一种电梯人群画像和广告受众分析的方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种电梯人群画像和广告受众分析的方法及系统，其中方法包括以下步骤：电梯广告点位推荐步骤，用于前期采集电梯乘梯人员数据进而分析电梯各个时段的人数和属性分布，得到符合广告对应人群要求的电梯点位和时段数据，进行广告点位及其内容设置和投放；电梯广告受众分析步骤，用于广告投放之后采集各个广告对应的电梯乘梯人员数据进而统计人数和属性分布，得到广告真实的受众人群数据，同时对点位推荐的前期过程提供后期反馈证据。本发明专利技术通过自动采集电梯中的乘梯人员及属性，进行针对性的广告投放，广告投放后再进行及时的受众人员及属性分析，从而对广告投放受众质量进行跟踪反馈。

A Method and System of Elevator Crowd Portrait and Advertising Audience Analysis

【技术实现步骤摘要】
一种电梯人群画像和广告受众分析的方法及系统
本专利技术属于数据分析
，具体涉及一种电梯人群画像和广告受众分析的方法及系统。
技术介绍
随着我国经济持续平稳的发展，尤其是住宅产业作为国民经济新增长点的提出，为电梯业的发展提供了良好的机遇；今后几年，我国将年建住宅3.5亿平方米，公建项目1.2亿平方米；随着城市向大型化、高层化的发展，我国每年对电梯的市场需求越来越大，对于电梯的管理也越来越趋于智能化、信息化。为了实现电梯广告效益的增加，当前电梯广告点位推荐的前期调研工作，往往通过人力方式进行小区调研。对广告后期推广效果也采用问卷形式来统计反馈情况。此种人工调研和问卷调查形式费时耗力。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题是提供一种电梯人群画像和广告受众分析的方法及系统，通过自动采集电梯中的乘梯人员及属性，进行针对性的广告投放，广告投放后再进行及时的受众人员及属性分析，从而对广告投放受众质量进行跟踪反馈。为解决上述技术问题，本专利技术采用如下的技术方案：本专利技术实施例的一方面提供了一种电梯人群画像和广告受众分析的方法，包括以下步骤：电梯广告点位推荐步骤，用于前期采集电梯乘梯人员数据进而分析电梯各个时段的人数和属性分布，得到符合广告对应人群要求的电梯点位和时段数据，进行广告点位及其内容设置和投放；电梯广告受众分析步骤，用于广告投放之后采集各个广告对应的电梯乘梯人员数据进而统计人数和属性分布，得到广告真实的受众人群数据，同时对点位推荐的前期过程提供后期反馈证据。优选地，所述电梯广告点位推荐步骤进一步包括：在电梯关门并有运动时，利用电梯轿厢顶部摄像头抓取一张图片；利用检测模型对所抓取图片进行检测，获得人体检测框与人头检测框；利用检测框获得人体截图和人头截图，送入属性分类算法进行多标签分类，最终得到人体与人头相关属性，其中属性分类算法选择卷积神经网络作为骨干网络，利用多个二分类交叉熵损失函数BCELoss的平均损失作为总体loss，进行网络训练来获得模型，训练完成的模型用于预测推断；获得人头数作为该电梯行程的人流数量，同时获得人头和人体属性的数据，并将当前数据上传云端平台；统计各个电梯各个时段的人数和属性分布，得到符合广告对应人群要求的电梯点位和时段数据信息。优选地，所述电梯广告受众分析步骤进一步包括：在电梯关门并有运动时，对每个广告播放期间，利用电梯轿厢顶部摄像头抓取一张图片；利用检测模型对所抓取图片进行检测，获得人体检测框与人头检测框；利用检测框获得人体截图和人头截图，送入属性分类算法进行多标签分类，最终得到人体与人头相关属性，其中属性分类算法选择卷积神经网络作为骨干网络，利用多个二分类交叉熵损失函数BCELoss的平均损失作为总体loss，进行网络训练来获得模型，训练完成的模型用于预测推断；获得人头数作为该电梯行程的人流数量，同时获得人头和人体属性的数据，并将当前数据上传云端平台；统计各个广告的人数和属性分布，得到广告真实的受众人群数据，同时对点位推荐前期过程提供后期反馈证据。