一种基于人工智能的展馆导购应用方法及系统与流程

1.本发明涉及人工智能技术领域，具体涉及一种基于人工智能的展馆导购应用方法及系统。


背景技术：

2.展馆即博物馆、展览馆、纪念馆等类似场所，在展馆中出现外来访客或特殊人员，可能会展馆中展品的存放安全带来风险，现阶段通过视频监控对展馆中外来访客的异常行为进行实时监控，可以在一定程度维护展馆的安全。
3.一方面，展馆仍存在安全风险，展馆的安全管理等级低，亟需安全管理等级高的展馆监管方案，全方位维护展馆安全；另一方面，展馆的导购人员每天需要面对大量用户，导购人员为用户提供的展品导购服务与用户需求的适配度低，用户的参展体验感不佳。
4.现有技术中存在展馆的安全管理等级低且展品导购服务与用户匹配度低的技术问题。


技术实现要素：

5.本技术通过提供了一种基于人工智能的展馆导购应用方法及系统，解决了展馆的安全管理等级低且展品导购服务与用户匹配度低的技术问题，达到了进行可移动定位，全方位维护展馆安全，提高展馆的安全管理等级，针对性生成展品导购服务报告，提高展品导购服务与用户匹配度，进而提升参展体验感的技术效果。
6.鉴于上述问题，本技术提供了一种基于人工智能的展馆导购应用方法及系统。
7.本技术的第一个方面，提供了一种基于人工智能的展馆导购应用方法，其中，所述方法应用于展馆导购应用系统，所述展馆导购应用系统与可移动定位装置、信息采集装置通信连接，所述方法包括：根据所述可移动定位装置，对目标用户进行实时定位数据采集，获取用户定位轨迹；连接展馆的展品可视化管理系统，获取所述用户定位轨迹对应的展品分布信息；基于所述展品分布信息，采用所述信息采集装置对所述目标用户进行滞留时长采集和服务需求采集，获取展品滞留时长信息和展品服务需求信息；以所述展品滞留时长信息和所述展品服务需求信息进行兴趣偏好特征分析，获取标识展品；根据所述标识展品和所述用户定位轨迹进行预测，获取预测结果，包括预测兴趣展品和预测轨迹路线；根据所述预测轨迹路线和所述预测兴趣展品，生成导购服务报告。
8.本技术的第二个方面，提供了一种基于人工智能的展馆导购应用系统，其中，所述系统包括：实时定位单元，所述实时定位单元用于根据可移动定位装置，对目标用户进行实时定位数据采集，获取用户定位轨迹；分布信息获取单元，所述分布信息获取单元用于连接展馆的展品可视化管理系统，获取所述用户定位轨迹对应的展品分布信息；信息获取单元，所述信息获取单元用于基于所述展品分布信息，采用信息采集装置对所述目标用户进行滞留时长采集和服务需求采集，获取展品滞留时长信息和展品服务需求信息；偏好特征分析单元，所述偏好特征分析单元用于以所述展品滞留时长信息和所述展品服务需求信息进行
兴趣偏好特征分析，获取标识展品；预测结果获取单元，所述预测结果获取单元用于根据所述标识展品和所述用户定位轨迹进行预测，获取预测结果，包括预测兴趣展品和预测轨迹路线；服务报告生成单元，所述服务报告生成单元用于根据所述预测轨迹路线和所述预测兴趣展品，生成导购服务报告。
9.本技术中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：
10.由于采用了根据可移动定位装置，对目标用户进行实时定位数据采集，获取用户定位轨迹；连接展馆的展品可视化管理系统，获取用户定位轨迹对应的展品分布信息，基于展品分布信息，采用信息采集装置对目标用户进行滞留时长采集和服务需求采集，获取展品滞留时长信息和展品服务需求信息，进行兴趣偏好特征分析，获取标识展品，结合用户定位轨迹进行预测，获取预测结果，包括预测兴趣展品和预测轨迹路线，生成导购服务报告。本技术达到了进行可移动定位，全方位维护展馆安全，提高展馆的安全管理等级，针对性生成展品导购服务报告，提高展品导购服务与用户匹配度，进而提升参展体验感的技术效果。
附图说明
11.图1为本技术一种基于人工智能的展馆导购应用方法的流程示意图；
