CN112184497B - 一种客户到访轨迹追踪及客流分析***及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及房地产领域,具体涉及一种客户到访轨迹追踪及客流分析***及方法,***包括设置在售楼处的摄像头和服务器,服务器包括输入模块、处理模块和输出模块,其中:输入模块,用于获取摄像头采集的视频图像;处理模块,用于根据人脸识别算法提取视频图像中的人脸图像,并根据人脸图像统计人数信息,如果人数信息大于第一预设阈值,则提取其中停留时长大于第二预设阈值的到访客户人脸图像;输出模块,用于根据到访客户人脸图像匹配出与之绑定的置业顾问,并向该置业顾问推送提示信息;采用本方案能够解决客户体验偏低的问题。
Description
技术领域
本发明涉及房地产领域,具体涉及一种客户到访轨迹追踪及客流分析***及方法。
背景技术
随着房地产市场竞争的日趋激烈,售楼处作为销售楼盘的前哨,地位日渐提升。售楼处案场是项目形象的重要公示场所,也是一个独特的广告载体。因此,如何为案场内的到访客户提供高质量服务,给客户留下深刻的印象,是促成销售成交的重要手段之一。
目前,售楼处的定位已经不仅限于客户接待、项目展示,而更多要承载起导客的功能;一般来讲,每个售楼处都有自己一条动线,这条动线贯穿了整个售楼处的所有功能区,从品牌介绍到项目宣传片到区域介绍到沙盘讲解到工艺工法展示再到样板房。但是,对于人流量较大的售楼中心来说,由于到访客户的关注重心普遍集中在个别功能区,例如能够直观展现楼盘地理位置信息的沙盘讲解区,极易因客户的长时间停留造成拥挤和扎堆现象,导致后来的客户需要花费大量时间等待,存在客户体验偏低的问题。
发明内容
本发明意在于提供一种客户到访轨迹追踪及客流分析***及方法,能够解决客户体验偏低的问题。
本发明提供的基础方案为:一种客户到访轨迹追踪及客流分析***,包括设置在售楼处的摄像头和服务器,服务器包括输入模块、处理模块和输出模块,其中:
输入模块,用于获取摄像头采集的视频图像;
处理模块,用于根据人脸识别算法提取视频图像中的人脸图像,并根据人脸图像统计人数信息,如果人数信息大于第一预设阈值,则提取其中停留时长大于第二预设阈值的到访客户人脸图像;
输出模块,用于根据到访客户人脸图像匹配出与之绑定的置业顾问,并向该置业顾问推送提示信息。
本发明的工作原理及优点在于:
本方案中,通过售楼处安装的摄像头对案场进行无感抓拍,将采集到的视频图像发送至输入模块,然后由处理模块根据人脸识别算法从中提取的人脸图像,分析客流情况,如果判断出其中的人脸数量大于阈值,则表示该区域的人数比较多,为了保证其他到访客户的用户体验,需要找出停留时长超过阈值的到访客户;最后,通过输出模块根据人脸图像匹配出与该客户绑定的置业顾问,将提示信息推送给置业顾问,由置业顾问引导客户前往其他功能区;能够避免案场内热门功能区域出现拥挤和扎堆情况,保证大部分到访客户查看功能区的机会相等,可以提升客户的用户体验和交易成交率。
进一步,还包括数据库,用于预先存储置业顾问的历史人脸图像;所述处理模块,还用于根据历史人脸图像对视频图像中的人脸图像进行识别,并提取其中非置业顾问的人脸图像,得到客户人脸图像,存入数据库中。
有益效果:采用本方案,通过预先存储置业顾问的人脸图像作为图像识别的对照样本,经比对,如果视频中的人脸图像不是置业顾问,则说明是到访客户。
进一步,所述处理模块,还用于判断视频图像中的人脸图像,如果该人脸图像为非置业顾问人脸图像,且数据库中不存在与该人脸图像相同的客户人脸图像,则判定为新客户,存入数据库中,并绑定相应的ID号;反之,如果该人脸图像为非置业顾问人脸图像,数据库中存在与该人脸图像相同的客户人脸图像,则判定为老客户。
