CN113378765A - 广告关注人群智能统计方法、装置及计算机可读存储介质 - Google Patents
广告关注人群智能统计方法、装置及计算机可读存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN113378765A CN113378765A CN202110713545.7A CN202110713545A CN113378765A CN 113378765 A CN113378765 A CN 113378765A CN 202110713545 A CN202110713545 A CN 202110713545A CN 113378765 A CN113378765 A CN 113378765A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- face
- algorithm
- crowd
- advertisement
- terminal
- 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
Links
- 238000007619 statistical method Methods 0.000 title claims abstract description 23
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims abstract description 35
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 14
- 238000002372 labelling Methods 0.000 claims abstract description 13
- 238000012549 training Methods 0.000 claims description 28
- 230000006870 function Effects 0.000 claims description 7
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims description 5
- 230000006835 compression Effects 0.000 claims description 3
- 238000007906 compression Methods 0.000 claims description 3
- 238000013135 deep learning Methods 0.000 claims description 3
- 238000004821 distillation Methods 0.000 claims description 3
- 238000003062 neural network model Methods 0.000 claims description 3
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 claims description 3
- 238000007726 management method Methods 0.000 abstract description 12
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 abstract description 9
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 abstract description 2
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 abstract description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000010422 painting Methods 0.000 description 1
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F18/00—Pattern recognition
- G06F18/20—Analysing
- G06F18/21—Design or setup of recognition systems or techniques; Extraction of features in feature space; Blind source separation
- G06F18/214—Generating training patterns; Bootstrap methods, e.g. bagging or boosting
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F18/00—Pattern recognition
- G06F18/20—Analysing
- G06F18/24—Classification techniques
- G06F18/241—Classification techniques relating to the classification model, e.g. parametric or non-parametric approaches
-
- 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
- G06Q30/0241—Advertisements
- G06Q30/0251—Targeted advertisements
