一种顾客路径追踪方法及系统技术方案

本发明专利技术公开一种顾客路径追踪方法及系统，解决了现有技术中的目标跟踪准确度不高的问题。该方法包括：通过关键点模型处理监控视频流，获取当前帧图像中的目标ID及其对应的关键点数据；分别将当前帧图像中的目标ID与活跃ID数据库中的活跃ID遍历匹配，提取匹配成功的目标ID移入活跃ID数据库替换与之对应的活跃ID，和/或，提取未匹配成功的目标ID补录至待匹配数据库；分别将当前帧图像中的目标ID与待匹配数据库中的待匹配ID遍历匹配，提取匹配成功的目标ID移入待匹配数据库替换与之对应的待匹配ID，和/或，提取未匹配成功的目标ID补录至待匹配数据库。该系统包括上述技术方案所提的方法。

【技术实现步骤摘要】
一种顾客路径追踪方法及系统
本专利技术涉及数据处理
，尤其涉及一种顾客路径追踪方法及系统。
技术介绍
近些年，得益于人工智能的飞速发展，大数据时代催生出来的智能零售给目标跟踪算法提供了更多的应用场景，例如，通过零售店的摄像头对店内的顾客视频监控，并基于视频监控获取顾客的路径轨迹、抓拿动作等数据，最后通过数据分析得到每位顾客的购物需求，并向其推送个性化广告，在满足用户需求的同时提升门店的销售业绩。现有的目标跟踪算法通常采用SIFT或HOG特征提取方法对视频监控图像中进行目标追踪处理，具体过程如下，首先检测每帧监控图像中的物体特征，并用SVM分类器对上述物体进行分类，之后通过分析前后帧监控图像中的特征关联，得到目标路径轨迹。但是，现有的目标跟踪算法在运行视频追踪过程中，当前后帧监控图像中的两个或多个目标行动路径出现交叉遮挡时，容易导致目标互换或者目标丢失，降低了目标跟踪算法的准确度。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种顾客路径追踪方法及系统，解决了现有技术中的目标跟踪准确度不高的问题。为了实现上述目的，本专利技术的一方面提供一种顾客路径追踪方法，包括：步骤S1，通过关键点模型处理监控视频流，获取当前帧图像中的目标ID及其对应的关键点数据；步骤S2，分别将当前帧图像中的目标ID与活跃ID数据库中的活跃ID遍历匹配，提取匹配成功的目标ID移入活跃ID数据库替换与之对应的活跃ID，和/或，提取未匹配成功的目标ID补录至待匹配数据库；步骤S3，分别将当前帧图像中的目标ID与待匹配数据库中的待匹配ID遍历匹配，提取匹配成功的目标ID移入待匹配数据库替换与之对应的待匹配ID，和/或，提取未匹配成功的目标ID补录至待匹配数据库；步骤S4，遍历待匹配数据库中的待匹配ID，提取激活时间T2帧内连续出现的待匹配ID补录至活跃ID数据库，并清空待匹配数据库；步骤S5，遍历活跃ID数据库中的活跃ID，提取激活时间T1帧内未连续出现的活跃ID保存至永久ID数据库；返回步骤S1，步骤S6，从永久ID数据库获取顾客在不同帧图像出现的位置，绘制路径轨迹。优选地，在步骤S1，通过训练关键点模型处理监控视频流，获取当前帧图像中的目标ID及其对应的关键点数据之前还包括步骤S0：调用Openpose软件从多张人体训练图片上提取多份关键点信息；通过COCO数据集分别对多份关键点信息进行标注；基于多份关键点信息及与之对应的标注信息训练得到关键点模型。优选地，步骤S1，通过关键点模型处理监控视频流，获取当前帧图像中的目标ID及其对应的关键点数据的方法包括：调用关键点模型处理RTSP协议的监控视频流，提取当前帧图像中的多个人像及人像中的关键点信息；分别对每个人像标记得到多个目标ID，同时记录目标ID与关键点信息的匹配关系。较佳地，步骤S2，分别将当前帧图像中的目标ID与活跃ID数据库中的活跃ID遍历匹配，提取匹配成功的目标ID移入活跃ID数据库替换与之对应的活跃ID，和/或，提取未匹配成功的目标ID补录至待匹配数据库的方法包括：采用贪心匹配算法或者匈牙利算法对当前帧图像中目标ID对应的关键点数据与活跃ID数据库中的活跃ID对应的关键点数据遍历匹配，分别得到各目标ID与活跃ID数据库的相似距离；当所述目标ID的相似距离小于第一置信距离时，则所述目标ID匹配成功；当所述目标ID的相似距离大于第一置信距离小于存疑距离时，需基于相似距离和相似颜色生成综合距离后再次匹配，并在综合距离小于第三置信距离时匹配成功，在综合距离大于第三置信距离时未匹配成功；提取匹配成功的目标ID及对应的关键点数据移入活跃ID数据库替换与之对应的待匹配ID及对应的关键点数据，和/或，提取未匹配成功的目标ID及对应的关键点数据补录至待匹配数据库。