一種基于顯示屏廣告觀看量的大數據采集、處理系統及方法
【專利摘要】本發明涉及一種基于顯示屏廣告觀看量的大數據采集、處理系統及方法，屬于廣告數據采集及處理技術領域。本發明包括步驟：廣告文件導入；圖像采集并存儲；圖像數據預處理；遠程發送預處理數據并存儲；數據的提取及分類；數據統計及分析。本發明實時自動的獲取圖像數據，采集效率高且信息保密性強，通過對數據的分類、統計和分析，獲得對象廣告的實時觀看量，通過長期的數據積累對固定地點及時間的廣告觀看量進行預測，幫助廣告商提出合理的廣告投放方案。
【專利說明】
一種基于顯示屏廣告觀看量的大數據采集、處理系統及方法
技術領域
[0001]本發明涉及一種基于顯示屏廣告觀看量的大數據采集、處理系統及方法，屬于廣告數據采集及處理技術領域。
【背景技術】
[0002]在當下，隨著互聯網技術和大數據應用的迅猛發展，技術型(量化)營銷和程序化廣告逐漸成為現代營銷模式中的重要組成部分。從起初的精準營銷，到后來的RTB(實時競價)、DSP(需求方平臺)、再到目前熱炒的私有DSP、移動DSP、商用wif i等等，各種新工具、新模式、新概念層出不窮。對于廣告主來說，無論概念有多么火熱，其首先要關注的目標仍然是廣告效果。
[0003]然而，傳統營銷廣告效果的測量體系正在失效，這個失效是建立在社會結構分化以及受眾碎片化的基礎之上的。當社會結構出現不穩定的碎片化時，當傳播渠道變為平臺化時，原有的消費者調研工具已經失靈:受眾的碎片化讓原本的消費者研究方式無法確保真實性，無法再利用這些方法來捕獲受眾的真實需求與欲望;社會結構的改變使得日益成熟的抽樣調查面臨艱難的選擇，原有的抽樣設計難免誤差失控，擴大樣本數量無疑可以控制誤差，但導致成本抬升而難以為繼;再加上目前各類戶外媒體缺乏權威性的效果測量體系和工具等等。
[0004]為鼓勵廣告主增加網絡廣告預算，谷歌推出了一項新廣告功能BrandActivate，此舉旨在方便廣告主了解其廣告收看情況。作為新舉措的一部分，谷歌將會使用一個名為GRP(總收視率)的測量工具，目前電視廣告普遍使用這一測量工具。
[0005]但是目前尚未有過針對顯示屏廣告收看量的統計方法及系統，這也必將影響到廣告統計數據的全面性和完整性。如果我們能給廣告商提供測量廣告收看量并相應作出調整的工具，那么他們的廣告預算將偏向街頭巷尾的顯示屏廣告，而不是電視廣告或網絡廣告。在此背景下，一種新的用于統計顯示屏廣告收看量的方法和系統急待被發明出來，并且可以結合大數據的特點通過對海量數據的實時采集與分析，對各個地點及時間的廣告收看量進行預測，幫助廣告商制定合理的廣告投放方案。
【發明內容】
[0006]本發明提供了一種基于顯示屏廣告觀看量的大數據采集、處理系統及方法，用以解決顯示屏廣告觀看量的數據采集問題。自動化的采集和處理方式，降低了傳統的人工采集的成本以及人工采集顯示屏廣告觀看量數據的不確定性。通過本發明方法和系統還可以獲取各個時間段、各個地點、各個廣告的觀看量的數據，通過對采集到的大數據的處理和分析，可以為廣告商制定合理的廣告投放方案提供可靠的參考數據。
[0007]本發明的技術方案是:一種基于顯示屏廣告觀看量的大數據采集、處理系統及方法，所述方法的具體步驟為:
Stepl、廣告文件導入;將所需播放的廣告多媒體文件導入系統服務器，并由系統服務器遠程發送至需要播放此廣告的相應的顯示屏，系統服務器對所導入廣告的播放地點、播放時長、播放時間段進行設置；
Step2、圖像采集并存儲;通過圖像采集模塊實時獲取廣告顯示屏前的圖像信息，并將圖像信息儲存在圖像存儲模塊中；
St ep3、圖像數據預處理;通過人臉檢測，從存儲器中采集到的圖像中提取出人臉圖像，并對人臉圖像依次進行光線補償、灰度變換、直方圖均衡化、歸一化、幾何校正、濾波以及銳化處理，產生適合系統服務器處理的圖像數據信息；
Step4、遠程發送預處理數據并存儲;把步驟Step2中產生的預處理后的圖像數據信息，將其遠程發送至系統服務器，同時上傳至云端的面向大數據的數據庫中進行備份；
