线下产品推荐方法、装置、设备及可读存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术涉及人工智能领域，揭露一种线下产品推荐方法，包括：对用户的行为动作进行视频录制，得到用户活动视频，分析所述用户活动视频，得到所述用户观看产品柜台中每种产品的次数及观看时长，以及分析所述用户在观看柜台中每种产品的面部表情类别；根据所述用户观看柜台中每种产品的次数及观看时长，以及所述用户在观看柜台中每种产品的面部表情类别，分析所述用户对柜台中每种产品的感兴趣概率；根据感兴趣概率，通知销售人员对所述用户进行产品推荐。本发明专利技术还涉及区块链技术，所述用户活动视频可以存储在区块链节点中。本发明专利技术还提出一种线下产品推荐装置、设备以及存储介质。本发明专利技术可以提高用户购物体验。可以提高用户购物体验。可以提高用户购物体验。

【技术实现步骤摘要】
线下产品推荐方法、装置、设备及可读存储介质


[0001]本专利技术涉及人工智能领域，尤其涉及一种线下产品推荐方法、装置、电子设备及可读存储介质。

技术介绍

[0002]随着社会的发展，线上购物逐渐成为人们购物的主流方式，但当人们需要对一件产品进行直接感受时，大多数还是会选择线下购物。但是目前一般都是关于线上购物的产品推荐方法，而线下购物并没有很好的产品推荐方法，一般都是柜台推销员猜测或者根据大众选择进行推荐，这样会容易导致推销人员将用户不需要的产品推销给用户，给用户带来反感，且会降低用户的购物体验。

技术实现思路

[0003]本专利技术提供一种线下产品推荐方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，其目的在于提高用户的购物体验。
[0004]为实现上述目的，本专利技术提供的一种线下产品推荐方法，包括：
[0005]侦测到用户进入侦测范围时，对所述用户的行为动作进行视频录制，得到用户活动视频；
[0006]分析所述用户活动视频，得到所述用户观看产品柜台中每种产品的次数及观看时长，以及分析所述用户在观看柜台中每本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种线下产品推荐方法，其特征在于，所述方法包括：侦测到用户进入侦测范围时，对所述用户的行为动作进行视频录制，得到用户活动视频；分析所述用户活动视频，得到所述用户观看产品柜台中每种产品的次数及观看时长，以及分析所述用户在观看柜台中每种产品的面部表情类别；根据所述用户观看柜台中每种产品的次数及观看时长，以及所述用户在观看柜台中每种产品的面部表情类别，利用预设的分析模型分析所述用户对柜台中每种产品的感兴趣概率；根据感兴趣概率，通知所述柜台对应的销售人员对所述用户进行产品推荐。2.如权利要求1所述的线下产品推荐方法，其特征在于，所述根据感兴趣概率，通知所述柜台对应的销售人员产品对所述用户进行产品推荐，包括：根据所述用户活动视频，通过人脸识别技术获取用户身份信息；根据所述用户身份信息获取用户的金融账号信息；根据所述金融购物账号信息，从所述感兴趣概率大于预设阈值的产品中选择预设数量的产品推荐给所述用户。3.如权利要求2所述的线下产品推荐方法，其特征在于，所述根据所述金融账号信息，从所述感兴趣概率大于预设阈值的产品中选择预设数量的产品推荐给所述用户，包括：从所述金融账户中获取所述用户的可购产品的价值区间；根据所述可购产品的价值区间，从所述感兴趣概率大于预设阈值的产品中选择预设数量的产品推荐给所述用户。4.如权利要求1所述的线下产品推荐方法，其特征在于，所述分析所述用户在观看柜台中每种产品的面部表情类别，包括：从所述用户活动视频中提取关键帧，得到包含所述用户的人脸图像的帧画面；从所述包含用户的人脸图像的帧画面中提取出人脸区域；利用预先训练完成的表情检测分类模型对所述人脸区域执行分析计算，得到所述用户在观看柜台中每种产品的面部表情类别。5.如权利要求4所述的线下产品推荐方法，其特征在于，所述利用预先训练完成的表情检测分类模型对所述人脸区域执行分析计算，得到所述用户在观看柜台中每种产品的面部表情类别，包括：利用预先训练完成的表情检测分类模型中的卷积层及池化层分别对所述人脸区域进行预设次数的卷积及池化处理；利用所述表情检测分类模型中的全连接层对卷积及池化处理处理后的所述人脸区域进行一维转换，得到一维帧画面矩阵；利用所述表情检测分类模型中预先训练的bp神经网络对所述一维帧画面矩阵进行分类，得到述用户在观看柜台中每种产品的面部表情类别。6.如权利要求5所述的线下产品推荐方法，其特征在于，所述利用预先训练完成的表情检测分类模型中的卷积层及池化层分别对所述人脸区域进行预设次数的卷积及池化处理，包括：利用所述卷积层中预...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈其成，崔永斌，骆水军，程硕，
申请(专利权)人：平安银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：