[发明专利]一种基于设备端视觉互动的推广方法有效
申请号: | 202011051520.7 | 申请日: | 2020-09-29 |
公开(公告)号: | CN112184314B | 公开(公告)日: | 2022-08-09 |
发明(设计)人: | 陈新飞;甘忠文;郑宏炜 | 申请(专利权)人: | 福州东方智慧网络科技有限公司 |
主分类号: | G06Q30/02 | 分类号: | G06Q30/02;G06V40/16;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08;G06F16/9535 |
代理公司: | 厦门龙格思汇知识产权代理有限公司 35251 | 代理人: | 黄庆鹊 |
地址: | 350008 福建省福州市仓山区建新镇盘*** | 国省代码: | 福建;35 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 设备 端视 互动 推广 方法 | ||
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,所述服务器 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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