12.图2为本技术一种基于人工智能的展馆导购应用方法的生成导购服务报告的流程示意图；
13.图3为本技术一种基于人工智能的展馆导购应用方法的获取第一报警信息并发送的流程示意图；
14.图4为本技术一种基于人工智能的展馆导购应用系统的结构示意图。
15.附图标记说明：实时定位单元11，分布信息获取单元12，信息获取单元13，偏好特征分析单元14，预测结果获取单元15，服务报告生成单元16。
具体实施方式
16.本技术通过提供了一种基于人工智能的展馆导购应用方法及系统，解决了展馆的安全管理等级低且展品导购服务与用户匹配度低的技术问题，达到了进行可移动定位，全方位维护展馆安全，提高展馆的安全管理等级，针对性生成展品导购服务报告，提高展品导购服务与用户匹配度，进而提升参展体验感的技术效果。
17.实施例一
18.如图1所示，本技术提供了一种基于人工智能的展馆导购应用方法，其中，所述方法应用于展馆导购应用系统，所述展馆导购应用系统与可移动定位装置、信息采集装置通信连接，所述方法包括：
19.步骤s100：根据所述可移动定位装置，对目标用户进行实时定位数据采集，获取用户定位轨迹；
20.步骤s200：连接展馆的展品可视化管理系统，获取所述用户定位轨迹对应的展品分布信息；
21.步骤s300：基于所述展品分布信息，采用所述信息采集装置对所述目标用户进行滞留时长采集和服务需求采集，获取展品滞留时长信息和展品服务需求信息；
22.步骤s400：以所述展品滞留时长信息和所述展品服务需求信息进行兴趣偏好特征
分析，获取标识展品；
23.具体而言，所述可移动定位装置为一便携式定位设备，在用户进入展馆入口后，为每位用户逐一分发可移动定位装置，用户在进行展馆游览过程中，需要随时佩戴可移动定位装置，根据用户佩戴的可移动定位装置，对目标用户进行实时定位数据采集，采集获取用户定位轨迹；
24.所述展品可视化管理系统为一展馆仿真还原可视化管理模型系统，具体包括：通过三维建模技术，搭建所述展品可视化管理系统，可以通过扫描设备(如三维扫描仪)，对展馆、展品等相关物品进行扫描，将扫描结果发送至三维建模软件，所述三维建模软件可以是3dstudiomax(软件名)、maya(软件名)、blender(软件名)，在扫描结束后，搭建展馆的数字化模型，将所述展馆的数字化模型设定为所述展品可视化管理系统的系统框架，添加轨迹与展品对应提取函数(轨迹与展品对应提取函数可以对轨迹上的所有产品进行可视化提取标记)，生成所述展品可视化管理系统，连接展馆的展品可视化管理系统与所述展馆导购应用系统，将所述用户定位轨迹输入展品可视化管理系统，获取所述用户定位轨迹对应的展品分布信息；
25.基于所述展品分布信息，采用所述信息采集装置(信息采集装置可以是计时统计模块、信息输入模块等相关设备)对所述目标用户进行滞留时长采集(每个展品均进行滞留时间统计)和服务需求采集(通过信息输入模块，输入用户的服务需求)，获取展品滞留时长信息和展品服务需求信息，所述兴趣偏好特征分析简单来说就是第一展品(展馆中的任意一件展品)的展品滞留时长久且展品服务需求信息与第一展品关联度高，所述第一展品即属于目标用户的兴趣偏好展品，通过所述展品滞留时长信息和所述展品服务需求信息，进行兴趣偏好特征分析，确定目标用户的兴趣偏好展品，对所述目标用户的兴趣偏好展品进行标识，确定标识展品，为后续进行数据处理提供数据基础。
26.步骤s500：根据所述标识展品和所述用户定位轨迹进行预测，获取预测结果，包括预测兴趣展品和预测轨迹路线；
27.进一步的，本技术实施例还包括：
28.步骤s510：通过对所述标识展品进行展品相似特征分析，获取展品相似特征；
29.步骤s520：按照所述展品相似特征，生成展品检索特征；
30.步骤s530：连接所述展品可视化管理系统，获取展品管理信息库；
31.步骤s540：以所述展品检索特征于所述展品管理信息库中进行展品检索，输出检索展品，其中，所述检索展品为所述预测兴趣展品；
