CN113221002B - 一种信息的展示方法和装置 - Google Patents

Abstract

说明书披露一种信息的展示方法和装置。一种信息的展示方法，应用于展示设备，包括：在展示第一信息的过程中，调用摄像模块采集所述第一信息展示过程中的环境图像流；基于所述环境图像流确定所述第一信息的若干观众；对所述观众进行人群分类，得到各观众的人群分类结果；基于各观众的人群分类结果确定各个待展示信息的优先级，并基于所述优先级确定第二信息；在所述第一信息展示完毕后，展示所述第二信息。

Description

一种信息的展示方法和装置

技术领域

本说明书涉及互联网技术领域，特别涉及一种信息的展示方法和装置。

背景技术

随着技术的发展，信息展示的场景在生活中越来越多，例如可以为用户展示广告、新闻、招聘信息等。如何对信息进行合理的展示，成为业务关注的重点。

发明内容

有鉴于此，本说明书提供一种信息的展示方法和装置。

具体地，本说明书是通过如下技术方案实现的：

一种信息的展示方法，应用于展示设备，所述方法包括：

在展示第一信息的过程中，调用摄像模块采集所述第一信息展示过程中的环境图像流；

基于所述环境图像流确定所述第一信息的若干观众；

对所述观众进行人群分类，得到各观众的人群分类结果；

基于各观众的人群分类结果确定各个待展示信息的优先级，并基于所述优先级确定第二信息；

在所述第一信息展示完毕后，展示所述第二信息。

一种信息的展示装置，应用于展示设备，所述装置包括：

调用模块，在展示第一信息的过程中，调用摄像模块采集所述第一信息展示过程中的环境图像流；

观众确定模块，基于所述环境图像流确定所述第一信息的若干观众；

分类模块，对所述观众进行人群分类，得到各观众的人群分类结果；

信息确定模块，基于各观众的人群分类结果确定各个待展示信息的优先级，并基于所述优先级确定第二信息；

展示模块，在所述第一信息展示完毕后，展示所述第二信息。

一种信息的展示装置，包括：

处理器；

用于存储机器可执行指令的存储器；

其中，通过读取并执行所述存储器存储的与信息的展示逻辑对应的机器可执行指令，所述处理器被促使：

在展示第一信息的过程中，调用摄像模块采集所述第一信息展示过程中的环境图像流；

基于所述环境图像流确定所述第一信息的若干观众；

对所述观众进行人群分类，得到各观众的人群分类结果；

基于各观众的人群分类结果确定各个待展示信息的优先级，并基于所述优先级确定第二信息；

在所述第一信息展示完毕后，展示所述第二信息。

本说明书一个实施例实现了，展示设备在展示第一信息的过程中，可以调用摄像模块采集第一信息对应的环境图像流，基于该环境图像流确定第一信息的若干观众，并对所述观众进行分类，得到各观众的人群分类结果，然后基于各观众的人群分类结果确定各个待展示信息的优先级，基于该优先级确定第二信息，并在第一信息展示完毕后展示第二信息。采用上述方法可以将信息合理地展示给其面向的观众，帮助信息发布方更好地推广信息，提高信息展示的收益。

附图说明

图1是本说明书一示例性实施例示出的一种信息展示场景的示意图；

图2是本说明书一示例性实施例示出的一种信息的展示方法的流程示意图；

图3是本说明书一示例性实施例示出的另一种信息的展示方法的流程示意图；

图4是本说明书一示例性实施例示出的一种信息的展示装置所在设备的一种硬件结构图；

图5是本说明书一示例性实施例示出的一种信息的展示装置的框图。

具体实施方式

这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本说明书相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本说明书的一些方面相一致的装置和方法的例子。

在本说明书使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本说明书。在本说明书和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解，本文中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。

应当理解，尽管在本说明书可能采用术语第一、第二、第三等来描述各种信息，但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开。例如，在不脱离本说明书范围的情况下，第一信息也可以被称为第二信息，类似地，第二信息也可以被称为第一信息。取决于语境，如在此所使用的词语“如果”可以被解释成为“在……时”或“当……时”或“响应于确定”。

随着技术的发展，信息展示的场景在生活中越来越常见，信息展示方式也越来越多。以广告为例，广告是为了某种特定的需求，通过一定形式的媒体，公开而广泛地向公众传递信息的宣传手段。传统的广告展示媒介通常是电视、报纸、收音机。而随着计算机的发展，可以通过各种智能设备展示广告，例如可以在用户使用手机观看视频时向其展示广告、通过小区电梯间的广告展示设备展示广告、在公交车站点利用显示站牌信息的设备展示广告等等。

虽然信息展示的方法多种多样，却并非所有信息展示方法都是合理有效的，很可能一些信息对观众而言是无价值的、不感兴趣的。基于此，如何对信息进行合理的展示，以将信息合理地展示给其面向的观众，帮助信息发布方更好地推广信息成为业务关注的重点。

首先对说明书一示例性的信息展示场景进行说明。

请参见图1，图1是本说明书一示例性实施例示出的一种信息展示场景的示意图。

图1的信息展示场景包括3种示例性的信息展示设备和服务端，服务端可以是服务器或者服务器集群，信息展示设备可以是电梯间的信息展示设备、公交站牌信息展示设备、户外大屏信息展示设备，当然图1所示展示设备仅仅为示例性的说明，本说明书所示方法也可以针对除图1所示例子外的其他设备。

其中，展示设备可以通过网络与服务端通信，服务端可以将若干待展示的信息下发给各台展示设备，展示设备接收到后可展示该待展示的信息，待展示的信息可以是广告、新闻、广播、通知等，也可以是其他信息。本实施例对展示设备的数量、所在地理位置、设备类型、展示信息的方式均不作特殊限制。

并且，各展示设备还可以配置有摄像模块，该摄像模块可以是设备上装载的摄像头。展示设备在展示信息的过程中，可以调用本设备的摄像头采集环境图像流，以基于该环境图像流确定当前的观众，并根据观众确定当前信息展示完毕后下一条要展示的信息，具体将会在后面的实施例中详细说明。当然，若展示设备自身未装载有摄像头，则也可以利用该展示设备周围环境中的摄像头采集环境图像流，对此不作特殊限制。

下面对本说明书提供的一种信息的展示方法的实施例进行说明。

请参见图2，图2是本说明书一示例性实施例示出的一种信息的展示方法的流程示意图，所述信息的展示方法可以应用于信息的展示设备，例如图1所示展示设备，当然也可以应用于除图1所示例子外的其他展示设备。

