CN113762989A - 基于人流量的信息推送方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents

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Abstract

一种基于人流量的信息推送方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括在侦测到获取指令时，获取预定时间内的视频图像；在侦测到统计指令时，识别所述视频图像中的指定目标，并统计指定目标中多个不同的目标物体流量；在侦测到匹配指令时，根据多个不同目标物体流量匹配一个信息推送类别；在侦测到提取指令时，在匹配的信息推送类别下提取预定数量的宣传信息；在侦测到播放指令时，将提取的预定数量的宣传信息以预定时间间隔在至少一个电子设备上滚动播放，通过人流量分析和匹配，可实现信息推送的精准化。

Description

基于人流量的信息推送方法、装置、电子设备及存储介质
技术领域
本发明涉及一种用于基于人流量的信息推送方法、装置、电子设备及存储介质。
背景技术
在大中型城市中，户外广告相较于传统的媒介和互联网具有不可替代的特点。可根据地理位置结合人流量统计，以实现具有针对性的广告投放。户外广告通常重复播放同样的内容，容易造成资源浪费。同时，现有的人流量统计方法中通常仅针对行人进行统计，并不会对婴儿车内的婴儿或宠物进行统计，影响产品推广的精准性。
发明内容
本发明的主要目的是提供一种基于人流量的信息推送方法、电子设备及存储介质，旨在解决现有技术中商品推广不精确的问题。
一种基于人流量的信息推送方法，包括：
在侦测到获取指令时，获取预定时间内的视频图像；
在侦测到统计指令时，识别所述视频图像中的指定目标，并统计所述指定目标中多个不同的目标物体流量；
在侦测到匹配指令时，根据多个不同所述目标物体流量匹配一个信息推送类别；
在侦测到提取指令时，在匹配的信息推送类别下提取预定数量的宣传信息；
在侦测到播放指令时，将提取的所述预定数量的宣传信息以预定时间间隔在至少一个电子设备上滚动播放。
优选地，所述识别所述视频图像中的指定目标，并统计所述指定目标中多个不同的目标物体流量的步骤包括：
设定第一候选窗口；
将所述视频图像输入至以所述第一候选窗口提取所述指定目标的第一统计模型；
将所述第一统计模型的输出结果作为第一目标物体流量；
在所述第一候选窗口内设置分割线，以将所述第一候选窗口的第一区域分割形成第一部分和第二部分；
将所述第二部分的内轮廓线作为第二候选窗口；
将所述视频图像输入至以所述第二候选窗口提取第二目标物体的第二统计模型，并将所述第二统计模型的输出结果作为第二目标物体流量；
将所述视频图像输入至以所述第二候选窗口提取第三目标物体的第三统计模型，并将所述第三统计模型的输出结果作为第三目标物体流量。
优选地，所述第一候选窗口和所述第二候选窗口均为直角梯形。
优选地，所述分割线为所述第一候选窗口的中位线。
优选地，所述根据多个不同所述目标物体流量匹配一个信息推送类别的步骤包括：
判断所述第一目标物体流量是否小于第一预设值；
在所述第一目标物体流量小于所述第一预设值时，将第一类别作为匹配的信息推送类别；
在所述第一目标物体流量大于等于所述第一预设值时，判断所述第二目标物体流量是否小于第二预设值；
在所述第二目标物体流量大于等于所述第二预设值时，将第二类别作为匹配的信息推送类别；
在所述第二目标物体流量小于所述第二预设值时，判断所述第三目标物体流量是否小于第三预设值；
在所述第三目标物体流量大于等于所述第三预设值时，将第三类别作为匹配的信息推送类别；
在所述第三目标物体流量小于所述第三预设值时，将所述第一类别作为匹配的信息推送类别。
此外，为了实现上述目的，本发明还提出一种基于人流量的信息推送装置，所述信息推送装置包括：
获取模块，用于在侦测到获取指令时获取预定时间内的视频图像；
统计模块，用于在侦测到统计指令时识别所述视频图像中的指定目标，并统计所述指定目标中多个不同的目标物体流量；
匹配模块，用于在侦测到匹配指令时根据多个不同所述目标物体流量匹配一个信息推送类别；
提取模块，用于在侦测到提取指令时在匹配的信息推送类别下提取预定数量的宣传信息；
播放模块，用于在侦测到播放指令时将提取的所述预定数量的宣传信息以预定时间间隔在至少一个电子设备上滚动播放。
