一种广告机及商品匹配度预测方法

技术领域

本发明实施例涉及电子设备技术领域，尤其涉及一种广告机及商品匹配度预测方法。

背景技术

为了实现不增加推广成本的前提下，对某些包含特殊气味的商品进行销售推广，例如针对香薰、香水等带有香味的商品的销售推广，经销商通常会在某些公共场合放置广告机。用户可以通过广告机观看并收听到关于某种具有特殊气味商品的介绍。广告机检测到用户靠近时，会自动释放该商品，使其味道散发到空气中，以使用户可以闻到该商品的味道。

综上可知，现有技术中的广告机仅仅是通过广告和气味散发形式向用户推销商品。但是，在该推销过程中并不能直接确定用户闻到该商品的气味后的直观感受，比如是否喜爱，是否厌恶等。进而对后端业务(例如是否需要调整商品本身、是否需要加大营销力度，是否需要降低商品数量等)的动态调整提供不了太大的帮助，使得广告推广效用不佳。

发明内容

鉴于此，为解决上述技术问题或部分技术问题，本发明实施例提供一种广告机及商品匹配度预测方法。

第一方面，本发明实施例提供一种广告机，该广告机包括：图像显示装置、处理器、图像采集装置以及商品试用装置；

图像显示装置，用于显示与待推销商品对应的广告信息；

处理器，用于当获取到商品试用申请后，控制图像采集装置进入工作状态；

图像采集装置，用于采集与用户对应的第一图像信息；

处理器还用于，在获取到第一图像信息后，控制商品试用装置提供待推销商品，以便用户试用待推销商品；

图像采集装置还用于，采集与用户对应的第二图像信息，其中，第二图像信息为用户试用待推销商品后采集的图像信息；

处理器还用于，根据第一图像信息和第二图像信息，预测商品匹配度。

在一个可能的实施方式中，图像显示装置为具有触摸功能的图像显示装置；

处理器还用于，当用户在图像显示装置上预设位置执行触摸操作后，根据触摸操作，生成商品试用申请。

在一个可能的实施方式中，广告机还包括触控装置，用于接收用户输入的触控指令；并根据触控指令，生成商品试用申请。

在一个可能的实施方式中，处理器具体用于，分别提取第一图像信息中的第一特征信息和第二图像信息中的第二特征信息；

将第一特征信息和第二特征信息进行对比，预测商品匹配度。

在一个可能的实施方式中，特征信息具体包括：面部特征和/或肢体动作特征，其中，特征信息指代第一特征信息和第二特征信息。

在一个可能的实施方式中，广告机还包括：语音采集装置；

处理器还用于，当控制商品试用装置提供待推销商品后，控制语音采集装置进入工作状态；

语音采集装置用于采集用户的语音信息；

处理器还用于，对语音信息进行识别；

当确定语音信息包括预设关键字时，根据语音信息进一步确定商品匹配度；

或者，当确定语音信息中未包括预设关键字时，舍弃语音信息。

在一个可能的实施方式中，广告机还包括：通电系统，用于为商品试用装置供电；

处理器具体用于，控制通电系统导通，以便商品试用装置通电后，进入工作状态，并提供待推销商品。

在一个可能的实施方式中，广告机还包括语音播放器，用于对待推销商品对应的广告信息进行语音播放。

在一个可能的实施方式中，待推销商品为散发气味的商品。

第二方面，本发明实施例提供一种商品匹配度预测方法，该方法应用于如第一方面任一实施方式所介绍的广告机，该方法包括：

当获取商品试用申请后，采集与用户对应的第一图像信息，其中，商品试用申请为用户观看广告机显示的与待推销商品对应的广告信息后，触发的商品试用申请；

当获取第一图像信息后，提供待推销商品，以便用户试用待推销商品；

采集与用户对应的第二图像信息，第二图像信息为用户试用待推销商品后采集的图像信息；

根据第一图像信息和第二图像信息，预测商品匹配度。

本发明实施例提供的一种广告机，通过图像显示装置显示与待推销商品对应的广告信息，用以吸引用户注意力进行观看，以便用户对待推销商品有一定的认知和了解。如果用户对商品有初步的兴趣，则可以提出商品试用申请。处理器收到商品试用申请后，首先控制图像采集装置进入工作状态，来采集用户的第一图像信息，用于表征用户在试用商品之前的情况。然后控制商品试用装置提供待推销商品供用户试用。并在用户试用该商品后，采集用户的第二图像信息，用于表征用户试用商品后的情况。最终基于第一图像信息和第二图像信息，预测商品匹配度，也即是用户对待推销商品的感兴趣程度。通过一段时间统计不同用户对商品的感兴趣程度后，就可以基本了解大众对于该商品的感兴趣程度，例如确定该商品对于用户的吸引力、用户对该商品的喜好程度，甚至可以预测用户的购买欲望等等。通过不同维度来确定用户对该商品的感兴趣程度，进而为后端业务提供一定的帮助，以使广告机尽可能的达到其所能达到的推广效用。