所述信息的展示方法可以包括以下步骤：

步骤202，在展示第一信息的过程中，调用摄像模块采集所述第一信息展示过程中的环境图像流；

步骤204，基于所述环境图像流确定所述第一信息的若干观众；

步骤206，对所述观众进行人群分类，得到各观众的人群分类结果；

步骤208，基于各观众的人群分类结果确定各个待展示信息的优先级，并基于所述优先级确定第二信息；

步骤210，在所述第一信息展示完毕后，展示所述第二信息。

下面对上述步骤进行详细说明。

本实施例中，可以通过若干展示设备展示信息。该信息可以是广告、新闻、广播、通知等。以信息为广告为例，该展示设备可以是户外广告屏、电梯间广告展示设备、公交站点广告展示设备等，本实施例对展示设备的类型、配置地点和数量均不作特殊限制。

展示设备可以存储有若干待展示信息，该待展示信息可以是服务端下发给展示设备的。并且，该若干待展示信息还可以存在默认的展示顺序，则展示设备可以在一开始按照默认的展示顺序展示这些信息。本说明书下文所述第一信息、第二信息均属于该若干待展示信息。并且，此处的“第一”、“第二”是为了区分这两个待展示信息，不应理解为具有其他技术限定的含义。

展示设备上还可以配置有摄像模块，比如摄像头。当展示设备在展示第一信息时，可以调用摄像头采集所述第一信息对应的环境图像流，然后基于该环境图像流确定第一信息的若干观众。

比如，展示设备可以从环境图像流中提取出图像帧，并从所述图像帧中识别出若干观众，具体识别出观众的方法将会在后面的实施例中详细说明。

当然，展示设备也可以将采集到的环境图像流发送给服务端，以使服务端从环境图像流中识别出若干观众。其中，展示设备可以连续地将采集到的环境图像流发送给服务端，并且还可以发送环境图像流的时间戳以及第一信息的播放时间段，以使服务端从接收到的环境图像流中确定出第一信息对应的环境图像流。当然展示设备也可以在监测到第一信息播放后，再调用摄像头采集环境图像流并将其发送给服务端，对此不作特殊限制。

本实施例中，确定第一信息的观众后，可以对该观众进行人群分类，得到各观众的人群分类结果。

比如，可以针对每个观众，从所述环境图像流中提取出该观众所在的图像帧，并基于该图像帧对该观众进行人群分类。图像帧中可能会包括许多观众，则还可以从该图像帧中裁剪出仅包括该观众的图像，然后将该图像输入到人群分类模型中，得到该观众的人群分类结果。该人群分类结果可以是多维度的，比如可以按照性别、年龄、职业这三个维度进行人群分类。其中，人群分类的过程可以是展示设备执行的，也可以是服务端执行的，对此不作特殊限制。

本实施例中，可以根据各观众的人群分类结果确定各个待展示信息的优先级。

比如，可以针对待展示信息中的每个信息，预先设置该信息面向的人群类型。然后将上述观众的人群分类结果与各个待展示信息面向的人群类型进行匹配，按照所述观众与待展示信息面向人群的匹配度确定各待展示信息的优先级，匹配度越高，则优先级越高；匹配度越低，则优先级越低。

然后可以基于优先级从各个待展示信息中确定出第二信息，并在第一信息展示完毕后展示第二信息。

由以上描述可以看出，在本说明书的一个实施例中，展示设备在展示第一信息的过程中，可以调用摄像模块采集第一信息对应的环境图像流，基于该环境图像流确定第一信息的若干观众，并对所述观众进行分类，得到各观众的人群分类结果，然后基于各观众的人群分类结果确定各个待展示信息的优先级，基于该优先级确定第二信息，并在第一信息展示完毕后展示第二信息。

采用上述方法，展示设备可以在展示第一信息的过程中调用摄像模块采集环境图像流，并基于环境图像流确定当前观看信息的观众，然后根据这些观众所属的人群类型，从待展示信息中选取出匹配当前观众的第二信息进行展示，以将信息合理地展示给其面向的观众，帮助信息发布方更好地推广信息，提高信息展示的收益。

下面对本说明书提供的另一种信息的展示方法的实施例进行说明。

请参见图3，图3是本说明书一示例性实施例示出的另一种信息的展示方法的流程示意图，所述信息的展示方法可以应用于信息的展示设备。

所述信息的展示方法可以包括以下步骤：

步骤302，调用摄像模块采集第一信息对应的环境图像流。

本实施例中，展示设备可以配置有摄像模块，比如摄像头。展示设备在展示第一信息的过程中，可以通过摄像模块采集展示设备周围的环境图像流。其中，调用摄像模块采集环境图像流的触发时机可以是，第一信息的剩余播放时长小于时长阈值，所示时长阈值可以是5秒、3秒，具体可以预先设置。

本例中，由于展示设备周围的观众是具备流动性的，因而可以在第一信息的剩余播放时长达到时长阈值后再获取当前的环境图像流，则基于这一环境图像流确定出的观众会很可能会在第一信息播放完毕后观看第二信息，从而有助于向这些观众展示更匹配的第二信息。

步骤304，基于所述环境图像流确定所述第一信息的若干观众。

本实施例中，可以从采集到的环境图像流中提取出图像帧，然后对这些图像帧进行识别，以识别出该图像帧中是否存在行人。如可以根据图像帧中是否存在人体的形状、是否存在人脸来识别是否存在行人。

当然，在其他实施例中，除了可以通过环境图像流识别行人外，也可以结合其他方法识别行人，比如也可以通过红外传感器、语音传感器等辅助判断展示设备周围环境中是否存在行人。

值得说明的是，此处的行人并不一定是正在行走(运动)的人，也可以是静止的人，例如在电梯间展示信息时，也可以指电梯间内静止不动的人。

本实施例中，若存在行人，则可以进一步确定该行人是否为观众。以目标信息为电梯间展示的广告为例，广告展示设备可能会拍摄到电梯间内的所有行人，但并不代表着所有行人都在观看广告，在分析广告展示效果时分析这些未观看广告的行人是无意义的，因而有必要对真实观看广告的观众进行区分。

