[发明专利]基于人脸智能识别的传统广告大数据量化分析的方法

说明书

本发明的基于人脸智能识别的传统广告大数据量化分析的方法，利用AI人脸抓拍识、识别及人脸角度识别的技术，在传统媒体广告载体，用来统计真正观看传统媒体广告的受众数量，年龄与性别属性，广告观看频次及平均每次的有效时间，媒体广告的毛评点等数据，为媒体广告运营商提供精准的数据支撑。不仅可以为传统媒体广告商精准广告投放提供数据支撑，还可以为广告受众效果及广告投放价值提供数据分析，从而大大提升运营的效率。

技术领域

本发明涉及广告方法技术领域，具体为一种基于人脸智能识别的传统广告大数据量化分析的方法。

背景技术

根据艾瑞的统计：2006年传统四大媒体电视、报纸、杂志、广播占比达到88.39%，而到2016年，传统四大媒体占比只有58.87%，下降了近30%。但同时互联网和移动互联网媒体从5.7%上升到33.84%，并且持续在上升，未来将超过电视媒体成为第一个媒体。2016年移动广告支出增幅73.7%，占网络广告支出的44.3%，全球广告支出的15.2%。预计2018年互联网和移动互联网广告将占广告市场50%以上。

相比互联网媒体广告，传统广告的数据量化比较落后。互联网媒体广告可以通过浏览量、点击量等数据分析将媒体广告进行精准数据量化。而传统媒体广告还停留在人流粗略估计阶段，比如发达的商业楼宇、商业步行街、写字楼、火车站、机场、广场、公交车站等算是人流密度大的场所，广告价值就相对较高。至于广告受众的数量、性别、年龄等数据根本没有精准的数据量化，从而没有广告效果有广告价值的评价体系。

在大数据环境下,网络信息技术得到了广泛应用,使得传媒行业不断发生改变,并在发展中逐渐挣脱传统广告经营模式的束缚,为传媒行业带来了新的活力.在这种发展形势下,应用传统经营形式的媒体广告受到强烈的冲击。

大数据技术对传统媒体企业的广告经营既是一场革新和考验,又带来了机遇,传统媒体的广告经营要打破思想的桎梏,充分利用大数据技术来创新广告业务。传统媒体互联网化、大数据化成为趋势。

基于传统每天广告的数据量化现在基本还处于一个粗略统计的水平，依靠视频或人工统计数据，统计广告屏或其他传统广告媒介所处位置的客流大概数量，这种单一的粗略客流统计作为广告投放的收费与收益依据。

现有通过视频或人工统计大概客流的方式，或针对不同场所有不同消费群体的统计方式，都只能粗略统计大概的客流数量，对客流的年龄，性别等属性无法统计，而且不能实时统计媒体受众客流的数据，也无法知道这些经过媒体介质的受众客流是否在广告播放时间观看广告，观看的时间等。所以现在有的方面无法针对广告的效果进行精准、及时的数据量化。

发明内容

本发明为了弥补现有技术的不足，提供了一种结构简单、使用方便的基于人脸智能识别的传统广告大数据量化分析的方法。

本发明是通过如下技术方案实现的：

本发明的基于人脸智能识别的传统广告大数据量化分析的方法，其特征在于：

包括步骤一、受众客流数据统计：

（1）、当一个人或运动物体被前端智能摄像头抓拍到、摄像头首先根据特征判断是否是人脸，如果不是，则直接丢弃掉，如果是则进入到步骤2；

（2）、根据设置的人脸对镜头中心俯仰角度与侧面角度，判断识别跟踪到人脸是否在角度范围内，如果不在范围内，则摄像头会持续跟踪，如果跟踪到人脸丢失依然不在范围内，在直接终结；如果跟踪到人脸的角度在设置范围内，则对人脸进行抓拍，提取特征值（受众数、年龄、性别、观看频次、观看时间）并进入步骤3；相关人脸面对镜头或广告载体的角度范围，能够在线设置；

（3）、在受众客流区，根据步骤2给出的特征值将判断是否新的客流，如果不是新受众，则进行步骤4去重处理，如果是新的受众，则提取新受众的年龄、属性，分配一个新的受众ID，并直接进入到步骤5；