CN113240466A - 基于大数据深度分析的移动传媒视频数据处理方法、设备及存储介质 - Google Patents

基于大数据深度分析的移动传媒视频数据处理方法、设备及存储介质 Download PDF

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Abstract

本发明公开提供的基于大数据深度分析的移动传媒视频数据处理方法、设备及存储介质。该基于大数据深度分析的移动传媒视频数据处理方法包括：获取该地铁对应的车厢数量；获取该采集时间段内该地铁各车厢对应人员数量；获取该地铁投放的广告视频并将获取的投放广告视频进行分割；统计该地铁各车厢各广告子视频播放时观看人员数量；统计各车厢广告子视频播放时各观看人员对应的综合观看时长；获取各广告子视频播放时各车厢观看人员对应的表情；对广告子视频播放时各车厢各观看人员进行分析；通过该方法有效的解决了现有的地铁广告数据处理方法具有局限性的问题，大大的提高了地铁车厢视频广告的投放效率。

Description

基于大数据深度分析的移动传媒视频数据处理方法、设备及 存储介质
技术领域
本发明属于视频数据处理技术领域，涉及到基于大数据深度分析的移动传媒视频数据处理方法、设备及存储介质。
背景技术
随着社会经济的快速发展，地铁已经成为城市居民出行的首选交通工具，由于地铁具有人流量大和空间充足的优势，因此地铁具有巨大的广告商机和广告投放价值，为了保障广告的投放效率，对地铁广告的数据处理具有十分重要的意义。
现有的地铁广告数据的处理基本集中于对地铁平面广告的数据处理，没有对地铁车厢内部的视频广告的数据进行处理，因此现有的地铁广告数据处理方法还存在一定的弊端，一方面，现有的地铁广告数据处理方法具有局限性，无法对地铁广告数据进行精准的分析，一方面，现有的地铁广告数据处理方法无法有效的提高地铁乘客对车厢内视频广告的观看体验感，另一方面，现有的现有的地铁广告数据处理方法无法有效的保障地铁车厢广告视频的投放效率。
发明内容
鉴于此，为解决上述背景技术中所提出的问题，现提出基于大数据深度分析的移动传媒视频数据处理方法、设备及存储介质，实现了地铁广告视频数据的高效处理；
本发明的目的可以通过以下技术方案实现：
本发明一方面提供了基于大数据深度分析的移动传媒视频数据处理方法，该方法包括以下步骤：
S1、车厢数量获取：获取该地铁对应的车厢数量，将该地铁对应的车厢按照预设顺序进行编号，依次标记为1，2，...i，...n；
S2、车厢人数获取：所述车厢人数获取用于获取该采集时间段该地铁各车厢对应的人员数量，并将该地铁各车厢对应的人员数量记为R；
S3、广告视频获取：所述广告视频获取用于获取该地铁各车厢对应的投放广告视频，其中该地铁各车厢对应的投放广告视频为同一视频，且播放时间一致；
S4、广告视频分割：根据该地铁各车厢对应的投放广告视频，进而获取该地铁各车厢投放广告视频对应的播放时长，将地铁投放广告视频按照预设时间间隔进行视频分割，进而获取该地铁各车厢对应的各广告子视频，并将各广告子视频按照预设顺序进行编号，依次标记为1,2，...j,...m，同时获取该地铁各车厢各广告子视频对应的播放时长；
S5、观看人员数量统计：所述观看人员数量统计用于对该地铁各车厢各广告子视频播放时观看人员数量进行统计，进而获取该地铁各车厢各广告子视频播放时对应的观看人员数量；
S6、综合观看时长统计：所述观看时长统计用于对该地铁各车厢各广告子视频播放时各观看人员对应的综合观看时长进行统计，进而获取该地铁各车厢各广告子视频播放时各观看人员对应的综合观看时长；
S7、观看人员表情获取：根据采集的各广告子视频播放时该地铁各车厢对应的人员图像，进而获取该地铁各广告子视频播放时该地铁各车厢各观看人员对应的人脸图像，并对各观看人员对应的人脸图像进行分析，进而获取该地铁各广告子视频播放时该地铁各车厢观看人员对应的表情；
S8、视频关注度分析：对该地铁各广告子视频播放时各广告子视频对应的关注度，进而统计各广告子视频对应的综合关注度影响系数，将各广告子视频对应的综合关注度影响系数按照从大到小的顺序进行排序，并提取排名第一位的广告子视频，并记为热门广告子视频，获取该热门广告子视频对应的特征，进而提取该热门视频对应的特征和该热门视频对应的编号；
S9、信息发送：将该热门广告子视频对应的编号和该热门广告子视频对应的特征发送至该地铁广告对应的投放管理人员，进而调取地铁广告投放管理人员进行投放视频广告的投放调整。
