一种基于视频追踪的客户推荐方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于视频追踪的客户推荐方法，1)商店对所有售卖商品进行拍照，上传至系统数据库。2)客户进入首次店铺时，系统调用摄像头即时对客户进行身份信息采集，记录客户着装信息和人脸信息，用于再次识别客户。3)客户在挑选商品时，系统调用摄像头实时监测客户挑选的商品，记录商品信息和挑选驻留时间。4)客户在二次进店后，系统调用摄像头对客户进行身份识别，根据与已经有的数据进行比对，判断进店客户是否为二次进店的潜在客户，若客户为潜在客户，则根据其对应的挑选记录和驻留时间，计算出该客户的潜在购物商品，对导购推送相应重点推荐商品信息；有助于发掘潜在客户，提高商店营业额。

A Method and System of Customer Recommendation Based on Video Tracking

The invention discloses a customer recommendation method based on video tracking. 1) Shops take photos of all sold goods and upload them to the system database. 2) When the customer enters the first store, the system calls the camera to collect the customer's identity information instantly, record the customer's dress information and face information, and use it to recognize the customer again. 3) When customers select goods, the system calls the camera to monitor the goods selected by customers in real time, record the information of goods and select the residence time. 4) After the customer enters the store twice, the system calls the camera to identify the customer. According to the comparison with the existing data, it judges whether the customer enters the store twice as the potential customer. If the customer is the potential customer, it calculates the potential shopping goods of the customer according to the corresponding selection record and residence time, and then it pushes the corresponding key recommendation information to the guide purchase. It helps to discover potential customers and increase the turnover of stores.

【技术实现步骤摘要】
一种基于视频追踪的客户推荐方法及系统
本专利技术涉及视频追踪相关智能判断的
，特别是一种基于视频追踪的客户推荐方法及系统。
技术介绍
根据消费者行为调查表明，客户在商场等购物场所购物时，会对类似商品进行对比或出于各种心理原因产生犹豫，并经常选择再次入店进行挑选，这类客户是实体商场重要的潜在客户，当给予特定推荐和优惠时，往往会将此转换为购物行为。本专利技术针对这部分潜在客户，采用视频追踪技术对其进行产品推荐，利用部署在商场等购物场所的摄像头，对客户进行追踪和人脸识别，记录客户身份信息，并记录客户感兴趣商品及驻留时间，当客户二次进店时，系统及时将客户信息及其感兴趣商品推送给导购，由导购进行有针对性的重点推荐。本方法及系统有助于改善客户购物体验，提高商店的成交率。
技术实现思路
本专利技术目的是，在现有技术背景下，提出了一种基于视频追踪的客户推荐方法及系统，实现对二次进店的客户精准推荐。本专利技术技术方案是，一种基于视频追踪的客户推荐方法，包括如下步骤：步骤一：商店对所有售卖商品进行拍照，上传至系统数据库。步骤二：客户进入首次店铺时，系统调用摄像头即时对客户进行身份信息采集，记录客户着装本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于视频追踪的客户推荐方法，其特征是，包括如下步骤：1)商店对所有售卖商品进行拍照，上传至系统数据库。2)客户进入首次店铺时，系统调用摄像头即时对客户进行身份信息采集，记录客户着装信息和人脸信息，用于再次识别客户。3)客户在挑选商品时，系统调用摄像头实时监测客户挑选的商品，记录商品信息和挑选驻留时间。4)客户在二次进店后，系统调用摄像头对客户进行身份识别，根据与已经有的数据进行比对，判断进店客户是否为二次进店的潜在客户，若客户为潜在客户，则根据其对应的挑选记录和驻留时间，计算出该客户的潜在购物商品，对导购推送相应重点推荐商品信息；当客户首次进店时，利用物体检测对客户挑选的商品进行框选，...

【技术特征摘要】
1.一种基于视频追踪的客户推荐方法，其特征是，包括如下步骤：1)商店对所有售卖商品进行拍照，上传至系统数据库。2)客户进入首次店铺时，系统调用摄像头即时对客户进行身份信息采集，记录客户着装信息和人脸信息，用于再次识别客户。3)客户在挑选商品时，系统调用摄像头实时监测客户挑选的商品，记录商品信息和挑选驻留时间。4)客户在二次进店后，系统调用摄像头对客户进行身份识别，根据与已经有的数据进行比对，判断进店客户是否为二次进店的潜在客户，若客户为潜在客户，则根据其对应的挑选记录和驻留时间，计算出该客户的潜在购物商品，对导购推送相应重点推荐商品信息；当客户首次进店时，利用物体检测对客户挑选的商品进行框选，框选后将图片输入商品识别多层卷积神经网络，生成相应特征向量，与数据库中商品特征向量进行比较，得到对应商品标号并记录到该客户信息列表中，同时将客户在商品前驻留时间也一同记录到该客户信息列表中；当客户二次进店时，通过身份识别记录模块识别客户为二次进店客户，同时通过商品识别记录模块得到该客户上次进店时潜在购买商品和驻足时间，根据商品类别和驻足时间计算出潜在购物商品，对导购推送相应重点推荐商品信息。2.根据权利要求1所述的基于视频追踪的客户推荐方法，其特征是，步骤3)中，当客户进入商店时，利用步骤2)中获得的人体特征向量和人脸特征向量判断该客户是否为二次进店客户；利用新获取的人体特征向量和人脸特征向量与数据库中的人体特征向量及人脸特征向量计算相似度，相似度度量公式为其中A,B分别为新获取的人体特征向量、人脸特征向量与数据库中保存的人体特征向量、人脸特征向量；计算两次相似度得到Sim1、Sim2，若Sim1和Sim2均大于0.8，则认为该客户为二次进店客户；反之，则将该客户的人体特征向量和...

【专利技术属性】
技术研发人员：吕晨，房鹏展，
申请(专利权)人：焦点科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏,32