一种门店客流量的统计分析方法及系统技术方案

本发明专利技术公开一种门店客流量的统计分析方法及系统，引入了人脸图像和/或身体图像的双重识别机制，可有效降低由于图像的拍摄角度不佳导致的顾客无法识别的情况发生，为管理人员提供精准有效的客流参考数据。该方法包括：采集店内的顾客图像，并检测图像中每位顾客的行人矩形框；基于行人矩形框识别其中的人脸图像和身体图像；判断人脸图像和/或身体图像是否被编码，在未被编码时，将同一行人矩形框中的人脸图像和/或身体图像匹配编码，同时记录该名顾客被取像的时间位置信息；在被编码时，直接记录该名顾客被取像的时间位置信息；根据顾客的编码信息及被多次取像的时间位置信息，绘制每位顾客的轨迹路线。该系统包括上述技术方案所提的方法。

【技术实现步骤摘要】
一种门店客流量的统计分析方法及系统
本专利技术涉及数据处理
，尤其涉及一种门店客流量的统计分析方法及系统。
技术介绍
随着电子商务的普及，实体零售门店受到了剧烈的冲击，尤其是在店面运营效率方面，缺乏真实有效的客流量数据去支撑经营者快速有效的制定销售策略，因此，门店客流量统计系统逐渐被越来越多的实体零售门店所接纳采用。现有的门店客流量的统计系统多是基于人脸识别技术开发而成，通过在门店的出入口位置安装摄像机采集进店顾客的人脸图像，并将该人脸图像输出至人脸图像分析软件获取图像中的人脸信息，统计分析后得到门店内某一时段的客流量。但是，由于上述系统仅采用人脸识别技术来实现客流量的统计，因此对人脸图像采集的质量要求较高，如若顾客被摄像机拍摄时正好处于转身、扭头等遮脸动作时，将会导致人脸图像分析软件无法提取到顾客的人脸信息，使得此类顾客的客流量数据无法被统计，进而会导致经营者基于不准确的客流量数据做出不精准的销售策略。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种门店客流量的统计分析方法及系统，引入了人脸图像和/或身体图像的双重识别机制，可有效降低由于图像的拍摄角度不佳导致的顾客无法识别的情况发生，为门店的管理人员提供精准有效的客流参考数据。为了实现上述目的，本专利技术的一方面提供一种门店客流量的统计分析方法，包括：采集店内的顾客图像，并检测图像中每位顾客的行人矩形框；基于行人矩形框识别其中的人脸图像和身体图像；判断人脸图像和/或身体图像是否被编码，在未被编码时，将同一行人矩形框中的人脸图像和/或身体图像匹配编码，同时记录该名顾客被取像的时间位置信息；在被编码时，直接记录该名顾客被取像的时间位置信息；根据顾客的编码信息及被多次取像的时间位置信息，绘制每位顾客的轨迹路线；基于编码信息和与编码信息对应的轨迹路线，统计分析店内的客流量及用户的购物行为数据。优选地，采集店内的顾客图像，并检测图像中每位顾客的行人矩形框的方法包括：通过在店内的多个位置对应布置多台摄像机，用于在店内的不同位置采集顾客图像；采用人体检测算法对顾客图像中的人体图像进行检测，获取每位顾客的行人矩形框。较佳地，基于行人矩形框识别其中的人脸图像和身体图像的方法包括：采用人脸检测算法识别并提取行人矩形框中的人脸图像；以及，采用骨骼关键点检测算法识别行人矩形框中的身体图像，并从身体图像中提取多个显著特征。进一步地，判断人脸图像和/或身体图像是否被编码，在未被编码时，将同一行人矩形框中的人脸图像和/或身体图像匹配编码，同时记录该名顾客被取像的时间位置信息；在被编码时，直接记录该名顾客被取像的时间位置信息的方法包括：将人脸图像和/或身体图像与编码库数据比对，判断人脸图像和/或身体图像是否被编码；当未被编码时，基于提取的全部显著特征对身体图像进行编码，和/或直接对人脸图像进行编码，并将处于同一行人矩形框中的人脸图像编码和/或身体图像编码匹配收录于所述编码库中，同时记录该名顾客被取像的时间位置信息；当被编码时，直接记录该名顾客被取像的时间位置信息。