较佳地，步骤S3，分别将当前帧图像中的目标ID与待匹配数据库中的待匹配ID遍历匹配，提取匹配成功的目标ID移入待匹配数据库替换与之对应的待匹配ID，和/或，提取未匹配成功的目标ID补录至待匹配数据库的方法包括：采用贪心匹配算法或者匈牙利算法对当前帧图像中目标ID对应的关键点数据与待匹配数据库中的待匹配ID对应的关键点数据遍历匹配，分别得到各目标ID与待匹配数据库的相似距离；当所述目标ID的相似距离小于第二置信距离时，则所述目标ID匹配成功；当所述目标ID的相似距离大于第二置信距离小于存疑距离时，需基于相似距离和相似颜色生成综合距离后再次匹配，并在综合距离小于第三置信距离时匹配成功，在综合距离大于第三置信距离时未匹配成功；提取匹配成功的目标ID及对应的关键点数据移入待匹配数据库替换与之对应的待匹配ID及对应的关键点数据，和/或，提取未匹配成功的目标ID及对应的关键点数据补录至待匹配数据库。示例性地，所述基于相似距离和相似颜色生成综合距离后再次匹配的方法包括：利用相似颜色计算公式其中R1、G1、B1为目标ID上衣颜色对应的三原色数值，R2、G2、B2为目标ID下衣颜色对应的三原色数值；综合距离的计算公式B＝相似距离+λ*A，λ表示颜色比重系数。示例性地，所述相似距离为欧式距离或者余弦距离。与现有技术相比，本专利技术提供的顾客路径追踪方法具有以下有益效果：本专利技术提供的顾客路径追踪方法中，首先需要训练关键点模型，以提取监控视频流中当前帧图像中的目标ID及其对应的关键点数据，其中，目标ID是指基于人脸识别技术对当前帧图像中出现的人像进行的标号，若不同帧图像中的人像被人脸识别技术识别为同一人，则不同帧图像中的同一人像的标号应当一致，同理，同一帧图像/不同帧图像中的不同人像为了加以区分也应当不同标号；在当前帧图像中的目标ID和关键点数据获取完毕后，需对当前帧图像中的目标ID进行初步匹配，具体过程为，分别将当前帧图像中的目标ID与活跃ID数据库中的活跃ID进行初步遍历匹配，若当前帧图像中存在匹配成功的目标ID，则将该目标ID移入活跃ID数据库替换与之对应的活跃ID，以及将未匹配成功的目标ID补录至待匹配数据库，直至当前帧图像中的全部目标ID均被操作后进入二次匹配阶段，二次匹配阶段的具体过程为，重新将当前帧图像中的目标ID与待匹配数据库中的待匹配ID遍历，若当前帧图像中存在匹配成功的目标ID，则将该目标ID移入待匹配数据库替换与之对应的待匹配ID，以及将移入待匹配数据库替换与之对应的待匹配ID，直至当前帧图像中的全部目标ID被再次操作后，进入活跃ID数据库合并步骤，此步骤具体过程为，遍历待匹配数据库中的待匹配ID，将待匹配数据库中激活时间T2帧内连续出现的待匹配ID合并入活跃ID数据库，由于待匹配ID在激活时间T2帧内反复出现，因此可将该待匹配ID视为活跃ID，而未被视为活跃ID的待匹配ID，此时可将其视为噪音忽略；进一步地，在活跃ID数据库获取完毕后，还需从活跃ID数据库中提取活跃ID保存至永久ID数据库，此步骤具体过程为，遍历活跃ID数据库中的活跃ID，将待匹配数据库中在激活时间T1帧内未连续出现的活跃ID保存至永久ID数据库，完成当前帧图像中目标ID的归类标记，重新获取下一帧图像，返回步骤S1重新执行上述操作，最终用户可通过永久ID数据库获取顾客在不同帧图像出现的位置，绘制不同目标ID对应顾客路径轨迹。