附图说明

图1为本发明实施例提供的一种广告机结构示意图；

图2为本发明提供的另一种广告机结构示意图；

图3为本发明实施例提供的一种商品匹配度预测方法流程示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

为便于对本发明实施例的理解，下面将结合附图以具体实施例做进一步的解释说明，实施例并不构成对本发明实施例的限定。

图1为本发明实施例提供的一种广告机结构图，具体参见图1所示，该广告机包括：图像显示装置10、处理器20、图像采集装置30以及商品试用装置40。

图像显示装置10，用于显示与待推销商品对应的广告信息；

处理器20，用于当获取到商品试用申请后，控制图像采集装置30进入工作状态；

图像采集装置30，用于采集与用户对应的第一图像信息；

处理器20还用于，在获取到第一图像信息后，控制商品试用装置40提供待推销商品，以便用户试用待推销商品；

图像采集装置30还用于，采集与用户对应的第二图像信息，其中，第二图像信息为用户试用待推销商品后采集的图像信息；

处理器20还用于，根据第一图像信息和第二图像信息，预测商品匹配度。

具体的，经销商可以实现在广告机中配置与待推销商品对应的广告信息，并通过广告机上的图像显示装置10进行显示。经过广告机的用户一旦被广告信息吸引，则可能会被广告机上所显示的商品试用提示信息吸引，进而触发商品试用申请。

然后，处理器20获取到商品试用申请后，控制图像采集装置30进入工作状态。

在一个可选的例子中，具体参见图1所示，图像采集装置30可以是具有触摸功能的图像显示装置10。那么，可以在图像显示装置10的预设位置配置虚拟触摸按键，用以当用户通过该触摸按键生成触发操作后，处理器20可以根据触摸操作生成商品试用申请。

在另一个可选的例子中，具体参见图2所示，也可以在广告机设备本身配置触控装置50，例如实体触控按键。用于接收用户根据提示信息，在触控装置50上输入的触控指令。触控装置50根据触控指令，生成商品试用申请。

图像采集装置30，用于在进入工作状态后，采集与用户对应的第一图像信息。

具体的，图像采集装置30可以是具有图像采集功能的任何设备，例如相机或摄像头等。其用于首先采集用户在试用待推销商品之前的图像信息作为参考数据。例如采集用户的面部表情信息，和/或用户的肢体动作信息等等。

处理器20在获取到图像采集装置30采集的第一图像信息后，再控制商品试用装置40提供待推销商品，以便用户试用该商品。

在一个可选的例子中，处理器20可以直接和商品试用装置40电连接，具体参见图1所示，用以控制商品试用装置40工作。

在另一个可选的例子中，广告机还可以包括通电系统60，具体参见图1或图2所示，用于为商品试用装置40供电；

处理器20具体用于，控制通电系统60导通，以便商品试用装置40通电后，进入工作状态，并提供待推销商品。

在此过程中，图像采集装置30可以实时处于工作状态，并将实时采集的图像信息一并传输至处理器20。这其中就包括用户在试用商品后的第二图像信息。又或者，可以设置图像采集装置30在采集第一图像信息后，进入休眠状态。当处理器20控制商品试用装置40提供待推销商品，并经过预设时间(预测用户试用商品完成的时间，具体时间可以根据经验设定)后，再控制图像采集装置30进入工作状态，用于采集第二图像信息。具体采用哪种方式，可以根据实际情况设定。

当处理器20获取到第一图像信息和第二图像信息后，就可以根据第一图像信息和第二图像信息，来预测商品匹配度。

在具体执行时，处理器20可以分别提取第一图像信息中的第一特征信息和第二图像信息中的第二特征信息，然后将第一特征信息和第二特征信息进行对比，进而来预测商品匹配度。

在一个可选的例子中，特征信息可以包括面部特征和/或肢体动作特征。

例如，特征信息包括面部特征。那么面部特征可以通过用户的五官变化以及面部肌肉变化等来预测商品匹配度。也即是用户对该商品的感兴趣程度。对于用户的感兴趣程度，可以包括用户对于该商品的喜好程度、该商品对用户的吸引力，甚至可以包括用户购买欲望等。

在根据用户五官变化和面部肌肉变化，预测商品匹配度时可以采用经过大量数据训练后的神经网络模型来预测，具体参见现有技术，这里不再过多说明。

例如使用商品之前，通过五官和面部肌肉等的识别，可以确定用户处于一种平常心态。在试用商品后，则通过五官和面部肌肉等的识别，可以确定用户处于惊喜的状态。则说明该商品的使用效果远远超过用户的预料，那么，用户可能会很喜欢该商品，该商品对用户吸引力很大，并且有一定的购买欲望。相反，如果通过五官变化和面部肌肉变化，确定用户不是很喜欢该商品，甚至露出厌恶的表情，则可以预知该商品对于用户基本没有什么吸引力，用户也不会有什么购买欲望。

除了五官和面部肌肉等面部特征以外，还可以通过肢体动作来判断用户对于待推销商品的感兴趣程度，原理同面部特征原理类似，也是可以通过已经过大量数据训练后的神经网络模型来预测，用以确定用户对于待推销商品的感兴趣程度。