有益效果:通过数据库存储到访客户人脸图像以及置业顾问的人脸图像,能够便于后续识别出到访客户具体为新客户还是老客户,针对成交概率较高的老客户可以适当延长停留时间,针对新客户置业顾客可以引导前往其他区域了解。
进一步,处理模块,还用于根据预先训练成功的面部表情检测模型判断客户人脸图像,如果面部表情为愤怒,则提示置业顾问。
有益效果,通过训练成功的面部表情检测模型能够识别客户面部表情,推断客户的心理情绪,而对于愤怒的客户需要及时提示置业顾问为其提供服务,避免客户流失。
进一步,还包括设置在售楼处门口的第一摄像头;所述处理模块,还用于接收第一摄像头采集的置业顾问人脸图像和客户人脸图像,如果置业顾问人脸图像和客户人脸图像之间的距离信息小于第三预设阈值,则进行关系绑定。
有益效果:通常,客户在到达售楼处门口时会有相应的置业顾问迎接;对于置业顾问来说,该客户即为自己认领的资源,需要为客户提供服务;通过判断图像中两者的距离能够确定和进行关系绑定。
进一步,还包括设置在各个功能区的摄像头;所述处理模块,还用于接收并处理各个摄像头采集的视频图像,统计各个功能区的人数信息,并提取其中人数最少的功能区;生成引导策略。
有益效果:采用本方案,能够便于置业顾问根据处理模块生成的策略引导来访客户前往人数较少的功能区,对案场客流进行灵活布置和调控,保证各个功能区的人数相对均匀,避免扎堆和热门区域拥挤情况。
本发明还提供了一种客户到访轨迹追踪及客流分析方法,包括如下步骤:
S1、获取摄像头采集的视频图像;
S2、根据人脸识别算法提取视频图像中的人脸图像,并根据人脸图像统计人数信息,如果人数信息大于第一预设阈值,则提取其中停留时长大于第二预设阈值的到访客户人脸图像;
S3、根据到访客户人脸图像匹配出与之绑定的置业顾问,并向该置业顾问推送提示信息。
有益效果:本方案能够根据人脸识别算法从视频图像中提取人脸图像,分析客流情况,如果人数大于阈值,则说明该区域人数较多,需要提取其中停留时间超过阈值的到访客户,提示相应的置业顾问负责引导该客户前往其他功能区;能够避免热门区域的拥挤和扎堆情况,保证大部分到访客户查看功能区的机会相等,可以提升客户的用户体验和交易成交率。
进一步,还包括步骤S21、接收并处理各个功能区摄像头采集的视频图像,统计各个功能区的人数信息,并提取其中人数最少的功能区;生成引导策略。
有益效果:便于置业顾问根据处理模块生成的策略引导来访客户前往人数较少的功能区,对案场客流进行灵活布置和调控,避免扎堆和热门区域拥挤情况,保证各个功能区的人数相对均匀。
进一步,还包括步骤S22、根据预先训练成功的面部表情检测模型判断客户人脸图像,如果面部表情为愤怒,则提示置业顾问。
有益效果:通过识别到访客户的面部表情,并提示置业顾问关注面部表情为愤怒的客户,避免客户流失。
进一步,还包括步骤S11、获取位于售楼处门口摄像头采集的置业顾问人脸图像和客户人脸图像,如果置业顾问人脸图像和客户人脸图像之间的距离信息小于第三预设阈值,则进行关系绑定。
有益效果:由于客户在到达售楼处门口时会有相应的置业顾问迎接;对于置业顾问来说,该客户即为自己认领的资源,需要为客户提供服务;通过判断图像中两者的距离能够进行关系绑定。
附图说明
图1为本发明一种客户到访轨迹追踪及客流分析***及方法实施例一的***框图。
图2为本发明一种客户到访轨迹追踪及客流分析***及方法实施例一的流程图。
具体实施方式
