一种基于数据处理的商场购物监控方法及系统技术方案

本发明专利技术提供的一种基于数据处理的商场购物监控方法及系统，涉及数据处理技术领域。在本发明专利技术中，基于获取的多个购物行为监控设备采集的多个历史购物行为监控视频，对多个历史购物行为监控视频中的每一个购物用户的历史购物行为进行解析处理，得到每一个购物用户对应的购物行为分析结果；基于每一个购物用户对应的购物行为分析结果，确定对应的多个购物行为监控设备对应的多个购物区域之间的区域相关关系信息；基于多个购物区域之间的区域相关关系信息确定出目标监控方式，并基于目标监控方式对多个购物行为监控设备进行管控。基于上述方法，可以改善现有技术中对于购物监控设备的管控效果不佳的问题。管控效果不佳的问题。管控效果不佳的问题。

【技术实现步骤摘要】
一种基于数据处理的商场购物监控方法及系统


[0001]本专利技术涉及数据处理
，具体而言，涉及一种基于数据处理的商场购物监控方法及系统。

技术介绍

[0002]随着计算机技术的不断发展，使得数据处理技术的应用范围增加，例如，可以用于对用户的行为进行解析，从而实现监控、预警、指引等。例如，由于在商场环境中，由于购物用户较多，使得对于商场购物行为的分析，具有较大的需求。其中，为了获取到更为有价值的监控视频，需要对监控设备进行管控，如图像采集频率进行调整。但是，经专利技术人研究发现，在现有技术中，对于监控设备的管控，一般是基于相应的管理人员的经验实现的，如此，容易导致管控效果不佳的问题。