进一步地，所述观看人员数量统计包括若干摄像头，其分别安装在该地铁各车厢对应的电子显示屏上方，其分别用于当各广告子视频播放时对该地铁各车厢人员进行图像采集，进而获取各广告子视频播放时该地铁各车厢人员对应的图像，将采集的各广告子视频播放时该地铁各车厢人员对应的图像进行降噪和滤波处理，进而获取处理后的各广告子视频播放时该地铁各车厢人员对应的图像，若某广告子视频播放时该某车厢人员图像中采集到人员眼部对应的特征点，进而将该人员记为观看人员，继而统计各广告子视频播放时该地铁各车厢观看人员的数量。
进一步地，所述综合观看时长统计对应的具体统计方法为：当某广告子视频播放时某车厢的摄像头采集到某人员眼部对应的特征点时，启动该车厢摄像头部的计时器记录该观看人员观看视频对应的起始时间点，当该车厢摄像头采集不到该观看人员对应的眼部对应的特征点时计时器停止计时，并按照该时间采集方式获取各广告子视频播放时该地铁各车厢各观看人员对应的综合观看时长，并将各广告子视频播放时该地铁各车厢对应的观看人员按照预设顺序进行编号，依次标记为1,2，...x，...y,进而构建各广告子视频播放时该地铁各车厢观看人员综合观看时长集合Td r(Td r1,Td r2,...Td rx,...Td ry)，Td ry表示第d个各广告子视频播放时该地铁第r节车厢第x个观看人员对应的综合观看时长，d表示广告子视频编号，d＝1,2,...j,...m,r表示车厢编号，r＝1,2,...i,...n。
进一步地，所述观看人员表情获取具体过程为：根据各广告子视频播放时该地铁各车厢人员对应的图像，进而将各广告子视频播放时该地铁各车厢人员对应的图像按照各观看人员所在位置进行图像分割，进而获取各广告子视频播放时该地铁各车厢各观看人员对应的人脸图像，并将各广告子视频播放时该地铁各车厢各观看人员对应的人脸图像进行归一化处理，并将处理后的各观看人员对应的人脸图像按照其五官所在区域进行图像分割，进而提取各观看人员五官对应的特征，将各观看人员对应的五官特征与表情类别对应的五官特征进行匹配对比，进而获取各广告子视频播放时该地铁各车厢各观看人员对应的表情类别，并构建各广告子视频播放时该地铁各车厢各观看人员表情类别集合Bd r(Bd r1,Bd r2,...Bd rx,...Bd ry)，Bd rx表示第d个各广告子视频播放时该地铁第r节车厢第x个观看人员对应表情类别。
进一步地，所述视频关注度分析用于对各广告子视频播放时该地铁各车厢对应的观看人员数量进行分析，其具体分析过程包括以下步骤：
A1获取该采集时间段该地铁各车厢对应的人员数量和各广告子视频播放时该地铁各车厢对应的观看人员数量；
A3、将各广告子视频播放时该地铁各车厢对应的观看人员数量与该采集时间段该地铁各车厢对应的人员数量进行对比，进而统计各广告子视频播放时该地铁各车厢对应的人员观看比，其计算公式为
Figure BDA0003062535430000041
βd r表示第d个各广告子视频播放时该地铁第r节车厢对应的人员观看比，pd r表示第d个各广告子视频播放时该地铁第r节车厢对应的观看人员数量，Rr表示该采集时间段该地铁第r节车厢对应的人员数量；
A4、根据统计的各广告子视频播放时该地铁各车厢对应的人员观看比，进而统计各广告子视频播放时该地铁对应的综合人员观看比，其计算公式为
Figure BDA0003062535430000051
β′d表示第d个各广告子视频播放时该地铁对应的综合人员观看比,n表示该地铁对应的车厢数量。
进一步地，所述视频关注度分析用于对各广告子视频播放时该地铁各车厢各观看人员对应的综合观看时长进行分析，其具体分析过程包括以下步骤：
B1、获取各广告子视频播放时该地铁各车厢各观看人员对应的综合观看时长；
B2、根据各广告子视频播放时该地铁各车厢各观看人员对应的综合观看时长，进而获取各广告子视频播放时该地铁各车厢观看人员对应的平均观看时长；
B3、将各广告子视频播放时该地铁各车厢观看人员对应的平均观看时长与各广告子视频对应的播放时长进行对比，进而统计各广告子视频播放时该地铁各车厢观看人员观看时长影响系数，其计算公式为
Figure BDA0003062535430000052
δd r表示第d个各广告子视频播放时该铁铁第r个车厢观看人员对应的观看时长影响系数，Td ru表示第d个各广告子视频播放时该地铁第r节车厢第u个观看人员对应的观看时长，T′d表示第d个广告子视频对应的播放时长，u表示观看人员编号，u＝1,2，...x，...y，y表示观看人员数量；