比如，可以基于所述图像帧进一步分析该行人的面部朝向特征，以基于该面部朝向特征确定第一信息的观众。若行人的面部朝向为正对摄像头，说明该行人确实在观看了第一信息，将其确定为观众；若面部朝向为侧对、背对摄像头，说明该行人很可能并没有观看第一信息，不将其确定为观众。当然，除了可以分析行人的面部朝向特征外，也可以分析行人的眼睛注视方向，若正视摄像头，则确定该行人为观众；反之，确定该行人不是观众。其中，具体分析面部朝向的方法、分析眼睛注视方向的方法可以参照相关技术，本实施例对此不作特殊限制。

步骤306，对所述观众进行人群分类，得到各观众的人群分类结果。

本实施例中，确定第一信息的观众后，可以对这些观众进行人群分类。

在一个例子中，可以从上述图像帧中分析出观众的穿着特征、外貌特征，以此进行分群分类。该人群分类可以是多维度的，比如分析出该观众的年龄、性别、职业等。

在另一个例子中，图像帧中可能会包括许多观众，则可以从该图像帧中裁剪出仅包括该观众的图像，然后将该图像输入到人群分类模型中，得到该观众的人群分类结果。

其中，人群分类模型可以是神经网络模型，也可以是其他模型，对此不作特殊限制。其具体可以是通过大量的图像作为训练样本、人群分类结果作为样本标签训练得到的，具体可参照相关技术，本实施例在此不一一说明。

当然，在其他实施例中，也可以采用其他方法进行人群分类，比如，也可以对观众进行人脸识别以识别出该观众的身份，然后通过大数据获取该身份的相关信息以进行人群分类，本实施例在此不一一举例。

步骤308，预测各观众对所述待展示信息的观看时长。

本实施例中，展示设备可以针对待展示信息中的每个信息，预测出各观众对所述待展示信息的观看时长，以基于预测得到的观看时长确定出观众感兴趣程度较高的待展示信息并将其展示给观众。

可以针对每个待展示信息，通过时长预测模型来预测各观众对该待展示信息的观看时长。

在一个例子中，可以针对每个观众，将待展示信息的内容特征和该观众的人群分类结果输入第一时长预测模型，预测得到该观众的观看时长。

其中，待展示信息的内容特征可以表征待展示信息包含的内容，例如内容特征可以是“猫”、“狗”、“父亲”、“汽车”、“滑雪”、“越野”等等，这些内容特征可以是相关人员人工设置的，也可以是将待展示的信息输入深度学习模型，由该模型预测得到的。本实施例对该模型的结构、类型不作特殊限制，在此不作过多说明。

可以事先获取若干已展示信息，将这些信息的内容特征和对应观众的人群分类结果作为训练样本，将这些观众的实际观看时长作为样本标签，来训练时长预测模型(第一时长预测模型)，得到已训练的第一时长预测模型。其中，观众的实际观看时长的获取方法将会在后面的实施例中详细说明。

在另一个例子中，也可以针对每个观众，将待展示信息的内容特征、该观众的人群分类结果、展示设备的设备特征，和展示设备的覆盖人群特征输入第二时长预测模型，预测得到该观众的观看时长。

其中，设备特征可以是展示设备自身配置、所属环境的相关特征，例如可以是展示信息的屏幕尺寸、屏幕亮度、辐射范围、周围环境亮度、环境噪音、当前是否为上/下班高峰期、当前是否为工作日等。由于该设备特征与展示设备周围的环境有关，部分特征会随环境条件的变化而变化，则展示设备可以基于周边环境周期性地更新设备特征，比如可以在每次展示新信息时获取设备特征，当然也可以每1小时、每2小时获取设备特征，对此不作特殊限制。

所述覆盖人群特征可以是展示设备所在地理位置覆盖人群的特征，比如覆盖人群特征可以是男女比例、主要面向人群的职业、主要面向人群的收入高低、主要面向人群的年龄等。由于该覆盖人群特征与展示设备所在地理位置有关，对于地理位置不会发生改变的展示设备来说，覆盖人群特征也通常不会发生变化，则可以是预先设置并存储各展示设备对应的覆盖人群特征，而可以不必像设备特征一样时常更新。

本例中，可以事先获取若干已展示信息，则可以利用这些已展示信息的内容特征、该信息对应观众的人群分类结果、上述设备特征和覆盖人群特征作为训练样本，这些观众的实际观看时长作为样本标签，来训练时长预测模型(第二时长预测模型)，得到已训练的第二时长预测模型。

本步骤中，上述第一时长预测模型、第二时长预测模型可以是部署在展示设备本地的，则展示设备获取上述相关特征后，可以将其输入时长预测模型，预测得到观众的观看时长。

或者，时长预测模型也可以是部署在服务端的，则展示设备获取上述相关特征后，可以将这些特征发送给服务端，以使服务端将上述特征输入时长预测模型，预测得到观众的观看时长。

当然，对于待展示信息的内容特征、设备的覆盖人群特征等不会因设备所处环境而发生变化的特征，服务端也可以预先存储有这些特征，并建立与展示设备的绑定关系，则展示设备也可以不必上传这些特征，服务端可基于该绑定关系查找到对应的特征，本实施例对此不作特殊限制。

步骤310，基于所述观看时长确定所述待展示信息的优先级。

本实施例中，可以对待展示信息按照类型进行分类，比如以信息为广告为例，可以分类为营销广告、招聘广告、房产广告等，可以预先设有各类型信息对应的价值因子，该价值因子通常为预设的用户对该类型信息的感兴趣程度，即该类型信息对用户产生的价值。则可以针对待展示信息中的每条信息，确定所述信息对应的价值因子，并针对每个观众，根据该观众的人群分类结果、价值因子和预测得到的该观众的观看时长，确定该待展示信息的优先级。

下面以一个具体的例子说明：

假设根据环境图像流确定出两个观众，分别为观众A和观众B，对这两个观众进行人群分类结果可参见下表1：

表1

当然，上表1所示人群分类结果仅仅为示例性的说明，在实际应用中也可以从其他维度进行人群分类。

可以将观众的人群分类结果以向量的形式表示，即观众A对应的人群分类结果向量可以是S_a＝{0.9,0.1,0.1,0.1,0.7,0.1,0.1,0.7,0.2}。观众B的人群分类结果向量可以是S_b＝{0.1,0.9,0.6,0.2,0.1,0.1,0.8,0.1,0.1}。

