【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及大屏广告投送相关，具体为一种基于ai识别精准分类的大屏广告投送系统。
技术介绍
1、大屏广告投送是一种广告展示方法，通常在大型显示屏上展示广告内容，以吸引观众的注意力，这种广告形式常见于商场、体育场馆、交通枢纽、户外广场和其他公共场所，大屏广告通常以高分辨率和鲜艳的视觉效果为特点，目的是吸引观众，传达广告信息，促使他们与广告互动或者记住广告内容。
2、传统的大屏广告投送系统只能机械地播放预先规划好的广告信息，无法根据人们对于广告的关注度进行灵活调整，从而导致行人对于广告的接受度较低，难以真正将广告内容投送给需要的人群，使得广告投送效率低下。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种基于ai识别精准分类的大屏广告投送系统，以解决上述背景中所提出传统的大屏广告投送系统难以真正将广告内容投送给需要的人群、广告投送效率低下的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种基于ai识别精准分类的大屏广告投送系统，所述系统包括：广告投送模块、视线追踪分析模块、人脸识别模块、路线预测模块、大数据分析模块；
3、其中，所述广告投送模块包括多组广告屏，所述广告屏分散分布在一个区域内，如楼宇、商场或者地铁站内，大量不同的广告采取分区播放或者轮流播放的方式投放在广告屏上，以吸引路过行人的注意力；
4、所述视线追踪分析模块包括摄像头，每一块广告屏均配置有复数的摄像头，所述摄像头对经过广告屏的行人进行拍摄，并利用ai来追踪行人的
5、所述人脸识别模块用于对行人进行人脸识别，并对每一张脸与其ai视线追踪分析内容和大数据分析和分类模块分析结果进行匹配，以得知每一个从广告屏前走过的行人对不同广告的感兴趣程度。
6、所述路线预测模块对路过的行人移动路线进行预测，并结合区域内广告屏的空间分布，来预测目标行人下一步将要经过的广告屏，并结合大数据分析模块的分析结果，对所有将要路过该广告屏的行人进行分类，分类依据是其在前一个广告屏所展现出的对不同广告感兴趣程度的排序结果，然后根据每一个广告所吸引的行人数量来排列广告的播放优先级，优先级体现在广告屏上播放区域的大小和轮播时的播放时长，从而实现对某一类广告表现出兴趣的行人提供更多的同类型广告，以提升大屏广告投送的精准性。
7、所述大数据分析模块用于分析和分类数据，包括视线追踪分析、人脸识别结果和路线预测数据；在视线追踪分析模块记录下行人视线在各个广告播放区域的停留时间后，所述大数据分析模块对不同广告区域视线停留时间进行排序，同时人脸识别模块对路过行人进行人脸识别，提取行人的人脸特征并与视线追踪分析模块记录下的结果进行匹配，同时大数据分析模块对路线预测模块预测结果进行分析，并结合视线追踪分析模块的分析结果，排列出将要经过该广告屏的所有行人对不同广告的感兴趣程度，然后根据每一个广告所吸引的行人数量来排列广告的播放优先级。
8、进一步地，所述广告投送模块包括广告屏幕管理模块和广告内容管理模块；
9、其中所述广告屏幕管理模块用于管理广告屏幕的分布和状态，通过网络连接远程监控广告屏的状态，包括播放状态、亮度和音量；
10、所述广告内容管理模块用于管理广告内容、排版和轮播计划，通过中心服务器管理广告内容的上传，并根据大数据分析模块的分析结果对广告进行排版和定时轮播。
11、进一步地，所述视线追踪分析模块包括视线追踪模块、表情分析模块、行为分析模块以及综合分析模块；
12、其中，所述视线追踪模块用于跟踪行人的视线，确定他们正在观看屏幕的哪个部分；
13、所述表情分析模块用于分析行人的面部表情，以了解他们对广告的情感反应，如兴奋、厌恶或者满意；
14、所述行为分析模块用于分析行人的行为，如站立、走动和互动，以确定他们是否在观看广告时表现出积极的参与度；
15、所述综合分析模块将来自视线追踪模块、表情分析模块和行为分析模块的信息综合分析，以确定行人是否对广告内容进行了关注，以及关注的程度。
16、进一步地，所述视线追踪分析模块中的视线追踪模块、表情分析模块、行为分析模块以及综合分析模块均采用深度学习ai模型，该ai模型的训练包括以下步骤：
17、s1.数据采集：收集大量的视频数据，这些视频包括广告内容和观众的反应，视频数据包括不同的广告类型、观众群体和情境，以便模型能够在各种情况下进行训练，数据需要标注包括视线、表情和行为的标签，以便为监督学习提供训练样本；
18、s2.数据预处理：将视频数据切割成等长的时间段，以获得每个行人的观察序列，然后提取每个时间段内的视线追踪数据、面部表情数据和行为数据，并进行数据清洗和对齐，以确保各个模块的数据与观察时间点对应；
19、s3.模块训练：对于视线追踪模块，训练视线追踪算法，如瞳孔追踪或深度学习模型，以准确地确定行人的视线方向；对于表情分析模块，使用已标注的面部表情数据，训练深度学习模型，如卷积神经网络，来识别不同的面部表情；对于行为分析模块，使用已标注的行为数据，训练深度学习模型，如循环神经网络或卷积神经网络，来识别不同的行为；
