[發明專利]用于評估關注狀態的方法、裝置、系統、介質及產品

在審

• 申請號: 202011572400.1
• 申請日: 2020-12-25
• 公開（公告）號: CN112560783A
• 公開（公告）日: 2021-03-26
• 發明（設計）人: 王志;丘宇翔;王正宇;劉威暢
• 申請（專利權）人: 京東數字科技控股股份有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06Q30/02;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 中科專利商標代理有限責任公司 11021
• 代理人: 王文思

本公開提供了一種用于評估關注狀態的方法，應用于廣告屏終端，包括：獲取待評估對象的人臉圖像信息；其中，所述待評估對象為在與所述廣告屏終端關聯的預設采集區域采集到的對象；基于所述人臉圖像信息，生成人臉信息特征向量；將所述人臉信息特征向量輸入至關注識別模型，得到所述關注識別模型的輸出結果；其中，所述關注識別模型根據樣本人臉信息特征向量訓練得到，且用于識別對象是否關注所述廣告屏終端；以及根據所述關注識別模型的輸出結果，確定所述待評估對象的關注狀態評估結果；其中，所述關注狀態評估結果包括關注和非關注。還提供了一種用于評估關注狀態的裝置、計算機系統、介質及計算機程序產品。

技術領域

本公開涉及計算機技術領域和互聯網技術領域，更具體地，涉及一種用于評估關注狀態的方法、裝置、計算機系統、計算機可讀存儲介質及計算機程序產品。

背景技術

隨著人工智能、自動控制、通信和計算機技術的快速發展，很多不同性質企業會在線下構建多種渠道來投放廣告，例如樓宇廣告、地鐵廣告和電梯廣告等；大多數情況，做好監測和衡量線下廣告投放效果的工作，才能在數字化時代兼顧投放的精確性和及時性。

在實現本公開構思的過程中，發明人發現相關技術中至少存在如下問題，廣告屏關注度統計方法作為監測和衡量線下廣告投放效果的評估方法，因基于姿態或者停留時間來進行評價，識別準確度低。

發明內容

有鑒于此，本公開提供了一種用于評估關注狀態的方法、裝置、計算機系統、計算機可讀存儲介質及計算機程序產品。

本公開的一個方面提供了一種用于評估關注狀態的方法，應用于廣告屏終端，包括：

獲取待評估對象的人臉圖像信息；其中，上述待評估對象為在與上述廣告屏終端關聯的預設采集區域采集到的對象；

基于上述人臉圖像信息，生成人臉信息特征向量；

將上述人臉信息特征向量輸入至關注識別模型，得到上述關注識別模型的輸出結果；其中，上述關注識別模型根據樣本人臉信息特征向量訓練得到，且用于識別對象是否關注上述廣告屏終端；以及

根據上述關注識別模型的輸出結果，確定上述待評估對象的關注狀態評估結果；其中，上述關注狀態評估結果包括關注和非關注。

根據本公開的實施例，上述關注識別模型包括卷積神經網絡；

上述卷積神經網絡包括依次堆疊的第一卷積層、第一池化層、第二卷積層、第二池化層、第三卷積層、第四卷積層、第五卷積層和全連接層。

根據本公開的實施例，上述根據上述關注識別模型的輸出結果，確定上述待評估對象的關注狀態評估結果包括：

比較上述關注識別模型的輸出結果與第一預設閾值的大?。黄渲?，上述關注識別模型的輸出結果包括上述待評估對象的關注概率；

如果上述關注概率大于上述第一預設閾值，則確定上述待評估對象的關注狀態評估結果為關注；以及

如果上述關注概率小于或等于上述第一預設閾值，則確定上述待評估對象的關注狀態評估結果為未關注。

根據本公開的實施例，在根據上述關注識別模型的輸出結果，確定上述待評估對象的關注狀態評估結果之后，上述方法還包括：

確定預設時間段內在預設采集區域采集到的對象的第一數量；

基于每個上述對象的關注狀態評估結果，確定上述關注狀態評估結果為關注的對象的第二數量；以及

基于上述第二數量和上述第一數量，確定上述廣告屏終端的關注度。

根據本公開的實施例，上述關注識別模型為利用損失函數根據樣本人臉信息特征向量訓練得到，訓練過程包括：

獲取已知關注狀態結果的樣本對象的人臉圖像信息；