一种用于零售商品陈列评估的零售数据处理方法及系统技术方案

本申请提供一种用于零售商品陈列评估的零售数据处理方法及系统。其中，通过部署在商品陈列区的监测装置同步采集顾客交互行为数据和货架三维空间数据，运用图像识别技术从视频流中提取商品位移轨迹与人体动作特征。建立时空关联模型将行为数据与空间分布匹配，生成包含空间占用密度指数、视觉焦点分布率和接触行为延迟值的评估参数组。创新性地引入双因子优化机制：根据空间密度与视觉焦点的比值关系生成垂直方向优化因子，实现货架高度方向分布密度和水平展示方位的动态调整，构建闭环反馈式陈列决策系统。本申请提供的技术方案实现商品陈列布局的自适应优化，有效提升商品展示效率并优化顾客互动体验。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及计算机视觉、空间计算与数据驱动决策，尤其涉及一种用于零售商品陈列评估的零售数据处理方法及系统。

技术介绍

1、在全渠道融合的新零售场景中，消费者行为轨迹分散于多平台触点，需通过跨渠道数据整合与关联分析，评估商品陈列布局对消费者决策路径的影响。核心需求包括：跨渠道行为数据的初步采集与粗粒度关联；基于静态统计分析的陈列效果评估，例如通过历史数据挖掘陈列参数与销售指标的简单相关性；支撑周期性的陈列策略调整。

2、目前，一些技术方案采用基于会员系统的数据关联与离线统计分析。该方案通过强制用户登录线上线下一体化会员账号实现跨渠道行为数据采集，线下通过pos交易数据及简单区域热力图获取用户在店内的粗略动线。将商品陈列参数与历史销售数据、会员消费频次等静态指标进行匹配，生成周期性陈列优化建议。

3、然而，上述方案存在一些局限性：依赖强制登录会员体系，导致未登录用户的行为数据完全丢失，跨渠道数据覆盖率不高；分析模型仅能捕捉线性相关性，无法识别陈列参数与消费者复杂行为的非线性关联，误判风险高；数据采集与分析均为离线批处理模式，无法实时感知消本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种用于零售商品陈列评估的零售数据处理方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述交互行为数据集与所述三维空间分布数据进行时空关联匹配，并根据匹配结果及所述动态特征集合中的商品位移轨迹对应的变化参数，生成包含空间占用密度指数、视觉焦点分布率和接触行为延迟值的陈列效果评估参数组，包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，将所述交互行为数据集中顾客接触商品的行为事件时间标记与所述三维空间分布数据中的商品陈列位置坐标进行时间空间对应关联，建立带有时间标记的顾客位置与商品区域的对应关系表以作为匹配结果，包括：</p>

4.根据...

【技术特征摘要】

1.一种用于零售商品陈列评估的零售数据处理方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述交互行为数据集与所述三维空间分布数据进行时空关联匹配，并根据匹配结果及所述动态特征集合中的商品位移轨迹对应的变化参数，生成包含空间占用密度指数、视觉焦点分布率和接触行为延迟值的陈列效果评估参数组，包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，将所述交互行为数据集中顾客接触商品的行为事件时间标记与所述三维空间分布数据中的商品陈列位置坐标进行时间空间对应关联，建立带有时间标记的顾客位置与商品区域的对应关系表以作为匹配结果，包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述陈列效果评估参数组中的空间占用密度指数与所述视觉焦点分布率的比值关系确定第一优化因子，同时根据所述接触行为延迟值与预设商品类别的关联规则确定第二优化因子，包括：

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述第一优化因子调整商品在货架高度方向上的分布密度，基于所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：文建平，陈欣，韩昱，
申请(专利权)人：北京奥维云网大数据科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：