一种车载广告个性化推送方法及装置与流程

本发明涉及广告投放技术领域，尤其涉及一种车载广告个性化推送方法及装置。

背景技术：

车载广告是一项以丰富车内娱乐文化生活为业务主体，辅以广告宣传的服务项目。车载广告可以提供一个覆盖广和接触消费者频率高的全新空间，集图像、声音于一体，充分利用客车的流动性和人口容量大的特点，填补乘客途中的信息空白。目前车载广告的推送往往是重复性的，并不针对特定的人群以及特定的场景，推送效果具有随机性，因此人们需要一种能够针对特定人群与地点的广告推送方法。

中国专利公开了一种基于人脸识别的个性化广告推送系统及方法【申请号：CN201810478513.1，公开号：CN108460638A】包括摄像模块、处理器和显示屏，所述摄像模块与处理器的输入端相连，所述显示屏与处理器的输出端相连，所述处理器包括图像分析模块、信息采集模块、数据分析模块、数据存储模块、通信模块、广告匹配模块、广告管理模块和广告播放模块。

虽然能够利用人脸识别技术获取人体面部体征，并针对获取的面部特征推送相应的广告，但为了适应不同的场景设计了不同的运算步骤，导致整体的运算过程繁杂，对计算需求量大，适用场景的种类较少，由此可见设计一种运算更加简便，适用更加场景的种类更加广泛的广告推送方法是十分有必要的。

技术实现要素：

针对现有技术的技术问题，本发明提供了

为解决上述技术问题，本发明提供了以下的技术方案：

一种车载广告个性化推送方法，包括建立推送线性模型，依据推送线性模型分析场景特征，依据计算结果推送相应的车载广告。

获取当前的地理信息、时间信息。对乘客进行拍照，利用人工智能技术对获取的照片进行识别，从而获取乘客的年龄性别和表情等特征以及服饰与携带物等其他特征。建立推送线性模型，综合分析上述信息，从而得到计算结果，进而推送与计算结果相对应的车载广告以达到具有针对性的推送广告的目的。相较于现有技术，本发明通过建立推送线性模型对当前场景进行分析，无需为不同的场景设计不同的执行指令，一方面极大的减少了运算流程，降低了计算需求量，另一方面有效的增加了适用的场景种类。

进一步的，包括以下步骤：

第1步：获取场景数据；

第2步：依据所述场景数据提取场景特征；

第3步：将所述场景特征输入推送线性模型以获取计算结果；

第4步：依据计算结果推送相应的车载广告。

进一步的，所述场景特征包括图像特征、地理特征、时间特征。

进一步的，所述推送线性模型公式为：

其中xi为特征标签、βi为权重、为标示值、y为计算结果。

进一步的，所述特征标签包括图像标签、地理标签、时间标签。

进一步的，所述的值为0或1。

进一步的，应用权利要求1至6中任意一项权利要求所述的方法。

进一步的，包括场景特征获取单元、处理单元、广告推送单元；所述场景特征获取单元获取场景特征，所述场景特征获取单元将获取的场景特征输出至处理单元；所述处理单元接收所述场景特征获取单元输入的场景特征以获取计算结果；所述处理单元输出所述计算结果至所述广告推送单元。

进一步的，所述场景特征获取单元包括场景数据获取单元、提取单元；所述场景数据获取单元获取场景数据，所述场景数据获取单元将场景数据输出至提取单元；所述提取单元接收所述场景数据获取单元输入的场景数据以提取场景特征；所述提取单元输出所述场景特征至所述处理单元。

