CN114782106A - 基于场景分析实现广告精准投送的电梯广告系统 - Google Patents

基于场景分析实现广告精准投送的电梯广告系统 Download PDF

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Abstract

本发明涉及广告投放技术领域，具体地说，涉及基于场景分析实现广告精准投送的电梯广告系统。其包括场景分析单元、广告位置确定单元、人员流向监测单元和广告投放单元。本发明中通过设置的场景分析单元分析出广告投放场景的模拟动态图像，并配合广告位置确定单元和人员流向监测单元使整个广告的投放场景直观的显示出来，无须通过调研获取现场广告的投放情况，从而减轻工作负担，而且结合人员流向进行广告的投放使投放更加精准；另外，人员流向监测单元形成的流向反馈可以对广告投放点进行更新，避免广告设备长期投放带来的经济损失。

Description

基于场景分析实现广告精准投送的电梯广告系统
技术领域
本发明涉及广告投放技术领域，具体地说，涉及基于场景分析实现广告精准投送的电梯广告系统。
背景技术
广告，顾名思义，就是广而告之，向社会广大公众告知某件事物。
随着广告的发展，很多广告都设置在电梯内以及电梯附近，例如：电梯间的墙壁上、电梯间的走廊内等等，但是他们都是循环播放的，这样不仅增加电能以及空间的消耗，不能将其效果达到最大化；
因为在不同的位置以及不同时间段电梯附近的人员行走路径是不同的，一般的楼宇中都分为货梯和客梯，这样不同电梯乘坐的对象也是不同的，客梯主要面对的对象是上班人员、住户等，而货梯则是物业人员、施工人员等，因此急需提出能够对场景分析实现广告精准投送的电梯广告系统。
发明内容
本发明的目的在于提供基于场景分析实现广告精准投送的电梯广告系统，以解决上述背景技术中提出的问题。
为实现上述目的，提供了基于场景分析实现广告精准投送的电梯广告系统，包括场景分析单元、广告位置确定单元、人员流向监测单元和广告投放单元，其中：
所述场景分析单元用于采集广告投放场景，并进行构建分析得出广告投放场景的模拟动态图像；
所述广告位置确定单元用于利用模拟动态图像识别出广告投放点；
所述人员流向监测单元用于在模拟动态图像构建完成后对广告投放场景中的人员流向进行实时监测，得到流向路线，
同时形成流向反馈，以对广告投放点进行更新；
所述广告投放单元用于将广告投放至流向路线经过的广告投放点。
作为本技术方案的进一步改进，所述场景分析单元包括场景采集模块和场景构建模块；所述场景采集模块通过摄像头对广告投放场景进行采集；所述场景构建模块用于构建分析出广告投放场景的模拟动态图像，并接收广告位置确定单元和人员流向监测单元的回传数据，以在模拟动态图像中进行投放点以及路线展示，其中：
所述场景采集模块与摄像头之间利用物联网进行摄像数据的传输。
作为本技术方案的进一步改进，所述场景构建模块中模拟动态图像的构建分析采用深度网络学习算法，其算法步骤如下：
S1、利用深度神经网络搭建场景视点；
S2、根据场景视点对摄像头采集的广告投放场景进行采样，得出深度图像；
S3、对深度图像进行预处理，得到深度场景；
S4、对深度场景的动态参数进行模拟计算，得出广告投放场景的模拟动态图像。
作为本技术方案的进一步改进，所述S3中的预处理采用平滑优化算法，其算法公式如下：
Figure BDA0003631082750000021
其中，Diffdepth为场景视点在模拟空间上的深度差；Depthproj为场景视点在模拟空间上像素度量的误差；w为模拟空间的长；h为模拟空间的高；z为模拟空间的宽；fov为采样视角的大小；d为采样点到场景视点的距离。
作为本技术方案的进一步改进，所述S4中动态参数的模拟计算采用深度合并算法，其算法公式如下：
Figure BDA0003631082750000022
其中，areai为合并参数；Pixelvalidi为有效像素量；Pixeltotali为像素总量。
作为本技术方案的进一步改进，所述广告位置确定单元包括广告建模模块、建模识别模块和投放点输出模块，其中：
所述广告建模模块用于构建广告投放设备的模型；
所述建模识别模块根据广告建模模块建立的模型识别模拟动态图像中的广告投放点；
所述投放点输出模块用于将广告投放设备的模型输出至模拟动态图像中的广告投放点。
