告播放软件来判断是否触发广告互动行为，若触发广告互动行为，则将收集到的互动信息传输至服务器端，所述服务器端计算修改配置权重，对服务器端更改配置与人员进行广告互动，如果不触发互动行为则广告播放软件继续有序的播放广告列表。
2.根据权利要求1所述的一种基于设备端视觉互动的推广方法，其特征在于，所述设备端离线提取人脸属性标签具体包括以下步骤：
步骤1：提取服务器端经过训练的人脸数据导入设备端Ncnn深度学习人脸属性模型结果数据；
步骤2：获得Ncnn深度学习人脸属性模型的结果数据；
步骤3：设备端的摄像头采集图像；
步骤4：将步骤3采集的图像经过开源算法Mtcnn进行人脸检测和跟踪；
步骤5：将步骤4中开源算法Mtcnn人脸检测和跟踪的图像再次进行Ncnn深度学习算法导入模型数据和提取出的人脸区域数据进行人脸属性提取，提取出人脸性别和人脸年龄属性，形成人脸属性标签。
3.根据权利要求2所述的一种基于设备端视觉互动的推广方法，其特征在于，所述步骤1提取服务器端经过训练的人脸数据具体包括以下步骤：
步骤1.1：服务器端采集人脸数据；
步骤1.2：将步骤1.1服务器采集到的人脸数据进行训练；
步骤1.3：将步骤1.2训练后的人脸数据生成人脸训练结果数据；
步骤1.4：将步骤1.3人脸训练结果数据转换成Ncnn深度学习人脸属性模型的结果数据。
4.根据权利要求1所述的一种基于设备端视觉互动的推广方法，其特征在于，所述服务器端初始化/更改配置具体为，所述服务端首先进行广告配置，再次配置广告互动触发属性条件，再次配置广告互动行为，最后通过计算修改配置权重更改配置，广告播放软件自动读取广告配置、广告互动触发属性条件和配置广告互动行为。
5.根据权利要求4所述的一种基于设备端视觉互动的推广方法，其特征在于，所述广告互动触发属性条件包括年龄区间、性别区间和驻留时间区间。
6.根据权利要求1所述的一种基于设备端视觉互动的推广方法，其特征在于，所述广告互动行为包括弹窗红包扫码、跳转到趣味app和跳转到游戏app。
7.根据权利要求1所述的一种基于设备端视觉互动的推广方法，其特征在于，所述获取广告播放列表分为通过设备端主动拉取广告和服务器端主动下发广告，保证设备端能够获取完整的广告播放列表以及广告对应的互动属性条件和互动行为。
8.根据权利要求1所述的一种基于设备端视觉互动的推广方法，其特征在于，所述广告播放软件触发广告互动行为是通过实时比对人脸属性标签是否满足广告互动触发属性条件，当满足条件的情况下，直接触发广告互动行为。
9.根据权利要求1所述的一种基于设备端视觉互动的推广方法，其特征在于，所述服务器端计算修改配置权重，权重公式为，
q＝Q(a，x)+b*y-(|c-z|+|d-w|)
其中，设备采集互动信息年龄为a，性别为b，看广告驻足时间为c，人和设备之间距离信息为d；广告配置触发范围系数：年龄为x，性别为y，看广告驻足时间为z，人和设备之间距离信息为w；年龄权重函数为Q(x，y)，年龄权重函数匹配每个年龄层对应的权重信息并计算出设备采集年龄和广告配置年龄的权重数值计算出权重q。
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