技术实现思路

[0003]有鉴于此，本专利技术的目的在于提供一种基于数据处理的商场购物监控方法及系统，以改善现有技术中对于购物监控设备的管控效果不佳的问题。
[0004]为实现上述目的，本专利技术实施例采用如下技术方案：
[0005]一种基于数据处理的商场购物监控方法，应用于购物行为监控服务器，所述购物行为监控服务器通信连接有多个购物行为监控设备，所述基于数据处理的商场购物监控方法包括：
[0006]基于获取的多个购物行为监控设备采集的多个历史购物行为监控视频，对所述多个历史购物行为监控视频中的每一个购物用户的历史购物行为进行解析处理，得到每一个购物用户对应的购物行为分析结果，其中，所述多个购物行为监控设备分别设置于目标商场的不同购物区域，用于分别对不同购物区域进行图像采集，得到对应的历史购物行为监控视频；
[0007]基于每一个所述购物用户对应的购物行为分析结果，确定对应的所述多个购物行为监控设备对应的多个购物区域之间的区域相关关系信息；
[0008]基于所述多个购物区域之间的所述区域相关关系信息确定出目标监控方式，并基于所述目标监控方式对所述多个购物行为监控设备进行管控。
[0009]在一些优选的实施例中，在上述基于数据处理的商场购物监控方法中，所述基于每一个所述购物用户对应的购物行为分析结果，确定对应的所述多个购物行为监控设备对应的多个购物区域之间的区域相关关系信息的步骤，包括：
[0010]基于每一个所述购物用户对应的购物行为分析结果确定多个购物用户之间的用户行为相关关系信息，其中，所述用户行为相关关系信息用于表征所述多个购物用户之间的用户行为相关程度；
[0011]基于所述多个购物用户之间的所述用户行为相关关系信息确定所述多个购物行为监控设备对应的多个购物区域之间的区域相关关系信息，其中，所述区域相关关系信息
用于表征所述多个购物区域之间的区域相关程度。
[0012]在一些优选的实施例中，在上述基于数据处理的商场购物监控方法中，所述基于每一个所述购物用户对应的购物行为分析结果确定多个购物用户之间的用户行为相关关系信息的步骤，包括：
[0013]针对每两个购物用户，计算该两个购物用户对应的两个购物行为分析结果之间的相似度，得到该两个购物用户之间的行为相似度；
[0014]基于每两个购物用户之间的所述行为相似度，对多个购物用户进行聚类处理，得到所述多个购物用户对应的至少一个购物用户集合，其中，每一个所述购物用户集合包括至少一个购物用户；
[0015]基于所述至少一个购物用户集合确定所述多个购物用户中的每两个购物用户之间的用户行为相关关系信息。
[0016]在一些优选的实施例中，在上述基于数据处理的商场购物监控方法中，所述针对每两个购物用户，计算该两个购物用户对应的两个购物行为分析结果之间的相似度，得到该两个购物用户之间的行为相似度的步骤，包括：
[0017]针对每两个购物用户，统计该两个购物用户对应的购物行为分析结果中的每一种购物动作类型信息，得到该两个购物用户对应的至少一种所述购物动作类型信息；
[0018]针对每两个购物用户对应的至少一种所述购物动作类型信息中的每一种购物动作类型信息，计算该购物动作类型信息在该两个购物用户中分别对应的数量占比之间的占比差值，并基于该占比差值确定与该占比差值之间具有负相关关系的差值表征值，作为该两个购物用户在该购物动作类型信息维度上的相似度；
[0019]针对每两个购物用户，计算该两个购物用户在对应的至少一种所述购物动作类型信息维度上的相似度的平均值，并将得到的行为相似度平均值作为该两个购物用户之间的行为相似度。
[0020]在一些优选的实施例中，在上述基于数据处理的商场购物监控方法中，所述基于所述至少一个购物用户集合确定所述多个购物用户中的每两个购物用户之间的用户行为相关关系信息的步骤，包括：
[0021]统计所述至少一个购物用户集合的数量，得到对应的集合数量；
[0022]若所述集合数量为1，则将每两个购物用户之间的所述行为相似度，确定为每两个购物用户之间的用户行为相关关系信息；
[0023]若所述集合数量大于1，则针对多个所述购物用户集合中的每两个购物用户集合，将该两个购物用户集合分别作为相互对应的第一购物用户集合和第二购物用户集合，并针对每一个所述第一购物用户集合中的每一个购物用户，计算该购物用户与对应的第二购物用户集合中的每一个购物用户之间的行为相似度的平均值，得到该购物用户对应的行为相似度均值；
[0024]针对每一个所述第一购物用户集合，计算该第一购物用户集合包括的每一个购物用户对应的所述行为相似度均值的平均值，得到该第一购物用户集合与对应的第二购物用户集合之间的集合相似度；
[0025]针对每两个购物用户，确定该两个购物用户是否属于同一个所述购物用户集合，并在该两个购物用户属于同一个所述购物用户集合时，将该两个购物用户之间的所述行为
相似度确定为该两个购物用户之间的用户行为相关关系信息，以及，在该两个购物用户属于不同的两个所述购物用户集合时，将该两个购物用户之间的所述行为相似度和两个所述购物用户集合之间的所述集合相似度的乘积，确定为该两个购物用户之间的用户行为相关关系信息。
[0026]在一些优选的实施例中，在上述基于数据处理的商场购物监控方法中，所述基于所述多个购物用户之间的所述用户行为相关关系信息确定所述多个购物行为监控设备对应的多个购物区域之间的区域相关关系信息的步骤，包括：