作为本技术方案的进一步改进，所述广告投放设备上设置有识别码，所述投放点输出模块在输出广告投放设备的模型时携带识别码一同输出。
作为本技术方案的进一步改进，所述人员流向监测单元包括人员识别模块、流向跟踪模块和路线输出模块；所述人员识别模块用于对模拟动态图像中的人员进行识别，并形成跟踪点；所述流向跟踪模块用于对跟踪点的流向路线进行记录；所述路线输出模块用于将流向跟踪模块记录的流向路线输出至模拟动态图像中，其中：
所述路线输出模块对相同流向路线的跟踪点进行合并，并得出合并数量。
作为本技术方案的进一步改进，所述人员流向监测单元还包括流向反馈模块，所述流向反馈模块用于将流向路线反馈至投放点输出模块，用以对广告投放点作出更新提示。
作为本技术方案的进一步改进，所述广告系统还包括投放计次单元，所述投放计次单元用于对广告投放单元在每个广告投放点投放广告的数量进行记录。
与现有技术相比，本发明的有益效果：
1、该基于场景分析实现广告精准投送的电梯广告系统中，通过设置的场景分析单元分析出广告投放场景的模拟动态图像，并配合广告位置确定单元和人员流向监测单元使整个广告的投放场景直观的显示出来，无须通过调研获取现场广告的投放情况，从而减轻工作负担，而且结合人员流向进行广告的投放使投放更加精准；
与此同时，人员流向监测单元形成的流向反馈可以对广告投放点进行更新，避免广告设备长期投放带来的经济损失。
2、该基于场景分析实现广告精准投送的电梯广告系统中，场景构建模块中模拟动态图像的构建分析采用深度网络学习算法，通过深度神经网络进行学习，从而在不断学习后，后期只需要极少的采样就可以完成模拟动态图像的构建。
3、该基于场景分析实现广告精准投送的电梯广告系统中，广告投放设备上设置有识别码，因此在识别模型的同时还识别识别码，从而使识别的精确度更高，而且，投放点输出模块在输出广告投放设备的模型时携带识别码一同输出，这样在模拟动态图像中形成的广告投放点都是有自己独立的识别码，进而实现定位模拟，便于后期通过模拟动态图像找到对应的广告投放设备。
4、该基于场景分析实现广告精准投送的电梯广告系统中，路线输出模块对相同流向路线的跟踪点进行合并，并得出合并数量，以便于后期广告投放情况的调研，另外投放计次单元用于对广告投放单元在每个广告投放点投放广告的数量进行记录，从而方便后期通过广告投放的次数进行计费。
附图说明
图1为本发明的整体单元流程框图；
图2为本发明的场景分析单元模块流程框图；
图3为本发明的广告位置确定单元模块流程框图；
图4为本发明的人员流向监测单元模块流程框图；
图5为本发明的投放计次单元流程框图。
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。
实施例1
请参阅图1所示，本实施例目的在于，提供了基于场景分析实现广告精准投送的电梯广告系统，包括场景分析单元、广告位置确定单元、人员流向监测单元和广告投放单元，具体工作流程如下：
首先，场景分析单元采集广告投放场景，并进行构建分析，从而得出广告投放场景的模拟动态图像，模拟动态图像得出后，广告位置确定单元和人员流向监测单元同时工作，其中：
广告位置确定单元利用模拟动态图像识别出广告投放点；
人员流向监测单元用于在模拟动态图像构建完成后对广告投放场景中的人员流向进行实时监测，得到流向路线，同时形成流向反馈，以对广告投放点进行更新；
最后，广告投放单元将广告投放至流向路线经过的广告投放点。
本实施例中，通过设置的场景分析单元分析出广告投放场景的模拟动态图像，并配合广告位置确定单元和人员流向监测单元使整个广告的投放场景直观的显示出来，无须通过调研获取现场广告的投放情况，从而减轻工作负担，而且结合人员流向进行广告的投放使投放更加精准；
与此同时，人员流向监测单元形成的流向反馈可以对广告投放点进行更新，避免广告设备长期投放带来的经济损失。
值得说明的是，模拟动态图像通过网络传输至电脑端，在电脑端上进行显示。
具体工作原理通过以下实施例进行举例说明：
实施例2
请参阅图2所示，本实施例具体公开场景分析单元，场景分析单元包括场景采集模块和场景构建模块，首先场景采集模块通过摄像头对广告投放场景进行采集，然后场景构建模块根据采集的摄像构建分析出广告投放场景的模拟动态图像，并接收广告位置确定单元和人员流向监测单元的回传数据，以在模拟动态图像中进行投放点以及路线展示，其中：