下面通过具体实施方式进一步详细的说明:
实施例一
一种客户到访轨迹追踪及客流分析***,基本如图1所示,包括设置在售楼处的摄像头和服务器,服务器包括输入模块、处理模块和输出模块,其中:
输入模块,用于获取摄像头采集的视频图像;
处理模块,用于根据人脸识别算法提取视频图像中的人脸图像,并根据人脸图像统计人数信息,如果人数信息大于第一预设阈值,则提取其中停留时长大于第二预设阈值的到访客户人脸图像;其中人脸识别算法类似于现有的海康威视人脸识别技术,且目前市面上常见的人脸检测算法均为“扫描”加“判别”的过程,即算法在图像范围内扫描,再逐个判定候选区域是否是人脸的过程;于是,在本实施例中,为了识别出视频图像中客户人脸图像,还包括数据库,用于预先存储置业顾问的历史人脸图像,并由处理模块根据历史人脸图像对视频图像中的人脸图像进行识别,并提取其中非置业顾问的人脸图像,得到客户人脸图像后存入数据库中;即将置业顾问的人脸图像作为对照样本,经比对,如果当前人脸不是置业顾问,则说明是客户人脸图像;该技术为现有技术,在此不再赘述;第一预设阈值具体为16个,如果视频中的人脸数量大于16个,则说明该功能区拥挤;由于第二预设阈值为5分钟,当判断出该功能区拥挤后,则判断视频图像中的到访客户停留时长是否达到5分钟;关于这一点,首先是将视频图像转换为若干时间间隔(本实施例中设定间隔时间为1s)连续的图片序列,技术原理类似于现有的视频剪辑软件Adobe Premiere;由于第二预设阈值为5分钟,所欲,当图片序列中存在180张以上连续帧的图片出现该客户人脸,则说明该客户停留时长超标。
输出模块,用于根据到访客户人脸图像匹配出与之绑定的置业顾问,并向该置业顾问推送提示信息。本实施例中,为将到访客户与置业顾问进行绑定,还包括设置在售楼处门口的第一摄像头,处理模块还用于接收第一摄像头采集的置业顾问人脸图像和客户人脸图像,如果置业顾问人脸图像和客户人脸图像之间的距离信息小于第三预设阈值(本实施例中设定为20cm),则进行关系绑定,以此在数据库中生成映射关系表。于是,当识别出停留时长超标的客户人脸图像后,即可根据映射关系表匹配出相应的置业顾问,并向该置业顾问的手机端发送提示推送。
本实施例中,售楼中心的各个功能区均设置有摄像头;处理模块,还用于接收并处理各个摄像头采集的视频图像,统计各个功能区的人数信息,并提取其中人数最少的功能区;生成引导策略。能够便于置业顾问根据处理模块生成的策略引导来访客户前往人数较少的功能区,对案场客流进行灵活布置和调控,避免扎堆和热门区域拥挤情况,保证各个功能区的人数相对均匀,进一步提升到访客户的用户体验。
一种客户到访轨迹追踪及客流分析方法,上述***基于本方法,基本执行流程如图2所示,具体包括以下步骤:
S1、获取摄像头采集的视频图像;具体的,还包括步骤S11、获取位于售楼处门口摄像头采集的置业顾问人脸图像和客户人脸图像,如果置业顾问人脸图像和客户人脸图像之间的距离信息小于第三预设阈值,则进行关系绑定;
S2、根据人脸识别算法提取视频图像中的人脸图像,并根据人脸图像统计人数信息,如果人数信息大于第一预设阈值,则提取其中停留时长大于第二预设阈值的到访客户人脸图像;
S21、接收并处理各个功能区摄像头采集的视频图像,统计各个功能区的人数信息,并提取其中人数最少的功能区;生成引导策略;
S3、根据到访客户人脸图像匹配出与之绑定的置业顾问,并向该置业顾问推送提示信息。
实施例二