32.步骤s550：按照所述检索展品的排列位置进行多定位点的轨迹预测，输出所述预测轨迹路线。
33.具体而言，所述预测结果包括预测兴趣展品和预测轨迹路线，根据所述标识展品和所述用户定位轨迹进行预测，具体包括：在展馆的所有展品中，通过所述标识展品进行相似性比对，找出目标用户可能存在兴趣的展品，通过可能存在兴趣的展品在展馆分布情况，合成预测轨迹路线，将可能存在兴趣的展品设定为预测兴趣展品，获取预测结果，为合成满足目标用户偏好的服务报告提供基础。
34.具体而言，通过对所述标识展品进行展品相似特征分析，获取展品相似特征；按照所述展品相似特征，依次进行检索符标记，生成展品检索特征，所述展品相似特征转为展品
检索特征，仅为数据功能转化(展品检索特征存在检索符标记，可以用于信息检索)，数据内容未发生实质性变化；所述展馆导购应用系统连接所述展品可视化管理系统，从展品可视化管理系统中，导出展品管理信息库，所述展品管理信息库中包括展馆的所有展品信息；以所述展品检索特征为检索信息，于所述展品管理信息库中进行展品检索比对(比对所得相似度超出预设相似度，即比对成功，将进行比对的产品进行输出准许标记)，输出检索展品，所述检索展品为所述预测兴趣展品；按照所述检索展品的排列位置，分段进行多定位点的轨迹预测，输出所述预测轨迹路线(进行多定位点的轨迹预测，获取分段预测轨迹路线，进行相加计算所述分段预测轨迹路线的总距离，所述预测轨迹路线对应的分段预测轨迹路线的总距离最短)，通过检索展品，合成预测轨迹路线，为保证路线的有效性提供基础。
35.所述展品管理信息库中进行展品检索比对即进行相似度比对运算，所述相似度通过topsis法(techniquefororderpreferenceby similarity to ideal sulution，优劣解距离法)，进行相关性分析，具体的，对所述展品检索特征、展品管理信息库中所有的展品特征进行归一化处理，采用余弦法在所有的展品特征中找出的最优匹配特征和最劣匹配特征，然后分别计算各评价对象(各评价对象即所有的展品特征中除去最优匹配特征和最劣匹配特征)与最优匹配特征和最劣匹配特征间的距离，获得各评价对象与最优匹配特征的相对接近程度，以此作为评价优劣的依据，确定所述相似度。
36.进一步具体说明，若检索展品为3件，预测轨迹路线存在种可能，即用户先去第一件检索展品，在去第二件检索展品，最后去第三件检索展品；用户先去第一件检索展品，在去第三件检索展品，最后去第二件检索展品；
…
；用户先去第三件检索展品，在去第二件检索展品，最后去第一件检索展品；通过计算用户出发到第一个目的地；从第一个目的地到第二个目的地；从第二个目的地到第三个目的地，确定所述分段预测轨迹路线的总距离。
37.进一步的，所述通过对所述标识展品进行展品相似特征分析，获取展品相似特征，步骤s510包括：
38.步骤s511：搭建展品相似分析模型，其中，所述展品相似分析模型包括多个相似维度，所述多个相似维度包括展品价值维度、展品属类维度和展品外观维度；
39.步骤s512：根据所述展品相似分析模型对所述标识展品进行展品相似特征分析，获取价值特征、属类特征和外观特征；
40.步骤s513：根据所述价值特征、所述属类特征和所述外观特征，生成所述展品相似特征。
41.具体而言，基于大数据，以展品检索特征为检索信息，在大数据中进行数据检索，获取训练数据，所述训练数据包括展品价值信息、展品属类信息、展品外观信息，以所述展品价值信息为知识库，搭建展品价值相似评估模型；以所述展品属类信息为知识库，搭建展品属类相似评估模型；以所述展品外观信息为知识库，搭建展品外观相似评估模型；通过所述展品价值相似评估模型、展品属类相似评估模型与展品外观相似评估模型，合并生成展品相似分析模型，所述展品相似分析模型包括多个相似维度，所述多个相似维度包括展品价值维度、展品属类维度和展品外观维度；基于所述展品相似分析模型，将标识展品特征作为输入信息，对所述标识展品进行展品相似特征分析，输出价值特征、属类特征和外观特征；