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Accounting & Taxation (AREA)
- Evolutionary Biology (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Finance (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Economics (AREA)
- Marketing (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Abstract
本发明公开了一种广告关注人群智能统计方法、装置及计算机可读存储介质，方法包括：通过摄像头装置采集图像数据；通过终端人脸检测算法，检测图像数据中的所有人脸，并对每个人脸进行唯一标号；通过终端跟踪算法，分别计算跟踪检测到的人脸的停留时长；通过终端人脸属性识别算法识别每张人脸的相关信息；将人脸相关信息发送到后台管理系统，后台管理系统根据人脸相关信息进行分类统计、人流量汇总。本发明能够实现对广告观看人群的智能分析，且操作均在设备终端进行，不收集图片数据，保证了观看广告人群的隐私，将分析得到的相关信息传输到后台管理系统，从而进行广告关注人群的精准分类统计功能，有利于广告的精准投放和广告关注人群的监测。
Description
技术领域
本发明涉及广告分析技术领域，尤其涉及一种广告关注人群智能统计方法、装置及计算机可读存储介质。
背景技术
广告作为提升品牌知名度、宣传公益事业，提高各企事业单位认可度的重要方式。尤其是户外广告，作为最早的广告形式之一，从最开始的墙壁粉刷广告，到广告牌上张贴广告，现在更多的是电子屏幕广告机，伴随着广告展示技术的不断进步，对于广告的投放效率更是广告商及品牌企业关心的问题。
衡量广告有效率有几个指标，如广告频率，即受众在一定时间内接收到广告的次数，日均流量，即广告每天的实际受众人次。除此之外，很多商家更关心广告接受者的构成情况，如年龄段、性别以及对广告的感兴趣程度。基于这些信息，可以进一步实现广告的精准投放。
现阶段，对广告人流量统计技术较为多样性，通常采用行人检测方式，这种能对广告人流量进行粗略计数统计，但不能对观看广告人群进行精准的系统分析。目前存在的一些广告分析系统，能够对人脸进行更细致的分析，但往往采取云端处理方式，即将人脸图像上传到服务器进行分析，这样不仅加重了传输负载，也对观看者的隐私造成一定的安全隐患。
发明内容
本发明提供了一种广告关注人群智能统计方法、装置及计算机可读存储介质，以解决现有技术中往往采取云端对人脸进行分析，这样不仅加重了传输负载，也对观看者的隐私造成一定的安全隐患的问题。
本发明采用的技术方案是：提供一种广告关注人群智能统计方法，包括：
通过摄像头装置采集图像数据；
通过终端人脸检测算法，检测图像数据中的所有人脸，并对每个人脸进行唯一标号；
通过终端跟踪算法，分别计算跟踪检测到的人脸的停留时长；
通过终端人脸属性识别算法识别每张人脸的相关信息；
将人脸相关信息发送到后台管理系统，后台管理系统根据人脸相关信息进行分类统计、人流量汇总。
作为广告关注人群智能统计方法的一种优选方式，所述终端人脸检测算法包括人脸检测模型训练和人脸检测算法，所述人脸检测模型训练包括：
对深度神经网络模型进行压缩蒸馏；采集和标注人脸样本；采用深度网络模型进行迭代训练，直至人脸检测模型收敛。
所述人脸检测算法包括：
加载训练好的检测算法；将待检测图像输入到人脸检测检测模型，通过计算得出人脸框位置。
作为广告关注人群智能统计方法的一种优选方式，所述通过终端跟踪算法，分别计算跟踪检测到的人脸的停留时长的方法包括：
所述终端跟踪算法采用光流法或基于深度学习的跟踪算法，从检测到人脸的第一张图像开始，分别跟踪每个人脸目标，直至人脸消失。
作为广告关注人群智能统计方法的一种优选方式，所述人脸属性识别算法包括年龄识别模型训练和年龄识别算法，所述年龄识别模型训练需要预先完成，其包括：采集各个年龄的人脸样本，并按照不同年龄进行标定；采用深度网络模型和损失函数进行模型训练，直至模型收敛，得到年龄识别模型。
所述年龄识别算法包括：
获取所述人脸框图像，通过人脸关键点定位算法将人脸对齐；将对齐后的人脸区域图像输入到训练好的年龄识别模型中，估计人脸年龄。
作为广告关注人群智能统计方法的一种优选方式，所述人脸属性识别算法还包括性别识别模型训练和性别识别算法，所述性别识别模型训练需要预先完成，其包括：采集大量人脸样本图片并进行性别标注；采用深度网络模型和损失函数进行模型训练，直至模型收敛，得到性别识别模型。
所述性别识别算法，包括，获取所述人脸框图像，将人脸框图像输入到训练好的性别识别模型中，估计人脸性别。
作为广告关注人群智能统计方法的一种优选方式，所述人脸相关信息包括人脸标号、停留时长、年龄、性别及观看的广告ID。
本发明还公开一种广告关注人群智能统计装置，包括：
图像采集模块，用于采集图像数据；
终端人脸检测算法模块，用于检测图像数据中的所有人脸，并对每个人脸进行唯一标号；
终端跟踪算法模块，用于分别计算跟踪检测到的人脸的停留时长；
终端人脸属性识别算法模块，用于识别每张人脸的相关信息；
数据传输模块，用于将人脸相关信息发送到后台管理系统，后台管理系统根据人脸相关信息进行分类统计、人流量汇总。
本发明还公开一种电子装置，包括：
存储器，用于存储指令；以及
处理器，用于调用所述存储器存储的指令执行上述的广告关注人群智能统计方法。
本发明还公开一种计算机可读存储介质，存储有指令，所述指令被处理器执行时，执行上述的广告关注人群智能统计方法。
本发明的有益效果是：本发明提供的一种广告关注人群智能统计方法，能够通过摄像头采集图像数据，之后在采用人脸检测、目标跟踪、性别识别、年龄识别等算法实现对广告观看人群的智能分析，智能分析操作均在设备终端进行，不收集图片数据，保证了观看广告人群的隐私，将分析得到的相关信息传输到后台管理系统，从而进行广告关注人群的精准分类统计功能，有利于广告的精准投放和广告关注人群的监测。
