商户画像的刻画方法、装置、电子设备、验证方法及系统制造方法及图纸

本说明书实施例涉及一种商户画像的刻画方法、装置、电子设备、商户画像验证方法、系统及计算机可读存储介质，该刻画方法包括：获取商户经营照；根据商户经营照的类别，将商户经营照输入对应类别的图像识别模型，以得到商户经营照的识别结果；在商户经营照为商户门头照的情况下，对应类别的图像识别模型用于分类识别商户门头照的物体；在商户经营照为商户的经营内景照的情况下，对应类别的图像识别模型用于分类识别经营内景照的物体；在商户经营照为商户的经营街景照的情况下，对应类别的图像识别模型用于分类识别经营街景照的标志性建筑；基于识别结果确定商户经营照对应商户的经营信息；根据商户的经营信息对商户画像进行刻画。画。画。

【技术实现步骤摘要】
商户画像的刻画方法、装置、电子设备、验证方法及系统
[0001]本公开为2020年02月03日提交中国专利局，申请号为202010078806.8，申请名称为“商户画像的刻画方法、装置、电子设备、验证方法及系统”的中国专利申请的分案申请。


[0002]本说明书实施例涉及图像处理
，更具体地，涉及商户画像的刻画方法、验证方法、商户画像的刻画装置、电子设备、验证系统及计算机可读存储介质。

技术介绍

[0003]很多B2B(Business
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to
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Business，企业对企业模式的电子商务)一方的商户为了更好地了解另一方商户的经营状况，例如对于垂直模式的B2B，上游公司为更好地了解下游商户的经营状况；例如对于综合模式的B2B，采购商想了解销售商的有关经营信息等，以方便资源投放和活动开展，通常需要做商户画像，采集商户的信息对商户画像进行刻画。
[0004]但是，为吸引更多的商户进行开户，通常会降低商户准入门槛，简化开户流程，因此很多商户在开户的时候，提交的商户信息可能不完整。由于商户信息的缺少，对商户的画像刻画增加了很大的难度。

