基于车辆信息识别的广告精准投放方法与流程

1.本发明涉及广告投放技术领域，尤其涉及一种基于车辆信息识别的广告精 准投放方法。


背景技术：

2.现在的户外针对车辆的广告播放设备，主要的展示方式是静态平面图片或 灯箱，如公交车，户外大幅广告画面，或者是户外大屏幕以轮播的方式进行播放， 安排好播放的顺序之后，每日滚动播放，根据广告主选定的不同时间，播放内容 有所不同，这种播放模式是针对不同的车辆个体，播放同样的内容，或者轮次进 行播放，播放效果是无法得到保障，并不能针对合适的车辆播放确定的内容，播 放结束后，无法给出效果数据，这种播放方式造成了资源的浪费，同时降低了广 告的效果及影响，让广告系统在户外对车辆的影响力降低。


技术实现要素：

3.针对现有技术的不足，本发明提供了一种基于车辆信息识别的广告精准投 放方法，利用智能算法对车辆的精准识别，提高广告播放的准确度，不同的广告 代表着不同的商品，适应不同的人群，本技术所要解决的就是让广告在特定的群 体前播放，做到线下广告的相对精确的播放。
4.为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：提出一种基于车辆信息识别 的广告精准投放方法，包括以下步骤：
5.(1)当车辆进过摄像头拍摄区域时，摄像头进行前端识别，识别出车辆具 体包括但不仅限于车辆的号牌、号牌类型、车辆类型、颜色、品牌型号、价值、 车辆个性化特征以及驾驶人行为等车辆信息；通过车辆颜色可以判断车主性别、 是否商务人士等，通过车辆类型区别车辆价值以及车主的消费倾向，如硬派suv 代表车主喜欢越野，相关越野周边的广告可推送；通过车辆品牌考验识别车主对 于品牌选择的大数据可以定向出用户标签；另外可以通过车牌号码以及号牌类型 识别车主的地区特征进行针对性广告推送，通过识别车辆方向，判断车辆是否正 对广告牌，减少错误的广告信息推送；
6.(2)摄像头将识别出来的信息传输给控制通讯主板，由控制通讯主板与云 端交互，经数据匹配算法，匹配出最符合该用户的广告；
7.(3)当云端查询到播放需求后，给控制通讯主板下达播放指令；
8.(4)控制通讯主板获得播放指令之后，查询播放内容是否已经下载；如果 已经下载直接由显示端播放，如果没有下载，会下载后再由显示端播放；
9.(5)播放期间同步探测经过车辆，由控制通讯主板记录；当下次该车辆经 过时优先由显示端播放；
10.(6)播放结束后，摄像头继续处于待机状态等待车辆再次进入拍摄区域。
11.本发明的进一步限定技术方案，前基于车辆信息识别的广告精准投放方法， 所述
摄像头进行前端识别基于方向梯度直方图和支持向量机的车辆检测和跟踪 算法。
12.前述的基于车辆信息识别的广告精准投放方法，所述摄像头进行前端识别 包括如下步骤：
13.(1)在标注的训练集中提取hog特征；
14.(2)在图像中有车辆或无车辆的数据集中训练分类器；
15.(3)在每一帧视频图像下进行窗口滑移，以获得图像的子区域；
16.(4)在各个子区域中应用训练好的分类器；
17.(5)创建热点图，并逐帧的进行车辆检测和跟踪。
18.前述的基于车辆信息识别的广告精准投放方法，所述数据匹配算法采用 sunday算法，在匹配过程中，用户的特征并不被要求一定要按正顺序进行比较还 是反顺序进行比较，它在发现不匹配时，算法能跳过尽可能多的特征以进行下一 步的匹配，从而提高了匹配效率；让拥有多数特征标签的用户在短时间内，匹配 出最符合该用户的广告。
19.进一步的，前述的基于车辆信息识别的广告精准投放方法，所述播放指令 由hdfs负责静态数据的存储，基于mapreduce编程范式，将计算逻辑分配到各 数据节点进行数据计算，集群中存在主节点与工作节点两种类型的节点，所述主 节点将输入数据分割，并将原问题分成多个类似的子问题，然后将分割好的数据 与任务交给工作节点进行计算，让用户实时看到广告播放受众情况，并分析和提 供每一条广告在长时间的播放中。
20.本发明的有益效果：本发明的广告播放由云端服务器与控制通讯主板远程 操控，在软件后台可以通过端口一键下发播放、换刊指令、开关机、硬件出错检 测功能，节省人工换刊与时间成本。在同一个刊位，会出现多条广告等待播放， 同时经过广告位的车主也有不同的广告偏好，所以将广告播放给对应标签的人， 将提高广告品牌力的渗透与效益产出比。具体操作步骤为：车流经过识别模组， 车辆的图形数据被控制通讯主板处理成标签数据上传至云端，与广告标签匹配后 输出播放决策，最终在幕布上投放出对应的广告。传统广告户外采用人工审核的 方式保证上刊的正确性，然而本技术方案通过监播模组，实时拍摄广告在车库场 景中的真实画面并上传至云端服务器，拍摄的画面实时可查看，保证播放效果。
附图说明
21.为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所 需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的 一些实施例，附图中的实施例不构成对本发明的任何限制，对于本领域普通技术 人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
22.图1是本发明实施例硬件连接示意图。
23.图2是本发明实施例流程示意图。
具体实施方式
24.下面结合附图与实施例对本发明技术方案作进一步详细的说明，这是本发 明的较佳实施例。应当理解，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不 是全部的实施例；需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施 例中的特征可以相互组
合。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有 做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
25.本发明实施例技术方案的主要思想：解决广告的空播问题，广告在没有车 辆的情况下还在播放，造成广告资源的浪费。提高广告播放的准确度，不同的广 告代表着不同的商品，适应不同的人群，本方案要解决的就是让广告在特定的群 体前播放，做到线下广告的相对精确的播放。提供广告播放的相对精准数据，广 告的播放效果可以实时通过系统来呈现。
26.为了更好的理解上述的技术方案，下面将结合说明书附图以及具体的实施 方式对上述技术方案进行详细的说明。
27.本实施例提供了一种基于车辆信息识别的广告精准投放方法，包括以下步 骤：