与实施例一相比,不同之处仅在于,处理模块,还用于根据预先训练成功的面部表情检测模型判断客户人脸图像,如果面部表情为愤怒,则提示置业顾问。具体的,为了减少开发成本,本***接入微软提供的表情识别API接口;且现有技术中,面部表情检测模型主要通过卷积神经网络对海量的人脸图片进行学习,提取面部特征,包括眉毛、眼睛、眼睑、嘴唇等变化信息,作为判断表情的依据。例如:愤怒的具体表现为皱眉,唇角拉直。通过提示置业顾问关注面部表情为愤怒的客户,能够避免客户流失
在另一实施例中,处理模块,还用于判断视频图像中的人脸图像,如果该人脸图像为非置业顾问人脸图像,且数据库中不存在与该人脸图像相同的客户人脸图像,则判定为新客户,存入数据库中,并绑定相应的ID号;反之,如果该人脸图像为非置业顾问人脸图像,数据库中存在与该人脸图像相同的客户人脸图像,则判定为老客户。采用这种方式,能够便于置业顾问了解到访客户是新客户还是老客户,并针对成交概率较高的老客户可以适当延长停留时间,针对新客户置业顾客可以引导前往其他区域了解。
一种客户到访轨迹追踪及客流分析方法,在实施例一的基础上,还包括步骤S22、根据预先训练成功的面部表情检测模型判断客户人脸图像,如果面部表情为愤怒,则提示置业顾问。
实施例三
与实施例一相比,不同之处仅在于,处理模块,还用于接收视频图像,并根据人脸识别算法和数据库中预存的置业顾问历史人脸图像,定位出视频图像中的置业顾问;判断模块,还用于接收并处理视频图像中的置业顾问人体图像和客户人体图像,如果置业顾问人体图像和客户人体图像之间的距离信息大于阈值(30cm),则判定该置业顾问当前没有服务客户;如果视频图像中存在多个置业顾问人体图像,则判断各个置业顾问人体图像之间的间隔距离,提取间隔距离小于阈值(20cm)的置业顾问人脸图像,并根据人脸图像从数据库中匹配出相应的身份信息,记录为疑似闲聊状态;并通过处理模块接收并处理置业顾问的当前声音信息,根据语音识别算法处理将当前声音信息转换为文字信息,提取并判断疑似闲聊的置业顾问的文字信息,如果文字信息重复度大于第一阈值(80%),则判断置业顾问没有闲聊;反之,如果文字信息重复度低于第二阈值(20%),则判定置业顾问正在闲聊的可能性很大,判断该置业顾问手持终端(如平板电脑)的陀螺仪信息,如果陀螺仪信息存在变化,则打开手持终端的麦克风,通过麦克风判断是否存在客户的声音信息,如果有客户声音,则说明置业顾问正在与客户交流,没有闲聊;反之,则定义该置业顾问正在闲聊;另一种情况,如果重复度处于第一阈值和第二阈值区间(即20%<重复度<80%),则判断置业顾问的话术表达有问题。
处理模块,还用于根据预先训练成功的面部表情检测模型判断客户人脸图像,如果面部表情为皱眉,则判断该客户可能需要帮助,生成位置信息;还包括推荐模块,用于获取正在闲聊的置业顾问身份信息,向该置业顾问发送位置信息,提示置业顾问前往接待需要帮助的客户;
处理模块,还用于识别置业顾问的文字信息,根据文字信息判断问题是否被解决,如果文字信息包括“请稍等”,则提取与该客户关系绑定的置业顾问信息,并提示该置业顾问对该客户进行服务。
采用本方案能够准确判断案场内置业顾问的工作状态,通过结合案场内的摄像头和置业顾问的手持终端采集到的图像和语音判断出处于空闲状态的置业顾问;提示这类置业顾问对案场内的客户进行及时帮助和服务,可以避免客户流失。
以上所述的仅是本发明的实施例,方案中公知的具体结构及特性等常识在此未作过多描述,所属领域普通技术人员知晓申请日或者优先权日之前发明所属技术领域所有的普通技术知识,能够获知该领域中所有的现有技术,并且具有应用该日期之前常规实验手段的能力,所属领域普通技术人员可以在本申请给出的启示下,结合自身能力完善并实施本方案,一些典型的公知结构或者公知方法不应当成为所属领域普通技术人员实施本申请的障碍。应当指出,对于本领域的技术人员来说,在不脱离本发明结构的前提下,还可以作出若干变形和改进,这些也应该视为本发明的保护范围,这些都不会影响本发明实施的效果和专利的实用性。本申请要求的保护范围应当以其权利要求的内容为准,说明书中的具体实施方式等记载可以用于解释权利要求的内容。