可选的，除了可以通过面部特征和肢体特征以外，还可以通过用户试用商品后的语音信息来进一步辅助判断用户对商品的感兴趣程度。

因此，该广告机还可以包括语音采集装置70，具体参见图1至图2任一附图所示。

处理器20还用于，当控制商品试用装置40提供待推销商品后，控制语音采集装置70进入工作状态；

语音采集装置70用于采集用户的语音信息；

处理器20还用于，对语音信息进行识别；

当确定语音信息包括预设关键字时，根据语音信息进一步确定商品匹配度；

或者，当确定语音信息中未包括预设关键字时，舍弃语音信息。

具体的，语音采集装置70采集用户的语音信息后，传输至处理器20。处理器20对语音信息进行识别，如果能够识别到某些预设关键字，比如XX(商品名称)好用、效果好、味道好闻、味道不好闻、不好用、效果不好、外观好看、颜色漂亮等等与商品有关的关键字，则对语音信息进行进一步解析，来确定商品匹配度。如果确定语音信息中未包括预设关键字时，则说明用户的语音信息与商品无关，则可以直接舍弃掉。

进一步可选的，广告机还可以包括语音播放器80。具体参见图1至图2任一附图所示，上文中提及广告信息是在图像显示装置10上进行播放的，实际上也可以通过语音播放器80对商品信息进行语音播放，用以进一步吸引用户的注意力。

进一步可选的，该待推销的商品可以为散发气味的商品，例如香水、香薰等具有特殊香味的商品。其商品试用可以是商品试用装置40释放该商品的气味，供用户对气味进行体验。从而达到对商品的零距离推销，能够让用户切实体验到该商品的味道，而不是仅仅通过生硬文字去想象。由此，可以方便用户确认该商品是否试用自身。由此达到其实对商品起到推广作用。当然，如果待推销的商品不是散发气味的商品，则可以在试用装置中放入试用装，供用户体验。

本发明实施例提供的一种广告机，通过图像显示装置显示与待推销商品对应的广告信息，用以吸引用户注意力进行观看，以便用户对待推销商品有一定的认知和了解。如果用户对商品有初步的兴趣，则可以提出商品试用申请。处理器收到商品试用申请后，首先控制图像采集装置进入工作状态，来采集用户的第一图像信息，用于表征用户在试用商品之前的情况。然后控制商品试用装置提供待推销商品供用户试用。并在用户试用该商品后，采集用户的第二图像信息，用于表征用户试用商品后的情况。最终基于第一图像信息和第二图像信息，预测商品匹配度，也即是用户对待推销商品的感兴趣程度。通过一段时间统计不同用户对商品的感兴趣程度后，就可以基本了解大众对于该商品的感兴趣程度，例如确定该商品对于用户的吸引力、用户对该商品的喜好程度，甚至可以预测用户的购买欲望等等。通过不同维度来确定用户对该商品的感兴趣程度，进而为后端业务提供一定的帮助，以使广告机尽可能的达到其所能达到的推广效用。

图3为本发明实施例提供的一种商品匹配度预测方法流程示意图，如图3所示。该方法应用于如上文所介绍的广告机，该方法包括：

步骤310，当获取商品试用申请后，采集与用户对应的第一图像信息。

具体的，商品试用申请为用户观看广告机显示的与待推销商品对应的广告信息后，触发的商品试用申请。

步骤320，当获取第一图像信息后，提供待推销商品。

提供待推销商品的目的就在于方便用户试用该商品。进而采集用户在试用该商品后的图像信息，也即是第二图像信息，具体参见下文。

步骤330，采集与用户对应的第二图像信息。

步骤340，根据第一图像信息和第二图像信息，预测商品匹配度。

本实施例提供的广告机商品匹配度预测方法中各方法步骤执行细节均已在图1或图2对应的实施例中做了详细介绍，因为这里不再赘述。

本发明实施例提供的商品匹配度预测方法，首先在广告机上显示与带推销商品对应的广告信息。如果用户对该商品有初步的兴趣，或者仅仅是处于好奇，则会触发商品试用申请。当获取到商品试用申请后，采集与用户对应的第一图像信息。当用户试用该商品后，采集用户对应的第二图像信息。基于这两种信息的对比，可以获取用户使用商品前后的图像变化，进而根据图像变化来预测商品匹配度，也即是用户对待推销商品的感兴趣程度。通过一段时间统计不同用户对商品的感兴趣程度后，就可以基本了解大众对于该商品的感兴趣程度，例如确定该商品对于用户的吸引力、用户对该商品的喜好程度，甚至可以预测用户的购买欲望等等。通过不同维度来确定用户对该商品的感兴趣程度，进而为后端业务提供一定的帮助，以使广告机尽可能的达到其所能达到的推广效用。

专业人员应该还可以进一步意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。

结合本文中所公开的实施例描述的方法或算法的步骤可以用硬件、处理器20执行的软件模块，或者二者的结合来实施。软件模块可以置于随机存储器(RAM)、内存、只读存储器(ROM)、电可编程ROM、电可擦除可编程ROM、寄存器、硬盘、可移动磁盘、CD-ROM、或技术领域内所公知的任意其它形式的存储介质中。

以上的具体实施方式，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上仅为本发明的具体实施方式而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。