JP7058755B2 - データ処理方法、装置および記憶媒体 - Google Patents
データ処理方法、装置および記憶媒体 Download PDFInfo
- Publication number
- JP7058755B2 JP7058755B2 JP2020552394A JP2020552394A JP7058755B2 JP 7058755 B2 JP7058755 B2 JP 7058755B2 JP 2020552394 A JP2020552394 A JP 2020552394A JP 2020552394 A JP2020552394 A JP 2020552394A JP 7058755 B2 JP7058755 B2 JP 7058755B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- person
- information
- visit
- identification information
- image
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q30/00—Commerce
- G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
- G06Q30/0201—Market modelling; Market analysis; Collecting market data
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q30/00—Commerce
- G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F18/00—Pattern recognition
- G06F18/20—Analysing
- G06F18/22—Matching criteria, e.g. proximity measures
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/70—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning
- G06V10/74—Image or video pattern matching; Proximity measures in feature spaces
- G06V10/75—Organisation of the matching processes, e.g. simultaneous or sequential comparisons of image or video features; Coarse-fine approaches, e.g. multi-scale approaches; using context analysis; Selection of dictionaries
- G06V10/751—Comparing pixel values or logical combinations thereof, or feature values having positional relevance, e.g. template matching
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
- G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
- G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
- G06V40/16—Human faces, e.g. facial parts, sketches or expressions
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
- G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
- G06V40/16—Human faces, e.g. facial parts, sketches or expressions
- G06V40/172—Classification, e.g. identification
-
- G—PHYSICS
- G07—CHECKING-DEVICES
- G07C—TIME OR ATTENDANCE REGISTERS; REGISTERING OR INDICATING THE WORKING OF MACHINES; GENERATING RANDOM NUMBERS; VOTING OR LOTTERY APPARATUS; ARRANGEMENTS, SYSTEMS OR APPARATUS FOR CHECKING NOT PROVIDED FOR ELSEWHERE
- G07C9/00—Individual registration on entry or exit
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
- G06V20/20—Scenes; Scene-specific elements in augmented reality scenes
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
- G06V20/50—Context or environment of the image
- G06V20/52—Surveillance or monitoring of activities, e.g. for recognising suspicious objects