本专利技术实施例的又一方面提供了一种电梯人群画像和广告受众分析的系统，包括：电梯广告点位推荐模块，用于前期采集电梯乘梯人员数据进而分析电梯各个时段的人数和属性分布，得到符合广告对应人群要求的电梯点位和时段数据，进行广告点位及其内容设置和投放；电梯广告受众分析模块，用于广告投放之后采集电梯乘梯人员数据进而统计各个广告的人数和属性分布，得到广告真实的受众人群数据，同时对点位推荐的前期过程提供后期反馈证据。优选地，所述电梯广告点位推荐模块进一步包括：第一图像采集单元，在电梯关门并有运动时，利用电梯轿厢顶部摄像头抓取一张图片；第一检测框获取单元，利用检测模型对所抓取图片进行检测，获得人体检测框与人头检测框；第一属性预测单元，利用检测框获得人体截图和人头截图，送入属性分类算法进行多标签分类，最终得到人体与人头相关属性，其中属性分类算法选择卷积神经网络作为骨干网络，利用多个二分类交叉熵损失函数BCELoss的平均损失作为总体loss，进行网络训练来获得模型，训练完成的模型用于预测推断；第一人头和人体属性的数据获取单元，用于获得人头数作为该电梯行程的人流数量，同时获得人头和人体属性的数据，并将当前数据上传云端平台；第一统计分析单元，用于统计各个电梯各个时段的人数和属性分布，得到符合广告对应人群要求的电梯点位和时段数据信息。优选地，所述电梯广告受众分析模块进一步包括：第二图像采集单元，用于在电梯关门并有运动时，对每个广告播放期间，利用电梯轿厢顶部摄像头抓取一张图片；第二检测框获取单元，利用检测模型对所抓取图片进行检测，获得人体检测框与人头检测框；第二属性预测单元，利用检测框获得人体截图和人头截图，送入属性分类算法进行多标签分类，最终得到人体与人头相关属性，其中属性分类算法选择卷积神经网络作为骨干网络，利用多个二分类交叉熵损失函数BCELoss的平均损失作为总体loss，进行网络训练来获得模型，训练完成的模型用于预测推断；第二人头和人体属性的数据获取单元，用于获得人头数作为该电梯行程的人流数量，同时获得人头和人体属性的数据，并将当前数据上传云端平台；第二统计分析单元，用于统计各个广告的人数和属性分布，得到广告真实的受众人群数据，同时对点位推荐前期过程提供后期反馈证据。采用本专利技术具有如下的有益效果：(1)通过历史数据，给广告商推荐符合其广告定位的人群受众分布，即电梯的点位与时段，使得电梯广告投放不需要再人工现场进行调研和数据收集，大大提高了乘梯人员数据获取的准确性和效率；(2)在利用得到的点位与时段数据进行广告投放后，进一步在电梯广告的后期受众分析中，通过根据电梯的行程和智能屏某个广告播放时段利用厢顶摄像头抓取一张图片，来分析在该广告播放期间并且有人的情况下的人员数量和属性分布，能够以广告有效播放为单位统计受众情况，提高广告投放的效率。附图说明图1为本专利技术实施例的电梯人群画像和广告受众分析的方法的流程图；图2为本专利技术实施例的电梯人群画像和广告受众分析的系统的原理框图；图3为本专利技术实施例的电梯人群画像和广告受众分析的系统中电梯广告点位推荐模块的原理框图；图4为本专利技术实施例的电梯人群画像和广告受众分析的系统中电梯广告受众分析模块。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，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，都属于本专利技术保护的范围。