假设待展示信息为信息1，该信息为面向快递员的招聘信息，则可以为上述每个人群分类类型设置对应的价值因子分值，将与“面向快递员的招聘信息”这一信息匹配的人群分类类型设置较高分值的价值因子，将与“面向快递员的招聘信息”这一信息不匹配的人群分类类型设置较低分值的价值因子，可参见下表2：

表2

当然，上表2所示的价值因子的分值仅仅为示例性的说明，并不用于限制本说明书。

类似的，同样可以将价值因子以向量的形式表示，上表2所示例子的价值因子向量可以是W₁＝{1,0,0,0.1,0.7,0.4,-0.6,0.5,0.8}。

本实施例中，可以根据信息1对应的价值因子，确定信息1对观众的价值。

比如，可以采用下述公式(1)计算价值：

v_i＝S_i·W_j (1)

其中，v_i为信息j对观众i的价值，S_i为观众i的人群分类结果向量，W_j为信息j的价值因子向量。

仍以上表1、表2所述例子为例，假设观众为观众A，则代入上公式可以得到：

v_a＝S_a·W＝{0.9，0.1，0.1，0.1，0.7，0.1，0.1，0.7，0.2}·{1，0，0，0.1，0.7，0.4，-0.6，0.5，0.8}

当然，上述计算信息1对观众的价值的方法仅仅是本说明书一示例性实施例，在实际应用中也可以采取其他方法计算观众对信息1的价值。

比如，在其他实施例中，也可以针对每个信息类型，设置对应的若干价值因子，每个价值因子可以对应一种人群分类类型，则在确定目标信息对观众的展示效果时，可以根据该观众所属的人群分类类型找到对应的价值因子，该价值因子可以是数值，也可以是其他形式，然后基于该价值因子和该观众的观看时长，确定目标信息对该观众的价值。

仍以上表1所示人群分类结果为例，观众A的人群分类结果也可以是“男”、“20-40岁”、“白领”。可以先确定目标信息对应的价值因子，比如可以设有“男”对应的价值因子为0.8，“女”对应的价值因子为0.2，“0-20岁”对应的价值因子为0.3，“20-40岁”对应的价值因子为0.7，“学生”对应的价值因子为0.1，“白领”对应的价值因子为0.9，则可以查找到观众A对应的价值因子为：0.8、0.7、0.9，然后可以对这三个价值因子进行求和、求平均等得到目标信息对该观众的价值。

本实施例中，可以基于各观众对应的价值和观看时长，确定信息1对所述观众的优先级分值。

比如，可以利用下述公式(2)计算出信息1对该观众的优先级分值：

r_i＝f(v_i，t_i) (2)

其中，r_i是信息j对观众i的优先级分值，t_i为观众i的观看时长。f可以是多种形式的，例如可以一阶线性方程，其中r_i与t_i、v_i分别为正相关关系。

仍以上表1、表2所述例子为例，假设观众为观众A，该观众的观看时长为30秒，则代入上公式可以得到：

r_a＝f(V_a，30)

当然，上述例子仅仅为示例性的说明，在实际应用中也可以采用其他方法得到信息1的优先级分值。

本实施例中，可以针对每个观众，采用上述方法可以计算得到该观众对应的信息1的优先级分值，然后将各个观众的优先级分值进行综合，比如可以是求和、求平均等，信息1的综合优先级分值。比如，可以通过下述公式(3)得到信息1的综合优先级分值：

其中，R为待展示信息的综合优先级分值。

步骤312，将优先级最高的待展示信息确定为第二信息。

步骤314，在所述第一信息展示完毕后，展示所述第二信息。

本实施例中，可以将待展示信息中的各个信息按照优先级从高到低的顺序排序，优先级最高的待展示信息作为第二信息，并且在第一信息播放完毕后播放第二信息。

并且，在展示第二信息后，还可以将第二信息标记为“已展示”，则在确定第二信息播放完毕后需要播放的下一跳信息时，不会再分析“已展示”的第二信息，这样可以避免第二信息的重复播放。

当然，若展示设备是循环播放若干条待展示信息的，则也可以在待展示信息中所有信息均播放一次后，取消第二信息的“已展示”标记，则第二信息可以在下次循环中被重新播放。

由以上描述可以看出，在本说明书的一个实施例中，信息展示设备在展示信息时，可以调用摄像模型采集环境图像流，基于环境图像流确定出若干观众，并基于该观众的人群分类结果预测出各观众待展示信息的预计观看时长，并根据所述预计观看时长确定各个待展示信息的优先级，从而在当前信息展示完毕后展示优先级最高的待展示信息。

采用上述方法，可以分析出观众感兴趣程度较高的待展示信息进行展示，以展示匹配观众需求的信息，不仅可以提高用户体验，也可以避免展示对观众无价值的信息，提升信息展示效率。

在本说明书的其他实施例中，还可以在展示设备展示信息的过程中，基于相关数据对时长预测模型再次训练，从而不断提升时长预测模型的性能。

展示设备在第二信息播放完毕后，还可以确定观众对第二信息的实际观看时长。

例如，可以从摄像模块采集到的环境图像流中提取出第二信息展示过程对应的环境图像流，然后从该环境图像流中确定出若干观众，具体确定观众的方法可参照前述实施例，在此不再赘述。然后针对每个观众，从该环境图像流中提取出第一次出现该观众正脸的图像帧(后称为观看起始图像帧)和最后第一次出现观众正脸的图像帧(后称为观看结束图像帧)，然后将这两个图像帧对应时间戳构成的时间段，作为观众的实际观看时长。

当然，除了可以根据上述面部朝向特征确定观众的实际观看时长外，也可以根据观众的眼睛注视特征确定实际观看时长，对此不作特殊限制。

其中，上述确定观众实际观看时长的过程，可以是展示设备执行的，也可以是服务端指定的，对此不作特殊限制。

确定各观众的实际观看时长后，展示设备还可以将该实际观看时长发送给服务端，以使服务端将该实际观看时长作为样本标签，重新训练时长预测模型(此处的时长预测模型可以指前述实施例中的第一时长预测模型，也可以指第二时长预测模型)。

举例来说，每个展示设备都可以配置有对应的服务器，而这些服务器又可以归属于中心服务器。比如杭州市内，西湖区的所有展示设备都可以配置有服务器A，上城区内的所有展示设备都可以配置有服务器B，下城区内的所有展示设备都可以配置有服务器C，而服务器A、服务器B、服务器C可以配置有中心服务器。可参见下表3：