优选地，所述统计模块进一步地设定第一候选窗口；将所述视频图像输入至以所述第一候选窗口提取所述指定目标的第一统计模型；将所述第一统计模型的输出结果作为第一目标物体流量；在所述第一候选窗口内设置分割线，以将所述第一候选窗口的第一区域分割形成第一部分和第二部分；将所述第二部分的内轮廓线作为第二候选窗口；将所述视频图像输入至以所述第二候选窗口提取第二目标物体的第二统计模型，并将所述第二统计模型的输出结果作为所述第二目标物体流量；将所述视频图像输入至以所述第二候选窗口提取第三目标物体的第三统计模型，并将所述第三统计模型的输出结果作为所述第三目标物体流量。
优选地，所述匹配模块进一步地判断所述第一目标物体流量是否小于第一预设值；在所述第一目标物体流量小于所述第一预设值时，所述匹配模块进一步地将第一类别作为匹配的信息推送类别；在所述第一目标物体流量大于等于所述第一预设值时，所述匹配模块进一步地判断所述第二目标物体流量是否小于第二预设值；在所述第二目标物体流量大于等于所述第二预设值时，所述匹配模块进一步地将第二类别作为匹配的信息推送类别；在所述第二目标物体流量小于所述第二预设值时，所述匹配模块进一步地判断所述第三目标物体流量是否小于第三预设值；在所述第三目标物体流量大于等于所述第三预设值时，所述匹配模块进一步地将第三类别作为匹配的信息推送类别；在所述第三目标物体流量小于所述第三预设值时，所述匹配模块进一步地将所述第一类别作为匹配的信息推送类别。
优选地，所述第一候选窗口和所述第二候选窗口均为直角梯形；所述分割线为所述第一候选窗口的中位线。
此外，为了实现上述目的，本发明还提出一种存储介质，所述存储介质为计算机可读存储介质，存储有至少一个指令，所述至少一个指令被处理器执行时实现如下步骤：
在侦测到获取指令时，获取预定时间内的视频图像；
在侦测到统计指令时，识别所述视频图像中的指定目标，并统计所述指定目标中多个不同的目标物体流量；
在侦测到匹配指令时，根据多个不同所述目标物体流量匹配一个信息推送类别；
在侦测到提取指令时，在匹配的信息推送类别下提取预定数量的宣传信息；
在侦测到播放指令时，将提取的所述预定数量的宣传信息以预定时间间隔在至少一个电子设备上滚动播放。
上述基于人流量的信息推送方法、装置、电子设备及存储介质，根据统计的不同目标物体流量匹配信息推送类别，根据匹配的信息推送类别获取宣传信息，以实现信息推送精准化。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中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，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
图1为本发明信息推送方法的示意图。
图2为图1中步骤S11的细化流程示意图。
图3为图2中第一候选窗口的示意图。
图4为图1中步骤S12的细化流程示意图。
图5为本发明信息推送装置的功能模块图。
图6为本发明实施例的电子设备的结构示意图。
主要元件符号说明
信息推送装置 1
获取模块 10
统计模块 20
匹配模块 30
提取模块 40
播放模块 50
电子设备 100
存储器 102
通信总线 104
处理器 106
步骤 S10～S14
如下具体实施方式将结合上述附图进一步说明本发明。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，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的实施例，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，都应当属于本发明保护的范围。
本发明的说明书及上述附图中的术语“第一”、“第二”和“第三”等是用于区别不同对象，而非用于描述特定顺序。此外，术语“包括”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或模块的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或模块，而是可选地还包括没有列出的步骤或模块，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或模块。
