[发明专利]广告关注人群智能统计方法、装置及计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种广告关注人群智能统计方法，其特征在于，包括：

通过摄像头装置采集图像数据；

通过终端人脸检测算法，检测图像数据中的所有人脸，并对每个人脸进行唯一标号；

通过终端跟踪算法，分别计算跟踪检测到的人脸的停留时长；

通过终端人脸属性识别算法识别每张人脸的相关信息；

将人脸相关信息发送到后台管理系统，后台管理系统根据人脸相关信息进行分类统计、人流量汇总。

2.根据权利要求1所述的广告关注人群智能统计方法，其特征在于，所述终端人脸检测算法包括人脸检测模型训练和人脸检测算法，所述人脸检测模型训练包括：

对深度神经网络模型进行压缩蒸馏；采集和标注人脸样本；采用深度网络模型进行迭代训练，直至人脸检测模型收敛；

所述人脸检测算法包括：

加载训练好的检测算法；将待检测图像输入到人脸检测检测模型，通过计算得出人脸框位置。

3.根据权利要求1所述的广告关注人群智能统计方法，其特征在于，所述通过终端跟踪算法，分别计算跟踪检测到的人脸的停留时长的方法包括：

所述终端跟踪算法采用光流法或基于深度学习的跟踪算法，从检测到人脸的第一张图像开始，分别跟踪每个人脸目标，直至人脸消失。

4.根据权利要求2所述的广告关注人群智能统计方法，其特征在于，所述人脸属性识别算法包括年龄识别模型训练和年龄识别算法，所述年龄识别模型训练需要预先完成，其包括：采集各个年龄的人脸样本，并按照不同年龄进行标定；采用深度网络模型和损失函数进行模型训练，直至模型收敛，得到年龄识别模型；

所述年龄识别算法包括：

获取所述人脸框图像，通过人脸关键点定位算法将人脸对齐；将对齐后的人脸区域图像输入到训练好的年龄识别模型中，估计人脸年龄。

5.根据权利要求4所述的广告关注人群智能统计方法，其特征在于，所述人脸属性识别算法还包括性别识别模型训练和性别识别算法，所述性别识别模型训练需要预先完成，其包括：采集大量人脸样本图片并进行性别标注；采用深度网络模型和损失函数进行模型训练，直至模型收敛，得到性别识别模型；

所述性别识别算法，包括，获取所述人脸框图像，将人脸框图像输入到训练好的性别识别模型中，估计人脸性别。

6.根据权利要求1-5中任意一项所述的广告关注人群智能统计方法，其特征在于，所述人脸相关信息包括人脸标号、停留时长、年龄、性别及观看的广告ID。

7.一种广告关注人群智能统计装置，其特征在于，包括：

图像采集模块，用于采集图像数据；

终端人脸检测算法模块，用于检测图像数据中的所有人脸，并对每个人脸进行唯一标号；

终端跟踪算法模块，用于分别计算跟踪检测到的人脸的停留时长；

终端人脸属性识别算法模块，用于识别每张人脸的相关信息；

数据传输模块，用于将人脸相关信息发送到后台管理系统，后台管理系统根据人脸相关信息进行分类统计、人流量汇总。

8.一种电子装置，其特征在于，包括：

存储器，用于存储指令；以及

处理器，用于调用所述存储器存储的指令执行如权利要求1至6中任一项所述的广告关注人群智能统计方法。

9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，存储有指令，所述指令被处理器执行时，执行如权利要求1至6中任一项所述的广告关注人群智能统计方法。