表3

其中，设备1-3使用时长预测模型a来预测观众的观看时长，模型a配置于服务器A上。设备4-5使用时长预测模型b来预测观众的观看时长，模型b配置于服务器B上。设备6-8使用时长预测模型c来预测观众的观看时长，模型c配置于服务器C上。

上表3中的每台展示设备都可以展示目标信息，并且每台展示设备在展示完毕目标信息后，都可以确定本设备下目标信息播放时的观众，以及该观众的实际观看时长，然后将该观看时长发送给本设备配置的服务器，以由该服务器将实际观看时长作为样本标签重新训练时长预测模型。

比如，设备1可以将实际观看时长发送给服务器A，服务器A可以将该实际观看时长作为样本标签重新训练模型a，得到模型a的梯度，假设为T_a。服务器A可以将该梯度T_a发送给中心服务器。类似的，设备4可以将实际观看时长发送给服务器B，服务器B可以将该实际观看时长作为样本标签重新训练模型b，得到模型b的梯度，假设为T_b。服务器B可以将该梯度T_b发送给中心服务器。设备6可以将实际观看时长发送给服务器C，服务器C可以将该实际观看时长作为样本标签重新训练模型c，得到模型c的梯度，假设为T_c。服务器C可以将该梯度T_c发送给中心服务器。

中心服务器可以根据服务器A-C发送的梯度，得到时长预测模型的综合梯度，比如可以是对T_a、T_b、T_c求平均得到综合梯度，然后中心服务器可以将综合梯度发送给服务器A-C，服务器A-C可以利用综合梯度更新模型参数。

当然，除了上述发送梯度外，各个设备也可以根据本设备得到的梯度计算出本次迭代中时长预测模型的模型参数值，并将该参数值发送给中心服务器，以使中心服务器基于各个设备发送的模型参数值得到综合参数值，并将综合参数值下发给各个设备。其中，基于梯度计算模型参数值的方法可以参照相关技术，本实施例对此不作特殊限制。

由于不同信息展示设备所在地理位置不同，面向人群不同，因而实际观看信息的观众也会不同，而不同观众观看信息的时长也是不同的，采用上述方法可以为每个信息展示设备设置对应的时长预测模型，并综合各个时长预测模型重新训练得到的梯度更新模型参数，使得训练得到的时长预测模型性能更好。从而可以根据时长预测模型预测得到更准确的观众观看时长，并基于该观看时长确定出更匹配观众需求、兴趣度的待展示信息进行展示，提高用户体验、提升信息展示效率。

与前述信息的展示方法的实施例相对应，本说明书还提供了信息的展示装置的实施例。

本说明书信息的展示装置的实施例可以应用在展示设备上。装置实施例可以通过软件实现，也可以通过硬件或者软硬件结合的方式实现。以软件实现为例，作为一个逻辑意义上的装置，是通过其所在设备的处理器将非易失性存储器中对应的计算机程序指令读取到内存中运行形成的。从硬件层面而言，如图4所示，为本说明书信息的展示装置所在设备的一种硬件结构图，除了图4所示的处理器、内存、网络接口、以及非易失性存储器之外，实施例中装置所在的设备通常根据该设备的实际功能，还可以包括其他硬件，对此不再赘述。

图5是本说明书一示例性实施例示出的一种信息的展示装置的框图。

请参考图5，所述信息的展示装置可以应用在前述图4所示的设备中，包括有：调用模块510、观众确定模块520、分类模块530、信息确定模块540和展示模块550。

其中，调用模块510，在展示第一信息的过程中，调用摄像模块采集所述第一信息展示过程中的环境图像流；

观众确定模块520，基于所述环境图像流确定所述第一信息的若干观众；

分类模块530，对所述观众进行人群分类，得到各观众的人群分类结果；

信息确定模块540，基于各观众的人群分类结果确定各个待展示信息的优先级，并基于所述优先级确定第二信息；

展示模块550，在所述第一信息展示完毕后，展示所述第二信息。

可选的，所述信息确定模块540在基于各观众的人群分类结果确定各个待展示信息的优先级时：

针对每个待展示信息，基于各观众的人群分类结果和所述待展示信息的内容特征，预测各观众对所述待展示信息的观看时长；

综合各观众的观看时长确定所述待展示信息的优先级。

可选的，所述信息确定模块540在基于各观众的人群分类结果和所述待展示信息的内容特征，预测各观众对所述待展示信息的观看时长时：

针对每个观众，将所述观众的人群分类结果和所述待展示信息的内容特征发送给服务端，以使服务端将所述观众的人群分类结果和所述待展示信息的内容特征输入第一时长预测模型，得到所述观众的观看时长；

接收所述服务端发送的所述观看时长。

可选的，所述信息确定模块540还：

获取本展示设备的设备特征；

所述信息确定模块在基于各观众的人群分类结果和所述待展示信息的内容特征，预测各观众对所述待展示信息的观看时长时：

针对每个观众，将所述观众的人群分类结果、所述待展示信息的内容特征、所述设备特征发送给服务端，以使服务端获取所述展示设备所在地理区域覆盖人群的覆盖人群特征，并将所述观众的人群分类结果、所述待展示信息的内容特征、所述设备特征和所述覆盖人群特征输入第二时长预测模型，得到所述观众的观看时长；

接收所述服务端发送的所述观看时长。

可选的，所述信息确定模块540还：

在展示第二信息后，确定各观众的实际观看时长，以在达到时长预测模型的更新时刻时，计算所述观众的实际观看时长和预测得到的观看时长的差值，并基于所述差值更新时长预测模型的模型参数。

