新媒體技術的戶外廣告互動性優化系統

吳寧 梅玉菡

摘? 要： 傳統的戶外廣告互動性系統觀看時長的統計結果準確性低，為了解決這一問題，提出新媒體技術的戶外廣告互動性優化系統。系統硬件根據戶外廣告互動性需求選型，通信電路選擇ATK?SIM800C處理器，電源電路選擇使用二級開關電源穩壓+LDO直流供電。系統軟件采用新媒體技術設計戶外廣告互動性優化系統整體算法，在此基礎上，加入核主成分分析解決PCA能力低下的問題。軟、硬件結合完成新媒體技術的戶外廣告互動性優化系統設計。最后，進入實驗部分，分析兩個系統對觀看時長統計的準確性。實驗結果表明，該系統10次統計結果均在90%左右，符合設計需求。

關鍵詞： 新媒體技術; 通信電路; 電源電路; 硬件結構; 人臉檢測; 互動性

中圖分類號： TN99?34; TP391.9? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻標識碼： A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文章編號： 1004?373X（2020）21?0160?05

Interactive optimization system for outdoor advertising based on new media technology

WU Ning， MEI Yuhan

（School of Journalism and Communication， Hubei University， Wuhan 430062， China）

Abstract： The traditional interactive outdoor advertising system has low accuracy in the statistics of watching time. In order to solve this problem， an interactive outdoor advertising optimization system based on new media technology is proposed. The system hardware is selected according to the interactive demand of outdoor advertisements. The processor ATK?SIM800C is selected as the communication circuit， and the two?stage switching power supply +LDO DC power supply is selected as the power circuit. The new media technology is used in the system software to design the overall algorithm of outdoor advertising interactive optimization system. On this basis， the kernel principal component analysis （KPCA） is introduced to solve the problem that the PCA capability is poor. Software and hardware are combined to complete the interactive outdoor advertising optimization system design based on the new media technology. Finally， the statistics accuracy of watching time of the two systems is analyzed. The experimental results show that the accuracy of the 10 statistical results of the proposed system is about 90%， which meet the design requirement.

Keywords： new media technology; communication circuit; power circuit; hardware structure; face detection; interactivity

0? 引? 言

國外學者以前將行人檢測方法和人臉檢測方法引入戶外廣告互動性優化系統當中，從相關的研究上來看，利用這兩種方法評估戶外廣告互動性時，存在大量的重復計算[1]。比如，將人臉目標識別與定位任務結合在一起，導致檢測速度降低。在行人檢測時，雖獲得了良好的檢測效果，但它將局部梯度與顏色空間結合在一起描述行人，導致部件在搜索行人目標時受到其他部件約束，無法快速獲取圖像特征。

經過多年的研究，人臉檢測已經取得了不錯的研究成果，該方法是通過計算模板間的相關度設定目標的。當目標動態變化時，適應性不強，容易出現誤檢和漏檢的情況。

傳統的戶外廣告互動性優化系統在判定行人是否觀看廣告時，極易受到行人檢測的影響。為保證檢測結果的準確性，提出新媒體技術的戶外廣告互動性優化系統。系統硬件著重設計通信模塊、電源模塊和開關電源的基本電路，系統軟件著重設計戶外廣告互動性系統流程。軟、硬件結合完成新媒體技術的戶外廣告互動性優化系統的設計。為驗證本文系統的可行性，設置對比實驗驗證系統的有效性。

1? 硬件結構設計

戶外廣告互動性優化系統硬件框架示意圖，如圖1所示。

系統硬件由客戶端、PC服務器、廣告屏控制板和主控芯片組成。PC服務器為客戶端載體;廣告屏控制板負責轉換數據和生成控制信號[2]。

各模塊電源設計方案如下：

通信電路設計方案：4G通信在速度上更占有優勢，故本次選用4G數據通信模塊。4G數據通信模塊需滿足以下要求：廣告屏幕顯示內容多為文字、圖片和數字等簡單的動態圖形，此處指的簡單動態圖大小在10 KB左右，數字、圖片較小，需要傳輸的數據量也相對小一些[3]。本次選用的ATK?SIM800C無線數據傳輸模塊，傳輸速度可達到20 KB/s，且符合設計需求[4]。

ATK?SIM800C無線數據傳輸模塊會將數據包分割成更小的數據包，這樣方便單片機接收[5]。4G的單次數據包很大，單片機的RAM不夠用時，只需要通過ATK?SIM800C無線數據傳輸模塊的單片機串口傳輸數據即可。若4G數據的串口不夠用時，需采用高級的單片機和數據接口。考慮到成本問題，選用ATK?SIM800C傳輸數據。ATK?SIM800C功能簡單，調試難度低，使用起來更方便[6]。

ATK?SIM800C電路框架圖如圖2所示。

ATK?SIM800C數據特性：串口波特率為1 200～460 800 b/s，在工作時，可以利用串口發送數據或者通過軟件控制流控制功能。工作頻段為800 MHz，900 MHz，1 800 MHz，1 900 MHz，控制方法為AT指令，GDRS可使用PPP連接，內嵌TCP協議[7]。