场景采集模块与摄像头之间利用物联网进行摄像数据的传输。
工作原理：
考虑到一个场景中的环境变化周期非常长，也就是说一个场景的环境在很长时间下都是近似的，因此场景构建模块中模拟动态图像的构建分析采用深度网络学习算法，通过深度神经网络进行学习，从而在不断学习后，后期只需要极少的采样就可以完成模拟动态图像的构建，深度网络学习算法的算法步骤如下：
S1、利用深度神经网络搭建场景视点；
S2、根据场景视点对摄像头采集的广告投放场景进行采样，得出深度图像；
S3、对深度图像进行预处理，具体采用平滑优化算法，其算法公式如下：
Figure BDA0003631082750000061
其中，Diffdepth为场景视点在模拟空间上的深度差；Depthproj为场景视点在模拟空间上像素度量的误差；w为模拟空间的长；h为模拟空间的高；z为模拟空间的宽；fov为采样视角的大小；d为采样点到场景视点的距离，通过深度差补偿模拟后图像的误差，进而得到深度场景；
S4、对深度场景的动态参数进行模拟计算，具体采用深度合并算法进行计算，其算法公式如下：
Figure BDA0003631082750000062
其中，areai为合并参数；Pixelvalidi为有效像素量；Pixeltotali为像素总量，这里有效像素量根据实时的采用情况得出深度神经网络中学习的有效量，并结合总量得出占比，然后分析出有效以及深度神经网络中已有数据的合并参数，从而得出广告投放场景最后的模拟动态图像。
实施例3
请参阅图3所示，本实施例具体公开广告位置确定单元，广告位置确定单元包括广告建模模块、建模识别模块和投放点输出模块，其中：
广告建模模块用于构建广告投放设备的模型；
建模识别模块根据广告建模模块建立的模型识别模拟动态图像中的广告投放点；
投放点输出模块用于将广告投放设备的模型输出至模拟动态图像中的广告投放点。
工作原理：
假设电梯周围环境中安装的广告投放设备矩形的，这样首先在广告建模模块中构建矩形广告投放设备的模型，然后建模识别模块根据该模型在模拟动态图像中进行识别，并且为了提高识别的精确度，广告投放设备上设置有识别码，因此在识别模型的同时还识别识别码(例如：条形码、二维码等)，从而使识别的精确度更高，而且，投放点输出模块在输出广告投放设备的模型时携带识别码一同输出，这样在模拟动态图像中形成的广告投放点都是有自己独立的识别码，进而实现定位模拟，便于后期通过模拟动态图像找到对应的广告投放设备。
实施例4
请参阅图4所示，本实施例具体公开人员流向监测单元，人员流向监测单元包括人员识别模块、流向跟踪模块和路线输出模块；人员识别模块用于对模拟动态图像中的人员进行识别，并形成跟踪点；流向跟踪模块用于对跟踪点的流向路线进行记录；路线输出模块用于将流向跟踪模块记录的流向路线输出至模拟动态图像中，其中：
路线输出模块对相同流向路线的跟踪点进行合并，并得出合并数量。
假设，此时人员识别模块识别出4个跟踪点A1-A4，然后流向跟踪模块跟踪点A1-A4移动的路径得出四条流向路线B1-B4，然后B2和B4的流向路线相同，所以将B2和B4合并成B(2、4)，并在模拟动态图像的合并路线上显示出合并数量“2”，其表示该路线上有两人共同行走，以便于后期广告投放情况的调研，而且通过路线匹配广告投放点完成广告的投放，使广告投放更加精准，解决广告循环播放成本较高，而且效果不理想的问题。
此外，人员流向监测单元还包括流向反馈模块，流向反馈模块用于将流向路线反馈至投放点输出模块，用以对广告投放点作出更新提示，也就是说在广告投放点长时间没有流向路线经过，流向反馈模块会进行反馈以提示工作人员及时撤下该位置的广告投放设备，降低无效广告投放设备工作产生的成本。
实施例5
为了方便后期对广告投放进行计费，请参阅图5所示，广告系统还包括投放计次单元，投放计次单元用于对广告投放单元在每个广告投放点投放广告的数量进行记录，从而方便后期通过广告投放的次数进行计费。
以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的仅为本发明的优选例，并不用来限制本发明，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。

