CN112446742A - 一种客流统计*** - Google Patents

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Abstract

本发明提出一种客流统计***，包括摄像单元、判断单元、数据库和中央控制单元；摄像单元、判断单元和数据库均与中央控制单元信号连接；摄像单元用于拍摄顾客行径路线以及人脸数据；判断单元包括人脸坐标判断单元、人脸面积判断单元、人脸ID判断单元；数据库用于存储顾客信息，以提出一种对顾客的行进以及信息全面记载的客流统计***。

Description

一种客流统计***
技术领域
本发明涉及客流统计技术领域，尤其涉及一种客流统计***。
背景技术
如今，不管是什么行业，数据都是分析行业模式，挖掘行业深度，探寻行业新业态的基础。而在零售行业，客群数据更是重中之重，有了客群数据可以分析出流量规律，得出超市、商场、购物中心、店铺的运营状态，同时也可以更大限度挖掘销售潜力，增加零售门店的销售机会。客群数据来源于客流统计。目前主流的客流统计方法主要人工统计、红外线统计、感应装置统计、视频统计、闸门机统计等，而这些方法大部分都只能得出进出店客流数量，没有办法细化客群属性，无法为进一步的客群分析提供数据基础。
目前主流的客流统计方法主要人工统计、红外线统计、感应装置统计、视频统计、闸门机统计等，而这些方法大部分都只能粗略得出进出店客流数量，没有办法细化客群属性，无法为进一步的客群分析提供数据基础。本方法记录每一位进店顾客的年龄、性别、进店时间，同时尽可能统计到所有出店及过店客流数据，为客群分析提供数据支持。
发明内容
本发明的目的在于提出一种对顾客的行进以及信息全面记载的客流统计***。
为达到上述目的，本发明提出一种客流统计***，包括摄像单元、判断单元、数据库和中央控制单元；所述摄像单元、判断单元和数据库均与所述中央控制单元信号连接；
所述摄像单元用于拍摄顾客行径路线以及人脸数据；
所述判断单元包括人脸坐标判断单元、人脸面积判断单元、人脸ID判断单元；
所述数据库用于存储顾客信息。
进一步的，所述判断单元包括直行进店判定、左转进店判定、右转进店判定、触线进店判定、直行出店判定、转弯出店判定和过店判定。
进一步的，所述摄像单元为提前预设于店内或店外的摄像头，并且设置所述摄像头拍摄固定的指定区域，当顾客进入所述指定区域，所述判断单元对顾客行径进行判断。
进一步的，所述判断单元通过摄像图片判定顾客为进店、过店还是出店，所述数据库依据进店、过店和出店三个类别分别记录顾客信息。
进一步的，所述判断单元的进店判断方法包括：
所述直接进店判定步骤：
Sa1:所述人脸面积判断单元获取顾客人脸/人头进入摄像区域初始面积小于初始阀值；
Sa2:所述人脸面积判断单元获取顾客人脸/人头进入摄像区域最大面积初始阀值大于最终阀值；
Sa3:所述人脸面积判断单元判断顾客人脸/人头在摄像区域的面积变化值大于阀值；
所述左转进店判定步骤：
Sb1:所述人脸面积判断单元获取顾客人脸/人头进入摄像区域初始面积小于初始阀值；
Sb2：所述人脸坐标判断单元在摄像区域划分坐标，判定人物进店后的坐标位置，与人物进入摄像区域的初始坐标对比后，进店坐标位于原始坐标的左前方，判定为左转进店；
所述右转进店判定步骤：
Sc1:所述人脸面积判断单元获取顾客人脸/人头进入摄像区域初始面积小于初始阀值；
Sc2：所述人脸坐标判断单元在摄像区域划分坐标，判定人物进店后的坐标位置，与人物进入摄像区域的初始坐标对比后，进店坐标位于原始坐标的右前方，判定为右转进店；
所述触线进店判定步骤：
Sd1:人物位于摄像区域画面的边缘，所述人脸面积判断单元获取顾客人脸/人头进入摄像区域初始面积小于初始阀值；
Sd2:所述人脸坐标判断单元在摄像区域划分两条判定触线，以人物的下巴作为坐标点，坐标从第一条判定触线位移到第二条判定触线，判定为触线进店。
