智慧超市广告智能推送系统

2019-08-23何文华

电子技术与软件工程 2019年13期

文/何文华

1 广告推送系统的设计

智慧超市使城市不断向智能化发展，为传统超市搭建其先进的智能管理、商业、网络、预警等功能。智慧超市作为零售行业发展的未来普及形态，必须做到以广告打动消费人群，提升广告推送的智能化发展，构建与消费者之间的有效渠道，加强广告投放的针对性。因此，建立系统性的智慧超市广告智能推送系统极为重要。

1.1 广告推送系统基本工作流程

基于智慧超市的广告智能推送系统，包括图像采集功能设计、人脸检测系统设计、视频图片分类功能设计以及消费者人群识别功能设计，其具体流程如图1所示。通过摄像头对目标进行实时拍摄，并利用智能化处理技术通过人脸对消费者年龄、性别等特征进行精准识别，进而为其推送符合其特征的广告。

1.2 广告推送系统图像采集功能设计

智慧超市广告推行系统图像采集功能利用索尼IMX208摄像头，应用层通过GStreamer3.3.1版本，基于nvcamearsrc插件实现摄像头调用，利用该插件，将export CLIENT_IP=127.0.0.1

gst-launch-1.0 nvcamerasrc fpsRange="30 30" intent=3 ! nvvidconv flip-method=6 ! 'video/x-raw(memory:NVMM)，width=(int)960，height=(int)540，format=(string)I420，framerate=(fraction)30/1' ! omxh264enc controlrate=2 bitrate=4000000 ! 'video/x-h264，streamformat=(string)byte-stream' ! h264parse ! queue ! omxh264dec ! nvvidconv ! 'video/x-raw，format=(string)UYVY' ! videoconvert ! jpegenc quality=30 ! rtpjpegpay ! udpsink host=$CLIENT_IP port=5000 sync=false async=false这段代码把摄像头上的内容抓取并压缩为960p图片流和视频流，完成ISP初始化，具体流程如图2所示。

1.3 广告推送系统人脸识别功能设计

1.3.1 人脸识判断能设计

人脸识别是智能分类和识别的过程，其基本原理是通过收集到的图片，将人脸进行年龄定位和性别定位。利用区域提案网在训练中提出Proposal，并用FASTER-RCNN对图片进行分类。在人脸识别功能具体工作过程内，通过训练得出模型权值文档，并加载采集功能所获得的图片，对图片进行精准识别和分类，进而计算出全部可能性目标得分与分值，依据程序计算相关阈值。如果得分高于阈值，该区域为人脸，反之则不是人脸。

1.3.2 性别识别功能设计

性别分类相对人脸判断更为复杂，不仅需要判断所截取图像的性别，同时还应准确定位主体年龄段。本设计神经网融括三个卷基层，一个输出层和一个全部链接层。其中，两个卷基层内含有LRN，可实现输入图像的归一化。全连接层为卷基层神经网实现分类器作用，将所学区域性特征表象反映到标记空间。对于整体功能的具体流程，首先加载训练模型，然后读取FASTER-RCNN确认准确人脸信息，分别展开年龄和性别的识别工作，并通过计算取出计算结果最大值，作为最终分类结果。

1.4 广告推送系统智能推送功能设计

广告推送系统智能推送功能是依据最终性别、年龄分类结果，将其与已经分类完毕的广告进行目标匹配。通过采集功能的图片资源，使用FASTER-RCNN计算方法对人脸进行精准识别。智慧超市广告智能推送系统，根据精准的人脸识别功能，依据不同年龄段、性别消费人群消费趋向，得出消费人群大致消费目标，并结合互联网大数据，整合数据资源，进而实现广告推送的精准性和针对性。

1.5 广告推送系统视频播放功能设计

播放器的设计，其目的在于为不同人群准确播放适合此类消费者的广告视频。播放器不仅应对分类结果进行判断，操作人员也可通过人为操作改变推送广告内容。因为智能视频播放功能可以依据结果放出适应人群的广告，工作人员应事先做好视频广告自身分类。通过视频节目信息的都区功能，从GStraemer中选取需要的元素信息，创建游乐场，对管道全部特性形成良好支持，如标签支持、错误解决和状态处理等。