Step5、數據的提取及分類;首先從系統服務器中提取顯示屏所播放的廣告的相關信息;再從步驟Step3中獲取的預處理后的圖像數據信息中，通過積分投影方法，獲取觀看顯示屏的人眼數量;再通過人臉識別技術，提取出圖像數據信息中的人物特征數據并以此進行分類；
Step6、數據統計及分析;對步驟Step4中分類后各個類別的數據進行統計，通過對各個類別的統計數據的分析，得到各個時間段觀看廣告內容的人群的性別、年齡段分布及各個時間段、各個地點、各個類型廣告的觀看量。
[0008]優選地，所述步驟Step3中，遠程發送預處理數據采用輪詢發送法，系統服務器定時依次詢問各個廣告顯示屏站點的預處理后的圖像數據信息是否有更新，若有則上傳，若無則不上傳。
[0009]優選地，所述步驟Step4中，顯示屏所播放的廣告的相關信息包括廣告內容、播放地點、播放時長、播放時間段。
[0010]優選地，所述步驟Step4中，對提取到的圖像數據信息中的人物特征數據進行分類時，分類包括對年齡段、性別、眼睛是否觀看顯示屏進行分類。
[0011]優選地，所述步驟Step5中，分類后對各個類別的數據進行統計的內容包括各年齡段的人數、男性和女性的人數、眼睛觀看屏幕的人數。
[0012]一種基于顯示屏廣告觀看量的大數據采集、處理系統，所述系統包括:
圖像采集模塊;用于采集正在播放廣告的顯示屏前的圖像信息，并將采集到的圖像信息存儲在圖像存儲模塊中；
數據預處理模塊;對圖像采集存儲模塊中的圖像信息進行人臉檢測，提取出人臉圖像，并對人臉圖像進行光線補償、灰度變換、直方圖均衡化、歸一化、幾何校正、濾波以及銳化處理，產生適合系統服務器處理的圖像信息；
數據發送模塊；用于將預處理后的圖像數據信息遠程發送至系統服務器，同時上傳至云端的面向大數據的數據庫中進行備份；
數據存儲模塊;用于存儲圖像采集模塊獲取的原始的圖像信息；
系統服務器；用于存儲所需播放的廣告多媒體文件，并發送至需要播放此廣告的相應的顯示屏，對所導入廣告的播放地點、播放時長、播放時間段進行設置;其次用于對預處理后的圖像數據信息進行提取、分類、統計和分析，并結合云端大數據對廣告觀看量進行預測，得到各個時間段觀看廣告內容的人群的性別、年齡段分布及各個時間段、各個地點、各個類型廣告的觀看量。
[0013]優選地，系統服務器還包括數據提取及分類模塊，用于提取顯示屏所播放的廣告的相關信息和預處理后圖像數據信息中的人物特征數據，同時對提取出的人物特征數據進行分類，將表述同一特征的數據分在同一類。
[0014]優選地，系統服務器還包括數據統計及分析模塊，用于統計分類后各類別的數據
?目息O
[0015]本發明的有益效果是:
1、目前尚未有過針對顯示屏廣告收看量的統計方法，導致廣告統計數據的全面性和完整性無法得到保障，本發明的方法和系統，解決了顯示屏廣告觀看量的數據采集問題；
2、采用自動實時獲取廣告屏幕前的圖像信息而不是人工采集，能夠有效提高數據采集的效率和全面性，簡化了人工操作行為，同時增強了信息的保密性；
3、通過系統服務器對導入的廣告多媒體文件的播放地點、播放時長、播放時間段進行遠程設置，大大降低了人工更換廣告內容的成本；自動實時獲取廣告屏幕前的圖像信息，提高了系統的可靠性和自動化程度；
4、采用預處理步驟有效減少了后續步驟的數據傳輸量和處理難度，也保證了圖像數據的完整性和可靠性;將預處理數據上傳至云端的面向大數據的數據庫中進行備份，配合本地存儲器中存儲的原始圖像信息，可以有效防止因系統崩潰等造成的數據損失；
5、將顯示屏廣告的相關信息和提取出的圖像信息中的人物特征數據進行分類和統計，能夠方便數據分析時分類讀取各個分類數據，提高了分析效率;采用輪詢發送法，減小對網絡資源的占有量，防止數據同時上傳造成的擁塞；
6、通過對采集數據的處理和統計，可以獲取各個時間段、各個地點、各個廣告的觀看量的數據，通過對采集到的大數據的處理和分析，為廣告商制定合理的廣告投放方案提供可靠的參考數據。
【附圖說明】
[0016]圖1為本發明中的流程圖；
圖2為本發明系統結構示意圖。
【具體實施方式】