进一步的，所述判断单元的出店判断方法包括：
所述直行出店判定步骤：
Se1:所述人脸面积判断单元获取顾客进入摄像区域人头的初始面积大初始阀值；
Se2:所述人脸面积判断单元获取顾客离开所述摄像区域人头的最终面积小于最终阀值，人头大小为从大到小变化，判定为直行出店。
所述转弯出店判定步骤：
Sf1:利用步骤Se1和Se2判断顾客为出店；
Sf2:所述人脸坐标判断单元在摄像区域划分坐标，判定人物出店后的坐标位置，与人物出店前的左边位置对比，确认顾客为转弯出店。
进一步的，所述判断单元的过店判断方法包括以下步骤：
Sg1:所述人脸坐标判断单元在摄像区域划分一个门线，顾客未越过所述门线坐标；
Sg2:所述人脸面积判断单元获取顾客人脸/人头进入摄像区域初始面积小于预设阀值。
与现有技术相比，本发明的优势之处在于：
(1)本发明有效的分析了所有的进店顾客的属性，为店铺的客群分析提供数据支持。
(2)本发明尽可能的统计该店铺的进店及过店客流数据，可以有效分析出店铺最适合举行推广、促销活动时间段。
(3)本发明方法虽然需要在本地加装AI芯片，但是有效的分担了云端的工作，且避免了云端出问题后所有设备都无法正常使用现象。
附图说明
图1为本发明实施例中客流统计***的工作流程图；
图2为本发明实施例中直行进店判定示意图；
图3为本发明实施例中左转进店判定示意图；
图4为本发明实施例中右转进店判定示意图；
图5为本发明实施例中触线进店判定示意图；
图6为本发明实施例中直行出店判定示意图；
图7为本发明实施例中转弯出店判定示意图；
图8为本发明实施例中过店判定示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将对本发明的技术方案作进一步地说明。
本发明提出一种客流统计***，包括摄像单元、判断单元、数据库和中央控制单元；摄像单元、判断单元和数据库均与中央控制单元信号连接；
摄像单元用于拍摄顾客行径路线以及人脸数据；
判断单元包括人脸坐标判断单元、人脸面积判断单元、人脸ID判断单元；
数据库用于存储顾客信息。
在本实施例中，摄像单元为提前预设于店内或店外的摄像头，并且设置摄像头拍摄固定的指定区域，当顾客进入指定区域，判断单元对顾客行径进行判断。
在本实施例中，判断单元通过摄像图片判定顾客为进店、过店还是出店，数据库依据进店、过店和出店三个类别分别记录顾客信息。
在本实施例中，***的工作流程如图1所示，摄像单元采集顾客信息，判断单元判断是否存在人脸以及人头，若存在，判定顾客是否符合进店逻辑，若符合，将顾客年龄、性别信息记录于数据库的进店一类中；若不符合，判定顾客是否符合过店逻辑，若符合，将顾客年龄、性别信息记录于数据库的过店一类中；若不符合，判定顾客是否符合出店逻辑，若符合出店逻辑，将顾客年龄、性别信息记录于数据库的出店一类中，若不符合，忽略。
在本实施例中，如图2所示，直行进店判定：
通过人头人脸像素变化进行判定，当顾客从门外进入门里时，人头人脸像素会增大，当大于一定的值时就可以判定为进店了，同时限定人头人脸的初始大小，防止将店内顾客的走动误判为进店。需满足以下所有条件才可被判定直行进店：
area_0<init_max(初始获取的人头面积＜16000或人脸面积＜9000)。
area_2>enter_min(顾客在整个进店过程中最大人头/人脸面积大于指定值，其中人头最大面积＞22000或人脸最大面积＞13000)。
area_2-area_0≥DIFF(顾客人头/人脸面积需要满足在进店过程中有足够大的变化,其中人头面积变化≥4000或人脸面积变化≥3000)。
在本实施例中，如图3所示，左转进店判定：
通过人头人脸像素和坐标轨迹来判定，当人从门外进入门里时，人头人脸像素会增大，且X和Y坐标会有一定的偏移。其中左转的时候，当前x1坐标要比门左边的left_x坐标要小，y1坐标和y0坐标的差值大一个阈值。，需满足以下所有条件才可被判定左转进店：