可选的，所述信息确定模块540在确定各观众的实际观看时长时：

针对每个观众，基于所述观众的面部朝向特征从所述环境图像流中提取出所述观众所在的观看起始图像帧和观看结束图像帧；

基于所述观看起始图像帧的时间戳和所述观看结束图像帧的时间戳，确定所述观众对所述第二信息的实际观看时长。

可选的，预先设有各类型信息对应的价值因子，所述信息确定模块540在基于所述观看时长确定所述待展示信息的优先级时：

确定所述待展示信息所属类型对应的价值因子；

针对每个观众，根据所述观众的人群分类结果、所述价值因子和所述观众的观看时长，确定所述待展示信息的优先级。

可选的，所述信息确定模块540在根据所述观众的人群分类结果、所述价值因子和所述观众的观看时长，确定所述待展示信息的优先级时：

根据所述观众的人群分类结果和所述价值因子，确定所述待展示信息对所述观众的价值；

基于所述价值和所述观众的观看时长，确定所述待展示信息的优先级。

可选的，所述观众确定模块520：

将所述环境图像流发送给服务端，以使服务端从所述环境图像流中识别出行人，并基于行人的面部朝向特征确定所述行人是否为所述第一信息的观众；

接收服务端发送的所述第一信息的观众。

可选的，所述分类模块530：

将所述环境图像流发送给服务端，以使服务端针对每个观众，从所述环境图像流中提取出所述观众对应的图像帧，并将所述图像帧输入人群分类模型，得到所述观众的人群分类结果；

接收服务端发送的所述观众的人群分类结果。

可选的，所述摄像模块的调用时机包括：

第一信息的剩余展示时长小于时长阈值。

可选的，所述待展示信息为广告，所述展示设备包括以下一种或多种：户外广告投放设备、电梯间广告投放设备、公交站牌广告投放设备。

上述装置中各个单元的功能和作用的实现过程具体详见上述方法中对应步骤的实现过程，在此不再赘述。

对于装置实施例而言，由于其基本对应于方法实施例，所以相关之处参见方法实施例的部分说明即可。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本说明书方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。

上述实施例阐明的***、装置、模块或单元，具体可以由计算机芯片或实体实现，或者由具有某种功能的产品来实现。一种典型的实现设备为计算机，计算机的具体形式可以是个人计算机、膝上型计算机、蜂窝电话、相机电话、智能电话、个人数字助理、媒体播放器、导航设备、电子邮件收发设备、游戏控制台、平板计算机、可穿戴设备或者这些设备中的任意几种设备的组合。

与前述信息的展示方法的实施例相对应，本说明书还提供一种信息的展示装置，该装置包括：处理器以及用于存储机器可执行指令的存储器。其中，处理器和存储器通常借由内部总线相互连接。在其他可能的实现方式中，所述设备还可能包括外部接口，以能够与其他设备或者部件进行通信。

在本实施例中，通过读取并执行所述存储器存储的与信息的展示逻辑对应的机器可执行指令，所述处理器被促使：

在展示第一信息的过程中，调用摄像模块采集所述第一信息展示过程中的环境图像流；

基于所述环境图像流确定所述第一信息的若干观众；

对所述观众进行人群分类，得到各观众的人群分类结果；

基于各观众的人群分类结果确定各个待展示信息的优先级，并基于所述优先级确定第二信息；

在所述第一信息展示完毕后，展示所述第二信息。

可选的，在基于各观众的人群分类结果确定各个待展示信息的优先级时，所述处理器被促使：

针对每个待展示信息，基于各观众的人群分类结果和所述待展示信息的内容特征，预测各观众对所述待展示信息的观看时长；

综合各观众的观看时长确定所述待展示信息的优先级。

可选的，在基于各观众的人群分类结果和所述待展示信息的内容特征，预测各观众对所述待展示信息的观看时长时，所述处理器被促使：

针对每个观众，将所述观众的人群分类结果和所述待展示信息的内容特征发送给服务端，以使服务端将所述观众的人群分类结果和所述待展示信息的内容特征输入第一时长预测模型，得到所述观众的观看时长；

接收所述服务端发送的所述观看时长。

可选的，所述处理器还被促使：

获取本展示设备的设备特征；

所述基于各观众的人群分类结果和所述待展示信息的内容特征，预测各观众对所述待展示信息的观看时长，包括：

针对每个观众，将所述观众的人群分类结果、所述待展示信息的内容特征、所述设备特征发送给服务端，以使服务端获取所述展示设备所在地理区域覆盖人群的覆盖人群特征，并将所述观众的人群分类结果、所述待展示信息的内容特征、所述设备特征和所述覆盖人群特征输入第二时长预测模型，得到所述观众的观看时长；

接收所述服务端发送的所述观看时长。

可选的，所述处理器还被促使：

在展示第二信息后，确定各观众的实际观看时长，以在达到时长预测模型的更新时刻时，计算所述观众的实际观看时长和预测得到的观看时长的差值，并基于所述差值更新时长预测模型的模型参数。

可选的，在确定各观众的实际观看时长时，所述处理器被促使：

针对每个观众，基于所述观众的面部朝向特征从所述环境图像流中提取出所述观众所在的观看起始图像帧和观看结束图像帧；

基于所述观看起始图像帧的时间戳和所述观看结束图像帧的时间戳，确定所述观众对所述第二信息的实际观看时长。

可选的，预先设有各类型信息对应的价值因子，在基于所述观看时长确定所述待展示信息的优先级时，所述处理器被促使：

确定所述待展示信息所属类型对应的价值因子；

针对每个观众，根据所述观众的人群分类结果、所述价值因子和所述观众的观看时长，确定所述待展示信息的优先级。

可选的，在根据所述观众的人群分类结果、所述价值因子和所述观众的观看时长，确定所述待展示信息的优先级时，所述处理器被促使：

根据所述观众的人群分类结果和所述价值因子，确定所述待展示信息对所述观众的价值；

基于所述价值和所述观众的观看时长，确定所述待展示信息的优先级。

可选的，在基于所述环境图像流确定所述第一信息的若干观众时，所述处理器被促使：

将所述环境图像流发送给服务端，以使服务端从所述环境图像流中识别出行人，并基于行人的面部朝向特征确定所述行人是否为所述第一信息的观众；

接收服务端发送的所述第一信息的观众。

可选的，在对所述观众进行人群分类，得到各观众的人群分类结果时，所述处理器被促使：

将所述环境图像流发送给服务端，以使服务端针对每个观众，从所述环境图像流中提取出所述观众对应的图像帧，并将所述图像帧输入人群分类模型，得到所述观众的人群分类结果；

接收服务端发送的所述观众的人群分类结果。

可选的，所述摄像模块的调用时机包括：

第一信息的剩余展示时长小于时长阈值。

可选的，所述待展示信息为广告，所述展示设备包括以下一种或多种：户外广告投放设备、电梯间广告投放设备、公交站牌广告投放设备。

与前述信息的展示方法的实施例相对应，本说明书还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现以下步骤：