B4、根据统计的各广告子视频播放时该地铁各车厢观看人员观看时长影响系数，进而统计各广告子视频播放时该地铁观看人员综合观看时长影响系数,其计算公式为
Figure BDA0003062535430000061
δd′表示第d个各广告子视频播放时该地铁对应的观看人员综合观看时长影响系数。
进一步地，所述视频关注度分析用于对各广告子视频播放时该地铁各车厢各观看人员对应的表情进行分析，进而根据各广告子视频播放时该地铁各车厢各观看人员表情类别集合，获取各广告子视频播放时该地铁各车厢各观看人员对应的表情类别，并将各广告子视频播放时该地铁各车厢各观看人员表情类别与各观看兴趣等级对应的表情类别进行匹配筛选，继而获取各广告子视频播放时该地铁各车厢各观看人员对应的观看兴趣等级，其中观看兴趣等级包括一级观看兴趣等级、二级观看兴趣等级和三级观看兴趣等级，统计各广告子视频播放时该地铁各车厢各观看兴趣等级对应的观看人员数量，同时调取各广告子视频播放时该地铁各车厢一级观看兴趣等级对应的观看人员数量，将各广告子视频播放时该地铁各车厢一级观看兴趣等级对应的观看人员数量与各广告子视频播放时该地铁各车厢对应的观看人员数量进行对比，进而统计各广告子视频播放时该地铁各车厢观看人员观看兴趣等级影响系数，其计算公式为
Figure BDA0003062535430000062
φd r表示第d个各广告子视频播放时该地铁第r节车厢对应的观看人员观看兴趣等级影响系数，td r表示第d个各广告子视频播放时该地铁第r节车厢一级观看兴趣等级对应的观看人员数量，根据统计的各广告子视频播放时该地铁各车厢观看人员观看兴趣等级影响系数进而统计各广告子视频播放时观看人员观看兴趣等级综合影响系数，其中，各广告子视频播放时观看人员观看兴趣等级综合影响系数计算公式为
Figure BDA0003062535430000063
φ′d表示d个各广告子视频播放时该地铁对应的观看人员观看兴趣等级综合影响系数。
进一步地，所述视频关注度分析用于对各广告子视频播放时该地铁各车厢各观看人员进行综合分析，进而根据统计的各广告子视频播放时该地铁对应的综合人员观看比、各广告子视频播放时该地铁观看人员综合观看时长影响系数和各广告子视频播放时观看人员观看兴趣等级综合影响系数，统计各广告子视频对应的综合关注度影响系数，其计算公式为
Figure BDA0003062535430000071
ζd表示d个广告子视频对应的综合关注度影响系数。
本发明一方面提供了一种设备，包括：处理器，以及与处理器连接的内存和网络接口；所述网络接口与服务器中的非易失性存储器连接；所述处理器在运行时通过所述网络接口从所述非易失性存储器中调取计算机程序，并通过所述内存运行所述计算机程序，以执行上述本发明所述的方法。
本发明另一方面提供了一种应用于计算机的可读存储介质，所述可读存储介质烧录有计算机程序，所述计算机程序在服务器的内存中运行时实现上述本发明所述的方法
本发明的有益效果：
(1)本发明提供的基于大数据深度分析的移动传媒视频数据处理方法，通过将该地铁车厢广告进行视频分割和对各广告子视频播放时各车厢对应的观看人员数量、各观看人员对应的观看时长、各观看人员对应的观看表情进行了详细的统计和细致的分析，进而有效的分析了该地铁对应的热门广告子视频，解决了现有的地铁广告数据处理方法具有局限性进而无法对地铁广告数据进行精准的分析的问题，大大的提高了地铁乘客对车厢内视频广告的观看体验感，同时有效的保障了地铁车厢广告视频的投放效率。
(2)本发明在对各广告子视频播放时各车厢各观看人员表情获取时，通过对各观看人员对应的人脸图像进行归一化处理和图像分割，进而大大的提高了对各观看人员表情的获取效率和各观看人员表情获取的精准性。
(3)本发明通过将该热门广告子视频对应的编号和该热门广告子视频对应的特征发送至该地铁广告对应的投放管理人员，进而有效的提高了地铁广告投放管理人员对地铁热门广告子视频的获取效率，同时为地铁广告投放管理人员投放广告的内容和类型提供了精准的参考，进而大大的提高了地铁车厢广告的投放效果。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述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例，对于本领域普通技术人员来讲，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。