area_0<init_max(初始获取的人头面积<16000或人脸面积<9000)。
Left_x-x1＞LR_DISTANCE(顾客要在左边横移一定距离，该LR_DISTANCE为300)。
y1-y0＞TB_DISTANCE(顾客在进店过程中需要纵向移动一定距离，该TB_DISTANCE为200)。
在本实施例中，如图4所示，右转进店判定：
通过人头人脸像素和坐标轨迹来判定，当人从门外进入门里时，人头人脸像素会增大，且X和Y坐标会有一定的偏移。其中右转的时候，当前x1坐标要比门右边的right_x坐标要大，y1坐标和y0坐标的差值大一个阈值。，需满足以下所有条件才可被判定右转进店：
area_0<init_max(初始获取的人头面积<16000或人脸面积<9000)；
x1-Right_x>LR_DISTANCE(顾客要往右边横移一定距离，该LR_DISTANCE为300)。
y1-y0>TB_DISTANCE(顾客在进店过程中需要纵向移动一定距离,该TB_DISTANCE为200)。
在本实施例中，如图5所示，触线进店判定：
通过人头人脸坐标轨迹来判定，在调整镜头放大倍数时需要调整两条线的坐标。相机放大倍数越大，人在画面中的位置也会越高。需要注意的是由于人头人脸在画面边缘时只有一部分可以看到，这样是无法被AI芯片识别出X和Y坐标(人头人脸中心位置)，目前的策略是判断下巴的X和Y坐标，这样可以较为准确的判断人头人脸是否位移到第二条线了。，需满足以下所有条件才可被判定触线进店：
area_0<init_max(初始获取的人头面积<16000或人脸面积<9000)；
y0(人头边缘/人脸下巴)<line1_y，初始时刻在第一条线外面(根据步骤1中所画门线的Y轴坐标-100*放大系数)。
y1(人头头顶/人脸上边缘)>line2_y，当前时刻在第二条线里面(根据步骤1中所画门线的Y轴坐标+100*放大系数)。
在本实施例中，如图6所示，直行出店判定：
通过人头像素和坐标轨迹来判定，因为在出店时，人脸是背对着相机的，相机只能捕捉的人头信息。需满足以下所有条件才可被判定直行出店：
head_y0-head_y1>ly(顾客需往外移动一定距离，该ly为该顾客的人头高度)。
head_1<head_0(顾客的行进轨迹满足人头从大到小的变化)。
(head_1<Head_out_min(15000))&&(head_0>Head_init_max(22000))(顾客初始人头面积>22000并且当前时刻顾客的人头面积<15000)。
在本实施例中，如图7所示，转弯出店判定：
转弯出店为直行出店的补充，如果出店顾客从门口直接右转或左转出店，可能无法满足出店判定的人头和纵向距离要求，转弯出店时顾客会有横向的一定和纵向的移动，且人头大小比店外的人的人头大小要大。需满足以下所有条件才可被判定转弯出店:
head_y0-head_y1>0.5*ly(顾客需往外移动一定距离，该ly为该顾客的人头高度)。
(Head_x1-Left_x)<0.8*门线宽度||(Right_x-Head_x1)<0.8*门线宽度(顾客需要横移一段距离，但不能超过门线宽度(即步骤1所设置门线)，排除过店的干扰以及店内从左边走动到右边的干扰)。
head_0>Head_enter_min(15000)(顾客人头面积符合要求，排除店外的人头干扰)。
在本实施例中，如图8所示，过店判定：
过店判定用于统计从店铺门口经过，且未进入店铺的人群。需满足以下所有条件才可被判定过店:
在顾客消失在画面后，判断是否属于过店客流。
定顾客既不属于进店客流又不属于出店客流后，进行过店判断。
Head_x1-Head_x0>0.5*门线宽度(顾客需要横移一段距离，门线宽度为步骤1中设置的门线)。
为过滤在店铺内行走与在店外远距离行走的客流，对于人头的大小的阈值设置限制(30-110)。