技术实现思路

[0005]本说明书实施例提供一种可以对商户画像进行刻画的新的技术方案。
[0006]根据本说明书的第一方面，提供了商户画像的刻画方法的一个实施例，该方法包括：
[0007]获取商户经营照；其中，所述商户经营照的类别包括商户门头照、经营内景照及/或周围街景照；
[0008]根据商户经营照的类别，将商户经营照输入对应类别的图像识别模型，以得到商户经营照的识别结果；在所述商户经营照为商户门头照的情况下，对应类别的图像识别模型用于分类识别商户门头照的物体；在所述商户经营照为商户的经营内景照的情况下，对应类别的图像识别模型用于分类识别经营内景照的物体；在所述商户经营照为商户的经营街景照的情况下，对应类别的图像识别模型用于分类识别经营街景照的标志性建筑；
[0009]基于识别结果确定商户经营照对应商户的经营信息；
[0010]根据商户的经营信息对商户画像进行刻画。
[0011]可选的，在获取商户经营照之前，该方法还包括：
[0012]向目标对象发送提交商户经营照的指令；
[0013]其中，获取商户经营照包括：
[0014]获取目标对象基于指令提交的商户经营照。
[0015]可选的，商户经营照为商户门头照，对应类别的图像识别模型为第一识别模型，第一识别模型用于分类识别商户门头照的物体；
[0016]其中，将商户经营照输入对应类别的图像识别模型以得到商户经营照的识别结果
包括：
[0017]将商户门头照输入预设的第一识别模型；
[0018]通过预设的第一识别模型对商户门头照里的物体进行分类识别，得到对应的识别结果；
[0019]其中，基于识别结果确定商户经营照对应商户的经营信息包括：
[0020]根据识别结果确定商户门头照对应商户的经营场景，其中，将商户的经营场景作为商户的经营信息。
[0021]可选的，商户的经营场景的类别包括固定门店、售货车和摊位，第一识别模型分类识别的商户门头照的物体类别包括固定门店、售货车、摊位和其他类；
[0022]其中，根据识别结果确定商户门头照对应商户的经营场景包括：
[0023]根据分类识别得到的识别结果，确定商户的经营场景为固定门店、售货车或摊位，或者在识别结果为其他类的情况下，确定获取的商户经营照不是商户门头照。
[0024]可选的，基于识别结果确定商户经营照对应商户的经营信息还包括：
[0025]获取商户的交易LBS信息；
[0026]根据交易LBS信息确定商户的交易地理位置；
[0027]基于交易地理位置确定商户的经营场景；
[0028]根据基于交易地理位置确定的商户的经营场景对识别结果确定的商户的经营场景进行验证；
[0029]将通过验证的商户的经营场景作为商户的经营信息。
[0030]可选的，基于交易地理位置确定商户的经营场景包括：
[0031]确定预定时间周期内交易地理位置是否发生变化；
[0032]若交易地理位置未发生变化，确定商户的经营场景为位置固定经营模式；或者，
[0033]若交易地理位置发生变化，确定商户的经营场景为位置流动经营模式。
[0034]可选的，该方法还包括：
[0035]将商户门头照输入预设的文字提取模型，以得到商户门头照对应的文字数据；
[0036]其中，基于识别结果确定商户经营照对应商户的经营信息包括：
[0037]根据文字数据确定商户门头照对应商户的经营行业，其中，将商户的经营行业作为商户的经营信息。
[0038]可选的，根据文字数据确定商户门头照对应商户的经营行业包括：
[0039]将提取的文字数据输入到预设的第一行业分类模型；
[0040]通过预设的行业分类模型对文字数据进行映射识别，得到文字数据对应的行业分类；
[0041]将文字数据对应的行业分类确定为商户门头照对应商户的经营行业。
[0042]可选的，根据文字数据确定商户门头照对应商户的经营行业包括：
[0043]获取数据库的行业分类数据；
[0044]将提取的文字数据和数据库的行业分类数据进行映射比对；
[0045]根据映射比对结果确定文字数据对应的行业分类；
[0046]将文字数据对应的行业分类确定为商户门头照对应商户的经营行业。
[0047]可选的，该方法还包括生成第一识别模型的步骤，包括：
[0048]获取训练样本，其中，每一训练样本包括样本的图像和对应样本的类别，样本的类别表示对应样本为固定门店、售货车、摊位还是其他类；
[0049]根据训练样本，训练得到第一识别模型。
[0050]可选的，该方法还包括生成文字提取模型的步骤，包括：
[0051]获取训练样本，其中，每一训练样本包括样本的文字图像和对应样本的文字数据；
[0052]根据训练样本，训练得到文字提取模型。
[0053]可选的，该方法还包括生成第一行业分类模型的步骤，包括：
[0054]获取训练样本，其中，每一训练样本包括样本的文字数据和对应样本的行业分类类别；
[0055]根据训练样本，训练得到第一行业分类模型。
[0056]可选的，商户经营照为商户的经营内景照，对应类别的图像识别模型为第二识别模型，第二识别模型用于分类识别经营内景照的物体；
[0057]其中，将所述商户经营照输入对应类别的图像识别模型以得到所述商户经营照的识别结果包括：
[0058]获取商户的相关信息；
[0059]根据商户的相关信息预测所述商户对应的至少两个经营行业；
