识别不同人群进行广告推送的方法、存储装置及移动终端制造方法及图纸

本发明专利技术涉及一种识别不同人群进行广告推送的方法、存储装置及移动终端，包括A、人脸特征库建立；B、室内地图构建；C、人脸识别；D、获取人物坐标信息；E、将坐标信息转换到室内地图相应位置；F、机器人运动控制；G、相应的广告播放，采用上述步骤，相比目前市面上固定或是有轨道的机器人来说，具有精确投放，可移动性，人机交互、娱乐、查询等功能。

【技术实现步骤摘要】
识别不同人群进行广告推送的方法、存储装置及移动终端
本专利技术涉及机器人领域，尤其涉及一种识别不同人群进行广告推送的方法、存储装置及移动终端。
技术介绍
室内移动餐厅机器人，是移动机器人里面的分支，针对室内复杂环境，进行建图、导航、路径规划、送餐、点餐、广告推送等，其主要目标是研究应用人工智能技术，在复杂室内环境下餐厅机器人系统地自主推理、规划和控制将食物准确的送达到客户位置，并能推送广告、点餐、娱乐等目的。自主式移动机器人是具有高度的自规划、自组织和自适应能力，适合于在复杂的环境中工作的一种智能机器人，具有模型不确定性、系统的高度非线性和控制的复杂性。无轨餐厅机器人相比目前市面上固定轨道的机器人来说，具有实时性强，可自由移动，自主避让人或障碍物、路径规划、多机器人配合、人机交互、娱乐、查询等功能。但是现在现在由于人群有不同的年龄段，例如对于老年人进行推送一些比较前沿的广告，如各种新型的电子产品，那么肯定不会起到相应的效果，所以，必须针对相应的人群进行相应广告的推广。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供识别不同人群进行广告推送的方法、存储装置及移动终端，以解决现有技术存在的上述缺陷中的至少一种，相比目前市面上固定或是有轨道的机器人来说，具有精确投放，可移动性，人机交互、娱乐、查询等功能。为达上述目的，本专利技术采用的技术方案如下：一种识别不同人群进行广告推送的方法，其特征在于，所述方法包括：A、人脸特征库建立；B、室内地图构建；C、人脸识别；D、获取人物坐标信息；E、将坐标信息转换到室内地图相应位置；F、机器人运动控制；G、相应的广告播放。优选为，所述步骤A通过使用3D摄像头采集人脸和骨骼的特征样本，经opencv的EigenFace方法处理得到人脸特征库。优选为，所述步骤B通过使用激光雷达遥控机器人扫描整个室内区域，结合ros系统的slam算法，建立一个完整的室内地图。优选为，所述步骤C识别时，通过设置探测范围，当有人出现在探测范围内时，启动3D摄像头获取人脸的图像信息和深度信息，并通过与特征库进行对比，确定此人所属于的类别。优选为，所述步骤D通过3D摄像头得到的人体深度信息，可以推断出当前要识别的人在机器人的方向以及距离位置的信息。优选为，所述步骤E通过将人的距离和方向信息转换成与地图相匹配的坐标系。优选为，所述步骤F具体为将机器人通过导航运动到离人前方1米处的距离。优选为，所述步骤G具体为通过之前识别到的人分类信息，播放相对应的广告。一种存储装置，其特征在于，所述存储装置存储有计算机程序，所述计算机程序能够被执行以实现如上述所述的识别不同人群进行广告推送的方法。一种移动终端，其特征在于，包括：处理器、与所述处理器通信连接的存储器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述所述的识别不同人群进行广告推送的方法；所述处理器用于调用所述存储器中的计算机程序，以执行上述所述的识别不同人群进行广告推送的方法。与现有技术相比，本专利技术至少具有以下有益效果：本专利技术包括A、人脸特征库建立；B、室内地图构建；C、人脸识别；D、获取人物坐标信息；E、将坐标信息转换到室内地图相应位置；F、机器人运动控制；G、相应的广告播放，采用上述步骤，相比目前市面上固定或是有轨道的机器人来说，具有精确投放，可移动性，人机交互、娱乐、查询等功能。说明书附图图1为本专利技术较佳实施例识别不同人群进行广告推送的方法的流程图。具体实施方式下面结合附图和实施例对本专利技术做进一步说明。如图1所示，本实施例的识别不同人群进行广告推送的方法、存储装置及移动终端，其特征在于，所述方法包括：A、人脸特征库建立；B、室内地图构建；C、人脸识别；D、获取人物坐标信息；E、将坐标信息转换到室内地图相应位置；F、机器人运动控制；G、相应的广告播放。具体的本方法中，首先具体介绍下人脸识别和特征库的建立：本方法硬件部分采用奥比中光的3D摄像头作为机器人的眼睛，进行人脸识别，当机器人检测到人出现在预设有效范围内时（比如5米），则对人脸和骨骼进行捕捉和采集；软体识别技术采用著名的开源软件的opencv人脸识别库，里面包括特征脸部识别方法EigenFace，EigenFace是一种大数据矩阵识别方法，实现起来比较简单，具体原理以及实施方法为：1）我们采集青年、小孩、老人、男女等不同人的图片样本，根据不同的类型进行编号，将训练集的每一个人脸图像都拉长一列，将他们组合在一起形成一个大矩阵A。假设每个人脸图像是MxM大小，那么拉成一列后每个人脸样本的维度就是d=MxM大小了。假设有N个人脸图像，那么样本矩阵A的维度就是dxN了。2）将所有的N个人脸在对应维度上加起来，然后求个平均，就得到了一个“平均脸”。3）将N个图像都减去那个平均脸图像，得到差值图像的数据矩阵Φ。4）计算协方差矩阵C=ΦΦT。再对其进行特征值分解。就可以得到想要的特征向量（特征脸）了。5）将训练集图像和测试集的图像都投影到这些特征向量上了，再对测试集的每个图像找到训练集中的最近邻或者k近邻，最后进行分类即可。这样我们就建立好了一个人脸特征库。再具体介绍下地图构建和运动导航的具体实现步骤，如下：硬件部分：主控采用ARM3399高性能的64位ARM芯片，CPU主频高达2.3GHz，4G内存，16GROM，运算能力强大；软件部分：地图构建部分采用机器人ROS系统里面的Gmapping算法，其输入为2D激光雷达、里程计、IMU等，经过粒子滤波，形成一张增量式地图，并实时记录机器人当前所在的坐标位置，当机器人扫描完整个室内区域时，也就建立一张完整的室内2D地图。依据机器人上3D摄像头识别到人的深度数据，在结合当前机器人的位置，根据TF转换关系可以推算出人在地图的位置坐标，人的坐标和机器人的坐标确定以后，根据ROS导航路径规划，驱动电机运动至人前方1米处的位置。路径规划算法，采用著名的A*算法，具体原理为：把初始点到达该节点的代价g(n)和从该节点到目标节点的代价h(n)结合起来对节点进行评价：f(n)=g(n)+h(n)其中：g(n)表示从起始节点到节点n的路径代价h(n)表示从节点n到目标节点的最低代价路径的估计带价值f(n)就是经过节点n到目标节点的最低代价解的估计代价采用A*方法用于移动机器人的路径规划时,机器人首先按照已知的环境地图规划出一条路径,然后沿着这条轨迹运动,当机器人传感器探测到环境信息和原有的环境信息不一致的时候,机器人重新规划从当前位置到目标点的路径.如此循环直至机器人到达目标点或者发现目标点不可达.但如果机器人在动态环境或者未知环境中运动的时候,机器人很可能非常频繁地遇到当前探测环境信息和先验环境信息不匹配的情形,这就需要进行路径再规划.重新规划算法仍然是个从当前位置到目标点的全局搜索的过程,运算量较大.在重新规划期间,机器人或者选择停下来等待新的生成路径,或者按照错误的路径继续运动.因此,快速的重新规划算法是非常重要的.A*方法采用栅格表示地图,栅格粒度越小,障碍物的表示也就越精确,但是同时算法搜索的范围会按指数增加.采用改进人工势场的局部路径规划方法对A*方法进行优化,可以有效增大A*方法的栅格粒度,达到降低A*方法运算量的目的。最后具体介绍下广告推送部分：将识别到的人物信本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种识别不同人群进行广告推送的方法，其特征在于，所述方法包括：A、人脸特征库建立；B、室内地图构建；C、人脸识别；D、获取人物坐标信息；E、将坐标信息转换到室内地图相应位置；F、机器人运动控制；G、相应的广告播放。