图1为本发明方法实施步骤图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施以上内容仅仅是对本发明的构思所作的举例和说明，所属本技术领域的技术人员对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，只要不偏离发明的构思或者超越本权利要求书所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。
请参阅图1所示，本发明一方面提供了基于大数据深度分析的移动传媒视频数据处理方法，该方法包括以下步骤：
S1、车厢数量获取：获取该地铁对应的车厢数量，将该地铁对应的车厢按照预设顺序进行编号，依次标记为1，2，...i，...n；
S2、车厢人数获取：所述车厢人数获取用于获取该采集时间段该地铁各车厢对应的人员数量，并将该地铁各车厢对应的人员数量记为R；
S3、广告视频获取：所述广告视频获取用于获取该地铁各车厢对应的投放广告视频，其中该地铁各车厢对应的投放广告视频为同一视频，且播放时间一致；
S4、广告视频分割：根据该地铁各车厢对应的投放广告视频，进而获取该地铁各车厢投放广告视频对应的播放时长，将地铁投放广告视频按照预设时间间隔进行视频分割，进而获取该地铁各车厢对应的各广告子视频，并将各广告子视频按照预设顺序进行编号，依次标记为1,2，...j,...m，同时获取该地铁各车厢各广告子视频对应的播放时长；
S5、观看人员数量统计：所述观看人员数量统计用于对该地铁各车厢各广告子视频播放时观看人员数量进行统计，进而获取该地铁各车厢各广告子视频播放时对应的观看人员数量；
具体地，观看人员数量统计包括若干摄像头，其分别安装在该地铁各车厢对应的电子显示屏上方，其分别用于当各广告子视频播放时对该地铁各车厢人员进行图像采集，进而获取各广告子视频播放时该地铁各车厢人员对应的图像，将采集的各广告子视频播放时该地铁各车厢人员对应的图像进行降噪和滤波处理，进而获取处理后的各广告子视频播放时该地铁各车厢人员对应的图像，若某广告子视频播放时该某车厢人员图像中采集到人员眼部对应的特征点，进而将该人员记为观看人员，继而统计各广告子视频播放时该地铁各车厢观看人员的数量。
其中，眼部特征点包括瞳孔中心、光斑、内眼角和外眼角，本发明中对观看人员进行定义时，所述采集到人员眼部对应的特征点为采集到人员眼部对应的各特征点，即采集到人员眼部对应的瞳孔中心、光斑、内眼角和外眼角才将该人员定义为观看人员。
S6、综合观看时长统计：所述观看时长统计用于对该地铁各车厢各广告子视频播放时各观看人员对应的综合观看时长进行统计，进而获取该地铁各车厢各广告子视频播放时各观看人员对应的综合观看时长；
具体地，所述综合观看时长统计对应的具体统计方法为：当某广告子视频播放时某车厢的摄像头采集到某人员眼部对应的特征点时，启动该车厢摄像头部的计时器记录该观看人员观看视频对应的起始时间点，当该车厢摄像头采集不到该观看人员对应的眼部对应的特征点时计时器停止计时，并按照该时间采集方式获取各广告子视频播放时该地铁各车厢各观看人员对应的综合观看时长，并将各广告子视频播放时该地铁各车厢对应的观看人员按照预设顺序进行编号，依次标记为1,2，...x，...y,进而构建各广告子视频播放时该地铁各车厢观看人员综合观看时长集合Td r(Td r1,Td r2,...Td rx,...Td ry)，Td ry表示第d个各广告子视频播放时该地铁第r节车厢第x个观看人员对应的综合观看时长，d表示广告子视频编号，d＝1,2,...j,...m,r表示车厢编号，r＝1,2,...i,...n。
S7、观看人员表情获取：根据采集的各广告子视频播放时该地铁各车厢对应的人员图像，进而获取该地铁各广告子视频播放时该地铁各车厢各观看人员对应的人脸图像，并对各观看人员对应的人脸图像进行分析，进而获取该地铁各广告子视频播放时该地铁各车厢观看人员对应的表情；
本发明实施例对各广告子视频播放时各车厢各观看人员表情获取时，通过对各观看人员对应的人脸图像进行归一化处理和图像分割，进而大大的提高了对各观看人员表情的获取效率和各观看人员表情获取的精准性。
具体地，所述观看人员表情获取具体过程为：根据各广告子视频播放时该地铁各车厢人员对应的图像，进而将各广告子视频播放时该地铁各车厢人员对应的图像按照各观看人员所在位置进行图像分割，进而获取各广告子视频播放时该地铁各车厢各观看人员对应的人脸图像，并将各广告子视频播放时该地铁各车厢各观看人员对应的人脸图像进行归一化处理，并将处理后的各观看人员对应的人脸图像按照其五官所在区域进行图像分割，进而提取各观看人员五官对应的特征，将各观看人员对应的五官特征与表情类别对应的五官特征进行匹配对比，进而获取各广告子视频播放时该地铁各车厢各观看人员对应的表情类别，并构建各广告子视频播放时该地铁各车厢各观看人员表情类别集合Bd r(Bd r1,Bd r2,...Bd rx,...Bd ry)，Bd rx表示第d个各广告子视频播放时该地铁第r节车厢第x个观看人员对应表情类别。