下面结合附图对本发明基于人流量的信息推送方法的具体实施方式进行说明。
本发明的至少一个实施例中，所述信息推送方法应用于至少一电子设备及服务器构成的信息推送系统中。所述信息推送系统提供一可视化界面。所述可视化界面用于向用户提供人机交互接口，用户可以在通过手机或电脑等电子设备连接到所述信息推送系统。所述电子设备和所述服务器之间根据预设协议进行数据传输。优选地，所述预设协议包括，但不限于以下任意一种：HTTP协议(Hyper Text Transfer Protocol，超文本传输协议)、HTTPS协议(Hyper Text Transfer Protocol over Secure Socket Layer，以安全为目标的HTTP协议)等。本发明的至少一个实施例中，所述服务器可以是单一的服务器，也可以为由几个功能服务器共同组成的服务器群。所述电子设备可以是任意具有网络连接功能的终端，例如，所述电子设备可以为个人计算机、平板电脑、智能手机、个人数字助理(PersonalDigital Assistant，PDA)、游戏机、交互式网络电视(Internet Protocol Television,IPTV)、智能式穿戴式设备、导航装置等等的可移动设备，或者户外广告牌、台式电脑、数字TV等等固定设备。所述信息推送系统具有数据存储器(如图5所示)。所述数据存储器可用于多种类别的信息推送信息以及至少一个图像识别模型。所述信息推送方法用于获取视频图像，根据视频图像内的人推车图像在预定时间内进行目标物体的流量统计，根据统计结果在电子设备上展示对应类别的信息推送信息。
请参阅图1，其为信息推送方法的流程图。
S10、在侦测到获取指令时，获取预定时间内的视频图像。
本发明的至少一个实施例中，所述视频图像为利用电子设备的摄像头进行实时拍摄得到的视频图像。所述预定时间可以为以一天为单位的至少一个时间段，也可以为以星期为单位、以月为单位、以季度为单位以及以年为单位。例如，所述预定时间可以为一个星期内的7点至10点，也可为两个月内的11点至14点，在此不一一进行举例说明。本发明的至少一个实施例中，所述预定时间可包括多个时间段。每个所述时间段的长度可以相同，也可以不同。多个所述时间段之间互不重叠。例如，多个时间段可包括7点至10点的时间段、11点至14点时间段以及17点至21点时间段。
S11、在侦测到统计指令时，识别所述视频图像中的指定目标，并统计所述指定目标中多个不同的目标物体流量。
本发明的至少一个实施例中，所述指定目标为人推车。不同的所述目标物体包括第一目标物体、第二目标物体以及第三目标物体。所述第一目标物体为行人，所述第二目标物体为婴儿，所述第三目标物体为宠物。其中，所述宠物可进一步包括狗以及猫。
请一并参阅图2，本发明的至少一个实施例中，识别所述视频图像中的指定目标，并统计所述指定目标中多个不同的目标物体流量的步骤包括：
S110、设定第一候选窗口；
S111、将所述视频图像输入至以所述第一候选窗口提取所述指定目标的第一统计模型；
S112、将所述第一统计模型的输出结果作为第一目标物体流量；
S113、在所述第一候选窗口内设置分割线，以将所述第一候选窗口的第一区域分割形成第一部分和第二部分；
S114、将所述第二部分的内轮廓线作为第二候选窗口；
S115、将所述视频图像输入至以所述第二候选窗口提取第二目标物体的第二统计模型，并将所述第二统计模型的输出结果作为所述第二目标物体流量；
S116、将所述视频图像输入至以所述第二候选窗口提取第三目标物体的第三统计模型，并将所述第三统计模型的输出结果作为所述第三目标物体流量。
本发明的至少一个实施例中，所述第一统计模型为行人流量检测模型，用于对所述视频图像中的人推车进行识别、跟踪、预测以及统计的模型。所述第二统计模型为侧脸统计模型，用于对人推车的婴儿车进行侧脸识别和统计的模型。所述第三统计模型为宠物统计模型，用于对所述视频图像中的人推车的婴儿车进行宠物识别和统计的模型。所述第一统计模型、所述第二统计模型以及所述第三统计模型可以为一个统计模型，集合了上述所有功能，也可以为三个单独的模型。同时，上述所述第一统计模型、所述第二统计模型以及所述第三统计模型可基于百度AI的人流量模型、人脸识别模型以及其他深度学习模型以及中的一者或多种的结合实现。
