【技术实现步骤摘要】
一种客流的人群识别方法、系统及电子设备
[0001]本专利技术涉及人群识别领域,尤其涉及一种客流的人群识别方法、系统及电子设备。
技术介绍
[0002]在商场、地铁商业街等商业区域内,通常会有大量的客户穿行、消费和娱乐活动,特别是在现代化的综合性商业区域内,通常包括有饮食、娱乐、休闲、养生等众多商铺,每日接待的客流量很大,而在大型的商业体中,如何根据人群的种类和消费取向等信息来决定商圈的铺排,对商场的维持和发展具有重大意义。而在巨大的客流中,通常包含了多种类型的人群,例如,家庭亲子、情侣、朋友或商业洽谈客户等,每一种人群的消费通常具有不同的取向,故针对客流进行准确的人群识别是重点。
[0003]而现有的针对人群识别的系统中,忽略了在商业区域内的临时穿行人员的因素,例如借道穿行的人群和上下班路过的人群,该种人群均只是穿堂客性质的无效人群,会降低上述的大数据统计的准确度。
技术实现思路
[0004]本专利技术提供了一种客流的人群识别方法、系统及电子设备,旨在解决现有的客流的人群识别系统中忽略无效人群的问题 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种客流的人群识别方法,其特征在于:包括以下步骤:步骤S1:获取每个通行者的移动轨迹、进店数据及穿行时间;步骤S2:判断每个移动轨迹是否是光滑的曲线,若是,则进入步骤S3,若否,则进入步骤S4;步骤S3:定义该移动轨迹对应的通行者为临时人群;步骤S4:结合对应的进店数据,判断该通行者进店时间是否小于预设数值,若是,则进入步骤S5,若否,则进入步骤S6;步骤S5:定义该移动轨迹对应的通行者为临时人群;及步骤S6:定义该移动轨迹对应的通行者为参与人群。2.根据权利要求1所述的客流的人群识别方法,其特征在于:步骤S1与步骤S2之间还包括:步骤S100:获取通行者的性别和年龄;步骤S101:基于至少两个通行者的移动轨迹,判断多个移动轨迹之间的重合度是否大于预设值,若是,则进入步骤S102,若否,则进入步骤S103;步骤S102:基于通行者的性别和年龄,预测对应的多个通行者之间的同行关系;及步骤S103:多个移动轨迹对应的通行者为个人通行者。3.根据权利要求1所述的客流的人群识别方法,其特征在于:步骤S1与步骤S2之间还包括:步骤S200:获取通行者的性别和年龄;步骤S201:基于至少两个通行者的穿行时间和进店数据,判断多个通行者之间的重合度是否大于预设值,若是,则进入步骤S202,若否,则进入步骤S203;步骤S202:基于通行者的性别和年龄,预测对应的多个通行者之间的同行关系;及步骤S203:多个移动轨迹对应的通行者为个人通行者。4.根据权利要求2所述的客流的人群识别方法,其特征在于:基于步骤S102中预测的人群关系,剔除同行者的所有数据。5.根据权利要求1所述的客流的人群识别方法,其特征在于:步骤S6之后还包括:步骤S7:获取预设天数内的参与人群数量,筛选...
【专利技术属性】
技术研发人员:魏宏洋,王涌,黄智斌,
申请(专利权)人:深圳海智创科技有限公司,
类型:发明
国别省市:
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。