一种基于LBS及机器学习的精准商业信息推送方法.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN114841749A(43)申请公布日2022.08.02(21)申请号202210532351.1(22)申请日2022.05.17(71)申请人广东鑫洋互联网科技有限公司地址510000广东省广州市天河区灵山东路16号301-310-075(72)发明人郑创鑫陈子鸿林嘉顺(51)Int.Cl.G06Q30/02(2012.01)权利要求书3页说明书7页附图1页(54)发明名称一种基于LBS及机器学习的精准商业信息推送方法(57)摘要本申请提供一种基于LBS及机器学习的精准商业信息推送方法，包括：无人机获取校内活动聚集点，判断是否选取为活动宣传点；通过无人机采集图像数据观测校园活动，识别活动参与人数和购买行为参与度；无人机获取不同活动活动时间不同活动举办地点的校园活动图像，判断活动时间活动举办地点对校园人流量的影响；无人机获取媒体宣传校园活动的宣传效果；根据实际销售情况判断校园活动赞助投入产出比；无人机获取校园活动宣传效果，通过宣传效果分析校园活动种类与本校学生的契合度；判断哪些时间哪些地点哪些活动种类进行广告宣传可以增加销售额。CN114841749ACN114841749A权利要求书1/3页1.一种基于LBS及机器学习的精准商业信息推送方法，其特征在于，所述方法包括：无人机获取校内活动聚集点，判断是否选取为活动宣传点；通过无人机采集图像数据观测校园活动，识别活动参与人数和购买行为参与度；无人机获取不同活动活动时间不同活动举办地点的校园活动图像，判断活动时间活动举办地点对校园人流量的影响，所述无人机获取不同活动活动时间不同活动举办地点的校园活动图像，判断活动时间活动举办地点对校园人流量的影响，具体包括：无人机获取活动时间对校园活动人流量的影响，无人机获取活动举办地点对校园活动人流量的影响；无人机获取媒体宣传校园活动的宣传效果，具体包括：通过各种媒体宣传校园活动对人流量和实际购买人数增加率的影响判断校园最适合的宣传方式；根据实际销售情况判断校园活动赞助投入产出比，所述根据实际销售情况判断校园活动赞助投入产出比，具体包括：对活动前后销售额进行数据对比，通过销售额率判断活动效果，对投入产出比差的活动减少无人机拍摄内容；无人机获取校园活动宣传效果，通过宣传效果分析校园活动种类与本校学生的契合度；判断哪些时间哪些地点哪些活动种类进行广告宣传可以增加销售额。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述无人机获取校内活动聚集点，判断是否选取为活动宣传点，包括:根据校园道路网络图对校园进行区域划分，根据校园内道路，空地区域判断校内活动可能的聚集点，得到多个划分区域，在每个划分区域内通过无人机航拍，获取每个划分区域内的图像数据；处理器获取无人机所采集的图像数据，将图像数据输入经训练的全卷积神经网络提取出每个划分区域内的人头数；根据人头检测算法YOLO‑OFLSTM,计算每个划分区域内的人头数目，判断校内活动可能的聚集点，即可获取合适的活动宣传点。3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述通过无人机采集图像数据观测校园活动，识别活动参与人数和购买行为参与度，包括:无人机采集活动宣传点的图像数据，通过区域功能划分出购买区域，观望区域和快速通过区域；根据人头检测算法提取出各区域的人头数，购买区域和观望区域人头数总和为参与人数，购买区域人头数判断为购买行为人数；在购买区和观望区区域内进行无监督行人重识别，获取观望区向购买区的转化率；处理器以无人机采集到的购买区域内的学生连续帧图像作为图库，观望区域内为样本，通过行人重识别判断前一段时间的样本是否出现在目前购买区域，得到观望区域的购买率；购买率为活动参与人数与活动区域人数的比率，转化率为观望区域人进入购买区域的人与观望区域总人数的比率，购买行为参与度为观望区域转化率乘以观望区域人数加购买区域人数与活动区域总人数的比率。4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述无人机获取不同活动活动时间不同活动举办地点的校园活动图像，判断活动时间活动举办地点对校园人流量的影响，包括:使用无人机采集不同活动区域不同时间的图像数据，通过人头检测算法YOLO‑OFLSTM处理得到不同活动时间不同地点的校园活动图像的人流量；将人流量数据输入多元线性基于多元线性回归模型进行训练，对任意时段人流量进行预测；判断人流量多的时间地点，获得适合举办校园活动的时间地点；包括：无人机获取活动时间对校园活动人流量的影响；无人机获取活动举办地点对校园活动人流量的影响；所述无人机获取活动时间对校园活动人流量的影响，具体包括：无人机获取活动区域各个活动时间前后人流量变化，对活动时间的人流量进行预测；获取任意时刻活动区域内的人流量，在x轴上绘制核密度曲线，判断“一天中的小时”2CN1148417