42.根据所述价值特征、所述属类特征和所述外观特征，生成所述展品相似特征，具体包括：用户逗留时长累计28分钟，在第一标识展品逗留16分钟，在第二标识展品逗留8分钟，在第三标识展品逗留4分钟，第一标识展品的价值特征、属类特征和外观特征的权值可以设置为0.9，第二标识展品的价值特征、属类特征和外观特征的权值可以设置为0.09，第三标识展品的价值特征、属类特征和外观特征的权值可以设置为0.01，对第一、二、三标识展品的价值特征、属类特征和外观特征进行加权修正，获取展品相似特征，为保证展品相似特征的稳定性提供基础。
43.步骤s600：根据所述预测轨迹路线和所述预测兴趣展品，生成导购服务报告。
44.进一步的，本技术实施例还包括：
45.步骤s610：根据所述价值特征、所述属类特征和所述外观特征，于所述展品管理信息库中进行检索，获取相似价值展品、相似属类展品和相似外观展品；
46.步骤s620：根据所述相似价值展品、所述相似属类展品和所述相似外观展品，获取价值预测路线、属类预测路线和外观预测路线；
47.步骤s630：基于所述目标用户进行路线筛选反馈，根据路线反馈信息生成导购服务报告。
48.具体而言，根据所述价值特征、所述属类特征和所述外观特征，依次于所述展品管理信息库中进行检索(比对所得相似度超出预设相似度，即比对成功，将进行比对的产品进行输出准许标记)，确定与标识展品存在相似的相似价值展品、相似属类展品和相似外观展品(预测兴趣展品包括相似价值展品、相似属类展品和相似外观展品)；根据所述相似价值展品、所述相似属类展品和所述相似外观展品，分别进行路线规划，获取价值预测路线、属类预测路线和外观预测路线(预测轨迹路线包括价值预测路线、属类预测路线和外观预测路线)；基于所述目标用户对价值预测路线、属类预测路线和外观预测路线进行路线筛选反馈，根据路线反馈信息与对应的展品，合成导购服务报告，为保证导购服务报告的合理性提供基础。
49.进一步的，如图2所示，本技术实施例还包括：
50.步骤s631：获取所述标识展品的服务项目信息；
51.步骤s632：根据所述服务项目信息和所述价值预测路线、和/或属类预测路线和/或外观预测路线，生成预测服务项目；
52.步骤s633：根据所述预测服务项目，生成所述导购服务报告。
53.具体说明，获取所述标识展品的服务项目信息，所述服务项目信息包括展品功能资讯服务信息、展品配置资讯服务信息、展品价值资讯服务信息等相关项目服务信息；根据所述服务项目信息和所述价值预测路线、和/或属类预测路线和/或外观预测路线(在所述价值预测路线上，确定相似价值展品对应的服务项目信息；在所述属类预测路线上，确定相似属类展品对应的服务项目信息；在所述外观预测路线上，确定相似外观展品对应的服务项目信息)，在目标用户进行路线筛选反馈后，生成预测服务项目，所述预测服务项目即目标用户反馈的路线展品的服务项目信息所限定的服务项目；根据所述预测服务项目，生成所述导购服务报告(用户之前需要的业务服务，预测路线上同样提供用户之前需要服务，生成轨迹-项目服务的对应报告)，为保证导购服务报告的针对性提供支持。
54.进一步的，如图3所示，本技术实施例还包括：
55.步骤s710：获取所述目标用户的用户身份信息；
56.步骤s720：将所述用户身份信息录入至所述可移动定位装置中，获取安全轨迹区；
57.步骤s730：若所述目标用户的实时定位信息不处于所述安全轨迹区，生成第一报警信息；
58.步骤s740：将所述第一报警信息通过所述可移动定位装置发送至相关管理人员。
