[发明专利]基于人工智能和视觉感知的市场营销推荐方法及系统

权利要求书

1.一种基于人工智能和视觉感知的市场营销推荐方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

获取商场RGB图像，根据所述RGB图像，得到对应的人体关键点信息图；根据人体关键点信息图，得到对应的人群密度，并根据人群密度得到对应的距离阈值；

根据所述RGB图像，得到对应的实例分割图，并根据人体关键点信息图与对应的实例分割图，得到匹配结果图；根据所述距离阈值与所述匹配结果图，对RGB图像内的顾客进行分组；

根据各组内每个顾客的关键点类别数与关键点总数，计算出每个顾客的遮挡程度；

根据所述实例分割图，得到各组内每个顾客的RGB图像；根据各组内每个顾客的RGB图像和对应的遮挡程度得到各组内每个顾客的主题特征，并根据各组内每个顾客的主题特征，得到各组对应的小组主题特征；

根据各组对应的小组主题特征为各组匹配与小组主题特征一致的商铺。

2.根据权利要求1所述的基于人工智能和视觉感知的市场营销推荐方法，其特征在于，所述根据人体关键点信息图，得到对应的人群密度的方法包括：

根据所述人体关键点信息图，得到头部关键点的数量；

根据头部关键点的数量与RGB图像对应的真实区域面积，计算对应的人群密度，所述人群密度的计算公式为：

其中，为头部关键点数量，为RGB图像对应的真实区域面积，为对应的人群密度。

3.根据权利要求1所述的基于人工智能和视觉感知的市场营销推荐方法，其特征在于，所述计算出每个顾客的遮挡程度的方法包括：

根据所述匹配结果图，得到各组内每个顾客特定关键点的关键点数量与关键点种类，所述特定关键点包括：左右肩、左右肘、左右手、左右髋、左右膝、左右脚；

根据各组内每个顾客的关键点类别数与关键点总数，计算出每个顾客的遮挡程度，计算公式为：

其中，为顾客的遮挡程度，为顾客的关键点类别数，为顾客的关键点总数。

4.根据权利要求1所述的基于人工智能和视觉感知的市场营销推荐方法，其特征在于，所述得到各组对应的小组主题特征的方法包括：

将所述各组内每个顾客的RGB图像输入到训练好的穿搭风格检测网络中，得到各组内每个顾客对应的各种风格的分类得分；

将各组内每个顾客对应的各种风格的分类得分与遮挡程度相乘，得到各组内每个顾客的主题特征；

计算各组内所有顾客对应的主题特征的平均值，得到各小组主题特征。

5.根据权利要求4所述的基于人工智能和视觉感知的市场营销推荐方法，其特征在于，所述穿搭风格检测网络是根据特征提取损失函数监督训练得来的,所述特征提取损失函数的表达式如下：

其中，为特征提取损失值，为顾客对应的Mask区域面积，为穿搭风格检测网络没有学习到特征的区域面积，为穿搭风格检测网络已经学习到特征的区域面积。

6.根据权利要求1所述的基于人工智能和视觉感知的市场营销推荐方法，其特征在于，为RGB图像内的顾客进行分组的方法包括：

根据所述匹配结果图，得到每个顾客的双脚关键点；

根据所述每个顾客的双脚关键点，得到每个顾客的位置信息；

根据所述每个顾客的位置信息与所述距离阈值，利用DBSCAN密度聚类算法对RGB图像内的顾客进行分组。

7.根据权利要求1所述的基于人工智能和视觉感知的市场营销推荐方法，其特征在于，所述根据各组对应的小组主题特征为各组匹配与小组主题特征一致的商铺的方法包括：

获取商铺主题特征；

根据所述小组主题特征与商铺主题特征，得到特征距离；

将对应特征距离最小的商铺作为与小组主题特征一致的商铺。

8.一种基于人工智能和视觉感知的市场营销推荐系统，包括存储器和处理器，其特征在于，所述处理器执行所述存储器存储的计算机程序，以实现如权利要求1-7任一项所述的基于人工智能和视觉感知的市场营销推荐方法。