【技术特征摘要】
1.一种识别不同人群进行广告推送的方法，其特征在于，所述方法包括：A、人脸特征库建立；B、室内地图构建；C、人脸识别；D、获取人物坐标信息；E、将坐标信息转换到室内地图相应位置；F、机器人运动控制；G、相应的广告播放。2.根据权利要求1所述的识别不同人群进行广告推送的方法，其特征在于，所述步骤A通过使用3D摄像头采集人脸和骨骼的特征样本，经opencv的EigenFace方法处理得到人脸特征库。3.根据权利要求2所述的识别不同人群进行广告推送的方法，其特征在于，所述步骤B通过使用激光雷达遥控机器人扫描整个室内区域，结合ros系统的slam算法，建立一个完整的室内地图。4.根据权利要求3所述的识别不同人群进行广告推送的方法，其特征在于，所述步骤C识别时，通过设置探测范围，当有人出现在探测范围内时，启动3D摄像头获取人脸的图像信息和深度信息，并通过与特征库进行对比，确定此人所属于的类别。5.根据权利要求4所述的识别不同人群进行广告推送的方法，其特征在于，所述步骤D通过3D摄像头得到的人体深度信息...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐永飞，
申请(专利权)人：安徽胜佳和电子科技有限公司，
类型：发明
国别省市：安徽,34