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基于Jetson TX1处理器平台的智能视频广告展示系统设计和实现

发布时间:2024-01-26 19:14
  近年来,各种新兴媒体的不断涌现,给传统线下视频广告带来了巨大的冲击。由于传统线下广告投放形式十分粗略,基于本地媒体广告库进行循环播放,只注重投放的数量和频次,并不关心广告是否被消费者所关注,广告投放未能起到预期的效果。针对上述问题,本文提出一种基于Jetson TX1视觉开发平台的智能广告展示系统。在没有人为决策的情况下,系统能够通过摄像头采集周围人物信息进行分析,通过决策自行推送最适合当前受众的广告。实验结果表明本智能广告展示系统较好地实现了广告的推送。本文的主要工作内容如下:(1)对智能视频广告展示系统的业务功能进行需求分析,阐述了基于Jetson TX1的智能视频广告展示系统的总体设计方案,并搭建软硬件开发环境。(2)通过哈希算法对比性别和年龄识别过程中提取的特征图的相似度,实现了一种基于YOLO的性别年龄检测网络,该网络可同时进行性别识别和年龄估计。实验结果表明,该网络在保证较好识别精度的基础上,提升了大约一倍的运行效率。(3)采用GTK+图形界面工具包和Gstreamer多媒体框架,设计并实现了媒体广告播放器,包括音视频解码模块、图形用户界面和系统控制模块,基于总线和消息处理...

【文章页数】:81 页

【学位级别】:硕士

【文章目录】:
摘要
ABSTRACT
第1章 绪论
    1.1 课题研究背景和意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 线下视频广告推送研究现状
        1.2.2 性别识别和年龄估计概述
        1.2.3 基于人脸的性别年龄识别技术研究现状
        1.2.4 广告推送系统发展现状
    1.3 本文主要研究内容
    1.4 本文结构安排
第2章 系统总体设计
    2.1 系统需求分析
        2.1.1 功能需求
        2.1.2 性能需求
    2.2 系统总体方案选择
        2.2.1 检测识别算法比较与选择
        2.2.2 多媒体框架比较与选择
        2.2.3 GUI开发环境比较与选择
    2.3 软件系统框架
    2.4 硬件平台概述
    2.5 开发环境搭建
        2.5.1 Jet Pack软件包安装
        2.5.2 模型训练服务器搭建
    2.6 本章小结
第3章 基于人脸性别识别和年龄估计算法
    3.1 卷积神经网络算法研究
        3.1.1 神经网络
        3.1.2 卷积神经网络结构
    3.2 基于哈希的特征图对比算法实现
        3.2.1 特征图可视化实现
        3.2.2 基于p Hash的特征图对比方法
        3.2.4 特征图实验对比结果分析
    3.3 基于YOLO的人脸性别年龄检测算法
        3.3.1 目标检测流程
        3.3.2 图像预处理
        3.3.3 网络结构设计
        3.3.4 图像的标注和训练
    3.4 实验效果分析
        3.4.1 硬件平台及数据集
        3.4.2 实验结果分析
    3.5 本章小结
第4章 广告媒体播放器软件设计和实现
    4.1 广告媒体播放器的总体设计
    4.2 媒体广告视频解码设计
        4.2.1 Gstreamer编程框架
        4.2.2 播放管道的设计
        4.2.3 总线消息处理及状态切换
    4.3 媒体播放器界面设计
        4.3.1 GTK+体系结构
        4.3.2 界面布局设计
        4.3.3 按键消息处理模块
        4.3.4 显示模块设计
    4.4 广告媒体播放器的整体实现
        4.4.1 播放器软件功能实现
        4.4.2 播放器界面展示
    4.5 本章小结
第5章 智能广告展示系统设计
    5.1 系统软件设计方案
    5.2 基于ID3决策树的广告分类算法实现
        5.2.1 决策树算法
        5.2.2 ID3广告分类算法训练
        5.2.3 决策树生成与测试
    5.3 广告推送软件设计
        5.3.1 检测识别结果统计方案设计
        5.3.2 广告匹配软件设计
        5.3.3 内部通信模块设计
    5.4 媒体文件传输管理
    5.5 检测识别算法优化
        5.5.1 CUDA编程基础
        5.5.2 kernel函数调优
        5.5.3 优化结果测试
    5.6 系统整体展示及测试
    5.7 本章小结
第6章 总结与展望
    6.1 研究工作总结
    6.2 展望
参考文献
致谢
攻读学位期间参加的科研项目和成果



本文编号:3885546

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