電源電路設計方案：根據戶外廣告互動性優化系統的需求，選擇交流200 V工頻輸入，好處在于使用板級輸入可以大大增加控制板的面積[8]。為保證系統性能，在戶外廣告處安裝遠程控制的LED屏，考慮到部分控制板的位置，采用路燈電源蓄電池供電，在選擇外端輸入開關電源直流輸入時，需要設計相對合理的方案，在滿足控制板需求的基礎上，還要降低成本[9]。最后，決定使用二級開關電源穩壓+LDO直流供電。

開關電源基本電路如圖3所示。

工作原理：讓功率晶體管在導通和關斷這兩種狀態下切換，通過“斬波”將輸入的直流電壓切換成輸入電壓幅值的脈沖電壓，實現穩壓+LDO直流供電[10]。

由此，完成新媒體技術的戶外廣告互動性優化系統通信電路和電源電路方案設計。

2? 軟件功能設計

利用新媒體技術設計戶外廣告互動性優化系統整體算法，具體流程如圖4所示。

系統由4部分組成：

第1部分為系統首要步驟，負責統計行人數量和行人觀看比例[11]。為了提高系統應用復雜背景的能力，提出行人檢測算法，使用混合高速背景模型對戶外廣告牌檢測區域建模。在此基礎上，加入背景檢測算法提取目標人群區域[12]。在目標區域內采用行人檢測算法獲取目標。通過行人運動軌跡分析，獲取廣告觀看時長等相關參數。

第2部分，運用人臉檢測技術篩選行人，在實際檢測時，人臉姿態變化多樣，存在光線干擾。為消除光線干擾，采用Haar?like特征提取多姿態人臉樣本，實現多姿態人臉檢測[13]。

第3部分，用于判斷行人與戶外廣告特性，提出融合HOG的人臉姿態判別方法，通過融合兩種特征清除存在的大量非線性冗余[14]。

第4部分，廣告效果評估，經過檢測處理后，系統會自動統計行人與戶外廣告的互動性，并對其進行精確評價，由此，實現對戶外廣告互動性的自動評估。在提取人臉特征時，為保證提取結果的有效性，運用核主成分分析解決PCA對非線性數據處理能力低下的問題。工作原理是利用核函數將樣本空間映射到高維空間中，具體計算過程如下：

設訓練集為[S：x1，x2，…，xN，xN∈X]， [?]為[F]核空間的一個核映射，需要注意的是，[?]是隱形的，在計算過程中它的函數形式不明確[15]。[S]在[F]中表示[?x1]，[?x2]，…，[?xN]，則計算矩陣為：

[K=?TX?X] （1）

式中：[K]表示元素，先分解[K]的特征值，應用式（1）得到對應的單位特征向量，再按照特征值大小排序，抽取[Z]的特征向量后，采用式（2）降維，抽取公式如下：

[Z=MTKX，x] （2）

式中：[MTK]為降維矩陣;[Z]表示主元特征。經過多次實驗得到，當[M]取0.8時，算法識別率最高。

軟、硬件結合完成新媒體技術的戶外廣告互動性優化系統設計。

3? 仿真實驗

完成新媒體技術的戶外廣告互動性優化系統設計后，進入實驗，分析傳統的戶外廣告互動性系統與新媒體技術的戶外廣告互動性優化系統對觀看時長統計的準確性。

3.1? 實驗環境

實驗在OpenCV 2.4.9和VueScan Pro實驗平臺上完成，其中，VueScan Pro用于處理圖片壓縮和剪裁工作。OpenCV 2.4.9用于評估廣告效果。在此簡單介紹一下實驗中采用的相關軟件。OpenCV 2.4.9運行在各種主流的操作系統之上，其中包含大量圖像處理算法，執行效率較高，故本次選用該軟件輔助實驗。VueScan Pro是專業掃描工具，可剪取圖像制成關聯單，且具備高級的硬件能力，有尼康 LS?30/LS?2000、佳能 CanoScan2700F底片掃描儀、惠普PhotoSmart和寶麗來 SprintScan 35/LE/ES/+，相比平板掃描更容易控制。

為了更好地評價戶外廣告互動性效果，設計了一個決策樹評價模型，使用該模型可以自動分析系統獲取的評價參數，對系統統計觀看時長的準確性做出一個初步評價，決策樹評價模型如圖5所示。

圖5決策樹評價模型分為如下三個屬性：

第一個屬性適用于判別行人與戶外廣告的互動性，分裂條件設定為：當檢測到行人望向廣告區域，可判定行人存在觀看行為，與戶外廣告有互動性;第二個屬性為：當檢測到行人望向廣告區域超過3 s，即可認定為互動性較好;第三個屬性為：當檢測到行人望向廣告區域超過30 s，即可認定為互動性強烈。

3.2? 實驗結果分析

傳統的戶外廣告互動性系統與此次設計的新媒體技術的戶外廣告互動性優化系統對觀看時長統計的準確性結果，如表1和表2所示。

表1和表2為10組系統統計結果。從表1可以看出，使用傳統的戶外廣告互動性系統統計觀看時長結果出現誤檢情況較大，準確率在70%左右。而使用本次設計的新媒體技術的戶外廣告互動性優化系統統計觀看時長結果出現誤檢的情況更小，準確率可達到90%左右。