优选地，根据顾客的编码信息及被多次取像的时间位置信息，绘制每位顾客的轨迹路线的方法包括：基于顾客的编码信息及被取像的时间位置信息，分别汇总同一编码信息对应的多个时间位置信息；使用人体跟踪算法对各编码信息对应的时间位置信息进行轨迹梳理，绘制每位顾客对应的轨迹路线。示例性地，所述人体跟踪算法包括ReID算法、Sort算法或DeepSort算法。较佳地，基于编码信息和与编码信息对应的轨迹路线，统计分析店内的客流量及用户的购物行为数据的方法包括：通过统计任意时段内编码信息的总数量，获取所述时段的客流量；以及，统计任意时段内顾客的轨迹路线，绘制所述时段对应的客流热力图；根据所述客流热力图获取用户的购物行为数据。与现有技术相比，本专利技术提供的门店客流量的统计分析方法具有以下有益效果：预先在店内的不同位置处安装摄像机，在顾客进入到任一摄像机的拍摄范围时对顾客拍照取像，同时采用人体检测算法检测图像中的行人矩形框，并以行人矩形框为单位提取框内的人脸图像和身体图像进行识别判断，当识别判断的结果为上述人脸图像和/或身体图像未被编码时，说明该名顾客为新客户且未被编码库收录，此时，编码库会生成关联编码对上述人脸图像和/或身体图像进行匹配编码，并记录该名顾客被取像的时间位置信息，而当识别判断的结果为上述人脸图像和/或身体图像被编码时，说明该名顾客先前已被取像且已被编码库收录编码，此时，只需记录该名顾客被取像的时间位置信息；这样，随着顾客在店内购物时间的推移，顾客被取像的次数也会随之增加，当顾客被取像的次数达到一定的数量时即可通过汇总分析，还原出顾客在店内购物的轨迹路线，进而可基于编码信息的数量和与编码信息对应的轨迹路线，统计分析出某一时段内店内的客流量和每个用户的购物行为数据。可见，本专利技术结合了人脸识别和身体识别的多重识别算法对顾客图像进行识别确认，相比较于使用单一的人脸识别算法而言，能够有效解决低质量图像中出现的低头、侧脸、面部遮挡等无法识别的技术问题，使得在无法抓拍到顾客正脸的情况下，通过顾客的身体图像也可对其身份进行识别确认，进而提高顾客图像识别的适用场景和准确率，实现客流量和用户购物行为数据的精准获取，为门店的管理人员提供精准有效的参考数据。本专利技术的另一方面提供一种门店客流量的统计分析系统，应用于上述技术方案所述的一种门店客流量的统计分析方法中，所述系统包括：取像单元，用于采集店内的顾客图像，并检测图像中每位顾客的行人矩形框；提取单元，用于基于行人矩形框识别其中的人脸图像和身体图像；处理单元，用于判断人脸图像和/或身体图像是否被编码，在未被编码时，将同一行人矩形框中的人脸图像和/或身体图像匹配编码，同时记录该名顾客被取像的时间位置信息；在被编码时，直接记录该名顾客被取像的时间位置信息；轨迹生成单元，用于根据顾客的编码信息及被多次取像的时间位置信息，绘制每位顾客的轨迹路线；统计分析单元，用于基于编码信息和与编码信息对应的轨迹路线，统计分析店内的客流量及用户的购物行为数据。优选地，所述取像单元包括多个摄像模块以及分别与各所述摄像模块连接的人体检测模块；多个所述摄像模块用于采集店内不同位置的顾客图像；所述人体检测模块用于采用人体检测算法对顾客图像中的人体图像进行检测，获取每位顾客的行人矩形框。优选地，所述处理单元包括判断模块、编码记录模块和记录保存模块；所述判断模块用于将人脸图像和/或身体图像与编码库数据比对，判断人脸图像和/或身体图像是否被编码；所述编码记录模块用于在未被编码时，基于显著特征对身体图像进行编码和/或直接对人脸图像进行编码，并将处于同一行人矩形框中的人脸图像编码和/或身体图像编码匹配收录于所述编码库中，同时记录该名顾客被取像的时间位置信息；所述记录保存模块用于在被编码时，直接记录该名顾客被取像的时间位置信息。