28.(1)当车辆进过摄像头拍摄区域时，摄像头进行前端识别，识别出车辆的 信息，具体包括但不仅限于车辆的号牌、号牌类型、车辆类型、颜色、品牌型号、 价值、车辆个性化特征以及驾驶人行为等车辆信息；车辆信息，具体包括但不仅 限于车辆的号牌颜色(黑、白、黄、蓝、绿、黄绿、渐变色)、号牌类型(大型 汽车、小型汽车、使馆汽车、领馆汽车、境外汽车、外籍汽车、普通摩托车、轻 便摩托车、使馆摩托车、领馆摩托车、境外摩托车、外籍摩托车、低速车、拖拉 机号牌、挂车、教练汽车、教练摩托车、临时入境车、临时入境摩托车、临时行 驶车、警用汽车、港/澳入境车、军队号牌、武警号牌、大型新能源车、小型新 能源车等27种)、车辆类型(大型客车、中型客车、小型客车、微型客车、重中 型货车、轻微型货车、三轮车、摩托车、挂车、电动自行车、轿车、suv、mpv、 面包车、厢式货车、罐式货车、栏板式货车、平板式货车、仓栅式货车、普通货 车等20类)颜色(黑白回黄绿蓝紫红粉棕10种)、品牌型号(20000多种)、价值、 车辆个性化特征(车窗黏贴物、摆件、挂件、行李架、车身刮痕、车身彩绘等9 类)以及驾驶人行为(乘客人脸、主驾驶接打电话、主驾驶看手机、主驾驶为系 安全带、主驾驶抽烟、主驾驶放下遮阳板、副驾驶不系安全带、副驾驶放下遮阳 板、摩托车驾乘人员不戴头盔)等车辆信息；
29.通过车辆颜色可以判断车主性别、是否商务人士等，通过车辆类型区别车 辆等级以及车主的消费倾向，如硬派suv代表车主喜欢越野，相关越野周边的广 告可推送；通过车辆品牌考验识别车主对于品牌选择的大数据可以定向出用户标 签；另外可以通过车牌号码以及号牌类型识别车主的地区特征进行针对性广告推 送，通过识别车辆方向，判断车辆是否正对广告牌，减少错误的广告信息推送；
30.(2)摄像头将识别出来的信息传输给控制通讯主板，由控制通讯主板与云 端交互，经数据匹配算法，匹配出最符合该用户的广告；
31.(3)当云端查询到播放需求后，给控制通讯主板下达播放指令；
32.(4)控制通讯主板获得播放指令之后，查询播放内容是否已经下载；如果 已经下载直接由显示端播放，如果没有下载，会下载后再由显示端播放；
33.(5)播放期间同步探测经过车辆，由控制通讯主板记录；当下次该车辆经 过时优先由显示端播放；
34.(6)播放结束后，摄像头继续处于待机状态等待车辆再次进入拍摄区域。
35.本实施例的摄像头进行前端识别基于方向梯度直方图和支持向量机的车辆 检测和跟踪算法。摄像头进行前端识别包括如下步骤：
36.(1)在标注的训练集中提取hog特征；
37.(2)在图像中有车辆或无车辆的数据集中训练分类器；
38.(3)在每一帧视频图像下进行窗口滑移，以获得图像的子区域；
39.(4)在各个子区域中应用训练好的分类器；
40.(5)创建热点图，并逐帧的进行车辆检测和跟踪。
41.客户端通过拍摄设备实时获取当前设备前的车辆图像信息，通过算法对图 像信息进行处理，然后根据算法识别出车辆信息，并发送广告推送请求，服务器 接收到推送请求后，根据车辆特征信息进行广告推送。具体为，识别摄像头前置 安装在投影仪前方一段有效距离，当车辆车头进入识别摄像头有效拍摄范围内， 控制器给投影仪发送信号开启投影仪进入待播放模式，当摄像头端算法识别出车 辆型号、车牌信息、车辆行驶方向及车辆颜色等信息后，请求云端服务，云端服 务根据客户端上传的车辆信息计算出车辆特征信息，传递给广告推荐系统生成针 对该车辆特征信息的广告播放列表，最后返回给客户端播放，由投影仪播所推荐 的广告。
42.客户端可以通过摄像头端车流量检测算法实时计算出当前点位的车流信息， 根据车流量大小自动开启不同类型广告播放模式，在车流高峰时间段触发广告轮 播播放模式，在车流低谷期间触发针对车型、车等级或者车牌的广告触发模式； 另外，可以通过大规模时序预测算法预测广告播放的每个点位各个时间段的车流 量，从而开启对应广告播放模式。具体为，通过摄像头端基于车辆跟踪技术的车 流量统计算法采集每个点位每个时间段经过的车辆车流去重信息，以及获取该点 位的地理位置、周围商圈、消费水平、当前天气情况、当前的日期以及是否为节 假日等信息，训练预测算法模型，服务端根据当前的时间段、当前日期、点位信 息及天气情况获取预测算法特征信息，通过预测模型计算出点位当前车流量信息， 从而决定广告播放模式。
43.另外，客户端把获取的车辆车流信息及广告播放结果信息实时推送给云服 务端，服务端对数据进行实时分析并提供多维度广告播放效果报告。具体为，客 户端把广告播放结果与摄像头算法当前检测/识别到的车流量及受众车辆车型、 车牌、颜色等信息关联，然后上传到云端服务，云端服务对播放记录进行统计分 析按不同维度提供广告播放效果报告。
44.本实施例的车辆信息识别算法采用的yolov3算法进行，yolo系列算法将目 标定位和分类集成一起，属于端到端的方式，one-stage算法，一次检测，统一 输出我们需要的所有结果：
45.1.训练集的准备
46.训练集目前使用我们自己场景下的训练，采用自主研发的通用定位算法进 行处理，大多数的数据在这种方法下能够定位成功，未定位成功的图片主要通过 人为的方式进行纠正。
47.2.识别算法的网络框架
48.在整个过程中通过3个不同的阶段对图像进行预测，分别为predict one， predict two，predict three，这三个阶段对于特征图中的每个元素会预测出anchor 数量的预测组，每个预测组中包含一组预测数据，包含车辆的位置，车辆的品牌 分类，车辆的颜色，车辆的朝向等信息。
49.3.损失函数的计算
50.在损失函数的计算过程中，涉及到目标定位偏移量损失，目标置信度损失 以及目标分类损失，其中还包括每个部分的权值参数，总的损失：
51.l(o，o，c，c，l，g)＝λ1l
conf
(o，c) λ2l
cla
(o，c) λ3l
loc
(l，g)
52.损失函数中包含三个方面的损失：
53.lconf表明置信度损失，当前的框选是真实目标的损失，前面是对应的权重 系数；
54.lcla表明分类损失，表示当前选框分类的损失，前面是对应的权重系数；
55.lloc表明位置损失，表明当前选框和对应的真实目标之间的损失，前面是 对应的权重系数。
56.3.1目标置信度分类损失
57.目标分类损失目前还是采用交叉熵损失：
[0058][0059][0060]
lconf表示置信度损失，这里采用的是交叉熵，oi表示标签值，同样的1-oi 表示另一类的标签值，而ci表示预测值，经过sigmod函数过后生成概率值ci^，在 计算置信度损失时，主要通过交叉熵的方式来进行；
[0061]
3.2目标定位损失
[0062][0063][0064][0065][0066][0067]
lloc(l,g)表示整体的目标定位损失，li^m表明第i个正样本预测出来的位置信 息，gi^m表明第i个正样本对应的真实位置信息，其中包含x、y、w、h等相关信 息，并且损失采用平方差的方式来进行计算，将每个正样本损失进行累加，得到 整体的损失值，但是在计算的时候，损失没有直接采用x、y、w、h方式进行直 接计算，而是通过计算矩形中心点坐标和矩形的宽高与anchor之间的关系来进行 求解，后面再经过log值的计算，正如上面的li^x,li^w,li^y,lih，g表示对应的真实 值的计算方式。
[0068]
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详 述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。
[0069]
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述 的系统、装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程， 在此不再赘述。
[0070]
在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统，装置和方 法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的， 例如，上述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划 分方式，例如多个单元或组
件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征 可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通 信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性， 机械或其它的形式。
[0071]
上述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为 单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也 可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元 来实现本实施例方案的目的。
[0072]
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中， 也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。 上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实 现。
[0073]
上述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或 使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的 技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部 分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中， 包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络 设备等)执行本发明各个实施例上述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质 包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(read-onlymemory，rom)、随机存取存储器 (randomaccessmemory，ram)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
[0074]
本发明是参照本发明实施例的方法、装置(设备)和计算机程序产品的流程图 和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的 每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供 这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数 据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设 备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图 一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
[0075]
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备 以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指 令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和 /或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
[0076]
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使 得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理， 从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程 或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
[0077]
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将 一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实 体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含
”ꢀ
或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、 方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素， 或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制 的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不
排除在包括上述要素的过 程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
[0078]
最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限 制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员 应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中 部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方 案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。