選取定量評價方法評價不同系統對于不同類型廣告效果的評估精度，結果見表3。

分析表3能夠得出，本文系統評估10種類型廣告效果的精度都優于傳統系統，評估精度高于0.96，而傳統系統的評估精度處于0.69～0.84之間，說明本文系統廣告效果評估精度高。

實驗統計本文系統和傳統系統應用在某商場的戶外廣告設計部門中，檢測該部門應用兩種系統后，各種類型廣告的采納率，結果如圖6所示。

分析圖6能夠看出，廣告設計部門采用本文系統后不同類型廣告設計采納率始終高于傳統系統的采納率，說明相對于傳統系統，本文系統進行戶外廣告互動性優化更能提高廣告的采納率，互動性設計效果佳。

統計廣告設計部門對不同系統設計的廣告互動性滿意度，結果如圖7所示。

分析圖7能夠得出，廣告設計部門對本文系統設計的6種廣告互動性滿意度均值達到99%，而對于傳統系統設計的6種廣告互動性滿意度均值才達到86%，說明本文系統優化的廣告互動性滿意度更好，應用效果更佳。

對比采用傳統系統和本文系統后，商場戶外廣告互動性優化后的年度經濟效益提升比例，以此驗證本文系統的經濟性，結果見表4。

從表4中的數據可得，實驗商場戶外廣告采用兩種系統進行互動性優化控制后，產生的經濟效益都有所提升，但是本文系統的經濟收益提升幅度更高，平均經濟收益提升幅度是6.33%，而傳統系統的平均經濟收益提升幅度是2.18%，能夠看出，本文系統大幅度提高了商場戶外廣告的經濟收益，使用價值高。

4? 結? 語

針對傳統戶外廣告互動性優化系統存在的問題，本文提出新媒體技術的戶外廣告互動性優化系統設計。系統的硬件框架是在原來的基礎上構建的，為提高系統性能，設計硬件通信電路和電源電路。在分析系統需求的前提下完成選型。系統軟件采用新媒體技術完成戶外廣告互動性優化系統整體算法設計。最后引入核主成分分析法，用于解決PCA對非線性數據處理能力低下的問題。實驗結果表明，本文系統統計準確率、評估精度均較高，提升了經濟效益，具有較高的使用價值。

參考文獻

[1] 朱軍，陳敬良，張安淇.戶外廣告資源配置優化模型及算法研究[J].上海理工大學學報，2019，41（2）：190?195.

[2] 許漢平，李姚旺，苗世洪，等.考慮可再生能源消納效益的電力系統“源?荷?儲”協調互動優化調度策略[J].電力系統保護與控制，2017，45（17）：18?25.

[3] 周長城，馬溪原，郭曉斌，等.基于主從博弈的工業園區綜合能源系統互動優化運行方法[J].電力系統自動化，2019，43（7）：74?80.

[4] 葉軍.基于地鐵媒體的互動廣告創意策略探析[J].包裝工程，2018，39（22）：77?82.

[5] 何麗紅，廖茜，劉蒙蒙，等.兩層供應鏈系統最優廣告努力水平與直接價格折扣的博弈分析[J].中國管理科學，2017，25（2）：130?138.

[6] 何欣程，查春柳，許蕾.使用程序分析和特征識別方法過濾網頁廣告[J].小型微型計算機系統，2018，39（9）：1998?2002.

[7] 陳晉音，鄭海斌.基于關鍵字的網絡廣告資源優化研究[J].控制工程，2017，24（10）：2003?2009.

[8] 王雨心，閔慶飛，宋亞楠.基于感知互動性探究社交媒體用戶生成內容的影響因素[J].情報科學，2018，36（2）：101?106.

[9] 黃立威，江碧濤，呂守業，等.基于深度學習的推薦系統研究綜述[J].計算機學報，2018，41（7）：191?219.

[10] 李子俊，黃頔，羅懿行，等.基于多目標優化算法的系泊系統設計[J].數學的實踐與認識，2017，47（12）：145?154.

[11] 劉亞麗，李雙志，段海鵬，等.面向能效優化的MIMO系統參數配置[J].電訊技術，2017，57（9）：1035?1040.

[12] 何建強，汪少華，姚勇.功率分流式HEV傳動系統參數匹配及優化[J].機械傳動，2017，41（4）：38?43.

[13] 李和，周斌.戶外可穿戴情境感知系統的研究與實現[J].現代電子技術，2018，41（2）：152?155.

[14] 曲毅，李愛光，徐旺，等.基于位姿傳感器的戶外ARGIS注冊技術[J].測繪科學技術學報，2017，34（1）：106?110.

[15] 朱上上，王锍與.用戶對移動廣告視覺設計的態度和關注探究[J].包裝工程，2018，39（4）：38?42.

作者簡介：吳? 寧（1984—），女，湖北武漢人，博士，副教授，主要從事新媒體方面的研究。

梅玉菡（1995—），女，湖北荊州人，碩士，研究方向為新媒體。