请一并参阅图3，本发明的至少一个实施例中，所述第一候选窗口200为直角梯形结构。所述第一候选窗口200包括第一区域201和第二区域203。本发明的至少一个实施例中，所述第一区域201为长方形，所述第二区域203为三角形。其中，所述第一区域201用于识别行人图像，所述第二区域203用于识别婴儿车图像。所述分割线204为所述第一候选窗口200的中位线。所述分割线204将所述第二区域203切割形成第一部分2031和第二部分2032，并将所述第二部分2032的内轮廓线作为第二候选窗口300。其中，所述第一部分2031为三角形，所述第二部分2032为直角梯形。
S12、在侦测到匹配指令时，根据多个不同所述目标物体流量匹配一个信息推送类别。
请一并参阅图4，本发明的至少一个实施例中，所述根据多个不同所述目标物体流量匹配一个信息推送类别的步骤包括：
S121、判断所述第一目标物体流量是否小于第一预设值；
S122、在所述第一目标物体流量小于所述第一预设值时，将第一类别作为匹配的信息推送类别；
S123、在所述第一目标物体流量大于等于所述第一预设值时，判断所述第二目标物体流量是否小于第二预设值；
S124、在所述第二目标物体流量大于等于所述第二预设值时，将第二类别作为匹配的信息推送类别；
S125、在所述第二目标物体流量小于所述第二预设值时，判断所述第三目标物体流量是否小于第三预设值；
S126、在所述第三目标物体流量大于等于所述第三预设值时，将第三类别作为匹配的信息推送类别；
在所述第三目标物体流量小于所述第三预设值时，返回步骤S122。
本发明的至少一个实施例中，所述第一类别为日常类别，例如服饰、家电、餐厅、影院以及KTV等；所述第二类别为母婴类别，例如母婴店、儿童游乐场以及课外辅导机构等；所述第三类别为宠物类别，例如宠物医院、宠物美容以及宠物寄养中心等。
S13、在侦测到提取指令时，在匹配的信息推送类别下提取预定数量的宣传信息。
S14、在侦测到播放指令时，将提取的所述预定数量的宣传信息以预定时间间隔在至少一个电子设备上滚动播放。
本发明的至少一个实施例中，上述所有指令可以是通过电子设备接收的数据请求指令。所述电子设备可以包括键盘、触摸屏等，但是本公开的示例实施例中的用户输入方式不限于此，可以为用户在可视化界面上通过特定的操作产生。具体地，所述用户的操作包括，但不限于：滑动操作、点击操作(如：单击操作、双击操作等等)。具体地，所述预设按键可以是所述电子设备上的实体按键，也可以是所述电子设备上的虚拟按键等等(例如：所述虚拟按键可以是所述电子设备的显示器上的一个虚拟图标等)，本发明在此不做限制。
采用上述结构的基于人流量的信息推送方法，根据统计的不同目标物体流量匹配信息推送类别，根据匹配的信息推送类别获取宣传信息，以实现信息推送精准化。
请参照图5，本发明提供一种基于人流量的信息推送装置1，应用于一个或多个设备中。本发明的至少一个实施例中，所述信息推送装置1应用于至少一电子设备及服务器构成的信息推送系统中。所述电子设备和所述服务器之间根据预设协议进行数据传输。
在本发明的一个实施例中，所述信息推送装置1包括：
获取模块10，用于在侦测到获取指令时获取预定时间内的视频图像。
本发明的至少一个实施例中，所述视频图像为利用电子设备的摄像头进行实时拍摄得到的视频图像。所述预定时间可以为以一天为单位的至少一个时间段，也可以为以星期为单位、以月为单位、以季度为单位以及以年为单位。例如，所述预定时间可以为一个星期内的7点至10点，也可为两个月内的11点至14点，在此不一一进行举例说明。本发明的至少一个实施例中，所述预定时间可包括多个时间段。每个所述时间段的长度可以相同，也可以不同。多个所述时间段之间互不重叠。例如，多个时间段可包括7点至10点的时间段、11点至14点时间段以及17点至21点时间段。
统计模块20，用于在侦测到统计指令时识别所述视频图像中的指定目标，并统计所述指定目标中多个不同的目标物体流量。
本发明的至少一个实施例中，所述指定目标为人推车。不同的所述目标物体包括第一目标物体、第二目标物体以及第三目标物体。所述第一目标物体为行人，所述第二目标物体为婴儿，所述第三目标物体为宠物。其中，所述宠物可进一步包括狗以及猫。
所述统计模块20进一步地设定第一候选窗口；将所述视频图像输入至以所述第一候选窗口提取所述指定目标的第一统计模型；将所述第一统计模型的输出结果作为第一目标物体流量；在所述第一候选窗口内设置分割线，以将所述第一候选窗口的第一区域分割形成第一部分和第二部分；将所述第二部分的内轮廓线作为第二候选窗口；将所述视频图像输入至以所述第二候选窗口提取第二目标物体的第二统计模型，并将所述第二统计模型的输出结果作为所述第二目标物体流量；将所述视频图像输入至以所述第二候选窗口提取第三目标物体的第三统计模型，并将所述第三统计模型的输出结果作为所述第三目标物体流量。