S8、视频关注度分析：对该地铁各广告子视频播放时各广告子视频对应的关注度，进而统计各广告子视频对应的综合关注度影响系数，将各广告子视频对应的综合关注度影响系数按照从大到小的顺序进行排序，并提取排名第一位的广告子视频，并记为热门广告子视频，获取该热门广告子视频对应的特征，进而提取该热门视频对应的特征和该热门视频对应的编号；
其中，该热门子视频对应的特征为热门子视频对应的主题特征，进而将该热门广告子视频分割为一帧一帧的图像，进而通过图片技术和关键字提取技术获取该热门广告对应的对应的关键词，将识别的关键字与各广告主题主题特征对应的关键词进行匹配是啊选，进而获取该热门子视频对应的主题特征。
具体地，所述视频关注度分析用于对各广告子视频播放时该地铁各车厢对应的观看人员数量进行分析，其具体分析过程包括以下步骤：
A1获取该采集时间段该地铁各车厢对应的人员数量和各广告子视频播放时该地铁各车厢对应的观看人员数量；
A3、将各广告子视频播放时该地铁各车厢对应的观看人员数量与该采集时间段该地铁各车厢对应的人员数量进行对比，进而统计各广告子视频播放时该地铁各车厢对应的人员观看比，其计算公式为
Figure BDA0003062535430000121
βd r表示第d个各广告子视频播放时该地铁第r节车厢对应的人员观看比，pd r表示第d个各广告子视频播放时该地铁第r节车厢对应的观看人员数量，Rr表示该采集时间段该地铁第r节车厢对应的人员数量；
A4、根据统计的各广告子视频播放时该地铁各车厢对应的人员观看比，进而统计各广告子视频播放时该地铁对应的综合人员观看比，其计算公式为
Figure BDA0003062535430000122
βd′表示第d个各广告子视频播放时该地铁对应的综合人员观看比,n表示该地铁对应的车厢数量。
具体地，所述视频关注度分析用于对各广告子视频播放时该地铁各车厢各观看人员对应的综合观看时长进行分析，其具体分析过程包括以下步骤：
B1、获取各广告子视频播放时该地铁各车厢各观看人员对应的综合观看时长；
B2、根据各广告子视频播放时该地铁各车厢各观看人员对应的综合观看时长，进而获取各广告子视频播放时该地铁各车厢观看人员对应的平均观看时长；
B3、将各广告子视频播放时该地铁各车厢观看人员对应的平均观看时长与各广告子视频对应的播放时长进行对比，进而统计各广告子视频播放时该地铁各车厢观看人员观看时长影响系数，其计算公式为
Figure BDA0003062535430000123
δd r表示第d个各广告子视频播放时该铁铁第r个车厢观看人员对应的观看时长影响系数，Td ru表示第d个各广告子视频播放时该地铁第r节车厢第u个观看人员对应的观看时长，T′d表示第d个广告子视频对应的播放时长，u表示观看人员编号，u＝1,2，...x，...y，y表示观看人员数量；
B4、根据统计的各广告子视频播放时该地铁各车厢观看人员观看时长影响系数，进而统计各广告子视频播放时该地铁观看人员综合观看时长影响系数,其计算公式为
Figure BDA0003062535430000131
δ′d表示第d个各广告子视频播放时该地铁对应的观看人员综合观看时长影响系数。
具体地，所述视频关注度分析用于对各广告子视频播放时该地铁各车厢各观看人员对应的表情进行分析，进而根据各广告子视频播放时该地铁各车厢各观看人员表情类别集合，获取各广告子视频播放时该地铁各车厢各观看人员对应的表情类别，并将各广告子视频播放时该地铁各车厢各观看人员表情类别与各观看兴趣等级对应的表情类别进行匹配筛选，继而获取各广告子视频播放时该地铁各车厢各观看人员对应的观看兴趣等级，其中观看兴趣等级包括一级观看兴趣等级、二级观看兴趣等级和三级观看兴趣等级，统计各广告子视频播放时该地铁各车厢各观看兴趣等级对应的观看人员数量；
调取各广告子视频播放时该地铁各车厢一级观看兴趣等级对应的观看人员数量，将各广告子视频播放时该地铁各车厢一级观看兴趣等级对应的观看人员数量与各广告子视频播放时该地铁各车厢对应的观看人员数量进行对比，进而统计各广告子视频播放时该地铁各车厢观看人员观看兴趣等级影响系数，其计算公式为