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
- G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
- G06V40/103—Static body considered as a whole, e.g. static pedestrian or occupant recognition
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Accounting & Taxation (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Finance (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Marketing (AREA)
- Economics (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
- Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
- Evolutionary Biology (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Description
前記取得された画像を処理して、前記画像に含まれる人物と一致する画像テンプレートがベースライブラリに含まれているかどうかを決定することと、
前記人物と一致する画像テンプレートが前記ベースライブラリにあることに応答して、前記一致する画像テンプレートに対応する人物識別情報を前記人物の人物識別情報として使用することとを含む。
画像に含まれる人物の顔の特徴および/または体の特徴を抽出することと、
当該顔の特徴および/または体の特徴と一致する画像テンプレートがベースライブラリにあるかどうかを決定することとを含む。
前記人物と一致する画像テンプレートが前記ベースライブラリにないことに応答して、前記人物に対応する画像テンプレートを前記ベースライブラリに作成し、新しい人物識別情報を前記人物に割り当てることをさらに含む。
前記画像内の顔および/または体の位置を決定することと、
前記画像内の顔の位置に対して、顔の特徴抽出処理を実行し、および/または体の位置に対して、体の特徴抽出処理を実行することと、
顔の特徴抽出処理に従って顔の特徴識別結果を取得し、および/または体の特徴抽出処理に従って体の特徴識別結果を取得することとを含む。
画像認識処理により取得された顔の特徴および/または体の特徴識別結果に従って、前記顔の特徴および/または体の特徴識別結果と一致する人物識別情報があるかどうかを決定することを含む。
前記人物識別情報に基づいて、前記人物識別情報に対応する訪問履歴情報をベースライブラリから照会することを含む。
前記人物識別情報に対応する身元タイプを決定することであって、前記身元タイプは、会員および顧客のうちの少なくとも1つを含むことと、
前記人物識別情報に対応する身元タイプに基づいて、前記人物識別情報に対応する訪問履歴情報を取得することとを含む。
人物識別情報に搬送される身元タイプ情報に基づいて身元タイプを決定することを含む。
前記人物の身元タイプが顧客であることに応答して、前記人物識別情報に対応する前記人物の現在の訪問場所における訪問履歴情報を取得することを含む。
前記人物の身元タイプが会員であることに応答して、前記人物識別情報に対応する前記人物の現在の訪問場所が属するセットのうちの少なくとも一部の場所の訪問履歴情報を取得することを含む。
第2プリセット期間での前記人物の前記人物識別情報に対応する訪問履歴情報を取得したかどうかを判断して、そうである場合、前記人物識別情報に対応する訪問履歴情報を前記第2プリセット期間で再び取得せず、そうでない場合、前記人物識別情報に対応する訪問履歴情報を取得することをさらに含む。
前記人物識別情報に対して重複排除処理を実行することをさらに含む。
前記重複排除処理を実行して取得した人物識別情報に対応する訪問履歴情報に従って、前記人物の訪問頻度情報を決定することを含む。
前記プリセット期間における前記対象者の訪問回数が第1閾値より大きいか等しいことに応答して、前記対象者のタグ情報が高頻度を指示することを決定することを含む。
前記人物の訪問頻度情報および前記人物の身元タイプに基づいて、前記人物のタグ情報を決定することを含む。
前記人物の最後の訪問時間と現在の時間との間の時間間隔が第2閾値を超えることに応答して、前記人物の訪問頻度情報および前記人物の身元タイプに基づいて、前記人物のタグ情報を決定することを含む。
前記人物の最後の訪問時間と現在の時間との間の時間間隔が第2閾値を超え、且つ前記人物の身元タイプが顧客であることに応答して、前記人物のタグ情報が損失を指示することを決定すること、および/または
前記人物の最後の訪問時間と現在の時間との間の時間間隔が第2閾値を超え、且つ前記人物の身元タイプが会員であることに応答して、前記人物のタグ情報が休眠を指示することを決定することを含む。
入力されるタグ編集情報を取得することであって、前記タグは、ユーザがカスタマイズすることができることと、
前記タグ編集情報に基づいてベースライブラリにおけるタグセットを調整することとをさらに含む。
前記人物のタグ情報を端末機器に送信して、前記端末機器により前記人物のタグ情報を表示することをさらに含む。
前記人物のタグ情報を前記人物の訪問通知インターフェースに表示することを含む。
取得された画像に対して画像認識処理を実行して、前記画像に含まれる人物の人物識別情報を取得するように構成される画像識別モジュール10と、