Claims (5)
1.一种客户到访轨迹追踪及客流分析***,其特征在于,包括设置在售楼处的摄像头和服务器,服务器包括输入模块、处理模块和输出模块,其中:
输入模块,用于获取摄像头采集的视频图像;
处理模块,用于根据人脸识别算法提取视频图像中的人脸图像,并根据人脸图像统计人数信息,如果人数信息大于第一预设阈值,第一预设阈值具体为16个,则提取其中停留时长大于第二预设阈值的到访客户人脸图像,第二预设阈值为5分钟;
处理模块还用于接收售楼处门口的第一摄像头采集的置业顾问人脸图像和客户人脸图像,如果置业顾问人脸图像和客户人脸图像之间的距离信息小于第三预设阈值,则进行关系绑定;
处理模块还用于接收并处理各个摄像头采集的视频图像,统计各个功能区的人数信息,并提取其中人数最少的功能区;生成引导策略;
处理模块,还用于判断视频图像中的人脸图像,如果该人脸图像为非置业顾问人脸图像,且数据库中不存在与该人脸图像相同的客户人脸图像,则判定为新客户,存入数据库中,并绑定相应的ID号;反之,如果该人脸图像为非置业顾问人脸图像,数据库中存在与该人脸图像相同的客户人脸图像,则判定为老客户;
输出模块,用于根据到访客户人脸图像匹配出与之绑定的置业顾问,并向该置业顾问推送提示信息。
2.根据权利要求1所述的客户到访轨迹追踪及客流分析***,其特征在于:还包括数据库,用于预先存储置业顾问的历史人脸图像;所述处理模块,还用于根据历史人脸图像对视频图像中的人脸图像进行识别,并提取其中非置业顾问的人脸图像,得到客户人脸图像,存入数据库中。
3.根据权利要求1所述的客户到访轨迹追踪及客流分析***,其特征在于:处理模块,还用于根据预先训练成功的面部表情检测模型判断客户人脸图像,如果面部表情为愤怒,则提示置业顾问。
4.一种客户到访轨迹追踪及客流分析方法,其特征在于,包括如下步骤:
S1、获取摄像头采集的视频图像;
S11、获取位于售楼处门口摄像头采集的置业顾问人脸图像和客户人脸图像,如果置业顾问人脸图像和客户人脸图像之间的距离信息小于第三预设阈值,则进行关系绑定;
S2、根据人脸识别算法提取视频图像中的人脸图像,并根据人脸图像统计人数信息,如果人数信息大于第一预设阈值,第一预设阈值具体为16个,则提取其中停留时长大于第二预设阈值的到访客户人脸图像,第二预设阈值为5分钟;
S21、判断视频图像中的人脸图像,如果该人脸图像为非置业顾问人脸图像,且数据库中不存在与该人脸图像相同的客户人脸图像,则判定为新客户,存入数据库中,并绑定相应的ID号;反之,如果该人脸图像为非置业顾问人脸图像,数据库中存在与该人脸图像相同的客户人脸图像,则判定为老客户;
接收并处理各个功能区摄像头采集的视频图像,统计各个功能区的人数信息,并提取其中人数最少的功能区;生成引导策略;
S3、根据到访客户人脸图像匹配出与之绑定的置业顾问,并向该置业顾问推送提示信息。
5.根据权利要求4所述的客户到访轨迹追踪及客流分析方法,其特征在于:还包括步骤S22、根据预先训练成功的面部表情检测模型判断客户人脸图像,如果面部表情为愤怒,则提示置业顾问。
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