在展示第一信息的过程中，调用摄像模块采集所述第一信息展示过程中的环境图像流；

基于所述环境图像流确定所述第一信息的若干观众；

对所述观众进行人群分类，得到各观众的人群分类结果；

基于各观众的人群分类结果确定各个待展示信息的优先级，并基于所述优先级确定第二信息；

在所述第一信息展示完毕后，展示所述第二信息。

可选的，所述基于各观众的人群分类结果确定各个待展示信息的优先级，包括：

针对每个待展示信息，基于各观众的人群分类结果和所述待展示信息的内容特征，预测各观众对所述待展示信息的观看时长；

综合各观众的观看时长确定所述待展示信息的优先级。

可选的，所述基于各观众的人群分类结果和所述待展示信息的内容特征，预测各观众对所述待展示信息的观看时长，包括：

针对每个观众，将所述观众的人群分类结果和所述待展示信息的内容特征发送给服务端，以使服务端将所述观众的人群分类结果和所述待展示信息的内容特征输入第一时长预测模型，得到所述观众的观看时长；

接收所述服务端发送的所述观看时长。

可选的，还包括：

获取本展示设备的设备特征；

所述基于各观众的人群分类结果和所述待展示信息的内容特征，预测各观众对所述待展示信息的观看时长，包括：

针对每个观众，将所述观众的人群分类结果、所述待展示信息的内容特征、所述设备特征发送给服务端，以使服务端获取所述展示设备所在地理区域覆盖人群的覆盖人群特征，并将所述观众的人群分类结果、所述待展示信息的内容特征、所述设备特征和所述覆盖人群特征输入第二时长预测模型，得到所述观众的观看时长；

接收所述服务端发送的所述观看时长。

可选的，还包括：

在展示第二信息后，确定各观众的实际观看时长，以在达到时长预测模型的更新时刻时，计算所述观众的实际观看时长和预测得到的观看时长的差值，并基于所述差值更新时长预测模型的模型参数。

可选的，所述确定各观众的实际观看时长，包括：

针对每个观众，基于所述观众的面部朝向特征从所述环境图像流中提取出所述观众所在的观看起始图像帧和观看结束图像帧；

基于所述观看起始图像帧的时间戳和所述观看结束图像帧的时间戳，确定所述观众对所述第二信息的实际观看时长。

可选的，预先设有各类型信息对应的价值因子，所述基于所述观看时长确定所述待展示信息的优先级，包括：

确定所述待展示信息所属类型对应的价值因子；

针对每个观众，根据所述观众的人群分类结果、所述价值因子和所述观众的观看时长，确定所述待展示信息的优先级。

可选的，所述根据所述观众的人群分类结果、所述价值因子和所述观众的观看时长，确定所述待展示信息的优先级，包括：

根据所述观众的人群分类结果和所述价值因子，确定所述待展示信息对所述观众的价值；

基于所述价值和所述观众的观看时长，确定所述待展示信息的优先级。

可选的，所述基于所述环境图像流确定所述第一信息的若干观众，包括：

将所述环境图像流发送给服务端，以使服务端从所述环境图像流中识别出行人，并基于行人的面部朝向特征确定所述行人是否为所述第一信息的观众；

接收服务端发送的所述第一信息的观众。

可选的，所述对所述观众进行人群分类，得到各观众的人群分类结果，包括：

将所述环境图像流发送给服务端，以使服务端针对每个观众，从所述环境图像流中提取出所述观众对应的图像帧，并将所述图像帧输入人群分类模型，得到所述观众的人群分类结果；

接收服务端发送的所述观众的人群分类结果。

可选的，所述摄像模块的调用时机包括：

第一信息的剩余展示时长小于时长阈值。

可选的，所述待展示信息为广告，所述展示设备包括以下一种或多种：户外广告投放设备、电梯间广告投放设备、公交站牌广告投放设备。

上述对本说明书特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下，在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。

以上所述仅为本说明书的较佳实施例而已，并不用以限制本说明书，凡在本说明书的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本说明书保护的范围之内。

Claims (19)

1.一种信息的展示方法，应用于展示设备，所述方法包括：

在展示第一信息的过程中，调用摄像模块采集所述第一信息展示过程中的环境图像流；

基于所述环境图像流确定所述第一信息的若干观众；

对所述观众进行人群分类，得到各观众的人群分类结果；

基于各观众的人群分类结果确定各个待展示信息的优先级，并基于所述优先级确定第二信息；

在所述第一信息展示完毕后，展示所述第二信息；

所述基于各观众的人群分类结果确定各个待展示信息的优先级，包括：

针对每个待展示信息，基于各观众的人群分类结果和所述待展示信息的内容特征，预测各观众对所述待展示信息的观看时长；

综合各观众的观看时长确定所述待展示信息的优先级；

所述方法还包括：

获取本展示设备的设备特征；

所述基于各观众的人群分类结果和所述待展示信息的内容特征，预测各观众对所述待展示信息的观看时长，包括：

针对每个观众，将所述观众的人群分类结果、所述待展示信息的内容特征、所述设备特征发送给服务端，以使服务端获取所述展示设备所在地理区域覆盖人群的覆盖人群特征，并将所述观众的人群分类结果、所述待展示信息的内容特征、所述设备特征和所述覆盖人群特征输入第二时长预测模型，得到所述观众的观看时长；

接收所述服务端发送的所述观看时长。

2.根据权利要求1所述方法，还包括：

在展示第二信息后，确定各观众的实际观看时长，以在达到时长预测模型的更新时刻时，计算所述观众的实际观看时长和预测得到的观看时长的差值，并基于所述差值更新时长预测模型的模型参数。

