业务推荐数据生成、装置、计算机设备和存储介质制造方法及图纸

本申请涉及大数据技术领域，提供了一种业务推荐数据生成方法、装置、计算机设备和存储介质。方法包括：对接收的视频数据进行画面分帧，并分别提取分帧画面中各用户的人脸特征数据，根据各用户的人脸特征数据，分别进行情绪识别，获得各用户对应的情绪参数，情绪参数包括参数类别和参数值，根据预设的参数类别优先级以及参数值，对各用户对应的情绪参数进行排序，根据各用户对应的情绪参数的排序结果，生成各用户的业务推荐数据。可以从各用户中筛选出适宜推荐业务的用户，以使工作人员根据业务推荐数据在众多的用户中选择合适的用户进行针对性地服务，减小了众多用户的场景下业务推荐数据的分析难度，有助于提高服务效率。

Business Recommendation Data Generation, Devices, Computer Equipment and Storage Media

【技术实现步骤摘要】
业务推荐数据生成、装置、计算机设备和存储介质
本申请涉及大数据
，特别是涉及一种业务推荐数据生成方法、装置、计算机设备和存储介质。
技术介绍
随着移动互联网以及大数据等技术的飞速发展，主动性用户服务已经成为了提高业务人员工作效率的必要前提。特别是对于营业厅、银行等人员流动性强的服务场所，大部分用户更容易接受推荐的相关业务，对于工作人员来说，明确用户的服务需求，有针对性地为有需要的用户提供合适的服务，对于服务质量和服务效率都有着重大意义。然而，传统的技术中，对于众多的用户，需要依赖工作人员的工作经验或者工作人员与用户的主动沟通交流，来分析确定众多用户中合适的服务对象，以提高业务办理成功率，但是，对于营业厅、银行等存在的众多用户的服务场所，针对众多用户的场景，无法及时准确获得合适的业务推荐数据，如从众多客户中选择适合推荐业务的目标用户等，导致服务效率不高。
技术实现思路
基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高服务效率的业务推荐数据生成、装置、计算机设备和存储介质。一种业务推荐数据生成方法，方法包括：对接收的视频数据进行画面分帧，并分别提取分帧画面中各用户的人脸特征数据；根据各所述用户的人脸特征数据，分别进行情绪识别，获得各所述用户对应的情绪参数，所述情绪参数包括参数类别和参数值；根据预设的参数类别优先级以及所述参数值，对各所述用户对应的情绪参数进行排序；根据各所述用户对应的情绪参数的排序结果，生成各所述用户的业务推荐数据。在其中一个实施例中，所述业务推荐数据包括目标用户以及所述目标用户的适用业务；所述根据各所述用户对应的情绪参数的排序结果，生成各所述用户的业务推荐数据包括：根据各所述用户对应的情绪参数的排序结果，从所述各用户中筛选出目标用户；根据所述目标用户的人脸特征数据，获取所述目标用户的身份信息；根据所述目标用户的身份信息，获取所述目标用户的用户画像；根据所述用户画像，确定所述目标用户的适用业务。在其中一个实施例中，所述根据各所述用户对应的情绪参数的排序结果，生成各所述用户的业务推荐数据之后，还包括：将所述业务推荐数据添加至所述分帧画面中与所述目标用户关联的预设位置；根据添加有所述业务推荐数据的分帧画面，更新所述视频数据。在其中一个实施例中，所述对接收的视频数据进行画面分帧，并分别提取分帧画面中各用户的人脸特征数据包括：对接收的视频数据进行画面分帧，并识别所述画面分帧后各画面帧中的用户，构建所述用户对应的数据集合；根据所述各画面帧的分帧顺序，依次提取所述各画面帧中所述用户的人脸特征数据，并更新所述人脸特征数据至所述用户对应的所述数据集合；所述根据各所述人脸特征数据，分别进行情绪识别，获得各所述用户对应的情绪参数包括：当所述数据集合中的所述人脸特征数据满足预设情绪识别要求时，根据所述数据集合中的人脸特征数据进行情绪识别，获得各所述用户对应的情绪参数。在其中一个实施例中，所述根据各所述用户的人脸特征数据，分别进行情绪识别，获得各所述用户对应的情绪参数包括：根据所述数据集合中的人脸特征数据，分别进行各预设情绪类别的特征匹配；根据各所述预设情绪类别的特征匹配结果，确定所述人脸特征数据在各所述预设情绪类别中对应的情绪参数，所述情绪参数包括用于表征情绪类别的参数类型和用于表征特征匹配度的参数值；将各所述情绪参数中参数值最大的情绪参数作为所述用户对应的情绪参数。在其中一个实施例中，所述根据所述数据集合中的人脸特征数据，分别进行各预设情绪类别的特征匹配包括：根据所述预设情绪类别的优先级，确定所述情绪识别处理的特征匹配顺序；根据各所述特征匹配顺序和所述各用户的人脸特征数据，进行各所述预设情绪类别的特征匹配。在其中一个实施例中，所述根据各所述特征匹配顺序和所述各用户的人脸特征数据，进行各所述预设情绪类别的特征匹配包括：获取当前预设情绪类别的所述数据集合数量；当所述数据集合数量大于预设情绪识别线程的数量时，根据所述数据集合中的人脸特征数据满足所述预设情绪识别要求的时间顺序，循环分配所述预设情绪识别线程对待处理的人脸特征数据进行特征匹配处理，所述待处理的人脸特征数据为未进行当前预设情绪类别的特征匹配处理的特征参数；当所述当前预设情绪类别各所述用户的人脸特征数据的特征匹配完成时，根据所述预设情绪类别的优先级，进行下一预设情绪类别的特征匹配。一种业务推荐数据生成装置，所述装置包括：人脸特征数据提取模块，用于对接收的视频数据进行画面分帧，并分别提取分帧画面中各用户的人脸特征数据；情绪识别模块，用于根据各所述用户的人脸特征数据，分别进行情绪识别，获得各所述用户对应的情绪参数，所述情绪参数包括参数类别和参数值；情绪参数排序模块，用于根据预设的参数类别优先级以及所述参数值，对各所述用户对应的情绪参数进行排序；业务推荐数据生成模块，用于根据各所述用户对应的情绪参数的排序结果，生成各所述用户的业务推荐数据。一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：对接收的视频数据进行画面分帧，并分别提取分帧画面中各用户的人脸特征数据；根据各所述用户的人脸特征数据，分别进行情绪识别，获得各所述用户对应的情绪参数，所述情绪参数包括参数类别和参数值；根据预设的参数类别优先级以及所述参数值，对各所述用户对应的情绪参数进行排序；根据各所述用户对应的情绪参数的排序结果，生成各所述用户的业务推荐数据。一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：对接收的视频数据进行画面分帧，并分别提取分帧画面中各用户的人脸特征数据；根据各所述用户的人脸特征数据，分别进行情绪识别，获得各所述用户对应的情绪参数，所述情绪参数包括参数类别和参数值；根据预设的参数类别优先级以及所述参数值，对各所述用户对应的情绪参数进行排序；根据各所述用户对应的情绪参数的排序结果，生成各所述用户的业务推荐数据。上述业务推荐数据生成方法、装置、计算机设备和存储介质，通过对接收的视频数据进行画面分帧，以各分帧画面为依据，提取视频中出现的各个用户的人脸特征数据，通过对各用户的人脸特征数据进行情绪分析得到情绪参数，用以辅助判断各个用户的情绪状态，按照预设的人脸特征数据的参数类型的优先级和参数值，对各个用户对应的情绪参数进行排序，通过排序结果生成各所述用户的业务推荐数据，可以筛选出在该情绪状态下适宜推荐业务的用户，以使工作人员根据业务推荐数据在众多的用户中选择合适的用户进行针对性地服务，减小了众多用户的场景下业务推荐数据的分析难度，有助于提高服务效率。附图说明图1为一个实施例中业务推荐数据生成方法的应用场景图；图2为一个实施例中业务推荐数据生成方法的流程示意图；图3为另一个实施例中业务推荐数据生成方法的流程示意图：图4为另一个实施例中业务推荐数据生成方法的流程示意图；图5为另一个实施例中业务推荐数据生成方法的流程示意图；图6为一个实施例中业务推荐数据生成装置的结构框图；图7为一个实施例中计算机设备的内部结构图。具体实施方式为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。本本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种业务推荐数据生成方法，所述方法包括：对接收的视频数据进行画面分帧，并分别提取分帧画面中各用户的人脸特征数据；根据各所述用户的人脸特征数据，分别进行情绪识别，获得各所述用户对应的情绪参数，所述情绪参数包括参数类别和参数值；根据预设的参数类别优先级以及所述参数值，对各所述用户对应的情绪参数进行排序；根据各所述用户对应的情绪参数的排序结果，生成各所述用户的业务推荐数据。