本发明的至少一个实施例中，所述第一统计模型为行人流量检测模型，用于对所述视频图像中的人推车进行识别、跟踪、预测以及统计的模型。所述第二统计模型为侧脸统计模型，用于对人推车的婴儿车进行侧脸识别和统计的模型。所述第三统计模型为宠物统计模型，用于对所述视频图像中的人推车的婴儿车进行宠物识别和统计的模型。所述第一统计模型、所述第二统计模型以及所述第三统计模型可以为一个统计模型，集合了上述所有功能，也可以为三个单独的模型。同时，上述所述第一统计模型、所述第二统计模型以及所述第三统计模型可基于百度AI的人流量模型、人脸识别模型以及其他深度学习模型以及中的一者或多种的结合实现。
请一并参阅图3，本发明的至少一个实施例中，所述第一候选窗口200为直角梯形结构。所述第一候选窗口200包括第一区域201和第二区域203。本发明的至少一个实施例中，所述第一区域201为长方形，所述第二区域203为三角形。其中，所述第一区域201用于识别行人图像，所述第二区域203用于识别婴儿车图像。所述分割线204为所述第一候选窗口200的中位线。所述分割线204将所述第二区域203切割形成第一部分2031和第二部分2032，并将所述第二部分2032的内轮廓线作为第二候选窗口300。其中，所述第一部分2031为三角形，所述第二部分2032为直角梯形。
匹配模块30，用于在侦测到匹配指令时根据多个不同所述目标物体流量匹配一个信息推送类别。
所述匹配模块30进一步地判断所述第一目标物体流量是否小于第一预设值。在所述第一目标物体流量小于所述第一预设值时，所述匹配模块30进一步地将第一类别作为匹配的信息推送类别。在所述第一目标物体流量大于等于所述第一预设值时，所述匹配模块30进一步地判断所述第二目标物体流量是否小于第二预设值。在所述第二目标物体流量大于等于所述第二预设值时，所述匹配模块30进一步地将第二类别作为匹配的信息推送类别。在所述第二目标物体流量小于所述第二预设值时，所述匹配模块30进一步地判断所述第三目标物体流量是否小于第三预设值。在所述第三目标物体流量大于等于所述第三预设值时，所述匹配模块30进一步地将第三类别作为匹配的信息推送类别。在所述第三目标物体流量小于所述第三预设值时，所述匹配模块30进一步地将第一类别作为匹配的信息推送类别。
本发明的至少一个实施例中，所述第一类别为日常类别，例如服饰、家电、餐厅、影院以及KTV等；所述第二类别为母婴类别，例如母婴店、儿童游乐场以及课外辅导机构等；所述第三类别为宠物类别，例如宠物医院、宠物美容以及宠物寄养中心等。
提取模块40，用于在侦测到提取指令时在匹配的信息推送类别下提取预定数量的宣传信息。
播放模块50，用于在侦测到播放指令时将提取的所述预定数量的宣传信息以预定时间间隔在至少一个电子设备上滚动播放。
采用上述结构的基于人流量的信息推送装置，根据统计的不同目标物体流量匹配信息推送类别，根据匹配的信息推送类别获取宣传信息，以实现信息推送精准化。
请参阅图6，其为本发明实施例提供的电子设备100的示意图。所述电子设备100包括处理器106、存储器102及通信总线104。
所述存储器102用于存储程序代码。所述存储器102可以是集成电路中没有实物形式的具有存储功能的电路，或者，所述存储器102也可以是具有实物形式的存储器，如内存条、TF卡(Trans-flash Card)、智能媒体卡(smart media card)、安全数字卡(securedigital card)、快闪存储器卡(flash card)等储存设备。所述存储器102可通过通信总线104与处理器106进行数据通信。所述存储器102中可以包括操作系统、网络通信模块以及信息推送程序。操作系统是管理和控制电子设备100硬件和软件资源的程序，支持信息推送程序以及其它软件和/或程序的运行。网络通信模块用于实现所述存储器102内部各组件之间的通信，以及与电子设备100中其它硬件和软件之间通信。
