System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 服务环境中的机器视觉人员追踪制造技术_技高网

服务环境中的机器视觉人员追踪制造技术

技术编号:41597021 阅读:51 留言:0更新日期:2024-06-07 00:07
用以预测针对服务队列的遍历的遍历时间间隔的方法包括:接收包括该服务队列的区域的视频;经由机器视觉在视频中识别在区域内等待服务的多个人员;估计由多个人员沿服务队列对固定边界的连续穿越之间的平均穿越时间间隔,其中这样的估计基于服务队列和等待服务的一个或多个人员的特征;以及基于等待服务的人员的计数以及以如估计的平均穿越时间间隔来返回遍历时间间隔的估计。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】


技术介绍

1、服务队列通常是人类社会的常见特征,并且尤其是零售商业的常见特征。零售客户通常不喜欢在服务队列中等待很长时间的体验。对应地,服务队列越长,客户就越有可能在其他地方寻找类似的服务。在许多情况下,零售管理方可能能够采取措施来缩短服务队列以便保持客户满意度。这种措施可以包括保留预备员工,并且激活预备员工,以当在服务队列中的平均等待时间超过阈值时提供客户服务。


技术实现思路

1、本公开的一个方面涉及用以预测针对服务队列的遍历的遍历时间间隔的方法。该方法包括接收包括服务队列的区域的视频,以及经由机器视觉在视频中识别在该区域内等待服务的多个人员。该方法还包括:估计由多个人员沿服务队列对固定边界的连续穿越之间的平均穿越时间间隔,其中这样的估计基于服务队列和等待服务的多个人员的特征;以及基于等待服务的人员的计数以及以如所估计的平均穿越时间间隔来返回遍历时间间隔的估计。

2、本公开的另一方面涉及用以检测人员穿过区域的前进的方法。该方法包括接收区域的视频,基于该视频更新区域的模型,并且在模型中定义在区域内的一系列候选边界。针对每个候选边界,评估针对识别人员在视频的第一帧中的候选边界的第一侧上并且在视频的后续第二帧中的候选边界的相对的第二侧上的置信度。该方法还包括标识置信度针对其最高的候选边界,以及根据以高于阈值置信度识别人员在视频的第一帧中的标识的候选边界的第一侧上并且在视频的第二帧中的标识的候选边界的第二侧上,发出前进的信号。

3、本公开的另一方面涉及一种系统,该系统包括硬件接口、机器视觉引擎和检测引擎。该硬件接口被配置为接收区域的视频。该机器视觉引擎被配置为基于该视频更新区域的模型。该检测引擎被配置为定义该区域内的一系列候选边界,并且针对该系列中的每个候选边界,评估识别人员在视频的第一帧中的候选边界的第一侧上并且在视频的后续第二帧中的候选边界的相对的第二侧上的置信度。该检测引擎还被配置为标识置信度针对其最高的候选边界,以及根据以高于阈值置信度识别人员在视频的第一帧中的标识的候选边界的第一侧上并且在视频的第二帧中的标识的候选边界的第二侧上,发出人员跨区域的前进的信号。

4、本
技术实现思路
被提供来以简化形式引入一些概念,这些概念将在具体实施方式中进一步描述。本
技术实现思路
不旨在于标识所要求的主题内容的关键特征或基本特征,也不旨在于被用于限制所要求的主题内容的范围。所要求的主题内容不限于解决在本公开的任何部分中指出的任何或所有缺点的实现。

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【技术保护点】

1.一种用以预测针对服务队列的遍历的遍历时间间隔的计算机实现的方法,所述方法包括:

2.根据权利要求1所述的方法,其中返回所述遍历时间间隔的所述估计包括:将所述计数乘以如所估计的所述平均穿越时间间隔。

3.根据权利要求1所述的方法,还包括接收在所述视频的至少一个帧中定义所述服务队列的图形用户输入。

4.根据权利要求1所述的方法,其中识别等待服务的所述多个人员包括:使用机器视觉来识别在所述区域内的候选人员的超集,并且通过二元分类器的应用来过滤所述候选人员的超集。

5.根据权利要求4所述的方法,其中过滤所述候选人员的超集包括:基于所述候选人员中的每个候选人员与所述服务队列的接近度来过滤。

6.根据权利要求4所述的方法,其中过滤所述候选人员的超集包括:基于所述候选人员中的每个候选人员相对于所述服务队列的流向的取向和/或姿势来过滤。

7.根据权利要求4所述的方法,其中过滤所述候选人员的超集包括:基于所述候选人员中的每个候选人员的速率来过滤。

8.根据权利要求4所述的方法,其中过滤所述候选人员的超集包括:基于所述候选人员中的每个候选人员相对于所述服务队列的预定局部流向的移动方向来过滤。

9.根据权利要求1所述的方法,其中估计所述平均穿越时间间隔包括:定义垂直于所述服务队列的切线的一个或多个固定边界。

10.根据权利要求9所述的方法,还包括评估针对在所述区域内的不同位置处识别等待服务的所述多个人员的置信度,其中定义所述一个或多个固定边界包括:基于如所评估的所述置信度来沿所述服务队列布置所述一个或多个固定边界。

11.根据权利要求9所述的方法,其中所述平均穿越时间间隔是在所述一个或多个固定边界中的至少两个固定边界之上被平均的连续穿越之间的间隔。

12.根据权利要求1所述的方法,其中所述视频从被布置在所述区域上方并且具有不同视场的多个视频相机接收,所述方法还包括配准来自所述多个视频相机中的每个视频相机的视频。

13.根据权利要求1所述的方法,其中所述服务队列是第一服务队列,其中所述区域的所述视频还包括第二服务队列,并且其中所述方法还被应用于预测针对所述第二服务队列的遍历的遍历时间间隔。

14.一种计算机系统,包括:

15.根据权利要求14所述的计算机系统,其中所述人员在所述区域内的服务队列中等待服务的多个人员之中,所述计算机系统还包括预测引擎,所述预测引擎被配置为:

...

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】

1.一种用以预测针对服务队列的遍历的遍历时间间隔的计算机实现的方法,所述方法包括:

2.根据权利要求1所述的方法,其中返回所述遍历时间间隔的所述估计包括:将所述计数乘以如所估计的所述平均穿越时间间隔。

3.根据权利要求1所述的方法,还包括接收在所述视频的至少一个帧中定义所述服务队列的图形用户输入。

4.根据权利要求1所述的方法,其中识别等待服务的所述多个人员包括:使用机器视觉来识别在所述区域内的候选人员的超集,并且通过二元分类器的应用来过滤所述候选人员的超集。

5.根据权利要求4所述的方法,其中过滤所述候选人员的超集包括:基于所述候选人员中的每个候选人员与所述服务队列的接近度来过滤。

6.根据权利要求4所述的方法,其中过滤所述候选人员的超集包括:基于所述候选人员中的每个候选人员相对于所述服务队列的流向的取向和/或姿势来过滤。

7.根据权利要求4所述的方法,其中过滤所述候选人员的超集包括:基于所述候选人员中的每个候选人员的速率来过滤。

8.根据权利要求4所述的方法,其中过滤所述候选人员的超集包括:基于所述候选人员中的每个候选人员相对于所述服务队列的预定局部流向的移动方向来过滤。<...

【专利技术属性】
技术研发人员:李晨阳邓宏理G·布兰科·萨尔达纳J·M·费尔西克R·S·梅内泽斯
申请(专利权)人:微软技术许可有限责任公司
类型:发明
国别省市:

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