可见，本专利技术采用关键点模型提取人像关键点数据，能够本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种顾客路径追踪方法，其特征在于，包括：步骤S1，通过关键点模型处理监控视频流，获取当前帧图像中的目标ID及其对应的关键点数据；步骤S2，分别将当前帧图像中的目标ID与活跃ID数据库中的活跃ID遍历匹配，提取匹配成功的目标ID移入活跃ID数据库替换与之对应的活跃ID，和/或，提取未匹配成功的目标ID补录至待匹配数据库；步骤S3，分别将当前帧图像中的目标ID与待匹配数据库中的待匹配ID遍历匹配，提取匹配成功的目标ID移入待匹配数据库替换与之对应的待匹配ID，和/或，提取未匹配成功的目标ID补录至待匹配数据库；步骤S4，遍历待匹配数据库中的待匹配ID，提取激活时间T2帧内连续出现的待匹配ID补录至活跃ID数据库，并清空待匹配数据库；步骤S5，遍历活跃ID数据库中的活跃ID，提取激活时间T1帧内未连续出现的活跃ID保存至永久ID数据库；步骤S6，从永久ID数据库获取顾客在不同帧图像出现的位置，绘制路径轨迹。

【技术特征摘要】
1.一种顾客路径追踪方法，其特征在于，包括：步骤S1，通过关键点模型处理监控视频流，获取当前帧图像中的目标ID及其对应的关键点数据；步骤S2，分别将当前帧图像中的目标ID与活跃ID数据库中的活跃ID遍历匹配，提取匹配成功的目标ID移入活跃ID数据库替换与之对应的活跃ID，和/或，提取未匹配成功的目标ID补录至待匹配数据库；步骤S3，分别将当前帧图像中的目标ID与待匹配数据库中的待匹配ID遍历匹配，提取匹配成功的目标ID移入待匹配数据库替换与之对应的待匹配ID，和/或，提取未匹配成功的目标ID补录至待匹配数据库；步骤S4，遍历待匹配数据库中的待匹配ID，提取激活时间T2帧内连续出现的待匹配ID补录至活跃ID数据库，并清空待匹配数据库；步骤S5，遍历活跃ID数据库中的活跃ID，提取激活时间T1帧内未连续出现的活跃ID保存至永久ID数据库；步骤S6，从永久ID数据库获取顾客在不同帧图像出现的位置，绘制路径轨迹。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在步骤S1，通过训练关键点模型处理监控视频流，获取当前帧图像中的目标ID及其对应的关键点数据之前还包括步骤S0：调用Openpose软件从多张人体训练图片上提取多份关键点信息；通过COCO数据集分别对多份关键点信息进行标注；基于多份关键点信息及与之对应的标注信息训练得到关键点模型。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S1，通过关键点模型处理监控视频流，获取当前帧图像中的目标ID及其对应的关键点数据的方法包括：调用关键点模型处理RTSP协议的监控视频流，提取当前帧图像中的多个人像及人像中的关键点信息；分别对每个人像标记得到多个目标ID，同时记录目标ID与关键点信息的匹配关系。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S2，分别将当前帧图像中的目标ID与活跃ID数据库中的活跃ID遍历匹配，提取匹配成功的目标ID移入活跃ID数据库替换与之对应的活跃ID，和/或，提取未匹配成功的目标ID补录至待匹配数据库的方法包括：采用贪心匹配算法或者匈牙利算法对当前帧图像中目标ID对应的关键点数据与活跃ID数据库中的活跃ID对应的关键点数据遍历匹配，分别得到各目标ID与活跃ID数据库的相似距离；当所述目标ID的相似距离小于第一置信距离时，则所述目标ID匹配成功；当所述目标ID的相似距离大于第一置信距离小于存疑距离时，需基于相似距离和相似颜色生成综合距离后再次匹配，并在综合距离小于第三置信距离时匹配成功，在综合距离大于第三置信距离时未匹配成功；提取匹配成功的目标ID及对应的关键点数据移入活跃ID数据库替换与之对应的待匹配ID及对应的关键点数据，和/或，提取未匹配成功的目标ID及对应的关键点数据补录至待匹配数据库。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S3，分别将当前帧图像中的目标ID与待匹配数据库中的待匹配ID遍历匹配，提取匹配成功的目标ID移入待匹配数据库替换与之对应的待匹配ID，和/或，提取未匹配成功的目标ID补录至待匹配数据库的方法包括：采用贪心...

【专利技术属性】
技术研发人员：方明，王止观，杨渼仪，顾阳，程进兴，
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