所述处理器106可以包括一个或者多个微处理器、数字处理器。所述处理器106可调用所述存储器102中存储的程序代码以执行相关的功能。例如，图5中所述的各个模块是存储在所述存储器102中的程序代码，并由所述处理器106所执行，以实现一种信息推送方法。所述处理器106又称中央处理器(CPU，Central Processing Unit)，是一块超大规模的集成电路，是运算核心(Core)和控制核心(Control Unit)。
所述处理器106用于执行所述存储器102中存储的多个计算机指令以实现信息推送方法，所述处理器106可执行多个指令从而实现以下步骤:
S10、在侦测到获取指令时，获取预定时间内的视频图像。
本发明的至少一个实施例中，所述视频图像为利用电子设备的摄像头进行实时拍摄得到的视频图像。所述预定时间可以为以一天为单位的至少一个时间段，也可以为以星期为单位、以月为单位、以季度为单位以及以年为单位。例如，所述预定时间可以为一个星期内的7点至10点，也可为两个月内的11点至14点，在此不一一进行举例说明。本发明的至少一个实施例中，所述预定时间可包括多个时间段。每个所述时间段的长度可以相同，也可以不同。多个所述时间段之间互不重叠。例如，多个时间段可包括7点至10点的时间段、11点至14点时间段以及17点至21点时间段。
S11、在侦测到统计指令时，识别所述视频图像中的指定目标，并统计所述指定目标中多个不同的目标物体流量。
本发明的至少一个实施例中，所述指定目标为人推车。不同的所述目标物体包括第一目标物体、第二目标物体以及第三目标物体。所述第一目标物体为行人，所述第二目标物体为婴儿，所述第三目标物体为宠物。其中，所述宠物可进一步包括狗以及猫。
请一并参阅图2，本发明的至少一个实施例中，识别所述视频图像中的指定目标，并统计所述指定目标中多个不同的目标物体流量的步骤包括：
S110、设定第一候选窗口；
S111、将所述视频图像输入至以所述第一候选窗口提取所述指定目标的第一统计模型；
S112、将所述第一统计模型的输出结果作为第一目标物体流量；
S113、在所述第一候选窗口内设置分割线，以将所述第一候选窗口的第一区域分割形成第一部分和第二部分；
S114、将所述第二部分的内轮廓线作为第二候选窗口；
S115、将所述视频图像输入至以所述第二候选窗口提取第二目标物体的第二统计模型，并将所述第二统计模型的输出结果作为所述第二目标物体流量；
S116、将所述视频图像输入至以所述第二候选窗口提取第三目标物体的第三统计模型，并将所述第三统计模型的输出结果作为所述第三目标物体流量。
本发明的至少一个实施例中，所述第一统计模型为行人流量检测模型，用于对所述视频图像中的人推车进行识别、跟踪、预测以及统计的模型。所述第二统计模型为侧脸统计模型，用于对人推车的婴儿车进行侧脸识别和统计的模型。所述第三统计模型为宠物统计模型，用于对所述视频图像中的人推车的婴儿车进行宠物识别和统计的模型。所述第一统计模型、所述第二统计模型以及所述第三统计模型可以为一个统计模型，集合了上述所有功能，也可以为三个单独的模型。同时，上述所述第一统计模型、所述第二统计模型以及所述第三统计模型可基于百度AI的人流量模型、人脸识别模型以及其他深度学习模型以及中的一者或多种的结合实现。
请一并参阅图3，本发明的至少一个实施例中，所述第一候选窗口200为直角梯形结构。所述第一候选窗口200包括第一区域201和第二区域203。本发明的至少一个实施例中，所述第一区域201为长方形，所述第二区域203为三角形。其中，所述第一区域201用于识别行人图像，所述第二区域203用于识别婴儿车图像。所述分割线204为所述第一候选窗口200的中位线。所述分割线204将所述第二区域203切割形成第一部分2031和第二部分2032，并将所述第二部分2032的内轮廓线作为第二候选窗口300。其中，所述第一部分2031为三角形，所述第二部分2032为直角梯形。
S12、在侦测到匹配指令时，根据多个不同所述目标物体流量匹配一个信息推送类别。
请一并参阅图4，本发明的至少一个实施例中，所述根据多个不同所述目标物体流量匹配一个信息推送类别的步骤包括：
S121、判断所述第一目标物体流量是否小于第一预设值；
S122、在所述第一目标物体流量小于所述第一预设值时，将第一类别作为匹配的信息推送类别；
S123、在所述第一目标物体流量大于等于所述第一预设值时，判断所述第二目标物体流量是否小于第二预设值；
S124、在所述第二目标物体流量大于等于所述第二预设值时，将第二类别作为匹配的信息推送类别；