[0017]實施例1:如圖1-2所示，一種基于顯示屏廣告觀看量的大數據采集、處理系統及方法，所述方法的具體步驟為:
Stepl、廣告文件導入;將所需播放的廣告多媒體文件導入系統服務器，并由系統服務器遠程發送至需要播放此廣告的相應的顯示屏，系統服務器對所導入廣告的播放地點、播放時長、播放時間段進行設置；
Step2、圖像采集并存儲;通過圖像采集模塊實時獲取廣告顯示屏前的圖像信息，并將圖像信息儲存在圖像存儲模塊中；
St ep3、圖像數據預處理;通過人臉檢測，從存儲器中采集到的圖像中提取出人臉圖像，并對人臉圖像依次進行光線補償、灰度變換、直方圖均衡化、歸一化、幾何校正、濾波以及銳化處理，產生適合系統服務器處理的圖像數據信息；
Step4、遠程發送預處理數據并存儲;把步驟Step2中產生的預處理后的圖像數據信息，將其遠程發送至系統服務器，同時上傳至云端的面向大數據的數據庫中進行備份；
Step5、數據的提取及分類;首先從系統服務器中提取顯示屏所播放的廣告的相關信息;再從步驟Step3中獲取的預處理后的圖像數據信息中，通過積分投影方法，獲取觀看顯示屏的人眼數量;再通過人臉識別技術，提取出圖像數據信息中的人物特征數據并以此進行分類；
Step6、數據統計及分析;對步驟Step4中分類后各個類別的數據進行統計，通過對各個類別的統計數據的分析，得到各個時間段觀看廣告內容的人群的性別、年齡段分布及各個時間段、各個地點、各個類型廣告的觀看量。
[0018]優選地，所述步驟Step3中，遠程發送預處理數據采用輪詢發送法，系統服務器定時依次詢問各個廣告顯示屏站點的預處理后的圖像數據信息是否有更新，若有則上傳，若無則不上傳。
[0019]優選地，所述步驟Step4中，顯示屏所播放的廣告的相關信息包括廣告內容、播放地點、播放時長、播放時間段。
[0020]優選地，所述步驟Step4中，對提取到的圖像數據信息中的人物特征數據進行分類時，分類包括對年齡段、性別、眼睛是否觀看顯示屏進行分類。
[0021]優選地，所述步驟Step5中，分類后對各個類別的數據進行統計的內容包括各年齡段的人數、男性和女性的人數、眼睛觀看屏幕的人數。
[0022]一種基于顯示屏廣告觀看量的大數據采集、處理系統，所述系統包括:
圖像采集模塊;用于采集正在播放廣告的顯示屏前的圖像信息，并將采集到的圖像信息存儲在圖像存儲模塊中；
數據預處理模塊;對圖像采集存儲模塊中的圖像信息進行人臉檢測，提取出人臉圖像，并對人臉圖像進行光線補償、灰度變換、直方圖均衡化、歸一化、幾何校正、濾波以及銳化處理，產生適合系統服務器處理的圖像信息；
數據發送模塊；用于將預處理后的圖像數據信息遠程發送至系統服務器，同時上傳至云端的面向大數據的數據庫中進行備份；
數據存儲模塊;用于存儲圖像采集模塊獲取的原始的圖像信息；
系統服務器；用于存儲所需播放的廣告多媒體文件，并發送至需要播放此廣告的相應的顯示屏，對所導入廣告的播放地點、播放時長、播放時間段進行設置;其次用于對預處理后的圖像數據信息進行提取、分類、統計和分析，并結合云端大數據對廣告觀看量進行預測，得到各個時間段觀看廣告內容的人群的性別、年齡段分布及各個時間段、各個地點、各個類型廣告的觀看量。
[0023]優選地，系統服務器還包括數據提取及分類模塊，用于提取顯示屏所播放的廣告的相關信息和預處理后圖像數據信息中的人物特征數據，同時對提取出的人物特征數據進行分類，將表述同一特征的數據分在同一類。
[0024]優選地，系統服務器還包括數據統計及分析模塊，用于統計分類后各類別的數據信息。應用時，系統服務器中包括觀看量預測模塊，用于結合云端的面向大數據的數據庫中的數據，通過預測算法，對特定人群的觀看習慣及特定廣告的觀看量進行預測。
[0025]上面結合附圖對本發明的【具體實施方式】作了詳細說明，但是本發明并不限于上述實施方式，在本領域普通技術人員所具備的知識范圍內，還可以在不脫離本發明宗旨的前提下作出各種變化。
【主權項】
