基于图像识别的市场客流量统计方法及装置与流程

1.本发明图像识别技术领域，尤其涉及基于图像识别的市场客流量统计方法及装置。


背景技术：

2.在商业竞争日益激烈的今天，有效的商业管理已经成为商业营销成败的重要因素。商业模式逐步由传统坐商向极具主动性的行商转变，对商业管理者提出了更高要求：必须在最短时间内对市场的微弱变化做出快速反应，且具备市场预见性和最大限度的节约商业运做成本，提高商场日常经营决策的科学性、购物环境舒适性、人力资源调配的合理性等。而市场规律的最大主导者便是商品购买者——顾客，因此，如何科学、有效地对客流量进行时间、空间上的分析，并快速及时的做出经营决策，成为商业、零售业营销模式成功与否的关键。
3.目前，一般采用设置于市场进出口的红外感应装置、三辊闸或重力感应装置等对市场进行客流统计。但是，使用红外线统计，很容易受到多方面因素的影响，感应准确性不高；使用三辊闸会对顾客造成不便，也无法细化顾客类别；重力感应稳定性也较差。


技术实现要素：

4.有鉴于此，本发明实施例提供一种基于图像识别的市场客流量统计方法及装置，用于解决现有客流统计方法统计准确率不高、可靠性差的问题。本发明能够对市场各摊位进行有效客流统计，成本较低、部署方便，可以利用市场现有摄像头进行改造；识别结果准确，可靠性高。
5.第一方面，本发明实施例提供一种基于图像识别的市场客流量统计方法，包括：
6.采集目标市场的各摊位的摊位图像；
7.基于图像识别技术，对各摊位图像进行人流识别，得到各摊位客流量、各摊位上每个顾客的停留时间及重复停留顾客数据；
8.根据各摊位客流量及各摊位上每个顾客的停留时间，确定各摊位的客流量停留程度，并根据各摊位客流量及各摊位重复停留顾客数据，确定各摊位的平均回看率；
9.根据各摊位的客流量停留程度和平均回看率，判断所述各摊位客流量是否有效；
10.记录有效的摊位客流量。
11.在一可选实施例中，所述根据各摊位客流量及各摊位上每个顾客的停留时间，确定各摊位的客流量停留程度，包括：
12.根据以下第一公式计算当前各摊位的客流量停留程度值：
13.14.其中，da表示当前所述目标市场的第a个摊位的客流量停留程度值；t
a,i
表示截至当前所述第a个摊位上第i个顾客的连续停留时长；i＝1,2,
…
,na；na为经图像识别出的当前所述第a个摊位的客流量；a＝1,2,
…
,m；m为所述目标市场的摊位个数。
15.在一可选实施例中，所述根据各摊位客流量及各摊位重复停留顾客数据，确定各摊位的平均回看率，包括：
16.根据以下第二公式计算当前各摊位的平均回看率：
[0017][0018]
其中，ra表示当前所述目标市场的第a个摊位的平均回看率；k
a,i
表示截至当前所述第a个摊位上第i个顾客重复光顾所述第a个摊位的重复次数；表示将i的值从1取值到na按括号内公式分别计算后取得到的最大值。
[0019]
在一可选实施例中，所述根据各摊位的客流量停留程度和平均回看率，判断所述各摊位客流量是否有效，包括：
[0020]
根据第三公式计算各摊位客流量的有效性标志值；
[0021]
判断各摊位客流量的有效性标志值是否大于预定阈值；
[0022]
若有效性标志值大于预定阈值，则确定对应摊位客流量有效，否则，确定对应摊位客流量无效；
[0023]
其中，所述第三公式为：
[0024][0025]
所述第三公式中，ηa表示当前所述目标市场的第a个摊位的客流量的有效性标志值；函数表示将a的值从1取值到m按括号内公式分别计算后取得到的最大值。
[0026]
在一可选实施例中，所述预定阈值为0。
[0027]
在一可选实施例中，所述采集目标市场的各摊位的摊位图像，包括：采集预设时长的目标市场的各摊位图像，得到预设时长内各个连续采集时间点的各摊位图像；
[0028]
所述对各摊位图像进行人流识别，得到各摊位客流量、各摊位上每个顾客的停留时间及重复停留顾客数据，包括：
[0029]
对各采集时间点的各摊位图像进行人脸识别，并根据预先存储的各摊位员工的人脸图像，识别筛选出每幅摊位图像中不同的顾客人脸；
[0030]
对于每个采集时间点的每个摊位，统计该采集时间点的该摊位图像中不同的顾客人脸数量，作为该采集时间点的该摊位客流量；同时，将同一顾客在连续多个采集时间点的同一摊位的摊位图像中连续出现的最大时长，作为该摊位上该顾客的停留时间；同时，将所述预设时长内同一顾客在多个采集时间点在同一摊位的摊位图像中非连续出现的次数，作为该顾客重复光顾该摊位的重复次数。