Claims (10)

1.基于场景分析实现广告精准投送的电梯广告系统，其特征在于：包括场景分析单元、广告位置确定单元、人员流向监测单元和广告投放单元，其中：
所述场景分析单元用于采集广告投放场景，并进行构建分析得出广告投放场景的模拟动态图像；
所述广告位置确定单元用于利用模拟动态图像识别出广告投放点；
所述人员流向监测单元用于在模拟动态图像构建完成后对广告投放场景中的人员流向进行实时监测，得到流向路线，
同时形成流向反馈，以对广告投放点进行更新；
所述广告投放单元用于将广告投放至流向路线经过的广告投放点。
2.根据权利要求1所述的基于场景分析实现广告精准投送的电梯广告系统，其特征在于：所述场景分析单元包括场景采集模块和场景构建模块；所述场景采集模块通过摄像头对广告投放场景进行采集；所述场景构建模块用于构建分析出广告投放场景的模拟动态图像，并接收广告位置确定单元和人员流向监测单元的回传数据，以在模拟动态图像中进行投放点以及路线展示，其中：
所述场景采集模块与摄像头之间利用物联网进行摄像数据的传输。
3.根据权利要求2所述的基于场景分析实现广告精准投送的电梯广告系统，其特征在于：所述场景构建模块中模拟动态图像的构建分析采用深度网络学习算法，其算法步骤如下：
S1、利用深度神经网络搭建场景视点；
S2、根据场景视点对摄像头采集的广告投放场景进行采样，得出深度图像；
S3、对深度图像进行预处理，得到深度场景；
S4、对深度场景的动态参数进行模拟计算，得出广告投放场景的模拟动态图像。
4.根据权利要求3所述的基于场景分析实现广告精准投送的电梯广告系统，其特征在于：所述S3中的预处理采用平滑优化算法，其算法公式如下：
Figure FDA0003631082740000021
其中，Diffdepth为场景视点在模拟空间上的深度差；Depthproj为场景视点在模拟空间上像素度量的误差；w为模拟空间的长；h为模拟空间的高；z为模拟空间的宽；fov为采样视角的大小；d为采样点到场景视点的距离。
5.根据权利要求4所述的基于场景分析实现广告精准投送的电梯广告系统，其特征在于：所述S4中动态参数的模拟计算采用深度合并算法，其算法公式如下：
Figure FDA0003631082740000022
其中，areai为合并参数；Pixelvalidi为有效像素量；Pixeltotali为像素总量。
6.根据权利要求5所述的基于场景分析实现广告精准投送的电梯广告系统，其特征在于：所述广告位置确定单元包括广告建模模块、建模识别模块和投放点输出模块，其中：
所述广告建模模块用于构建广告投放设备的模型；
所述建模识别模块根据广告建模模块建立的模型识别模拟动态图像中的广告投放点；
所述投放点输出模块用于将广告投放设备的模型输出至模拟动态图像中的广告投放点。
7.根据权利要求6所述的基于场景分析实现广告精准投送的电梯广告系统，其特征在于：所述广告投放设备上设置有识别码，所述投放点输出模块在输出广告投放设备的模型时携带识别码一同输出。
8.根据权利要求6或7任意一项所述的基于场景分析实现广告精准投送的电梯广告系统，其特征在于：所述人员流向监测单元包括人员识别模块、流向跟踪模块和路线输出模块；所述人员识别模块用于对模拟动态图像中的人员进行识别，并形成跟踪点；所述流向跟踪模块用于对跟踪点的流向路线进行记录；所述路线输出模块用于将流向跟踪模块记录的流向路线输出至模拟动态图像中，其中：
所述路线输出模块对相同流向路线的跟踪点进行合并，并得出合并数量。
9.根据权利要求8所述的基于场景分析实现广告精准投送的电梯广告系统，其特征在于：所述人员流向监测单元还包括流向反馈模块，所述流向反馈模块用于将流向路线反馈至投放点输出模块，用以对广告投放点作出更新提示。
10.根据权利要求9所述的基于场景分析实现广告精准投送的电梯广告系统，其特征在于：所述广告系统还包括投放计次单元，所述投放计次单元用于对广告投放单元在每个广告投放点投放广告的数量进行记录。
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