1.一種基于顯示屏廣告觀看量的大數據采集、處理方法，其特征在于:所述方法的具體步驟如下: Stepl、廣告文件導入;將所需播放的廣告多媒體文件導入系統服務器，并由系統服務器遠程發送至需要播放此廣告的相應的顯示屏，系統服務器對所導入廣告的播放地點、播放時長、播放時間段進行設置； Step2、圖像采集并存儲;通過圖像采集模塊實時獲取廣告顯示屏前的圖像信息，并將圖像信息儲存在圖像存儲模塊中； Step3、圖像數據預處理;通過人臉檢測，從存儲器中采集到的圖像中提取出人臉圖像，并對人臉圖像依次進行光線補償、灰度變換、直方圖均衡化、歸一化、幾何校正、濾波以及銳化處理，產生適合系統服務器處理的圖像數據信息； Step4、遠程發送預處理數據并存儲;把步驟Step2中產生的預處理后的圖像數據信息，將其遠程發送至系統服務器，同時上傳至云端的面向大數據的數據庫中進行備份； Step5、數據的提取及分類;首先從系統服務器中提取顯示屏所播放的廣告的相關信息;再從步驟Step3中獲取的預處理后的圖像數據信息中，通過積分投影方法，獲取觀看顯示屏的人眼數量;再通過人臉識別技術，提取出圖像數據信息中的人物特征數據并以此進行分類； Step6、數據統計及分析;對步驟Step4中分類后各個類別的數據進行統計，通過對各個類別的統計數據的分析，得到各個時間段觀看廣告內容的人群的性別、年齡段分布及各個時間段、各個地點、各個類型廣告的觀看量。2.根據權利要求1所述的基于顯示屏廣告觀看量的大數據采集、處理方法，其特征在于:所述步驟Step3中，遠程發送預處理數據采用輪詢發送法，系統服務器定時依次詢問各個廣告顯示屏站點的預處理后的圖像數據信息是否有更新，若有則上傳，若無則不上傳。3.根據權利要求1所述的基于顯示屏廣告觀看量的大數據采集、處理方法，其特征在于:所述步驟Step4中，顯示屏所播放的廣告的相關信息包括廣告內容、播放地點、播放時長、播放時間段。4.根據權利要求1所述的基于顯示屏廣告觀看量的大數據采集、處理方法，其特征在于:所述步驟Step4中，對提取到的圖像數據信息中的人物特征數據進行分類時，分類包括對年齡段、性別、眼睛是否觀看顯示屏進行分類。5.根據權利要求1所述的基于顯示屏廣告觀看量的大數據采集、處理方法，其特征在于:所述步驟Step5中，分類后對各個類別的數據進行統計的內容包括各年齡段的人數、男性和女性的人數、眼睛觀看屏幕的人數。6.一種基于顯示屏廣告觀看量的大數據采集、處理系統，其特征在于:所述系統包括: 圖像采集模塊；用于采集正在播放廣告的顯示屏前的圖像信息，并將采集到的圖像信息存儲在圖像存儲模塊中； 數據預處理模塊;對圖像采集存儲模塊中的圖像信息進行人臉檢測，提取出人臉圖像，并對人臉圖像進行光線補償、灰度變換、直方圖均衡化、歸一化、幾何校正、濾波以及銳化處理，產生適合系統服務器處理的圖像信息； 數據發送模塊；用于將預處理后的圖像數據信息遠程發送至系統服務器，同時上傳至云端的面向大數據的數據庫中進行備份； 數據存儲模塊;用于存儲圖像采集模塊獲取的原始的圖像信息； 系統服務器；用于存儲所需播放的廣告多媒體文件，并發送至需要播放此廣告的相應的顯示屏，對所導入廣告的播放地點、播放時長、播放時間段進行設置;其次用于對預處理后的圖像數據信息進行提取、分類、統計和分析，并結合云端大數據對廣告觀看量進行預測，得到各個時間段觀看廣告內容的人群的性別、年齡段分布及各個時間段、各個地點、各個類型廣告的觀看量。7.根據權利要求1所述的基于顯示屏廣告觀看量的大數據采集、處理系統，其特征在于:系統服務器還包括數據提取及分類模塊，用于提取顯示屏所播放的廣告的相關信息和預處理后圖像數據信息中的人物特征數據，同時對提取出的人物特征數據進行分類，將表述同一特征的數據分在同一類。8.根據權利要求1所述的基于顯示屏廣告觀看量的大數據采集、處理系統，其特征在于:系統服務器還包括數據統計及分析模塊，用于統計分類后各類別的數據信息。
【文檔編號】G06Q30/02GK105894333SQ201610267584
【公開日】2016年8月24日
【申請日】2016年4月27日
【發明人】龍華, 胡耀文, 杜慶治, 邵玉斌, 張琳
【申請人】昆明理工大學