3.根据权利要求2所述方法，所述确定各观众的实际观看时长，包括：

针对每个观众，基于所述观众的面部朝向特征从所述环境图像流中提取出所述观众所在的观看起始图像帧和观看结束图像帧；

基于所述观看起始图像帧的时间戳和所述观看结束图像帧的时间戳，确定所述观众对所述第二信息的实际观看时长。

4.根据权利要求1所述方法，预先设有各类型信息对应的价值因子，所述基于所述观看时长确定所述待展示信息的优先级，包括：

确定所述待展示信息所属类型对应的价值因子；

针对每个观众，根据所述观众的人群分类结果、所述价值因子和所述观众的观看时长，确定所述待展示信息的优先级。

5.根据权利要求4所述方法，所述根据所述观众的人群分类结果、所述价值因子和所述观众的观看时长，确定所述待展示信息的优先级，包括：

根据所述观众的人群分类结果和所述价值因子，确定所述待展示信息对所述观众的价值；

基于所述价值和所述观众的观看时长，确定所述待展示信息的优先级。

6.根据权利要求1所述方法，所述基于所述环境图像流确定所述第一信息的若干观众，包括：

将所述环境图像流发送给服务端，以使服务端从所述环境图像流中识别出行人，并基于行人的面部朝向特征确定所述行人是否为所述第一信息的观众；

接收服务端发送的所述第一信息的观众。

7.根据权利要求1所述方法，所述对所述观众进行人群分类，得到各观众的人群分类结果，包括：

将所述环境图像流发送给服务端，以使服务端针对每个观众，从所述环境图像流中提取出所述观众对应的图像帧，并将所述图像帧输入人群分类模型，得到所述观众的人群分类结果；

接收服务端发送的所述观众的人群分类结果。

8.根据权利要求1所述方法，所述摄像模块的调用时机包括：

第一信息的剩余展示时长小于时长阈值。

9.根据权利要求1所述方法，所述待展示信息为广告，所述展示设备包括以下一种或多种：户外广告投放设备、电梯间广告投放设备、公交站牌广告投放设备。

10.一种信息的展示装置，应用于展示设备，所述装置包括：

调用模块，在展示第一信息的过程中，调用摄像模块采集所述第一信息展示过程中的环境图像流；

观众确定模块，基于所述环境图像流确定所述第一信息的若干观众；

分类模块，对所述观众进行人群分类，得到各观众的人群分类结果；

信息确定模块，基于各观众的人群分类结果确定各个待展示信息的优先级，并基于所述优先级确定第二信息；

展示模块，在所述第一信息展示完毕后，展示所述第二信息；

所述信息确定模块在基于各观众的人群分类结果确定各个待展示信息的优先级时：

针对每个待展示信息，基于各观众的人群分类结果和所述待展示信息的内容特征，预测各观众对所述待展示信息的观看时长；

综合各观众的观看时长确定所述待展示信息的优先级；

所述信息确定模块还：获取本展示设备的设备特征；

所述信息确定模块在基于各观众的人群分类结果和所述待展示信息的内容特征，预测各观众对所述待展示信息的观看时长时：

针对每个观众，将所述观众的人群分类结果、所述待展示信息的内容特征、所述设备特征发送给服务端，以使服务端获取所述展示设备所在地理区域覆盖人群的覆盖人群特征，并将所述观众的人群分类结果、所述待展示信息的内容特征、所述设备特征和所述覆盖人群特征输入第二时长预测模型，得到所述观众的观看时长；

接收所述服务端发送的所述观看时长。

11.根据权利要求10所述装置，所述信息确定模块还：

在展示第二信息后，确定各观众的实际观看时长，以在达到时长预测模型的更新时刻时，计算所述观众的实际观看时长和预测得到的观看时长的差值，并基于所述差值更新时长预测模型的模型参数。

12.根据权利要求11所述装置，所述信息确定模块在确定各观众的实际观看时长时：

针对每个观众，基于所述观众的面部朝向特征从所述环境图像流中提取出所述观众所在的观看起始图像帧和观看结束图像帧；

基于所述观看起始图像帧的时间戳和所述观看结束图像帧的时间戳，确定所述观众对所述第二信息的实际观看时长。

13.根据权利要求10所述装置，预先设有各类型信息对应的价值因子，所述信息确定模块在基于所述观看时长确定所述待展示信息的优先级时：

确定所述待展示信息所属类型对应的价值因子；

针对每个观众，根据所述观众的人群分类结果、所述价值因子和所述观众的观看时长，确定所述待展示信息的优先级。

14.根据权利要求13所述装置，所述信息确定模块在根据所述观众的人群分类结果、所述价值因子和所述观众的观看时长，确定所述待展示信息的优先级时：

根据所述观众的人群分类结果和所述价值因子，确定所述待展示信息对所述观众的价值；

基于所述价值和所述观众的观看时长，确定所述待展示信息的优先级。

15.根据权利要求10所述装置，所述观众确定模块：

将所述环境图像流发送给服务端，以使服务端从所述环境图像流中识别出行人，并基于行人的面部朝向特征确定所述行人是否为所述第一信息的观众；

接收服务端发送的所述第一信息的观众。

16.根据权利要求10所述装置，所述分类模块：

将所述环境图像流发送给服务端，以使服务端针对每个观众，从所述环境图像流中提取出所述观众对应的图像帧，并将所述图像帧输入人群分类模型，得到所述观众的人群分类结果；

接收服务端发送的所述观众的人群分类结果。

17.根据权利要求10所述装置，所述摄像模块的调用时机包括：

第一信息的剩余展示时长小于时长阈值。

18.根据权利要求10所述装置，所述待展示信息为广告，所述展示设备包括以下一种或多种：户外广告投放设备、电梯间广告投放设备、公交站牌广告投放设备。

19.一种信息的展示装置，包括：

处理器；

用于存储机器可执行指令的存储器；

其中，通过读取并执行所述存储器存储的与信息的展示逻辑对应的机器可执行指令，所述处理器被促使：

在展示第一信息的过程中，调用摄像模块采集所述第一信息展示过程中的环境图像流；

基于所述环境图像流确定所述第一信息的若干观众；

对所述观众进行人群分类，得到各观众的人群分类结果；

基于各观众的人群分类结果确定各个待展示信息的优先级，并基于所述优先级确定第二信息；

在所述第一信息展示完毕后，展示所述第二信息；

所述基于各观众的人群分类结果确定各个待展示信息的优先级，包括：

针对每个待展示信息，基于各观众的人群分类结果和所述待展示信息的内容特征，预测各观众对所述待展示信息的观看时长；

综合各观众的观看时长确定所述待展示信息的优先级；

所述处理器还被促使：

获取本展示设备的设备特征；

所述基于各观众的人群分类结果和所述待展示信息的内容特征，预测各观众对所述待展示信息的观看时长，包括：

针对每个观众，将所述观众的人群分类结果、所述待展示信息的内容特征、所述设备特征发送给服务端，以使服务端获取所述展示设备所在地理区域覆盖人群的覆盖人群特征，并将所述观众的人群分类结果、所述待展示信息的内容特征、所述设备特征和所述覆盖人群特征输入第二时长预测模型，得到所述观众的观看时长；

接收所述服务端发送的所述观看时长。

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