S125、在所述第二目标物体流量小于所述第二预设值时，判断所述第三目标物体流量是否小于第三预设值；
S126、在所述第三目标物体流量大于等于所述第三预设值时，将第三类别作为匹配的信息推送类别；
在所述第三目标物体流量小于所述第三预设值时，返回步骤S122。
本发明的至少一个实施例中，所述第一类别为日常类别，例如服饰、家电、餐厅、影院以及KTV等；所述第二类别为母婴类别，例如母婴店、儿童游乐场以及课外辅导机构等；所述第三类别为宠物类别，例如宠物医院、宠物美容以及宠物寄养中心等。
S13、在侦测到提取指令时，在匹配的信息推送类别下提取预定数量的宣传信息。
S14、在侦测到播放指令时，将提取的所述预定数量的宣传信息以预定时间间隔在至少一个电子设备上滚动播放。
基于人流量的信息推送方法，根据统计的不同目标物体流量匹配信息推送类别，根据匹配的信息推送类别获取宣传信息，以实现信息推送精准化。
本发明还提供一种存储介质。所述存储介质为计算机可读存储介质。所述计算机可读存储介质上存储有计算机指令。所述计算机指令可被存储于存储器102上，且当被一个或多个处理器106执行时，从而实现如上文方法实施例所述的信息推送方法，例如图1所示的S10-S14，在此不再赘述。
需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本发明并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本发明，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本发明所必须的。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置，可通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如所述模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个模块或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。
所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理模块，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络模块上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明的各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理器中，也可以是各个模块单独物理存在，也可以两个或两个以上模块集成在一个模块中。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，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。
还需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。
以上所述，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本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范围。

Claims (11)

1.一种基于人流量的信息推送方法，其特征在于，所述信息推送方法包括：
在侦测到获取指令时，获取预定时间内的视频图像；
在侦测到统计指令时，识别所述视频图像中的指定目标，并统计所述指定目标中多个不同的目标物体流量；
在侦测到匹配指令时，根据多个不同所述目标物体流量匹配一个信息推送类别；
在侦测到提取指令时，在匹配的信息推送类别下提取预定数量的宣传信息；
在侦测到播放指令时，将提取的所述预定数量的宣传信息以预定时间间隔在至少一个电子设备上滚动播放。
2.如权利要求1所述的信息推送方法，其特征在于，所述识别所述视频图像中的指定目标，并统计所述指定目标中多个不同的目标物体流量的步骤包括：
设定第一候选窗口；
将所述视频图像输入至以所述第一候选窗口提取所述指定目标的第一统计模型；
将所述第一统计模型的输出结果作为第一目标物体流量；
在所述第一候选窗口内设置分割线，以将所述第一候选窗口的第一区域分割形成第一部分和第二部分；