59.具体说明，需要确定用户身份状态，避免不良访客(存在不良记录的访客)出入展馆，出现展馆展品存放安全隐患(贵重展品丢失、展品损坏)，获取所述目标用户的用户身份信息，所述用户身份信息包括用户年龄信息、用户征信信息等相关用户信息；将所述用户身份信息录入至所述可移动定位装置中，获取安全轨迹区，所述安全轨迹区包括但不限于无贵重展品的区域、与贵重展品距离大于安全距离(安全距离可以设定为5米)区域、存在视频监控的区域；若所述目标用户的实时定位信息处于所述安全轨迹区，目标用户可以进行展品观览等相关操作；若所述目标用户的实时定位信息不处于所述安全轨迹区，可移动定位装置生成第一报警信息；通过所述可移动定位装置将所述第一报警信息发送至相关管理人员，将目标用户从当前位置迁出，为保证展品存放安全提供支持。
60.进一步的，所述展馆导购应用系统与展馆监控装置通信连接，所述方法还包括：
61.步骤s750：根据所述展馆监控装置，对所述目标用户进行视频采集，生成视频数据集；
62.步骤s760：通过对所述视频数据集进行异常行为识别，获取异常行为数据集；
63.步骤s770：根据所述异常行为数据集进行异常概率计算，输出异常概率；
64.步骤s780：若所述异常概率大于预设异常概率，获取第二报警信息。
65.具体说明，根据所述展馆监控装置，对所述目标用户进行视频采集，展馆监控装置输出视频数据集；通过对所述视频数据集进行异常行为(异常行为可以是饮酒、争斗等存在安全风险的行为)识别，获取异常行为数据集；根据所述异常行为数据集进行异常概率计算，通过异常概率计算公式：进行异常概率计算，其中，x：用户出现异常行为累计次数(x≠0、1)；y：异常概率(若x等于1，设定y＝0.25)，输出异常概率；设定预设异常概率(为一预设指标参数)，若所述异常概率大于预设异常概率，获取第二报警信息，为保证展馆秩序稳定提供基础，为避免展品损坏提供支持。
66.综上所述，本技术所提供的一种基于人工智能的展馆导购应用方法及系统具有如下技术效果：
67.由于采用了根据可移动定位装置，对目标用户进行实时定位数据采集，获取用户定位轨迹；连接展馆的展品可视化管理系统，获取用户定位轨迹对应的展品分布信息，基于展品分布信息，采用信息采集装置对目标用户进行滞留时长采集和服务需求采集，获取展品滞留时长信息和展品服务需求信息，进行兴趣偏好特征分析，获取标识展品，结合用户定位轨迹进行预测，获取预测结果，包括预测兴趣展品和预测轨迹路线，生成导购服务报告，本技术通过提供了一种基于人工智能的展馆导购应用方法及系统，达到了进行可移动定位，全方位维护展馆安全，提高展馆的安全管理等级，针对性生成展品导购服务报告，提高展品导购服务与用户匹配度，进而提升参展体验感的技术效果。
68.由于采用了获取标识展品的服务项目信息；根据服务项目信息和价值预测路线、
和/或属类预测路线和/或外观预测路线，生成预测服务项目；根据预测服务项目，生成导购服务报告，为保证导购服务报告的针对性提供支持。
69.由于采用了根据展馆监控装置，对目标用户进行视频采集，生成视频数据集，进行异常行为识别，获取异常行为数据集，进行异常概率计算，输出异常概率；若异常概率大于预设异常概率，获取第二报警信息，为保证展馆秩序稳定提供基础，为避免展品损坏提供支持。
70.实施例二
71.基于与前述实施例中一种基于人工智能的展馆导购应用方法相同的发明构思，如图4所示，本技术提供了一种基于人工智能的展馆导购应用系统，其中，所述系统包括：
72.实时定位单元11，所述实时定位单元11用于根据可移动定位装置，对目标用户进行实时定位数据采集，获取用户定位轨迹；
73.分布信息获取单元12，所述分布信息获取单元12用于连接展馆的展品可视化管理系统，获取所述用户定位轨迹对应的展品分布信息；
74.信息获取单元13，所述信息获取单元13用于基于所述展品分布信息，采用信息采集装置对所述目标用户进行滞留时长采集和服务需求采集，获取展品滞留时长信息和展品服务需求信息；
75.偏好特征分析单元14，所述偏好特征分析单元14用于以所述展品滞留时长信息和所述展品服务需求信息进行兴趣偏好特征分析，获取标识展品；