[0027]基于所述多个购物用户中每两个购物用户之间的所述用户行为相关关系信息，对所述多个购物用户进行聚类处理，得到所述多个购物用户对应的至少一个用户聚类集合，其中，所述至少一个用户聚类集合中的每一个所述用户聚类集合包括至少一个所述购物用户；
[0028]针对所述至少一个用户聚类集合中的每一个所述用户聚类集合，确定该用户聚类集合是否包括至少两个所述购物用户，并在该用户聚类集合包括至少两个所述购物用户时，将该用户聚类集合中包括的每两个所述购物用户确定为相互之间具有相关关系的购物用户；
[0029]针对所述多个购物行为监控设备对应的多个购物区域中的每两个购物区域，统计在该两个购物区域中出现的购物用户的数量，得到该本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于数据处理的商场购物监控方法，其特征在于，应用于购物行为监控服务器，所述购物行为监控服务器通信连接有多个购物行为监控设备，所述基于数据处理的商场购物监控方法包括：基于获取的多个购物行为监控设备采集的多个历史购物行为监控视频，对所述多个历史购物行为监控视频中的每一个购物用户的历史购物行为进行解析处理，得到每一个购物用户对应的购物行为分析结果，其中，所述多个购物行为监控设备分别设置于目标商场的不同购物区域，用于分别对不同购物区域进行图像采集，得到对应的历史购物行为监控视频；基于每一个所述购物用户对应的购物行为分析结果，确定对应的所述多个购物行为监控设备对应的多个购物区域之间的区域相关关系信息；基于所述多个购物区域之间的所述区域相关关系信息确定出目标监控方式，并基于所述目标监控方式对所述多个购物行为监控设备进行管控。2.如权利要求1所述的基于数据处理的商场购物监控方法，其特征在于，所述基于每一个所述购物用户对应的购物行为分析结果，确定对应的所述多个购物行为监控设备对应的多个购物区域之间的区域相关关系信息的步骤，包括：基于每一个所述购物用户对应的购物行为分析结果确定多个购物用户之间的用户行为相关关系信息，其中，所述用户行为相关关系信息用于表征所述多个购物用户之间的用户行为相关程度；基于所述多个购物用户之间的所述用户行为相关关系信息确定所述多个购物行为监控设备对应的多个购物区域之间的区域相关关系信息，其中，所述区域相关关系信息用于表征所述多个购物区域之间的区域相关程度。3.如权利要求2所述的基于数据处理的商场购物监控方法，其特征在于，所述基于每一个所述购物用户对应的购物行为分析结果确定多个购物用户之间的用户行为相关关系信息的步骤，包括：针对每两个购物用户，计算该两个购物用户对应的两个购物行为分析结果之间的相似度，得到该两个购物用户之间的行为相似度；基于每两个购物用户之间的所述行为相似度，对多个购物用户进行聚类处理，得到所述多个购物用户对应的至少一个购物用户集合，其中，每一个所述购物用户集合包括至少一个购物用户；基于所述至少一个购物用户集合确定所述多个购物用户中的每两个购物用户之间的用户行为相关关系信息。4.如权利要求3所述的基于数据处理的商场购物监控方法，其特征在于，所述针对每两个购物用户，计算该两个购物用户对应的两个购物行为分析结果之间的相似度，得到该两个购物用户之间的行为相似度的步骤，包括：针对每两个购物用户，统计该两个购物用户对应的购物行为分析结果中的每一种购物动作类型信息，得到该两个购物用户对应的至少一种所述购物动作类型信息；针对每两个购物用户对应的至少一种所述购物动作类型信息中的每一种购物动作类型信息，计算该购物动作类型信息在该两个购物用户中分别对应的数量占比之间的占比差值，并基于该占比差值确定与该占比差值之间具有负相关关系的差值表征值，作为该两个
购物用户在该购物动作类型信息维度上的相似度；针对每两个购物用户，计算该两个购物用户在对应的至少一种所述购物动作类型信息维度上的相似度的平均值，并将得到的行为相似度平均值作为该两个购物用户之间的行为相似度。5.如权利要求3所述的基于数据处理的商场购物监控方法，其特征在于，所述基于所述至少一个购物用户集合确定所述多个购物用户中的每两个购物用户之间的用户行为相关关系信息的步骤，包括：统计所述至少一个购物用户集合的数量，得到对应的集合数量；若所述集合数量为1，则将每两个购物用户之间的所述行为相似度，确定为每两个购物用户之间的用户行为相关关系信息；若所述集合数量大于1，则针对多个所述购物用户集合中的每两个购物用户集合，将该两个购物用户集合分别作为相互对应的第一购物用户集合和第二购物用户集合，并针对每一个所述第一购物用户集合中的每一个购物用户，计算该购物用户与对应的第二购物用户集合中的每一个购物用户之间的行为相似度的平均值，得到该购物用户对应的行为相似度均值；针对每一个所述第一购物用户集合，计算该第一购物用户集合包括的每一个购物用户对应的所述行为相似度均值的平均值，得到该第一购物用户集合与对应的第二购物用户集合之间的集合相似度；针对每两个购物用户，确定该两个购物用户是否属于同一个所述购物用户集合，并在该两个购物用户属于同一个所述购物用户集合时，将该两个购物用户之间的所述行为相似度确定为该两个购物用户之间的用户行为相关关系信息，以及，在该两个购物用户属于不同的两个所述购物用户集...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐志华，刘小平，林成友，刘芸，
申请(专利权)人：王进超，
类型：发明
国别省市：