摘要
本发明公开了一种交通工具侧窗广告显示管理系统及方法,具体涉及智能公交广告系统领域,用于解决动态行驶情境下广告精准匹配与无缝展示的问题,是通过多源数据融合与卡尔曼滤波技术,精准提取车辆行驶状态数据,并运用深度学习模型进行特征分析,实时生成行驶情境标签。基于这些标签,系统智能筛选出与当前情境高度匹配的广告,并结合历史行驶数据分析持续时间与稳健性,利用强化学习算法优化广告选择策略。最终,通过预缓存机制与无缝切换算法,确保最优广告内容能够动态加载并稳定展示于公交车侧窗显示器上,实现广告播放的连续性与流畅性。显著提升了广告投放的相关性与效率,增强了乘客的乘车体验与广告传播效果。
技术关键词
广告显示管理方法
行驶状态数据
公交车侧窗
显示管理系统
交通工具
车辆行驶状态
动态加载模块
多源数据融合技术
强化学习模型
标签
切换算法
深度学习模型
缓存机制
非线性卡尔曼滤波
转向特征
公交广告系统
概率密度函数
卡尔曼滤波技术
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头戴式显示设备
车载主机
交通工具
移动设备
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数据分析模型
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