[0031]
第二方面，本发明实施例提供一种基于图像识别的市场客流量统计装置，包括：
[0032]
采集模块，用于采集目标市场的各摊位的摊位图像并发送给识别模块；
[0033]
识别模块，用于基于图像识别技术，对收到的各摊位图像进行人流识别，得到各摊
位客流量、各摊位上每个顾客的停留时间及重复停留顾客数据；
[0034]
计算模块，用于根据各摊位客流量及各摊位上每个顾客的停留时间，确定各摊位的客流量停留程度，并根据各摊位客流量及各摊位重复停留顾客数据，确定各摊位的平均回看率；
[0035]
判断模块，用于根据各摊位的客流量停留程度和平均回看率，判断所述各摊位客流量是否有效；
[0036]
记录模块，用于根据所述判断模块的判断结果，记录有效的摊位客流量。
[0037]
在一可选实施例中，所述计算模块，具体用于根据以下第一公式计算当前各摊位的客流量停留程度值：
[0038][0039]
其中，da表示当前所述目标市场的第a个摊位的客流量停留程度值；t
a,i
表示截至当前所述第a个摊位上第i个顾客的连续停留时长；i＝1,2,
…
,na；na为经图像识别出的当前所述第a个摊位的客流量；a＝1,2,
…
,m；m为所述目标市场的摊位个数。
[0040]
在一可选实施例中，所述计算模块，具体用于根据以下第二公式计算当前各摊位的平均回看率：
[0041][0042]
其中，ra表示当前所述目标市场的第a个摊位的平均回看率；k
a,i
表示截至当前所述第a个摊位上第i个顾客重复光顾所述第a个摊位的重复次数；表示将i的值从1取值到na按括号内公式分别计算后取得到的最大值。
[0043]
在一可选实施例中，所述判断模块，包括：
[0044]
有效性标志值计算单元，用于根据第三公式计算各摊位客流量的有效性标志值；
[0045]
判断单元，用于判断各摊位客流量的有效性标志值是否大于预定阈值；
[0046]
确定单元，用于在所述判断单元的判断结果为是时，确定对应摊位客流量有效；或者在所述判断单元的判断结果否是时，确定对应摊位客流量无效；
[0047]
其中，所述第三公式为：
[0048][0049]
所述第三公式中，ηa表示当前所述目标市场的第a个摊位的客流量的有效性标志值；函数表示将a的值从1取值到m按括号内公式分别计算后取得到的最大值。
[0050]
本发明提供的基于图像识别的市场客流量统计方案，通过摄像头采集目标市场的各摊位的摊位图像，并基于图像识别技术，对目标市场的各摊位图像进行人流识别，得到各摊位客流量、各摊位上每个顾客的停留时间及重复停留顾客数据；根据各摊位客流量及各
摊位上每个顾客的停留时间，确定各摊位的客流量停留程度，并根据各摊位客流量及各摊位重复停留顾客数据，确定各摊位的平均回看率；最后根据各摊位的客流量停留程度和平均回看率，确定本次统计的各摊位客流量的有效性。本发明能够对市场各摊位进行有效客流统计，成本较低、部署方便，可以利用市场现有摄像头进行改造；识别结果准确，可靠性高。
附图说明
[0051]
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。
[0052]
图1为本发明实施例提供的一种基于图像识别的市场客流量统计方法流程图；
[0053]
图2为s4的优选实时方法流程图；
[0054]
图3为本发明提供的基于图像识别的市场客流量统计装置实施例一的结构示意图；
[0055]
图4为本发明提供的基于图像识别的市场客流量统计装置实施例二的结构示意图。
具体实施方式
[0056]
下面结合附图对本发明实施例进行详细描述。
[0057]
应当明确，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
[0058]
图1为本发明实施例提供的一种基于图像识别的市场客流量统计方法流程图，如图1中所示，该方法包括如下步骤s1-s6：
[0059]
s1：采集目标市场的各摊位的摊位图像。
[0060]
本实施例中，可以在目标市场的各个出入口尤其是摊位上方布置好摄像头，对摄像头进行摊位标识，通过每个摊位上方的摄像头对摊位人流进行录像和/或拍照，采集得到摊位图像，由于摄像头预先与摊位进行关联，因此得到的摊位图像携带摊位标识信息。
[0061]
优选地，本步骤s1中采集预设时长的目标市场的各摊位图像，得到预设时长内各个连续采集时间点的各摊位图像。例如，预设时长为1小时，即s1中摄像头连续采集1个小时的摊位图像，若摄像头的采样时间点间隔为1s，则对于每个摊位，此步骤中采集得到1个小时内的60幅该摊位图像。