【技术特征摘要】
1.一种业务推荐数据生成方法，所述方法包括：对接收的视频数据进行画面分帧，并分别提取分帧画面中各用户的人脸特征数据；根据各所述用户的人脸特征数据，分别进行情绪识别，获得各所述用户对应的情绪参数，所述情绪参数包括参数类别和参数值；根据预设的参数类别优先级以及所述参数值，对各所述用户对应的情绪参数进行排序；根据各所述用户对应的情绪参数的排序结果，生成各所述用户的业务推荐数据。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述业务推荐数据包括目标用户以及所述目标用户的适用业务；所述根据各所述用户对应的情绪参数的排序结果，生成各所述用户的业务推荐数据包括：根据各所述用户对应的情绪参数的排序结果，从所述各用户中筛选出目标用户；根据所述目标用户的人脸特征数据，获取所述目标用户的身份信息；根据所述目标用户的身份信息，获取所述目标用户的用户画像；根据所述用户画像，确定所述目标用户的适用业务。3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述根据各所述用户对应的情绪参数的排序结果，生成各所述用户的业务推荐数据之后，还包括：将所述业务推荐数据添加至所述分帧画面中与所述目标用户关联的预设位置；根据添加有所述业务推荐数据的分帧画面，更新所述视频数据。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对接收的视频数据进行画面分帧，并分别提取分帧画面中各用户的人脸特征数据包括：对接收的视频数据进行画面分帧，并识别所述画面分帧后各画面帧中的用户，构建所述用户对应的数据集合；根据所述各画面帧的分帧顺序，依次提取所述各画面帧中所述用户的人脸特征数据，并更新所述人脸特征数据至所述用户对应的所述数据集合；所述根据各所述人脸特征数据，分别进行情绪识别，获得各所述用户对应的情绪参数包括：当所述数据集合中的所述人脸特征数据满足预设情绪识别要求时，根据所述数据集合中的人脸特征数据进行情绪识别，获得各所述用户对应的情绪参数。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据各所述用户的人脸特征数据，分别进行情绪识别，获得各所述用户对应的情绪参数包括：根据所述数据集合中的人脸特征数据，分别进行各预设情绪类别的特征匹配；根据各所述预设情...

【专利技术属性】
技术研发人员：张杰，
申请(专利权)人：深圳壹账通智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44