[发明专利]使用图像语义内容的品牌渗透确定系统

权利要求书

1.一种用于确定跨地理区域的品牌渗透的测量的计算机实现的方法，所述方法包括：

通过一个或多个计算设备将地理区域划分为两个或更多个子区域；

通过所述一个或多个计算设备获得与所述两个或更多个子区域相关联的图像集合；

通过所述一个或多个计算设备至少部分地基于来自机器学习的图像内容分析模型的输出确定在每个相应的子区域内的品牌的检测的数量，所述机器学习的图像内容分析模型被训练为检测与所述两个或更多个子区域相关联的图像集合中的每个图像内与品牌相关联的文本和徽标中的一个或多个；

通过所述一个或多个计算设备生成针对每个子区域的品牌渗透指数，其中，所述品牌渗透指数基于在相应的子区域中的品牌的检测的数量；以及

通过所述一个或多个计算设备将针对每个子区域的品牌渗透指数与相应的子区域的指示符相关联地存储在存储器中。

2.根据权利要求1所述的计算机实现的方法，其中，在将所述地理区域划分为两个或更多个子区域时，确定子区域的数量和每个子区域的一个或多个边界，以确保每个子区域内的人口高于阈值。

3.根据权利要求1所述的计算机实现的方法，其中，通过所述一个或多个计算设备至少部分地基于来自机器学习的图像内容分析模型的输出确定在每个相应的子区域内的品牌的检测的数量，所述机器学习的图像内容分析模型被训练为检测与所述两个或更多个子区域相关联的图像集合中的每个图像内与品牌相关联的文本和徽标中的一个或多个包括：

通过所述一个或多个计算设备访问机器学习的图像内容分析模型，所述机器学习的图像内容分析模型已经被训练为在图像集合中的每个图像内检测与品牌相关联的文本和徽标中的一个或多个；

通过所述一个或多个计算设备提供图像集合作为对于机器学习的图像内容分析模型的输入；以及

通过所述一个或多个计算设备接收描述在相应的子区域内的品牌的检测的数量的计数作为机器学习的图像内容分析模型的输出，所述输出响应于作为对于机器学习的图像内容分析模型的输入的图像集合的接收。

4.根据权利要求1所述的计算机实现的方法，其中，在每个子区域内的一个或多个地点处捕获的图像是通过在街道级别操作的相机捕获的图像。

5.根据权利要求1所述的计算机实现的方法，其中，所述品牌渗透指数基于通过与品牌相关联的商品的至少一个类别的检测的数量所加权的、在相应的子区域中的所述品牌的检测的数量。

6.根据权利要求1所述的计算机实现的方法，其中，所述品牌渗透指数基于通过人口因素加权的、在相应的子区域中的所述品牌的检测的数量，其中，所述人口因素基于所述子区域内的人口。

7.根据权利要求1所述的计算机实现的方法，其中，确定品牌的检测的数量包括：通过对与不同的地理位置相关联的多个检测进行去重来由所述一个或多个计算设备改进品牌的检测的数量。

8.根据权利要求1所述的计算机实现的方法，其中，在将所述地理区域划分为两个或更多个子区域时，根据预定单元大小和预定地理分区中的一个或多个来定义每个子区域的边界。

9.根据权利要求1所述的计算机实现的方法，其中，确定的品牌的每个检测是从出现在图像内的实体店面确定的。

10.根据权利要求1所述的计算机实现的方法，其中，确定的品牌的每个检测是从出现在图像内的车辆确定的。

11.根据权利要求1所述的计算机实现的方法，还包括：通过所述一个或多个计算设备，至少部分地基于针对两个或更多个子区域中的给定子区域的品牌渗透指数来确定与品牌相关联的电子内容项，其中，电子内容项被配置为递送到并且显示在与给定子区域相关联的电子设备上。