将所述第二部分的内轮廓线作为第二候选窗口；
将所述视频图像输入至以所述第二候选窗口提取第二目标物体的第二统计模型，并将所述第二统计模型的输出结果作为第二目标物体流量；
将所述视频图像输入至以所述第二候选窗口提取第三目标物体的第三统计模型，并将所述第三统计模型的输出结果作为第三目标物体流量。
3.如权利要求2所述的信息推送方法，其特征在于，所述第一候选窗口和所述第二候选窗口均为直角梯形。
4.如权利要求3所述的信息推送方法，其特征在于，所述分割线为所述第一候选窗口的中位线。
5.如权利要求2所述的信息推送方法，其特征在于，所述根据多个不同所述目标物体流量匹配一个信息推送类别的步骤包括：
判断所述第一目标物体流量是否小于第一预设值；
在所述第一目标物体流量小于所述第一预设值时，将第一类别作为匹配的信息推送类别；
在所述第一目标物体流量大于等于所述第一预设值时，判断所述第二目标物体流量是否小于第二预设值；
在所述第二目标物体流量大于等于所述第二预设值时，将第二类别作为匹配的信息推送类别；
在所述第二目标物体流量小于所述第二预设值时，判断所述第三目标物体流量是否小于第三预设值；
在所述第三目标物体流量大于等于所述第三预设值时，将第三类别作为匹配的信息推送类别；
在所述第三目标物体流量小于所述第三预设值时，将所述第一类别作为匹配的信息推送类别。
6.一种基于人流量的信息推送装置，其特征在于，所述信息推送装置包括：
获取模块，用于在侦测到获取指令时获取预定时间内的视频图像；
统计模块，用于在侦测到统计指令时识别所述视频图像中的指定目标，并统计所述指定目标中多个不同的目标物体流量；
匹配模块，用于在侦测到匹配指令时根据多个不同所述目标物体流量匹配一个信息推送类别；
提取模块，用于在侦测到提取指令时在匹配的信息推送类别下提取预定数量的宣传信息；
播放模块，用于在侦测到播放指令时将提取的所述预定数量的宣传信息以预定时间间隔在至少一个电子设备上滚动播放。
7.如权利要求6所述的信息推送装置，其特征在于，所述统计模块进一步地设定第一候选窗口；将所述视频图像输入至以所述第一候选窗口提取所述指定目标的第一统计模型；将所述第一统计模型的输出结果作为第一目标物体流量；在所述第一候选窗口内设置分割线，以将所述第一候选窗口的第一区域分割形成第一部分和第二部分；将所述第二部分的内轮廓线作为第二候选窗口；将所述视频图像输入至以所述第二候选窗口提取第二目标物体的第二统计模型，并将所述第二统计模型的输出结果作为所述第二目标物体流量；将所述视频图像输入至以所述第二候选窗口提取第三目标物体的第三统计模型，并将所述第三统计模型的输出结果作为所述第三目标物体流量。
8.如权利要求7所述的信息推送装置，其特征在于，所述匹配模块进一步地判断所述第一目标物体流量是否小于第一预设值；在所述第一目标物体流量小于所述第一预设值时，所述匹配模块进一步地将第一类别作为匹配的信息推送类别；在所述第一目标物体流量大于等于所述第一预设值时，所述匹配模块进一步地判断所述第二目标物体流量是否小于第二预设值；在所述第二目标物体流量大于等于所述第二预设值时，所述匹配模块进一步地将第二类别作为匹配的信息推送类别；在所述第二目标物体流量小于所述第二预设值时，所述匹配模块进一步地判断所述第三目标物体流量是否小于第三预设值；在所述第三目标物体流量大于等于所述第三预设值时，所述匹配模块进一步地将第三类别作为匹配的信息推送类别；在所述第三目标物体流量小于所述第三预设值时，所述匹配模块进一步地将所述第一类别作为匹配的信息推送类别。
9.如权利要求7所述的信息推送装置，其特征在于，所述第一候选窗口和所述第二候选窗口均为直角梯形；所述分割线为所述第一候选窗口的中位线。
10.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括处理器和存储器，所述处理器用于执行所述存储器中存储的计算机程序时实现如权利要求1至5中任意一项所述的信息推送方法。
11.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质为计算机可读存储介质，存储有至少一个指令，所述至少一个指令被处理器执行时实现如权利要求1至5中任意一项所述信息推送方法。
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