进一步的，所述处理单元内储存有推送线性模型，所述处理单元将所述场景特征输入所述推送线性模型以获取计算结果。

相较于现有技术，本发明具有以下优点：

利用推送线性模型，统一了运算步骤，无需为不同的情况设计不同的运算步骤，一方面有效简化了运算流程，另一方面有效降低了计算需求。

利用推送线性模型，可适用多种不同的应用场景，有效的扩宽了应用范围。

附图说明

图1：车载广告推送方法流程图。

具体实施方式

以下是本发明的具体实施例并结合附图，对本发明的技术方案作进一步的描述，但本发明并不限于这些实施例。

实施例一：

一种车载广告个性化推送方法，通过建立推送线性模型，依据推送线性模型分析场景特征以获取计算结果，依据计算结果推送相应的车载广告。包括以下步骤：

第1步：获取场景数据。

第2步：依据场景数据提取场景特征。其中场景特征包括图像特征、地理特征、时间特征。

第3步：将场景特征输入推送线性模型以获取计算结果。

第4步：依据计算结果推送相应的车载广告。

其中推送线性模型公式为：

xi为特征标签，特征标签包括图像标签、地理标签、时间标签。βi为权重。为标示值，标示值的值为0或1。y为计算结果。

场景数据包括图像数据、地理数据、时间数据。通过对乘客拍照以获取图像数据，提取图像数据以获取图像特征。例如：通过面部识别技术识别图像数据以获取乘客的年龄、性别、表情特征。通过图像识别技术识别图像数据以获取诸如服饰、携带物的外部特征。通过定位技术获取当前车辆所在位置的坐标以获取地理数据，通过检索存储在本地或线上的地图查找在当期车辆所在位置的坐标附近的标志性建筑以获取地理特征，例如：学校、医院。通过调用电子时钟的日期与时间以获取当前的时间数据，调取时间数据中的当前日期，并调取与当前时间相对应的时间区段以获取时间特征。其中时间区段为：以某一时间点为起始点，每隔一段时间划分一段，从而将一天的时间划分为多个不同的区段，例如：以早8点为起始点，每隔3小时划分为一段直至晚8点，由前至后依次为早高峰、中午、下午、晚高峰。由晚8点至第二天早8点为夜间。

在执行第3步之前建立特征标签库，依据特征标签库建立推送线性模型。特征标签库内存储有图像标签、地理标签、时间标签。图像标签包括用于表示乘客年龄的标签，例如：青年、儿童、中年、老年，图像标签还包括用于表示乘客性别的标签，图像标签还包括用于表示乘客表情的标签，例如：开心、难过、忧伤。地理标签包括用于表示标志性建筑的标签，例如：学校、医院。时间标签包括用于表示节假日的标签，例如：周末、国庆节，时间标签还包括用于表示时间区段的标签，例如：早高峰、中午、下午、晚高峰、夜间。

在特征标签库中存储有多个不同的图像标签，依次记为x1、x2、x3直至xi，获取的多个图像特征依次记为A1、A2、A3直至Ai，将图像特征A1与x1对比，若A1与x1不相同，则与x1相对应的标示值1为0，此时将A1依次与x2、x3直至xi进行对比，直至与A1相同的xn，则与xn相对应标示值n的值为1，此时停止图像特征A1的对比，将A2逐个与图像标签对比，直至与A2相同的x2n，则与x2n相对应的标示值2n为1。同理可对比A3直至全部的图像特征对比完毕。若A1与特征标签库中存储的图像标签均不相同，则标示值默认为0。同理，可分别获取与地理标签、时间标签相对应的标示值。权重为设定值或默认值，可依据实际需求进行设定以调节特征标签的重要程度。标示值1、权重β1、特征标签x1三者的乘积记为y1，同理可将标示值、权重、特征标签三者的乘积依次记为y2、y3直至yi。综上，计算结果y为y1、y2、y3直至yi的累加和。从而依据计算结果y推送相应的车载广告。

例如：获取的场景特征依次为早高峰、医院、女性，经对比，这三个场景特征与特征标签库中相对应的特征标签分别为x11、x5、x37，则分别与这三个特征标签相对应的标示值均为1，其余特征标签标示值均为0。与x11、x5、x37相对应的权重依次为2、1、1.4，将标示值与权重与特征标签三者的乘积逐个累加，可得计算结果y=2x11+x5+1.4x37。依据计算结果检索与早高峰、医院、女性相关的车载广告，并推送相应的车载广告。