附图说明
图1为本发明公开的广告关注人群智能统计方法的流程示意图。
图2为本发明公开的广告关注人群智能统计装置的结构框图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作进一步详细描述，但本发明的实施方式不限于此。
参见图1，一种广告关注人群智能统计方法，包括：
S1：通过摄像头装置采集图像数据。
具体的，所述图像数据包括但可见光图像和红外图像。
S2：通过终端人脸检测算法，检测图像数据中的所有人脸，并对每个人脸进行唯一标号。
具体的，可采用自动生成ID序列，依靠所述ID序列统计人流量。
所述终端人脸检测算法，包括人脸检测模型训练和人脸检测算法。人脸检测模型训练包括：对深度神经网络模型进行压缩蒸馏；采集和标注人脸样本；选择适合的深度网络模型进行迭代训练，直至模型收敛。
人脸检测算法包括：加载训练好的检测模型；将待检测图像输入到检测模型，通过计算得出人脸框位置。
具体的，所述终端人脸检测算法是指运行在终端的人脸检测算法，其可以是内嵌于终端(如广告机)的人脸检测算法模块。
S3：通过终端跟踪算法，分别计算跟踪检测到的人脸的停留时长。
具体的，所述终端跟踪算法，可采用传统跟踪算法如光流法或基于深度学习的跟踪算法如DLT，从检测到人脸的第一张图像开始，跟踪每个人脸目标，直至人脸消失。
S4：通过终端人脸属性识别算法识别每张人脸的相关信息。
具体的，所述人脸属性识别算法包括年龄识别模型训练和年龄识别算法，所述年龄识别模型训练需要预先完成，其包括：采集各个年龄的人脸样本，并按照不同年龄进行标定；采用深度网络模型和损失函数进行模型训练，直至模型收敛，得到年龄识别模型；
所述年龄识别算法包括：获取所述人脸框图像，通过人脸关键点定位算法将人脸对齐；将对齐后的人脸区域图像输入到训练好的年龄识别模型中，估计人脸年龄。
所述人脸属性识别算法还包括性别识别模型训练和性别识别算法，所述性别识别模型训练需要预先完成，其包括：采集大量人脸样本图片并进行性别标注；采用深度网络模型和损失函数进行模型训练，直至模型收敛，得到性别识别模型；
所述性别识别算法，包括，获取所述人脸框图像，将人脸框图像输入到训练好的性别识别模型中，估计人脸性别。
S5：将人脸相关信息发送到后台管理系统，后台管理系统根据人脸相关信息进行分类统计、人流量汇总。
所述人脸相关信息包括人脸标号、停留时长、年龄、性别及观看的广告ID等。
进一步地，所述分类统计包括根据单一或多个人脸相关信息进行分类统计，例如，查找某一时间段内观看指定广告ID的人群分布情况，包括男女人数、性别比例、年龄构成，并生成相应的统计图，此外，也可根据年龄段和/或性别来查找感兴趣的广告ID，因此分析出不同年龄，不同性别人群对各类广告的感兴趣程度。
参见图2，本发明还提供一种广告关注人群智能统计装置,包括：
图像采集模块，用于采集图像数据；
终端人脸检测算法模块，用于检测图像数据中的所有人脸，并对每个人脸进行唯一标号；
终端跟踪算法模块，用于分别计算跟踪检测到的人脸的停留时长；
终端人脸属性识别算法模块，用于识别每张人脸的相关信息；
数据传输模块，用于将人脸相关信息发送到后台管理系统，后台管理系统根据人脸相关信息进行分类统计、人流量汇总。
本发明还提供一种电子装置，其包括：
存储器，用于存储指令；以及
处理器，用于调用所述存储器存储的指令执行上述的广告关注人群智能统计方法。
具体的，该电子设备可以是广告机、电视机、笔记本电脑等。
本发明还提供一种计算机可读存储介质，存储有指令，所述指令被处理器执行时，执行上述的广告关注人群智能统计方法。
以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。
Claims (9)
1.一种广告关注人群智能统计方法，其特征在于，包括：
通过摄像头装置采集图像数据；
通过终端人脸检测算法，检测图像数据中的所有人脸，并对每个人脸进行唯一标号；
通过终端跟踪算法，分别计算跟踪检测到的人脸的停留时长；
通过终端人脸属性识别算法识别每张人脸的相关信息；
将人脸相关信息发送到后台管理系统，后台管理系统根据人脸相关信息进行分类统计、人流量汇总。
2.根据权利要求1所述的广告关注人群智能统计方法，其特征在于，所述终端人脸检测算法包括人脸检测模型训练和人脸检测算法，所述人脸检测模型训练包括：
对深度神经网络模型进行压缩蒸馏；采集和标注人脸样本；采用深度网络模型进行迭代训练，直至人脸检测模型收敛；
所述人脸检测算法包括：
加载训练好的检测算法；将待检测图像输入到人脸检测检测模型，通过计算得出人脸框位置。
3.根据权利要求1所述的广告关注人群智能统计方法，其特征在于，所述通过终端跟踪算法，分别计算跟踪检测到的人脸的停留时长的方法包括：
所述终端跟踪算法采用光流法或基于深度学习的跟踪算法，从检测到人脸的第一张图像开始，分别跟踪每个人脸目标，直至人脸消失。
4.根据权利要求2所述的广告关注人群智能统计方法，其特征在于，所述人脸属性识别算法包括年龄识别模型训练和年龄识别算法，所述年龄识别模型训练需要预先完成，其包括：采集各个年龄的人脸样本，并按照不同年龄进行标定；采用深度网络模型和损失函数进行模型训练，直至模型收敛，得到年龄识别模型；
所述年龄识别算法包括：
获取所述人脸框图像，通过人脸关键点定位算法将人脸对齐；将对齐后的人脸区域图像输入到训练好的年龄识别模型中，估计人脸年龄。
5.根据权利要求4所述的广告关注人群智能统计方法，其特征在于，所述人脸属性识别算法还包括性别识别模型训练和性别识别算法，所述性别识别模型训练需要预先完成，其包括：采集大量人脸样本图片并进行性别标注；采用深度网络模型和损失函数进行模型训练，直至模型收敛，得到性别识别模型；
所述性别识别算法，包括，获取所述人脸框图像，将人脸框图像输入到训练好的性别识别模型中，估计人脸性别。
