[发明专利]策略推送方法、系统及相关装置

权利要求书

1.一种策略推送方法，其特征在于，包括：

获取第一顾客和第二顾客的影像信息，并根据所述影像信息确定所述第一顾客为购物用户，所述第二顾客为同行用户；

根据所述影像信息确定所述第一顾客的第一属性画像和情绪画像，以及所述第二顾客的第二属性画像，包括：根据所述第一顾客和所述第二顾客的生理信息和穿戴信息，确定所述第一属性画像和所述第二属性画像；根据所述第一顾客的表情信息和动作信息，确定所述第一顾客的情绪画像；

根据所述第一属性画像获取与所述第一顾客匹配度最高的目标商品，根据所述第一属性画像和所述第二属性画像获取所述第一顾客的购买力评分，根据所述第二属性画像和所述情绪画像获取所述第一顾客购买预设商品的概率；

将所述目标商品、所述购买力评分和所述购买所述预设商品的概率导入预训练的导购策略模型，输出导购策略。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述根据所述第一顾客和所述第二顾客的生理信息和穿戴信息，确定所述第一属性画像和所述第二属性画像之前，所述方法还包括：

将所述影像信息导入预训练的属性画像学习模型获取所述第一顾客和所述第二顾客的生理信息和穿戴信息；

在根据所述第一顾客的表情信息和动作信息，确定所述第一顾客的情绪画像之前，所述方法包括：通过所述影像信息获取所述第一顾客的表情信息和动作信息；

所述根据所述第一顾客的表情信息和动作信息，确定所述第一顾客的情绪画像，包括：

将所述表情信息和所述动作信息导入预训练的情绪分类学习模型，获取所述第一顾客的情绪多分类概率；

根据所述情绪多分类概率确定所述第一顾客的情绪画像。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一属性画像获取与所述第一顾客匹配度最高的目标商品，根据所述第一属性画像和所述第二属性画像获取所述第一顾客的购买力评分，根据所述第二属性画像和所述情绪画像获取所述第一顾客购买预设商品的概率，包括：

将所述第一属性画像导入预训练的匹配度学习模型，获取与所述第一顾客匹配度最高的商品；

将所述第一属性画像和所述第二属性画像导入预训练的购买力评分学习模型，获取所述第一顾客的购买力评分；

将所述第二属性画像和所述情绪画像导入预训练的购买概率学习模型，获取所述第一顾客的购物的概率。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在根据所述第一属性画像获取与所述第一顾客匹配度最高的目标商品之后，还包括：

根据所述目标商品获取推送内容；

将所述推送内容发送至购物场所的广告屏和/或所述第一顾客的电子设备。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述推送内容包括所述目标商品的商品信息以及位置，所述商品信息包括目标商品名称、目标商品材质、目标商品尺寸及目标商品图片信息。

6.根据权利要求4或5所述的方法，其特征在于，将所述推送内容发送至购物场所的广告屏和/或所述第一顾客的电子设备之前，还包括：

检测所述第一顾客的电子设备；

通过所述影像信息确定所述第一顾客的人脸信息，所述人脸信息用于定位所述第一顾客；

绑定所述电子设备和所述人脸信息。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，通过所述影像信息确定所述第一顾客的人脸信息，所述人脸信息用于定位所述第一顾客之后，还包括：

当接收到所述第一顾客针对的所述目标商品的选择指令时，生成所述第一顾客与所述目标商品之间的导航路线。