[发明专利]一种直梯婴儿车检测与广告精准投放方法及系统有效

专利信息
申请号: 201910803740.1 申请日: 2019-08-28
公开(公告)号: CN110569766B 公开(公告)日: 2023-04-07
发明(设计)人: 陈国特;王超;陈清梁;王伟;蔡巍伟;吴磊磊 申请(专利权)人: 浙江新再灵科技股份有限公司
主分类号: G06V20/52 分类号: G06V20/52;G06V10/774;G06Q30/0251;B66B3/00;B66B5/00
代理公司: 北京谨诚君睿知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 11538 代理人: 陆鑫;延慧
地址: 310052 浙江省杭州*** 国省代码: 浙江;33
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摘要:
搜索关键词: 一种 婴儿 车检 广告 精准 投放 方法 系统
【权利要求书】:

1.一种直梯婴儿车检测与广告精准投放方法,包括:

S1、检测直梯是否处于运行状态,在检测到直梯处于运行状态的情况下,采集直梯内图像;

S2、对所述图像进行处理,检测图像中是否存在婴儿车;

S3、在检测到所述图像中存在婴儿车的情况下,触发母婴广告投放指令;

S4、根据所述母婴广告投放指令实时投放母婴广告;

所述步骤S1包括:

检测直梯门是否关闭;

检测直梯是否存在运行速度;

当检测到直梯门关闭且存在运行速度时判定直梯处于运行状态;

所述步骤S2包括:

S21、构建并训练婴儿车检测模型;

S22、通过所述婴儿车检测模型对所述图像进行特征点提取,判断所述图像中是否存在婴儿车;

所述S21包括:

将YOLOv3框架上的darknet主干网络替换为Root-Resnet18网络;

去除掉Resnet18中的max pooling;

将第一个conv层的stride由2修改为1;

将7*7conv替换为三个3*3conv;

将检测部分的卷积通道全部修改为128;

将backbone网络和检测部分均使用BN层残差模块;

利用标记婴儿车的图像样本进行训练;

在利用所述婴儿车检测模型对所述图像进行检测之前,需要将所述图像解码为416*416尺寸;

在对所述图像解码时进行多线程加速;

在利用所述婴儿车检测模型对所述图像进行检测时,使用tensorrt加速。

2.根据权利要求1所述的直梯婴儿车检测与广告精准投放方法,其特征在于,在所述步骤S3中,在检测到所述图像中存在婴儿车的情况下,还包括记录直梯内婴儿车的数量。

3.根据权利要求2所述的直梯婴儿车检测与广告精准投放方法,其特征在于,所述步骤S4包括:

根据所述母婴广告投放指令由广告数据平台筛选母婴广告;

对广告内容进行审核;

审核通过后实时在直梯内显示平台进行广告播放。

4.一种使用权利要求1-3任一项所述的直梯婴儿车检测与广告精准投放方法的系统,其特征在于,包括:

分析请求模块,用于检测直梯是否处于运行状态,并在检测到直梯处于运行状态时发出图像分析处理请求;

婴儿车检测模块,用于接收所述图像分析处理请求,对所述图像进行婴儿车检测,并在检测到图像中存在婴儿车的情况下发出所述母婴广告投放指令;

广告投放模块,用于接收所述母婴广告投放指令,进行母婴广告的筛选、审核和投放。

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