6.根据权利要求1-5中任意一项所述的广告关注人群智能统计方法，其特征在于，所述人脸相关信息包括人脸标号、停留时长、年龄、性别及观看的广告ID。
7.一种广告关注人群智能统计装置，其特征在于，包括：
图像采集模块，用于采集图像数据；
终端人脸检测算法模块，用于检测图像数据中的所有人脸，并对每个人脸进行唯一标号；
终端跟踪算法模块，用于分别计算跟踪检测到的人脸的停留时长；
终端人脸属性识别算法模块，用于识别每张人脸的相关信息；
数据传输模块，用于将人脸相关信息发送到后台管理系统，后台管理系统根据人脸相关信息进行分类统计、人流量汇总。
8.一种电子装置，其特征在于，包括：
存储器，用于存储指令；以及
处理器，用于调用所述存储器存储的指令执行如权利要求1至6中任一项所述的广告关注人群智能统计方法。
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，存储有指令，所述指令被处理器执行时，执行如权利要求1至6中任一项所述的广告关注人群智能统计方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202110713545.7A CN113378765A (zh) | 2021-06-25 | 2021-06-25 | 广告关注人群智能统计方法、装置及计算机可读存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202110713545.7A CN113378765A (zh) | 2021-06-25 | 2021-06-25 | 广告关注人群智能统计方法、装置及计算机可读存储介质 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN113378765A true CN113378765A (zh) | 2021-09-10 |
Family
ID=77579274
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202110713545.7A Pending CN113378765A (zh) | 2021-06-25 | 2021-06-25 | 广告关注人群智能统计方法、装置及计算机可读存储介质 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN113378765A (zh) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113740838A (zh) * | 2021-09-13 | 2021-12-03 | 四川启睿克科技有限公司 | 一种基于毫米波雷达的全屋人员追踪方法 |
| CN114742586A (zh) * | 2022-04-11 | 2022-07-12 | 中科强基科技(北京)有限公司 | 一种基于智能显示终端的广告计费统计方法 |
Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102129644A (zh) * | 2011-03-08 | 2011-07-20 | 北京理工大学 | 一种具有受众特性感知与统计功能的智能广告系统 |
| CN104573619A (zh) * | 2014-07-25 | 2015-04-29 | 北京智膜科技有限公司 | 基于人脸识别的智能广告大数据分析方法及系统 |
| CN105809178A (zh) * | 2014-12-31 | 2016-07-27 | 中国科学院深圳先进技术研究院 | 一种基于人脸属性的人群分析方法及装置 |
| CN107798560A (zh) * | 2017-10-23 | 2018-03-13 | 武汉科技大学 | 一种零售商店个性广告智能推送方法及系统 |
| CN108460638A (zh) * | 2018-05-18 | 2018-08-28 | 郑州外思创造力文化传播有限公司 | 一种基于人脸识别的个性化广告推送系统及方法 |
| CN108805619A (zh) * | 2018-06-07 | 2018-11-13 | 肇庆高新区徒瓦科技有限公司 | 一种用于广告牌的人流统计系统 |
| CN109345305A (zh) * | 2018-09-28 | 2019-02-15 | 广州凯风科技有限公司 | 一种基于人脸识别技术的电梯电子屏广告改进分析方法 |
| CN111275012A (zh) * | 2020-02-27 | 2020-06-12 | 星宏集群有限公司 | 基于人脸识别的广告屏客流量统计系统及方法 |
-
2021
- 2021-06-25 CN CN202110713545.7A patent/CN113378765A/zh active Pending
Patent Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102129644A (zh) * | 2011-03-08 | 2011-07-20 | 北京理工大学 | 一种具有受众特性感知与统计功能的智能广告系统 |
| CN104573619A (zh) * | 2014-07-25 | 2015-04-29 | 北京智膜科技有限公司 | 基于人脸识别的智能广告大数据分析方法及系统 |
| CN105809178A (zh) * | 2014-12-31 | 2016-07-27 | 中国科学院深圳先进技术研究院 | 一种基于人脸属性的人群分析方法及装置 |
| CN107798560A (zh) * | 2017-10-23 | 2018-03-13 | 武汉科技大学 | 一种零售商店个性广告智能推送方法及系统 |
| CN108460638A (zh) * | 2018-05-18 | 2018-08-28 | 郑州外思创造力文化传播有限公司 | 一种基于人脸识别的个性化广告推送系统及方法 |