参照图1，所示为本专利技术实施例的电梯人群画像和广告受众分析的方法的步骤流程图，其包括以下步骤：S10，电梯广告点位推荐步骤，用于前期采集电梯乘梯人员数据进而分析电梯各个时段的人数和属性分布，得到符合广告对应人群要求的电梯点位和时段数据，进行广告点位及其内容设置和投放。其中，人员属性指通过人头和人体检测并对检测结果进行识别，已达到统计人员数量并判断人员所具有的属性，例如性别，年龄，衣着样式，附属物，颜色等属性。通过对电梯点位进行长时间数据积累并分析，可以统计出该点位中人群属性随时间的变化。因而，能够为电梯广告的点位选取提供前期数据支撑。进一步的，具体应用实施例中，S10包括本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种电梯人群画像和广告受众分析的方法，其特征在于，包括以下步骤：电梯广告点位推荐步骤，用于前期采集电梯乘梯人员数据进而分析电梯各个时段的人数和属性分布，得到符合广告对应人群要求的电梯点位和时段数据，进行广告点位及其内容设置和投放；电梯广告受众分析步骤，用于广告投放之后采集各个广告对应的电梯乘梯人员数据进而统计人数和属性分布，得到广告真实的受众人群数据，同时对点位推荐的前期过程提供后期反馈证据。

【技术特征摘要】
1.一种电梯人群画像和广告受众分析的方法，其特征在于，包括以下步骤：电梯广告点位推荐步骤，用于前期采集电梯乘梯人员数据进而分析电梯各个时段的人数和属性分布，得到符合广告对应人群要求的电梯点位和时段数据，进行广告点位及其内容设置和投放；电梯广告受众分析步骤，用于广告投放之后采集各个广告对应的电梯乘梯人员数据进而统计人数和属性分布，得到广告真实的受众人群数据，同时对点位推荐的前期过程提供后期反馈证据。2.如权利要求1所述的电梯人群画像和广告受众分析的方法，其特征在于，所述电梯广告点位推荐步骤进一步包括：在电梯关门并有运动时，利用电梯轿厢顶部摄像头抓取一张图片；利用检测模型对所抓取图片进行检测，获得人体检测框与人头检测框；利用检测框获得人体截图和人头截图，送入属性分类算法进行多标签分类，最终得到人体与人头相关属性，其中属性分类算法选择卷积神经网络作为骨干网络，利用多个二分类交叉熵损失函数BCELoss的平均损失作为总体loss，进行网络训练来获得模型，训练完成的模型用于预测推断；获得人头数作为该电梯行程的人流数量，同时获得人头和人体属性的数据，并将当前数据上传云端平台；统计各个电梯各个时段的人数和属性分布，得到符合广告对应人群要求的电梯点位和时段数据信息。3.如权利要求1或2所述的电梯人群画像和广告受众分析的方法，其特征在于，所述电梯广告受众分析步骤进一步包括：在电梯关门并有运动时，对每个广告播放期间，利用电梯轿厢顶部摄像头抓取一张图片；利用检测模型对所抓取图片进行检测，获得人体检测框与人头检测框；利用检测框获得人体截图和人头截图，送入属性分类算法进行多标签分类，最终得到人体与人头相关属性，其中属性分类算法选择卷积神经网络作为骨干网络，利用多个二分类交叉熵损失函数BCELoss的平均损失作为总体loss，进行网络训练来获得模型，训练完成的模型用于预测推断；获得人头数作为该电梯行程的人流数量，同时获得人头和人体属性的数据，并将当前数据上传云端平台；统计各个广告的人数和属性分布，得到广告真实的受众人群数据，同时对点位推荐前期过程提供后期反馈证据。4.一种电梯人群画像和广告受众分析的系统，其特征在于，包括：电梯广告点位推荐模块，用于前期采集电梯乘梯人员数据进...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈清梁，王伟，陈国特，王超，蔡巍伟，
申请(专利权)人：浙江新再灵科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江,33