[0062]
s2：基于图像识别技术，对各摊位图像进行人流识别，得到各摊位客流量、各摊位上每个顾客的停留时间及重复停留顾客数据。
[0063]
优选地，本步骤可以具体实施为以下步骤s21-s22：
[0064]
s21：对各采集时间点的各摊位图像进行人脸识别，并根据预先存储的各摊位员工的人脸图像，识别筛选出每幅摊位图像中不同的顾客人脸；
[0065]
s22：对于每个采集时间点的每个摊位，统计该采集时间点的该摊位图像中不同的
顾客人脸数量，作为该采集时间点的该摊位客流量；同时，将同一顾客在连续多个采集时间点的同一摊位的摊位图像中连续出现的最大时长，作为该摊位上该顾客的停留时间；同时，将所述预设时长内同一顾客在多个采集时间点在同一摊位的摊位图像中非连续出现的次数，作为该顾客重复光顾该摊位的重复次数。
[0066]
本步骤s22中，对于每个摊位，可以用基于当前时刻采集的该摊位图像得到的摊位客流量作为当前摊位的客流量，或者，也可以将当前采集时刻往前n个采集时刻对应的该摊位的客流量的平均值作为当前摊位的客流量。例如，对于摊位a，若s1在预设时长内连续采集了a摊位的10幅图像，分别对应采集时间点t1～t10，则可将基于t10时刻对应的图像统计得到的客流量作为当前a摊位的客流量，或者，若预设n＝3，则也可以将t8、t9、t10时刻的图像分别对应的客流量均值，作为当前a摊位的客流量。此外，若s21在t1时刻图像中识别出顾客b，在t2时刻图像中未识别出顾客b，在t3～t6时刻图像中均识别出顾客b，在t7时刻图像中未识别出顾客b，在t8～t9时刻图像中均识别出顾客b，则s22中将该摊位a上顾客b的停留时间确定为t3～t6时刻的时长；同时，将顾客b重复光顾该摊位a的重复次数确定为3次。
[0067]
s3：根据各摊位客流量及各摊位上每个顾客的停留时间，确定各摊位的客流量停留程度，并根据各摊位客流量及各摊位重复停留顾客数据，确定各摊位的平均回看率。
[0068]
s4：根据各摊位的客流量停留程度和平均回看率，判断所述各摊位客流量是否有效；若是，则执行s5；否则，执行步骤s6。
[0069]
s5：记录有效的摊位客流量。
[0070]
s6：将客流量无效的摊位作为目标摊位，返回执行s1。
[0071]
本实施例提供的方法，可以按照预定周期执行，即在每个预定周期届满时，执行s1采集目标市场的全部摊位的摊位图像，并以本次采集的各摊位图像为目标，继续执行步骤s2-s4，以计算并确定摊位的有效客流量。例如，所述预定周期可以为1天，或者1周等。若在每个预定周期中，首次采集的摊位图像经步骤s2-s4后，确定出有部分摊位的客流量且该客流量有效，但有另一部分摊位的客流量无效，则此时若预定周期未届满，则记录有效的摊位客流量，并将客流量无效的摊位作为目标摊位，返回执行步骤s1，为节省计算量，此时s1中只需要采集目标摊位的摊位图像即可(采集全部摊位的摊位图像也没有问题)，随后在s2-s4中可以只以目标摊位图像为对象进行客流量计算及有效性判断，直至获得当前周期中目标市场的所有摊位的有效客流量时停止本周期的计算，或者在下一周期到来时重新计算。
[0072]
在一可选实施例中，步骤s3中根据各摊位客流量及各摊位上每个顾客的停留时间，确定各摊位的客流量停留程度，包括：根据以下第一公式(1)计算当前各摊位的客流量停留程度值：
[0073][0074]
第一公式(1)中，da表示当前所述目标市场的第a个摊位的客流量停留程度值；t
a,i
表示截至当前所述第a个摊位上第i个顾客的连续停留时长；i＝1,2,
…
,na；na为经图像识别出的当前所述第a个摊位的客流量；a＝1,2,
…
,m；m为所述目标市场的摊位个数。
[0075]
在一可选实施例中，步骤s3中所述根据各摊位客流量及各摊位重复停留顾客数据，确定各摊位的平均回看率，包括：根据以下第二公式(2)计算当前各摊位的平均回看率：
[0076][0077]
第二公式(2)中，ra表示当前所述目标市场的第a个摊位的平均回看率；k
a,i
表示截至当前所述第a个摊位上第i个顾客重复光顾所述第a个摊位的重复次数；表示将i的值从1取值到na按括号内公式分别计算后取得到的最大值。
[0078]
在一可选实施例中，如图2所示，步骤s4可以包括以下步骤s41-s44：
[0079]
s41：根据第三公式计算各摊位客流量的有效性标志值；
[0080]
其中，所述第三公式为：