Figure BDA0003062535430000132
φd r表示第d个各广告子视频播放时该地铁第r节车厢对应的观看人员观看兴趣等级影响系数，td r表示第d个各广告子视频播放时该地铁第r节车厢一级观看兴趣等级对应的观看人员数量，根据统计的各广告子视频播放时该地铁各车厢观看人员观看兴趣等级影响系数进而统计各广告子视频播放时观看人员观看兴趣等级综合影响系数，其中，各广告子视频播放时观看人员观看兴趣等级综合影响系数计算公式为
Figure BDA0003062535430000141
φ′d表示d个各广告子视频播放时该地铁对应的观看人员观看兴趣等级综合影响系数。
具体地，所述视频关注度分析用于对各广告子视频播放时该地铁各车厢各观看人员进行综合分析，进而根据统计的各广告子视频播放时该地铁对应的综合人员观看比、各广告子视频播放时该地铁观看人员综合观看时长影响系数和各广告子视频播放时观看人员观看兴趣等级综合影响系数，统计各广告子视频对应的综合关注度影响系数，其计算公式为
Figure BDA0003062535430000142
ζd表示d个广告子视频对应的综合关注度影响系数。
本发明实施例通过将该地铁车厢广告进行视频分割和对各广告子视频播放时各车厢对应的观看人员数量、各观看人员对应的观看时长、各观看人员对应的观看表情进行了详细的统计和细致的分析，进而有效的分析了该地铁对应的热门广告子视频，解决了现有的地铁广告数据处理方法具有局限性进而无法对地铁广告数据进行精准的分析的问题，大大的提高了地铁乘客对车厢内视频广告的观看体验感，同时有效的保障了地铁车厢广告视频的投放效率。
S9、信息发送：将该热门广告子视频对应的编号和该热门广告子视频对应的特征发送至该地铁广告对应的投放管理人员，进而调取地铁广告投放管理人员进行投放视频广告的投放调整。
本发明实施例发明通过将该热门广告子视频对应的编号和该热门广告子视频对应的特征发送至该地铁广告对应的投放管理人员，进而有效的提高了地铁广告投放管理人员对地铁热门广告子视频的获取效率，同时为地铁广告投放管理人员投放广告的内容和类型提供了精准的参考，进而大大的提高了地铁车厢广告的投放效果。
本发明一方面提供了一种设备，包括：处理器，以及与处理器连接的内存和网络接口；所述网络接口与服务器中的非易失性存储器连接；所述处理器在运行时通过所述网络接口从所述非易失性存储器中调取计算机程序，并通过所述内存运行所述计算机程序，以执行上述本发明所述的方法。
本发明另一方面提供了一种应用于计算机的可读存储介质，所述可读存储介质烧录有计算机程序，所述计算机程序在服务器的内存中运行时实现上述本发明所述的方法。
以上内容仅仅是对本发明的构思所作的举例和说明，所属本技术领域的技术人员对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，只要不偏离发明的构思或者超越本权利要求书所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。

Claims (10)

1.基于大数据深度分析的移动传媒视频数据处理方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：
S1、车厢数量获取：获取该地铁对应的车厢数量，将该地铁对应的车厢按照预设顺序进行编号，依次标记为1，2，...i，...n；
S2、车厢人数获取：所述车厢人数获取用于获取该采集时间段该地铁各车厢对应的人员数量，并将该地铁各车厢对应的人员数量记为R；
S3、广告视频获取：所述广告视频获取用于获取该地铁各车厢对应的投放广告视频，其中该地铁各车厢对应的投放广告视频为同一视频，且播放时间一致；
S4、广告视频分割：根据该地铁各车厢对应的投放广告视频，进而获取该地铁各车厢投放广告视频对应的播放时长，将地铁投放广告视频按照预设时间间隔进行视频分割，进而获取该地铁各车厢对应的各广告子视频，并将各广告子视频按照预设顺序进行编号，依次标记为1,2，...j,...m，同时获取该地铁各车厢各广告子视频对应的播放时长；
S5、观看人员数量统计：所述观看人员数量统计用于对该地铁各车厢各广告子视频播放时观看人员数量进行统计，进而获取该地铁各车厢各广告子视频播放时对应的观看人员数量；
S6、综合观看时长统计：所述观看时长统计用于对该地铁各车厢各广告子视频播放时各观看人员对应的综合观看时长进行统计，进而获取该地铁各车厢各广告子视频播放时各观看人员对应的综合观看时长；