76.预测结果获取单元15，所述预测结果获取单元15用于根据所述标识展品和所述用户定位轨迹进行预测，获取预测结果，包括预测兴趣展品和预测轨迹路线；
77.服务报告生成单元16，所述服务报告生成单元16用于根据所述预测轨迹路线和所述预测兴趣展品，生成导购服务报告。
78.进一步的，所述系统包括：
79.相似特征分析单元，所述相似特征分析单元用于通过对所述标识展品进行展品相似特征分析，获取展品相似特征；
80.展品检索特征生成单元，所述展品检索特征生成单元用于按照所述展品相似特征，生成展品检索特征；
81.展品管理信息库获取单元，所述展品管理信息库获取单元用于连接所述展品可视化管理系统，获取展品管理信息库；
82.展品检索单元，所述展品检索单元用于以所述展品检索特征于所述展品管理信息库中进行展品检索，输出检索展品，其中，所述检索展品为所述预测兴趣展品；
83.轨迹预测单元，所述轨迹预测单元用于按照所述检索展品的排列位置进行多定位点的轨迹预测，输出所述预测轨迹路线。
84.进一步的，所述系统包括：
85.模型搭建单元，所述模型搭建单元用于搭建展品相似分析模型，其中，所述展品相似分析模型包括多个相似维度，所述多个相似维度包括展品价值维度、展品属类维度和展品外观维度；
86.特征获取单元，所述特征获取单元用于根据所述展品相似分析模型对所述标识展品进行展品相似特征分析，获取价值特征、属类特征和外观特征；
87.相似特征生成单元，所述相似特征生成单元用于根据所述价值特征、所述属类特征和所述外观特征，生成所述展品相似特征。
88.进一步的，所述系统包括：
89.相似展品获取单元，所述相似展品获取单元用于根据所述价值特征、所述属类特征和所述外观特征，于所述展品管理信息库中进行检索，获取相似价值展品、相似属类展品和相似外观展品；
90.预测路线获取单元，所述预测路线获取单元用于根据所述相似价值展品、所述相似属类展品和所述相似外观展品，获取价值预测路线、属类预测路线和外观预测路线；
91.路线筛选反馈单元，所述路线筛选反馈单元用于基于所述目标用户进行路线筛选反馈，根据路线反馈信息生成导购服务报告。
92.进一步的，所述系统包括：
93.用户身份信息获取单元，所述用户身份信息获取单元用于获取所述目标用户的用户身份信息；
94.安全轨迹区获取单元，所述安全轨迹区获取单元用于将所述用户身份信息录入至所述可移动定位装置中，获取安全轨迹区；
95.第一报警信息生成单元，所述第一报警信息生成单元用于若所述目标用户的实时定位信息不处于所述安全轨迹区，生成第一报警信息；
96.报警信息发送单元，所述报警信息发送单元用于将所述第一报警信息通过所述可移动定位装置发送至相关管理人员。
97.进一步的，所述系统包括：
98.视频采集单元，所述视频采集单元用于根据所述展馆监控装置，对所述目标用户进行视频采集，生成视频数据集；
99.异常行为识别单元，所述异常行为识别单元用于通过对所述视频数据集进行异常行为识别，获取异常行为数据集；
100.异常概率计算单元，所述异常概率计算单元用于根据所述异常行为数据集进行异常概率计算，输出异常概率；
101.第二报警信息获取单元，所述第二报警信息获取单元用于若所述异常概率大于预设异常概率，获取第二报警信息。
102.进一步的，所述系统包括：
103.服务项目获取单元，所述服务项目获取单元用于获取所述标识展品的服务项目；
104.预测服务项目生成单元，所述预测服务项目生成单元用于根据所述服务项目信息和所述价值预测路线、和/或属类预测路线和/或外观预测路线，生成预测服务项目；
105.导购服务报告生成单元，所述导购服务报告生成单元用于根据所述预测服务项目，生成所述导购服务报告。
106.本说明书和附图仅仅是本技术的示例性说明，在不脱离本技术的精神和范围的情况下，可对其进行各种修改和组合。本技术的这些修改和变型属于本技术权利要求及其等同技术的范围之内，则本技术意图包括这些改动和变型在内。