上述仅为本发明的优选实施例而已，并不对本发明起到任何限制作用。任何所属技术领域的技术人员，在不脱离本发明的技术方案的范围内，对本发明揭露的技术方案和技术内容做任何形式的等同替换或修改等变动，均属未脱离本发明的技术方案的内容，仍属于本发明的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种客流统计***，其特征在于，包括摄像单元、判断单元、数据库和中央控制单元；所述摄像单元、判断单元和数据库均与所述中央控制单元信号连接；
所述摄像单元用于拍摄顾客行径路线以及人脸数据；
所述判断单元包括人脸坐标判断单元、人脸面积判断单元、人脸ID判断单元；
所述数据库用于存储顾客信息。
2.根据权利要求1所述的客流统计***，其特征在于，所述判断单元包括直行进店判定、左转进店判定、右转进店判定、触线进店判定、直行出店判定、转弯出店判定和过店判定。
3.根据权利要求2所述的客流统计***，其特征在于，所述摄像单元为提前预设于店内或店外的摄像头，并且设置所述摄像头拍摄固定的指定区域，当顾客进入所述指定区域，所述判断单元对顾客行径进行判断。
4.根据权利要求3所述的客流统计***，其特征在于，所述判断单元通过摄像图片判定顾客为进店、过店还是出店，所述数据库依据进店、过店和出店三个类别分别记录顾客信息。
5.根据权利要求4所述的客流统计***，其特征在于，所述判断单元的进店判断方法包括：
所述直接进店判定步骤：
Sa1:所述人脸面积判断单元获取顾客人脸/人头进入摄像区域初始面积小于初始阀值；
Sa2:所述人脸面积判断单元获取顾客人脸/人头进入摄像区域最大面积初始阀值大于最终阀值；
Sa3:所述人脸面积判断单元判断顾客人脸/人头在摄像区域的面积变化值大于阀值；
所述左转进店判定步骤：
Sb1:所述人脸面积判断单元获取顾客人脸/人头进入摄像区域初始面积小于初始阀值；
Sb2：所述人脸坐标判断单元在摄像区域划分坐标，判定人物进店后的坐标位置，与人物进入摄像区域的初始坐标对比后，进店坐标位于原始坐标的左前方，判定为左转进店；
所述右转进店判定步骤：
Sc1:所述人脸面积判断单元获取顾客人脸/人头进入摄像区域初始面积小于初始阀值；
Sc2：所述人脸坐标判断单元在摄像区域划分坐标，判定人物进店后的坐标位置，与人物进入摄像区域的初始坐标对比后，进店坐标位于原始坐标的右前方，判定为右转进店；
所述触线进店判定步骤：
Sd1:人物位于摄像区域画面的边缘，所述人脸面积判断单元获取顾客人脸/人头进入摄像区域初始面积小于初始阀值；
Sd2:所述人脸坐标判断单元在摄像区域划分两条判定触线，以人物的下巴作为坐标点，坐标从第一条判定触线位移到第二条判定触线，判定为触线进店。
6.根据权利要求4所述的客流统计***，其特征在于，所述判断单元的出店判断方法包括：
所述直行出店判定步骤：
Se1:所述人脸面积判断单元获取顾客进入摄像区域人头的初始面积大初始阀值；
Se2:所述人脸面积判断单元获取顾客离开所述摄像区域人头的最终面积小于最终阀值，人头大小为从大到小变化，判定为直行出店。
所述转弯出店判定步骤：
Sf1:利用步骤Se1和Se2判断顾客为出店；
Sf2:所述人脸坐标判断单元在摄像区域划分坐标，判定人物出店后的坐标位置，与人物出店前的左边位置对比，确认顾客为转弯出店。
7.根据权利要求4所述的客流统计***，其特征在于，所述判断单元的过店判断方法包括以下步骤：
Sg1:所述人脸坐标判断单元在摄像区域划分一个门线，顾客未越过所述门线坐标；
Sg2:所述人脸面积判断单元获取顾客人脸/人头进入摄像区域初始面积小于预设阀值。
8.根据权利要求1所述的客流统计***，其特征在于，所述中央控制单元为AI芯片。
9.根据权利要求1所述的客流统计***，其特征在于，所述人脸ID判断单元与云端公安数据库相连接，获取顾客ID信息。
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