若当前没有相应的车载广告，则舍弃权重最小的特征标签，重新检索相应的车载广告，若依然没有相应的车载广告，则继续舍弃权重最小的特征标签，直至检索到相应的车载广告。在本例中，若没有与早高峰、医院、女性相关的车载广告，由于医院的权重最小，则舍弃医院这一特征标签，从而推送与早高峰、女性相应的车载广告，若依然没有相应的车载广告，此时女性的权重变为最小，则舍弃女性这一特征标签，从而推送与早高峰相应的车载广告。

实施例二：

在执行第3步之前建立权重库，依据权重库建立推送线性模型。一个权重值可对应一个场景特征，也可以是一个权重值对应多个场景特征。将场景特征输入推送线性模型以调用与场景特征相对应的权重值，则被调用权重值的标示值为1，未被调用权重值的标示值为0，依据推送线性模型计算公式获取计算结果，从而推送与计算结果y相对应的车载广告。例如：权重库中储存有β1、β2、β3三个权重值，依次为2、1、1。其中β1对应早高峰、晚高峰，β2对应学校，β3对应男性。输入的场景特征x1、x2、x3依次为中午、学校、男性。则标示值依次为0、1、1，既调用β2、β3。将标示值与权重与特征标签三者的乘积逐个累加，最终获得计算结果y=x2+x3。从而推送与学校、男性相对应的车载广告。

实施例三：

一种车载广告个性化推送装置，包括场景特征获取单元、处理单元、广告推送单元。其中场景特征获取单元包括场景数据获取单元、提取单元。

场景数据包括图像数据、地理数据、时间数据。场景数据获取单元包括为采集图像数据的摄像头，安装在车辆座位的上方，镜头对准座位，通过对乘客进行拍照以获取图像数据。场景数据获取单元还包括车载定位单元，通过定位技术获取当期车辆的所在位置以获取地理数据。场景数据获取单元还包括车载时钟单元，以获取车载时间进而获取当前的时间数据。场景获取单元将获取的图像数据、地理数据、时间数据输出至提取单元。

场景特征包括图像特征、地理特征、时间特征。提取单元接收场景数据获取单元输入的图像数据、地理数据、时间数据。提取单元包括面部识别单元，通过面部识别技术识别图像数据以提取乘客的年龄、性别、表情特征。提取单元还包括图像识别单元，通过图像识别技术识别图像数据以提取诸如服饰、携带物的外部特征。提取单元还包括分析单元，分析单元进一步分析地理数据以获取当前所在位置附近的标志性建筑，例如：学校、医院、游乐园等，从而获取地理特征。分析单元进一步分析时间数据以获取当前日期与时间段，从而获取时间特征。提取单元将图像特征、地理特征、时间特征输出至处理单元。

处理单元包括储存单元、计算单元。储存单元内储存有模型参数，计算单元接收图像特征、地理特征、时间特征，并调用储存单元内的模型参数从而依据推送线性模型对图像特征、地理特征、时间特征进行计算处理，进而获取计算结果。计算单元将获取的计算结果输出至广告推送单元。

广告推送单元包括屏幕、车载广告储存单元，调取单元。屏幕安装在车辆座位的上方，并对准车辆座位。也可以安装在车辆座位的靠背上，并对准后排座位。调取单元接收处理单元输入的计算结果，依据计算结果调取车载广告储存单元内储存的车载广告，并将调取的车载广告投放在屏幕上，从而推送相应的车载广告。

本文中所描述的具体实施例仅仅是对本发明精神作举例说明。本发明所属技术领域的技术人员可以对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，但并不会偏离本发明的精神或者超越所附权利要求书所定义的范围。