S7、观看人员表情获取：根据采集的各广告子视频播放时该地铁各车厢对应的人员图像，进而获取该地铁各广告子视频播放时该地铁各车厢各观看人员对应的人脸图像，并对各观看人员对应的人脸图像进行分析，进而获取该地铁各广告子视频播放时该地铁各车厢观看人员对应的表情；
S8、视频关注度分析：对该地铁各广告子视频播放时各广告子视频对应的关注度，进而统计各广告子视频对应的综合关注度影响系数，将各广告子视频对应的综合关注度影响系数按照从大到小的顺序进行排序，并提取排名第一位的广告子视频，并记为热门广告子视频，获取该热门广告子视频对应的特征，进而提取该热门视频对应的特征和该热门视频对应的编号；
S9、信息发送：将该热门广告子视频对应的编号和该热门广告子视频对应的特征发送至该地铁广告对应的投放管理人员，进而调取地铁广告投放管理人员进行投放视频广告的投放调整。
2.根据权利要求1所述的基于大数据深度分析的移动传媒视频数据处理方法，其特征在于：所述观看人员数量统计包括若干摄像头，其分别安装在该地铁各车厢对应的电子显示屏上方，其分别用于当各广告子视频播放时对该地铁各车厢人员进行图像采集，进而获取各广告子视频播放时该地铁各车厢人员对应的图像，将采集的各广告子视频播放时该地铁各车厢人员对应的图像进行降噪和滤波处理，进而获取处理后的各广告子视频播放时该地铁各车厢人员对应的图像，若某广告子视频播放时该某车厢人员图像中采集到人员眼部对应的特征点，进而将该人员记为观看人员，继而统计各广告子视频播放时该地铁各车厢观看人员的数量。
3.根据权利要求1所述的基于大数据深度分析的移动传媒视频数据处理方法，其特征在于：所述综合观看时长统计对应的具体统计方法为：当某广告子视频播放时某车厢的摄像头采集到某人员眼部对应的特征点时，启动该车厢摄像头部的计时器记录该观看人员观看视频对应的起始时间点，当该车厢摄像头采集不到该观看人员对应的眼部对应的特征点时计时器停止计时，并按照该时间采集方式获取各广告子视频播放时该地铁各车厢各观看人员对应的综合观看时长，并将各广告子视频播放时该地铁各车厢对应的观看人员按照预设顺序进行编号，依次标记为1,2，...x，...y,进而构建各广告子视频播放时该地铁各车厢观看人员综合观看时长集合Td r(Td r1,Td r2,...Td rx,...Td ry)，Td ry表示第d个各广告子视频播放时该地铁第r节车厢第x个观看人员对应的综合观看时长，d表示广告子视频编号，d＝1,2,...j,...m,r表示车厢编号，r＝1,2,...i,...n。
4.根据权利要求1所述的基于大数据深度分析的移动传媒视频数据处理方法，其特征在于：所述观看人员表情获取具体过程为：根据各广告子视频播放时该地铁各车厢人员对应的图像，进而将各广告子视频播放时该地铁各车厢人员对应的图像按照各观看人员所在位置进行图像分割，进而获取各广告子视频播放时该地铁各车厢各观看人员对应的人脸图像，并将各广告子视频播放时该地铁各车厢各观看人员对应的人脸图像进行归一化处理，并将处理后的各观看人员对应的人脸图像按照其五官所在区域进行图像分割，进而提取各观看人员五官对应的特征，将各观看人员对应的五官特征与表情类别对应的五官特征进行匹配对比，进而获取各广告子视频播放时该地铁各车厢各观看人员对应的表情类别，并构建各广告子视频播放时该地铁各车厢各观看人员表情类别集合Bd r(Bd r1,Bd r2,...Bd rx,...Bd ry)，Bd rx表示第d个各广告子视频播放时该地铁第r节车厢第x个观看人员对应表情类别。
5.根据权利要求1所述的基于大数据深度分析的移动传媒视频数据处理方法，其特征在于：所述视频关注度分析用于对各广告子视频播放时该地铁各车厢对应的观看人员数量进行分析，其具体分析过程包括以下步骤：
A1获取该采集时间段该地铁各车厢对应的人员数量和各广告子视频播放时该地铁各车厢对应的观看人员数量；
A3、将各广告子视频播放时该地铁各车厢对应的观看人员数量与该采集时间段该地铁各车厢对应的人员数量进行对比，进而统计各广告子视频播放时该地铁各车厢对应的人员观看比，其计算公式为
Figure FDA0003062535420000041
βd r表示第d个各广告子视频播放时该地铁第r节车厢对应的人员观看比，pd r表示第d个各广告子视频播放时该地铁第r节车厢对应的观看人员数量，Rr表示该采集时间段该地铁第r节车厢对应的人员数量；
A4、根据统计的各广告子视频播放时该地铁各车厢对应的人员观看比，进而统计各广告子视频播放时该地铁对应的综合人员观看比，其计算公式为