[0060]将经营内景照分别对应输入至少两个预设的第二识别模型，所述至少两本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种商户画像的刻画方法，包括：获取商户经营照；其中，所述商户经营照的类别包括商户门头照、经营内景照及/或周围街景照；根据所述商户经营照的类别，将所述商户经营照输入对应类别的图像识别模型，以得到所述商户经营照的识别结果；在所述商户经营照为商户门头照的情况下，对应类别的图像识别模型用于分类识别商户门头照的物体；在所述商户经营照为商户的经营内景照的情况下，对应类别的图像识别模型用于分类识别经营内景照的物体；在所述商户经营照为商户的经营街景照的情况下，对应类别的图像识别模型用于分类识别经营街景照的标志性建筑；基于所述识别结果确定所述商户经营照对应商户的经营信息；根据所述商户的经营信息对商户画像进行刻画。2.根据权利要求1所述的方法，在所述获取所述商户经营照之前，所述方法还包括：向目标对象发送提交所述商户经营照的指令；其中，所述获取所述商户经营照包括：获取所述目标对象基于所述指令提交的所述商户经营照。3.根据权利要求1或2所述的方法，所述商户经营照为商户门头照，对应类别的图像识别模型为第一识别模型，所述第一识别模型用于分类识别商户门头照的物体；其中，所述将所述商户经营照输入对应类别的图像识别模型以得到所述商户经营照的识别结果包括：将所述商户门头照输入预设的第一识别模型；通过所述预设的第一识别模型对所述商户门头照里的物体进行分类识别，得到对应的识别结果；其中，所述基于所述识别结果确定所述商户经营照对应商户的经营信息包括：根据所述识别结果确定所述商户门头照对应商户的经营场景，其中，将所述商户的经营场景作为所述商户的经营信息。4.根据权利要求3所述的方法，所述商户的经营场景的类别包括固定门店、售货车和摊位，所述第一识别模型分类识别的所述商户门头照的物体类别包括固定门店、售货车、摊位和其他类；其中，所述根据所述识别结果确定所述商户门头照对应商户的经营场景包括：根据分类识别得到的所述识别结果，确定所述商户的经营场景为固定门店、售货车或摊位，或者在所述识别结果为其他类的情况下，确定获取的所述商户经营照不是商户门头照。5.根据权利要求4所述的方法，所述基于所述识别结果确定所述商户经营照对应商户的经营信息还包括：获取所述商户的交易LBS信息；根据所述交易LBS信息确定所述商户的交易地理位置；基于所述交易地理位置确定所述商户的经营场景；根据基于所述交易地理位置确定的所述商户的经营场景对所述识别结果确定的所述商户的经营场景进行验证；
将通过验证的所述商户的经营场景作为所述商户的经营信息。6.根据权利要求5所述的方法，所述基于所述交易地理位置确定所述商户的经营场景包括：确定预定时间周期内所述交易地理位置是否发生变化；若所述交易地理位置未发生变化，确定所述商户的经营场景为位置固定经营模式；或者，若所述交易地理位置发生变化，确定所述商户的经营场景为位置流动经营模式。7.根据权利要求3所述的方法，所述方法还包括：将所述商户门头照输入预设的文字提取模型，以得到所述商户门头照对应的文字数据；其中，所述基于所述识别结果确定所述商户经营照对应商户的经营信息包括：根据所述文字数据确定所述商户门头照对应商户的经营行业，其中，将所述商户的经营行业作为所述商户的经营信息。8.根据权利要求7所述的方法，所述根据所述文字数据确定所述商户门头照对应商户的经营行业包括：将提取的所述文字数据输入到预设的第一行业分类模型；通过所述预设的行业分类模型对所述文字数据进行映射识别，得到所述文字数据对应的行业分类；将所述文字数据对应的行业分类确定为所述商户门头照对应商户的经营行业。9.根据权利要求7所述的方法，所述根据所述文字数据确定所述商户门头照对应商户的经营行业包括：获取数据库的行业分类数据；将提取的所述文字数据和所述数据库的行业分类数据进行映射比对；根据映射比对结果确定所述文字数据对应的行业分类；将所述文字数据对应的行业分类确定为所述商户门头照对应商户的经营行业。10.根据权利要求4所述的方法，还包括生成所述第一识别模型的步骤，包括：获取训练样本，其中，每一训练样本包括样本的图像和对应样本的类别，所述样本的类别表示对应样本为固定门店、售货车、摊位还是其他类；根据所述训练样本，训练得到所述第一识别模型。11.根据权利要求7所述的方法，还包括生成所述文字提取模型的步骤，包括：获取训练样本，其中，每一训练样本包括样本的文字图像和对应样本的文字数据；根据所述训练样本，训练得到所述文字提取模型。12.根据权利要求8所述的方法，还包括生成所述第一行业分类模型的步骤，包括：获取训练样本，其中，每一训练样本包括样本的文字数据和对应样本的行业分类类别；根据所述训练样本，训练得到所述第一行业分类模型。13.根据权利要求1所述的方法，所述商户经营照为商户的经营内景照，对应类别的图像识别模型为第二识别模型，所述第二识别模型用于分类识别经营内景照的物体；其中，所述将所述商户经营照输入对应类别的图像识别模型以得到所述商户经营照的识别结果包括：
获取所述商户的相关信息；根据所述商户的相关信息预测所述商户对应的至少两个经营行业；将所述经营内景照分别对应输入至少两个预设的第二识别模型，所述至少两个预设的第二识别模型分别与预测的所述至少两个经营行业对应，以分类识别所述经营内景照中属于对应的预测经营行业的物体；通过所述至少两个预设的第二识别模型对所述经营内景照里属于对应的预测经营行业的物体进行分类识别，获取所述至少两个预设的第二识别模型对应的至少两个识别相似度；其中，所述识别相似度为识别出的各个物体的相似度的平均值；确定所述至少两个识别相似度中识别相似度的最大值；确定所述最大值的识别相似度是否大于预定阈值；在所述最大值的识别相似度大于所述预定阈值的情况下，将所述最大值的识别相似度作为所述识别结果。14.根据权利要求1所述的方法，所述商户经营照为商户的经营内景照，对应类别的图像识别模型为第二识别模型，所述第二识别模型用于分类识别经营内景照的物体；其中，所述将所述商户经营照输入对应类别的图像识别模型以得到所述商户经营照的识别结果包括：获取所述商户的相关信息；根据所述商户的相关信息预测所述商户对应的至少两个经营行业；将所述经营内景照输入预设的至少两个第二识别模型中的一个，所述至少两个第二识别模型分别与预测的所述至少两个经营行业对应，以分类识别所述经营内景照中属于对应的预测经营行业的物体；通过所述至少两个第二识别模型中的一个对所述经营内景照里属于对应的预测经营行业的物体进行分类识别，获取所述至少两个第二识别模型中的一个的识别相似度；其中，所述识别相似度为识别出的各个物体的相似度的平均值；确定所述识别相似度是否大于预定阈值；在所述识别相似度大于...

【专利技术属性】
技术研发人员：鲁珊珊，
申请(专利权)人：支付宝杭州信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：