一种客群分析方法、系统及存储介质技术方案

本发明专利技术涉及一种客流分析方法、系统和介质。该方法包括步骤：获取顾客的图像信息；获取顾客关注的兴趣商品；获取由多个传感器测量的多个顾客所在区域的时间序列信息，并将时间序列信息划分为多个时间间隔以生成多个测量值；对采集到的图像信息、关注商品信息和多个测量值进行特征量提取；计算被提取特征量及与其对应的顾客购入商品行动之间的相关系数；根据相关系数和阈值的比较结果，生成建议信息。借助图像分析及客流分析的手段，能准确的分析顾客画像，为客流管理、顾客画像分析提供辅助决策。

【技术实现步骤摘要】
一种客群分析方法、系统及存储介质
本专利技术涉及数据处理
，特别涉及一种客群分析方法、系统及存储介质。
技术介绍
随着社会的不断进步，社会经济飞速发展，人们的生活水平有了很大程度的提高。现阶段人们不仅追求温饱，还越来越追求生活的质量。传统的客流数据采集往往采用抽样调查方式进行，通过一定时间内对某一特定区域随机抽取一定的样本数据，对样本案例进行信息的统计、调研，结合样本在总量中的占比等基础数据，推算出客流数据信息。此种方式统计的客流数据、游客画像存在很大的偏差性和不确定性。中国已经成为全球移动物联网市场。以智能设备为平台，物联网已经颠覆了众多传统的行业，随着近些年对移动互联网的普及，在智能终端的领域越来越多，在零售店铺的客流数据统计方面也提出了更高的要求，零售业界急需一种能够更加自动化的、科学的统计客流数据、准确的分析客群画像及决策辅助分析的解决方案。
技术实现思路
本专利技术提供一种客流分析方法、系统及介质，旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一。根据本专利技术的一个方面，涉及一种客群分析系统，其包括：图像采集模块，用于获取顾客的图像信息，其中图像信息包括顾客的人脸识别信息；关注采集模块，用于获取顾客关注的兴趣商品；客流采集模块，用于获取由多个传感器测量的多个顾客所在区域的时间序列信息，并将时间序列信息划分为多个时间间隔以生成多个测量值；特征提取模块，用于基于大数据技术对采集到的图像信息、关注商品信息和多个测量值进行特征量提取；数据分析模块，用于计算被提取特征量及与其对应的顾客购入商品行动之间的相关系数；以及，输出模块，用于根据相关系数和阈值的比较结果，生成建议信息，其中建议信息包括相关系数高于预设阈值的顾客及与其对应的兴趣商品的组合。可选地，该系统还包括：结果展示模块，用于基于计算机图像处理技术，将建议信息转换成可视化地图、热力分布图或折线图形式的图形在主机终端屏幕上显示。可选地，在该系统其中：关注采集模块被配置为基于顾客在商品前停留的时长判断顾客关注的兴趣商品。可选地，该系统还包括：展示终端，用于向至少一个区域提示促销信息，其中，促销信息是基于至少一个区域内的相关系数高于预设阈值的顾客及与其对应的兴趣商品的组合而生成的。可选地，数据分析模块是通过将多个顾客的特征量作为样本输入数据，对应特征量的购入商品作为样本输出数据，基于大数据或机器学习算法训练得到的。根据本专利技术的又一个方面，还涉及一种客流分析方法，其包括以下步骤：获取顾客的图像信息，其中图像信息包括顾客的人脸识别信息；获取顾客关注的兴趣商品；获取由多个传感器测量的多个顾客所在区域的时间序列信息，并将时间序列信息划分为多个时间间隔以生成多个测量值；对采集到的图像信息、关注商品信息和多个测量值进行特征量提取；计算被提取特征量及与其对应的顾客购入商品行动之间的相关系数；根据相关系数和阈值的比较结果，生成建议信息，其中，建议信息包括相关系数高于预设阈值的顾客及与其对应的兴趣商品的组合。可选地，其中，还包括步骤：基于计算机图像处理技术，将建议信息转换成可视化地图、热力分布图或折线图形式的图形在主机终端屏幕上显示。可选地，计算被提取特征量及与其对应的顾客购入商品行动之间的相关系数的步骤，还包括：通过将多个顾客的特征量作为样本输入数据，对应特征量的购入商品作为样本输出数据，基于大数据或机器学习算法训练，得到被提取特征量及与其对应的顾客购入商品行动之间的相关系数。可选地，通过展示终端向至少一个区域提示促销信息，其中，促销信息是基于至少一个区域内的相关系数高于预设阈值的顾客及与其对应的兴趣商品的组合而生成的。根据本专利技术的又一个方面，还涉及一种计算机可读存储介质，其上储存有计算机程序指令，前述计算机程序指令被处理器执行时实施上述的方法。本专利技术的有益效果为：借助图像分析及客流分析的手段，为顾客建立模型，自动分析用户的喜好，能准确的分析顾客画像，为客流管理、顾客画像分析提供辅助决策。附图说明图1所示为根据本专利技术的第一实施例的总体流程图。图2所示为根据本专利技术的第一实施例的模块图。图3所示为根据本专利技术的第一实施例的表示结果展示的示意图。图4所示为根据本专利技术的第一实施例的表示图像分割的示意图。图5所示为根据本专利技术的第一实施例的展示终端的示意图。图6所示为根据本专利技术的第二实施例的结构示意图。图7是根据本专利技术的第三实施例的CNN训练模型示意图。具体实施方式以下将结合实施例和附图对本专利技术的构思、具体结构及产生的技术效果进行清楚、完整的描述，以充分地理解本专利技术的目的、方案和效果。需要说明的是，如无特殊说明，当某一特征被称为“固定”、“连接”在另一个特征，它可以直接固定、连接在另一个特征上，也可以间接地固定、连接在另一个特征上。本文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。此外，除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与本
的技术人员通常理解的含义相同。本文说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例，而不是为了限制本专利技术。本文所使用的术语“和/或”包括一个或多个相关的所列项目的任意的组合。应当理解，尽管在本公开可能采用术语第一、第二、第三等来描述各种元件，但这些元件不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的元件彼此区分开。例如，在不脱离本公开范围的情况下，第一元件也可以被称为第二元件，类似地，第二元件也可以被称为第一元件。本文所提供的任何以及所有实例或示例性语言(“例如”、“如”等)的使用仅意图更好地说明本专利技术的实施例，并且除非另外要求，否则不会对本专利技术的范围施加限制。随着新零售行业的发展，智慧门店越来越普及，通过科学技术来管理和经营门店。在门店的智能展示终端会应用到人脸识别客群分析管理系统，采用人脸识别技术，结合视频分析技术对门店的客流进行统计管理。参照图1至图5，根据本专利技术的第一实施例，提供了一种客群分析系统，其包括：图像采集模块，用于获取顾客的图像信息，其中图像信息包括顾客的人脸识别信息；关注采集模块，用于获取顾客关注的兴趣商品；客流采集模块，用于获取由多个传感器测量的多个顾客所在区域的时间序列信息，并将时间序列信息划分为多个时间间隔以生成多个测量值；特征提取模块，用于基于大数据技术对采集到的图像信息、关注商品信息和多个测量值进行特征量提取；数据分析模块，用于计算被提取特征量及与其对应的顾客购入商品行动之间的相关系数；以及，输出模块，用于根据相关系数和阈值的比较结果，生成建议信息；结果展示模块，用于基于计算机图像处理技术，将建议信息转换成可视化地图、热力分布图或折线图形式的图形在主机终端屏幕上显示。其中建议信息包括相关系数高于预设阈值的顾客及与其对应的兴趣商品的组合。根据一区域内相关系数高于预设阈值的顾客及与其对应的兴趣商品的组合，可以为预测该区域内可能的销售额，制定精确的展示广告投放策略，以及通过投放特定促销广告策略和/或购物路本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种客群分析系统，其特征在于，包括：/n图像采集模块，用于获取顾客的图像信息，其中所述图像信息包括所述顾客的人脸识别信息；/n关注采集模块，用于获取顾客关注的兴趣商品；/n客流采集模块，用于获取由多个传感器测量的多个顾客所在区域的时间序列信息，并将所述时间序列信息划分为多个时间间隔以生成多个测量值；/n特征提取模块，用于基于大数据技术对采集到的所述图像信息、所述关注商品信息和所述多个测量值进行特征量提取；/n数据分析模块，用于计算被提取所述特征量及与其对应的顾客购入商品行动之间的相关系数；/n输出模块，用于根据所述相关系数和阈值的比较结果，生成建议信息，/n其中所述建议信息包括所述相关系数高于预设阈值的所述顾客及与其对应的所述兴趣商品的组合。/n