与现有技术相比，本专利技术提供的门店客流量的统计分析系统的有益效果与上述技术方案提供的门店客流量的统计分析方法的有益效果相同，在此不做赘述。附图说明此处所说明的附图用来提供对本专利技术的进一步理解，构成本专利技术的一部分，本专利技术的示意性实施例及其说明用于解释本专利技术，并不构成对本专利技术的不当限定。在附图中：图1为本专利技术实施例一中门店客流量的统计本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种门店客流量的统计分析方法，其特征在于，包括：采集店内的顾客图像，并检测图像中每位顾客的行人矩形框；基于行人矩形框识别其中的人脸图像和身体图像；判断人脸图像和/或身体图像是否被编码，在未被编码时，将同一行人矩形框中的人脸图像和/或身体图像匹配编码，同时记录该名顾客被取像的时间位置信息；在被编码时，直接记录该名顾客被取像的时间位置信息；根据顾客的编码信息及被多次取像的时间位置信息，绘制每位顾客的轨迹路线；基于编码信息和与编码信息对应的轨迹路线，统计分析店内的客流量及用户的购物行为数据。

【技术特征摘要】
1.一种门店客流量的统计分析方法，其特征在于，包括：采集店内的顾客图像，并检测图像中每位顾客的行人矩形框；基于行人矩形框识别其中的人脸图像和身体图像；判断人脸图像和/或身体图像是否被编码，在未被编码时，将同一行人矩形框中的人脸图像和/或身体图像匹配编码，同时记录该名顾客被取像的时间位置信息；在被编码时，直接记录该名顾客被取像的时间位置信息；根据顾客的编码信息及被多次取像的时间位置信息，绘制每位顾客的轨迹路线；基于编码信息和与编码信息对应的轨迹路线，统计分析店内的客流量及用户的购物行为数据。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，采集店内的顾客图像，并检测图像中每位顾客的行人矩形框的方法包括：通过在店内的多个位置对应布置多台摄像机，用于在店内的不同位置采集顾客图像；采用人体检测算法对顾客图像中的人体图像进行检测，获取每位顾客的行人矩形框。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于行人矩形框识别其中的人脸图像和身体图像的方法包括：采用人脸检测算法识别并提取行人矩形框中的人脸图像；以及，采用骨骼关键点检测算法识别行人矩形框中的身体图像，并从身体图像中提取多个显著特征。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，判断人脸图像和/或身体图像是否被编码，在未被编码时，将同一行人矩形框中的人脸图像和/或身体图像匹配编码，同时记录该名顾客被取像的时间位置信息；在被编码时，直接记录该名顾客被取像的时间位置信息的方法包括：将人脸图像和/或身体图像与编码库数据比对，判断人脸图像和/或身体图像是否被编码；当未被编码时，基于提取的全部显著特征对身体图像进行编码和/或直接对人脸图像进行编码，并将处于同一行人矩形框中的人脸图像编码和/或身体图像编码匹配收录于所述编码库中，同时记录该名顾客被取像的时间位置信息；当被编码时，直接记录该名顾客被取像的时间位置信息。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据顾客的编码信息及被多次取像的时间位置信息，绘制每位顾客的轨迹路线的方法包括：基于顾客的编码信息及被取像的时间位置信息，分别汇总同一编码信息对应的多个时间位置信息；使用人体跟踪算法对...

【专利技术属性】
技术研发人员：沈强，杜海峰，陈楠，
申请(专利权)人：苏宁易购集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏,32