[0081][0082]
所述第三公式(3)中，ηa表示当前所述目标市场的第a个摊位的客流量的有效性标志值；函数表示将a的值从1取值到m按括号内公式分别计算后取得到的最大值。
[0083]
s42：判断各摊位客流量的有效性标志值是否大于预定阈值；若是，则执行s43，否则，执行s44；
[0084]
优选地，所述预定阈值为0。即：若ηa》0表示目标市场的第a个摊位当前的客流量中的顾客大部分都存在购买欲望；若ηa≤0表示所述市场的第a个摊位当前的客流量中的顾客大部分都不存在购买欲望或只是经过所述店铺，则当前统计的第a个摊位的客流量不能作为一个摊位真实客流的体现，需要对该摊位重新进行客流量统计。
[0085]
s43：确定对应摊位客流量有效。
[0086]
s44：确定对应摊位客流量无效。
[0087]
本发明提供的基于图像识别的市场客流量统计方案，通过摄像头采集目标市场的各摊位的摊位图像，并基于图像识别技术，对目标市场的各摊位图像进行人流识别，得到各摊位客流量、各摊位上每个顾客的停留时间及重复停留顾客数据；根据各摊位客流量及各摊位上每个顾客的停留时间，确定各摊位的客流量停留程度，并根据各摊位客流量及各摊位重复停留顾客数据，确定各摊位的平均回看率；最后根据各摊位的客流量停留程度和平均回看率，确定本次统计的各摊位客流量的有效性，并对客流量无效的摊位自动重新统计。本发明能够对市场各摊位进行有效客流统计，成本较低、部署方便，可以利用市场现有摄像头进行改造；识别结果准确，可靠性高。
[0088]
对应于本发明实施例提供的基于图像识别的市场客流量统计方法，本发明实施例还提供一种基于图像识别的市场客流量统计装置，如图3所示，该装置可以包括：采集模块1、识别模块2、计算模块3、判断模块4和记录模块5，其中：
[0089]
采集模块1，用于采集目标市场的各摊位的摊位图像并发送给识别模块2；
[0090]
识别模块2，用于基于图像识别技术，对收到的各摊位图像进行人流识别，得到各摊位客流量、各摊位上每个顾客的停留时间及重复停留顾客数据；
[0091]
计算模块3，用于根据各摊位客流量及各摊位上每个顾客的停留时间，确定各摊位的客流量停留程度，并根据各摊位客流量及各摊位重复停留顾客数据，确定各摊位的平均回看率。优选地，计算模块3可以根据上述第一公式(1)计算当前各摊位的客流量停留程度值。进一步地，计算模块3可以根据上述第二公式(2)计算当前各摊位的平均回看率。
[0092]
判断模块4，用于根据各摊位的客流量停留程度和平均回看率，判断所述各摊位客流量是否有效；
[0093]
记录模块5，用于根据判断模块4的判断结果，记录有效的摊位客流量。
[0094]
优选地，图3所示装置还可以包括：触发模块，用于根据判断模块4的判断结果，将摊位客流量无效的摊位作为目标摊位，触发所述采集模块1重新采集目标摊位的摊位图像并发送给识别模块2重新识别计算。
[0095]
本实施例的装置，可以用于执行图1所示方法实施例的技术方案，其实现原理和技术效果类似，此处不再赘述。
[0096]
图4为本发明提供的基于图像识别的市场客流量统计装置实施例二的结构示意图，如图4所示，本实施例的装置在图3所示装置结构的基础上，进一步地，判断模块4，可以包括：
[0097]
有效性标志值计算单元41，用于根据以上第三公式计算各摊位客流量的有效性标志值；
[0098]
判断单元42，用于判断有效性标志值计算单元41计算出的每个摊位客流量的有效性标志值是否大于预定阈值；
[0099]
确定单元43，用于在所述判断单元42的判断结果为是时，确定对应摊位客流量有效；或者在所述判断单元的判断结果否是时，确定对应摊位客流量无效。
[0100]
本发明实施例提供的基于图像识别的市场客流量统计装置，能够对市场各摊位进行有效客流统计，成本较低、部署方便，可以利用市场现有摄像头进行改造；识别结果准确，可靠性高。
[0101]
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
[0102]
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
[0103]
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
[0104]
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保
护范围应以权利要求的保护范围为准。