一种基于主播带货行为的主播专业性分析方法技术

本发明专利技术公开了一种基于主播带货行为的主播专业性分析方法，包括根据直播平台的行业规定将主播的直播动作行为和直播语言名词，给全部的主播动作及名词进行编号，整理出针对直播产品的合格主播时序动作流和名词流，检测主播的直播动作是否存在合格的展示动作，并分析主播语言名词的可信度，提取主播展示产品前后的关键帧图片，以及对展示产品展示时的名词介绍进行评估，基于主播语言名词的可信度和产品展示效果对产品的感知质量进行划分等级，通过yolo+DeepSort+SlowFast混合网络技术科研实现实时监测和评估主播直播间内的直播带货介绍语言名词与展示动作行为，并利用Laplace算子分析展示产品的细节图片在结合主播介绍评估展示效果。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及直播电商领域，更具体地说，涉及一种基于主播带货行为的主播专业性分析方法。

技术介绍

1、动作行为识别分析是指通过对人、动物或其他物体的运动轨迹和姿势进行分析，来识别和理解它们正在执行的动作或行为；现有的行为识别技术，比如slow fast，基于深度学习的方法可以用于肢体动作的识别，针对单个物体或人物的运动轨迹和姿势进行分析，从而识别该物体或人物正在执行的动作。例如，走路、跑步、跳跃、打拳等；姿势识别：针对单个物体或人物的姿势进行分析，从而识别该物体或人物的状态和动作意图；例如，坐着、站着、举手、伸展等；活动识别：针对特定场景中的物体和人物进行分析，从而识别整个场景所表现出来的活动和行为。

2、语言分析技术可以应用于文本分类、情感分析、机器翻译、自然语言生成等多个领域；同时，随着深度学习技术的发展，语言分析的精度和效率也得到了显著提高；尽管语言分析技术已经取得了一定的进展，但仍然存在一些不足之处；首先，语言分析面对的文本类型和领域非常广泛，不同的文本类型和领域可能需要不同的处理方法和技术，比如直播电商领域，会有一些直播电商领域特有的本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于主播带货行为的主播专业性分析方法，其特征在于：包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于主播带货行为的主播专业性分析方法，其特征在于：所述步骤S1中直播动作行为包括主播活跃气氛动作、互动回应动作和商品展示动作，所述主播活跃气氛动作包括跳跃、扭动、摆动手臂及蹲起，所述互动回应动作包括挥手、点头、发言、微笑、瞪眼、皱眉、哭泣以及面部表情动作，商品展示动作包括触摸产品、闻产品气味、展示产品颜色、展示产品尺寸、打开包装盖子、取出产品、试用产品，将动作进行0、1、2、...、N编号，主播的动作流为这些动作编号的时序序列向量x＝[x1,x2,x3...xi]，其中x为一...

【技术特征摘要】

1.一种基于主播带货行为的主播专业性分析方法，其特征在于：包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于主播带货行为的主播专业性分析方法，其特征在于：所述步骤s1中直播动作行为包括主播活跃气氛动作、互动回应动作和商品展示动作，所述主播活跃气氛动作包括跳跃、扭动、摆动手臂及蹲起，所述互动回应动作包括挥手、点头、发言、微笑、瞪眼、皱眉、哭泣以及面部表情动作，商品展示动作包括触摸产品、闻产品气味、展示产品颜色、展示产品尺寸、打开包装盖子、取出产品、试用产品，将动作进行0、1、2、...、n编号，主播的动作流为这些动作编号的时序序列向量x＝[x1,x2,x3...xi]，其中x为一维列向量。

3.根据权利要求1所述的一种基于主播带货行为的主播专业性分析方法，其特征在于：所述步骤s2中合格主播时序动作流采用人工挑选，且动作编号的时序序列为u＝[u1,u2,u3...,ui]t，所述直播动作行为的识别采用yolov5+slowfast模型进行肢体检测，将识别结果按照时间序列转化为动作流序列v，并采用kmp算法分析u在v中的分布。

4.根据权利要求1所述的一种基于主播带货行为的主播专业性分析方法，其特征在于：所述步骤s3中关键...

【专利技术属性】
技术研发人员：王平，徐新胜，
申请(专利权)人：中国计量大学，
类型：发明
国别省市：