| CN108805619A (zh) * | 2018-06-07 | 2018-11-13 | 肇庆高新区徒瓦科技有限公司 | 一种用于广告牌的人流统计系统 |
| CN109345305A (zh) * | 2018-09-28 | 2019-02-15 | 广州凯风科技有限公司 | 一种基于人脸识别技术的电梯电子屏广告改进分析方法 |
| CN111275012A (zh) * | 2020-02-27 | 2020-06-12 | 星宏集群有限公司 | 基于人脸识别的广告屏客流量统计系统及方法 |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113740838A (zh) * | 2021-09-13 | 2021-12-03 | 四川启睿克科技有限公司 | 一种基于毫米波雷达的全屋人员追踪方法 |
| CN113740838B (zh) * | 2021-09-13 | 2024-02-06 | 四川启睿克科技有限公司 | 一种基于毫米波雷达的全屋人员追踪方法 |
| CN114742586A (zh) * | 2022-04-11 | 2022-07-12 | 中科强基科技(北京)有限公司 | 一种基于智能显示终端的广告计费统计方法 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US20210326931A1 (en) | Digital advertising system | |
| US9218606B2 (en) | System and method for brand monitoring and trend analysis based on deep-content-classification | |
| US8351647B2 (en) | Automatic detection and aggregation of demographics and behavior of people | |
| US20100232644A1 (en) | System and method for counting the number of people | |
| US20070282682A1 (en) | Method for metered advertising based on face time | |
| CN105809178A (zh) | 一种基于人脸属性的人群分析方法及装置 | |
| WO2014000273A1 (en) | Method and apparatus for selecting an advertisement for display on a digital sign | |
| US20150088637A1 (en) | Information processing system, information processing method, and non-transitory computer readable storage medium | |
| CN113378765A (zh) | 广告关注人群智能统计方法、装置及计算机可读存储介质 | |
| CN110689367A (zh) | 数据采集方法、装置、计算机装置及存储介质 | |
| CN106910085B (zh) | 一种基于电商平台的产品智能推荐方法及其系统 | |
| CN104766230A (zh) | 一种基于人体骨骼追踪的广告效果评价方法 | |
| US9898754B2 (en) | Measuring display effectiveness with interactive asynchronous applications | |
| US20150130919A1 (en) | Systems and methods for registering advertisement viewing | |
| CN112150121A (zh) | 一种用于云服务器宣传信息设备的宣传方法 | |
| CA2983339C (en) | Display systems using facial recognition for viewership monitoring purposes | |
| KR20150061716A (ko) | 광고효과 분석 장치 및 분석 방법 | |
| CN111192069B (zh) | 显示时段评估方法、装置及系统和计算机可读存储介质 | |
| US20100271474A1 (en) | System and method for information feedback | |
| KR20210133036A (ko) | 비디오 분석 데이터를 이용한 효과적인 디지털 광고 시스템 | |
| EP4121930A1 (en) | System and method for product placement | |
| CN117670419A (zh) | 一种基于erp系统的客流分析方法、装置、设备及介质 | |
| CN117172967A (zh) | 一种企业品牌宣传服务管理系统 | |
| Widyantoro et al. | System development of commercial logo analysis on online social media | |
| CN118246987A (zh) | 基于投放效果分析的广告投放位置管理系统 |
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 |
Application publication date: 20210910 |