20、s4.综合模型：将训练好的模块集成到一个综合模型中，该模型接受来自各个模块的数据作为输入，使用综合模型来预测行人是否对广告内容进行了关注，以及关注的程度，使用深度学习算法，如多层感知机或递归神经网络来训练综合模型；
21、s5.模型训练和优化：使用已标注的数据对综合模型进行训练，并使用交叉验证和验证数据来评估模型性能，并进行超参数调优以提高准确性，持续监控模型的性能，定期更新模型以适应不同的广告和观众情境；
22、s6.部署：部署模型到实际广告屏幕中，以实时分析观众的反应，并收集实际观众数据，以改善模型的性能和适应性。
23、进一步地，所述人脸识别模块包括人脸检测模块、活体检测模块和人脸识别模块；
24、其中所述人脸检测模块用于检测摄像头捕获到的行人的面部；
25、所述活体检测模块用于检测人脸是否是真实的、非照片或视频；
26、所述人脸识别模块用于对人脸特征进行识别和建档，从而便于与视线追踪分析模块的数据进行对应。
27、进一步地，所述路线预测模块包括行人轨迹跟踪模块、目的地预测模块和广告屏幕预测模块；
28、其中，所述行人轨迹跟踪模块用于跟踪行人的移动轨迹；
29、所述目的地预测模块基于行人的轨迹和行为，预测他们可能前往的方向；
30、所述广告屏幕预测模块用于预测行人将要经过的广告屏幕。
31、进一本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于AI识别精准分类的大屏广告投送系统，其特征在于：所述系统包括：广告投送模块、视线追踪分析模块、人脸识别模块、路线预测模块、大数据分析模块；
2.如权利要求1所述的一种基于AI识别精准分类的大屏广告投送系统，其特征在于：所述广告投送模块包括广告屏幕管理模块和广告内容管理模块；
3.如权利要求1所述的一种基于AI识别精准分类的大屏广告投送系统，其特征在于：所述视线追踪分析模块包括视线追踪模块、表情分析模块、行为分析模块以及综合分析模块；
4.如权利要求3所述的一种基于AI识别精准分类的大屏广告投送系统，其特征在于：所述视线追踪分析模块中的视线追踪模块、表情分析模块、行为分析模块以及综合分析模块均采用深度学习AI模型，该AI模型的训练包括以下步骤：
5.如权利要求1所述的一种基于AI识别精准分类的大屏广告投送系统，其特征在于：所述人脸识别模块包括人脸检测模块、活体检测模块和人脸识别模块；
6.如权利要求1所述的一种基于AI识别精准分类的大屏广告投送系统，其特征在于：所述路线预测模块包括行人轨迹跟踪模块、目的地预测模
7.如权利要求1所述的一种基于AI识别精准分类的大屏广告投送系统，其特征在于：所述大数据分析模块包括数据存储模块、数据分析和排序模块和实时数据处理模块；
8.如权利要求1所述的一种基于AI识别精准分类的大屏广告投送系统，其特征在于：所述大数据分析模块在对视线追踪分析模块的数据进行分析时，根据每一个行人对不同广告的关注程度进行排序，然后将每一个行人的人脸识别数据标签与对不同广告的关注程度数据进行匹配，从而得到每一个广告内容的行人关注度排行。
9.如权利要求1所述的一种基于AI识别精准分类的大屏广告投送系统，其特征在于：所述路线预测模块预先对每一个广告屏的位置进行标注，并实时追踪人流数据，并分析每一个广告屏的人流数据，以便根据人流量数据对广告位置进行灵活调整。
10.如权利要求1所述的一种基于AI识别精准分类的大屏广告投送系统，其特征在于：所述广告投送模块根据大数据分析模块反馈的每一个广告屏即将迎来的人流中对不同广告关注度比例来调整不同类型广告的推送优先级，优先级体现在广告屏上播放区域的大小和轮播时的播放时长。
...【技术特征摘要】
1.一种基于ai识别精准分类的大屏广告投送系统，其特征在于：所述系统包括：广告投送模块、视线追踪分析模块、人脸识别模块、路线预测模块、大数据分析模块；
2.如权利要求1所述的一种基于ai识别精准分类的大屏广告投送系统，其特征在于：所述广告投送模块包括广告屏幕管理模块和广告内容管理模块；
3.如权利要求1所述的一种基于ai识别精准分类的大屏广告投送系统，其特征在于：所述视线追踪分析模块包括视线追踪模块、表情分析模块、行为分析模块以及综合分析模块；
4.如权利要求3所述的一种基于ai识别精准分类的大屏广告投送系统，其特征在于：所述视线追踪分析模块中的视线追踪模块、表情分析模块、行为分析模块以及综合分析模块均采用深度学习ai模型，该ai模型的训练包括以下步骤：
5.如权利要求1所述的一种基于ai识别精准分类的大屏广告投送系统，其特征在于：所述人脸识别模块包括人脸检测模块、活体检测模块和人脸识别模块；
6.如权利要求1所述的一种基于ai识别精准分类的大屏广告投送系统，其特征在于：所述路线预测模块包括行人轨迹跟踪模块、目的地预测模...
【专利技术属性】
技术研发人员：孙华胜，蒋艳军，方家雄，
申请(专利权)人：安胜旗信息咨询深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：
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