【技术特征摘要】
1.一种客群分析系统，其特征在于，包括：
图像采集模块，用于获取顾客的图像信息，其中所述图像信息包括所述顾客的人脸识别信息；
关注采集模块，用于获取顾客关注的兴趣商品；
客流采集模块，用于获取由多个传感器测量的多个顾客所在区域的时间序列信息，并将所述时间序列信息划分为多个时间间隔以生成多个测量值；
特征提取模块，用于基于大数据技术对采集到的所述图像信息、所述关注商品信息和所述多个测量值进行特征量提取；
数据分析模块，用于计算被提取所述特征量及与其对应的顾客购入商品行动之间的相关系数；
输出模块，用于根据所述相关系数和阈值的比较结果，生成建议信息，
其中所述建议信息包括所述相关系数高于预设阈值的所述顾客及与其对应的所述兴趣商品的组合。


2.根据权利要求1所述的客群分析系统，其中，还包括：
结果展示模块，用于基于计算机图像处理技术，将所述建议信息转换成可视化地图、热力分布图或折线图形式的图形在主机终端屏幕上显示。


3.根据权利要求1所述的客群分析系统，其中：
所述关注采集模块被配置为基于顾客在商品前停留的时长判断所述顾客关注的兴趣商品。


4.根据权利要求1所述的客群分析系统，其中，还包括：
展示终端，用于向至少一个区域提示促销信息，其中，所述促销信息是基于所述至少一个区域内的所述相关系数高于预设阈值的所述顾客及与其对应的所述兴趣商品的组合而生成的。


5.根据权利要求1所述的客群分析系统，其中，所述数据分析模块是通过将多个顾客的所述特征量作为样本输入数据，对应所述特征量的购入商品作为样本输出数据，基于大数据或机器学习算法训练得到的。...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈茅，许省，
申请(专利权)人：卖点国际展示深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44