Figure FDA0003062535420000042
β′d表示第d个各广告子视频播放时该地铁对应的综合人员观看比,n表示该地铁对应的车厢数量。
6.根据权利要求1所述的基于大数据深度分析的移动传媒视频数据处理方法，其特征在于：所述视频关注度分析用于对各广告子视频播放时该地铁各车厢各观看人员对应的综合观看时长进行分析，其具体分析过程包括以下步骤：
B1、获取各广告子视频播放时该地铁各车厢各观看人员对应的综合观看时长；
B2、根据各广告子视频播放时该地铁各车厢各观看人员对应的综合观看时长，进而获取各广告子视频播放时该地铁各车厢观看人员对应的平均观看时长；
B3、将各广告子视频播放时该地铁各车厢观看人员对应的平均观看时长与各广告子视频对应的播放时长进行对比，进而统计各广告子视频播放时该地铁各车厢观看人员观看时长影响系数，其计算公式为
Figure FDA0003062535420000043
δd r表示第d个各广告子视频播放时该铁铁第r个车厢观看人员对应的观看时长影响系数，Td ru表示第d个各广告子视频播放时该地铁第r节车厢第u个观看人员对应的观看时长，T′d表示第d个广告子视频对应的播放时长，u表示观看人员编号，u＝1,2，...x，...y，y表示观看人员数量；
B4、根据统计的各广告子视频播放时该地铁各车厢观看人员观看时长影响系数，进而统计各广告子视频播放时该地铁观看人员综合观看时长影响系数,其计算公式为
Figure FDA0003062535420000051
δ′d表示第d个各广告子视频播放时该地铁对应的观看人员综合观看时长影响系数。
7.根据权利要求1所述的基于大数据深度分析的移动传媒视频数据处理方法，其特征在于：所述视频关注度分析用于对各广告子视频播放时该地铁各车厢各观看人员对应的表情进行分析，进而根据各广告子视频播放时该地铁各车厢各观看人员表情类别集合，获取各广告子视频播放时该地铁各车厢各观看人员对应的表情类别，并将各广告子视频播放时该地铁各车厢各观看人员表情类别与各观看兴趣等级对应的表情类别进行匹配筛选，继而获取各广告子视频播放时该地铁各车厢各观看人员对应的观看兴趣等级，其中观看兴趣等级包括一级观看兴趣等级、二级观看兴趣等级和三级观看兴趣等级，统计各广告子视频播放时该地铁各车厢各观看兴趣等级对应的观看人员数量，同时调取各广告子视频播放时该地铁各车厢一级观看兴趣等级对应的观看人员数量，将各广告子视频播放时该地铁各车厢一级观看兴趣等级对应的观看人员数量与各广告子视频播放时该地铁各车厢对应的观看人员数量进行对比，进而统计各广告子视频播放时该地铁各车厢观看人员观看兴趣等级影响系数，其计算公式为
Figure FDA0003062535420000052
φd r表示第d个各广告子视频播放时该地铁第r节车厢对应的观看人员观看兴趣等级影响系数，td r表示第d个各广告子视频播放时该地铁第r节车厢一级观看兴趣等级对应的观看人员数量，根据统计的各广告子视频播放时该地铁各车厢观看人员观看兴趣等级影响系数进而统计各广告子视频播放时观看人员观看兴趣等级综合影响系数，其中，各广告子视频播放时观看人员观看兴趣等级综合影响系数计算公式为
Figure FDA0003062535420000061
φ′d表示d个各广告子视频播放时该地铁对应的观看人员观看兴趣等级综合影响系数。
8.根据权利要求1所述的基于大数据深度分析的移动传媒视频数据处理方法，其特征在于：所述视频关注度分析用于对各广告子视频播放时该地铁各车厢各观看人员进行综合分析，进而根据统计的各广告子视频播放时该地铁对应的综合人员观看比、各广告子视频播放时该地铁观看人员综合观看时长影响系数和各广告子视频播放时观看人员观看兴趣等级综合影响系数，统计各广告子视频对应的综合关注度影响系数，其计算公式为
Figure FDA0003062535420000062
ζd表示d个广告子视频对应的综合关注度影响系数。
9.一种设备，其特征在于：包括：处理器，以及与处理器连接的存和网络接口；所述网络接口与服务器中的非易失性存储器连接；所述处理器在运行时通过所述网络接口从所述非易失性存储器中调取计算机程序，并通过所述存运行所述计算机程序，以执行上述权利要求1-8任一项所述的方法。
10.一种应用于计算机的可读存储介质，其特征在于：所述可读存储介质烧录有计算机程序，所述计算机程序在服务器的存中运行时实现上述权利要求1-8任一项所述的方法。
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