前記人物識別情報に対応する訪問履歴情報を取得するように構成される取得モジュール20と、
前記人物識別情報に対応する訪問履歴情報に従って、前記人物の訪問頻度情報を決定するように構成される第1決定モジュール30と、
人物の訪問頻度情報に基づいて、前記人物のタグ情報を決定するように構成される第2決定モジュール40とを含む。
前記人物識別情報に対応する身元タイプを決定するように構成される決定ユニットであって、前記身元タイプは、会員および顧客のうちの少なくとも1つを含む決定ユニットと、
前記人物識別情報に対応する身元タイプに基づいて、前記人物識別情報に対応する訪問履歴情報を取得するように構成される取得ユニットとを含む。
前記人物の身元タイプが顧客であることに応答して、前記人物識別情報に対応する前記人物の現在の訪問場所における訪問履歴情報を取得するように構成される。
前記人物の身元タイプが会員であることに応答して、前記人物識別情報に対応する前記人物の現在の訪問場所が属するセットのうちの少なくとも一部の場所の訪問履歴情報を取得するように構成される。
プリセット期間における前記対象者の訪問回数が第1閾値より大きいか等しいことに応答して、前記対象者のタグ情報が高頻度を指示することを決定するように構成される。
前記人物の訪問頻度情報および前記人物の身元タイプに基づいて、前記人物のタグ情報を決定するように構成される。
前記人物の最後の訪問時間と現在の時間との間の時間間隔が第2閾値を超えることに応答して、前記人物の訪問頻度情報および前記人物の身元タイプに基づいて、前記人物のタグ情報を決定するように構成される。
前記人物の最後の訪問時間と現在の時間との間の時間間隔が第2閾値を超え、且つ前記人物の身元タイプが顧客であることに応答して、前記人物のタグ情報が損失を指示することを決定し、および/または
前記人物の最後の訪問時間と現在の時間との間の時間間隔が第2閾値を超え、且つ前記人物の身元タイプが会員であることに応答して、前記人物のタグ情報が休眠を指示することを決定するように構成される。
前記第2決定モジュール40が前記人物識別情報に対応する訪問履歴情報に従って、前記人物の訪問頻度情報を決定する前に、前記人物識別情報に対して重複排除処理を実行するように構成される重複排除モジュール50(図7に未図示)をさらに含み、
前記第2決定モジュール40は、
前記重複排除処理を実行して取得した人物識別情報に対応する訪問履歴情報に従って、前記人物の訪問頻度情報を決定するように構成される。
前記取得された画像を処理して、前記画像に含まれる人物と一致する画像テンプレートがベースライブラリに含まれているかどうかを決定し、
前記人物と一致する画像テンプレートが前記ベースライブラリにあることに応答して、前記一致する画像テンプレートに対応する人物識別情報を前記人物の人物識別情報として使用するように構成される。
前記人物と一致する画像テンプレートが前記ベースライブラリにないことに応答して、前記人物に対応する画像テンプレートを前記ベースライブラリに作成し、新しい人物識別子を前記人物に割り当てるように構成される。
前記人物のタグ情報を端末機器に送信して、前記端末機器により前記人物のタグ情報を表示するように構成される通信モジュール60(図7に未図示)をさらに含む。
前記人物識別情報に対応する訪問履歴情報を取得する前に、前記人物が第2プリセット期間で前記人物識別情報に対応する訪問履歴情報を取得したかどうかを判断し、そうである場合、前記人物識別情報に対応する訪問履歴情報を前記第2プリセット期間で再び取得せず、そうでない場合、前記人物識別情報に対応する訪問履歴情報を取得するように構成される。
設定モジュール70(図7に未図示)をさらに含み、前記設定モジュール70は、
入力されるタグ編集情報を取得し、ここで、前記タグは、ユーザがカスタマイズすることができ、
前記タグ編集情報に基づいてベースライブラリにおけるタグセットを調整するように構成される。
サーバによって送信された訪問する人物のタグ情報を受信するように構成される受信モジュール80と、
前記人物のタグ情報を表示するように構成される表示モジュール90とを含み、
ここで、前記人物のタグ情報は、前記人物の訪問頻度情報に基づいて前記サーバによって取得される。
前記人物のタグ情報を前記人物の訪問通知インターフェースに表示するように構成される。
Claims (15)
- データ処理方法であって、
取得された画像に対して画像認識処理を実行して、前記画像に含まれる人物の人物識別情報を取得することと、
前記人物識別情報に搬送される身元タイプ情報に基づいて身元タイプを決定し、前記人物識別情報に対応する前記身元タイプに基づいて、前記人物識別情報に対応する訪問履歴情報を取得することであって、前記身元タイプは、会員および顧客のうちの少なくとも1つを含むことと、
前記人物識別情報に対応する訪問履歴情報に従って、前記人物の訪問頻度情報を決定することと、
前記人物の訪問頻度情報に基づいて、前記人物のタグ情報を決定することであって、前記タグ情報は前記人物の訪問頻度を表すために使用され、高頻度、低頻度、休眠、及び損失を含むことと、を含む、前記データ処理方法。 - 前記データ処理方法は、
前記人物のタグ情報を端末機器に送信して、前記端末機器により前記人物のタグ情報を表示することをさらに含む、
請求項1に記載のデータ処理方法。 - 前記人物識別情報に対応する身元タイプに基づいて、前記人物識別情報に対応する訪問履歴情報を取得することは、
前記人物の身元タイプが顧客であることに応答して、前記人物識別情報に対応する前記人物の現在の訪問場所における訪問履歴情報を取得すること、
前記人物の身元タイプが会員であることに応答して、前記人物識別情報に対応する前記人物の現在の訪問場所が属するセットのうちの少なくとも一部の場所の訪問履歴情報を取得することのうちの少なくとも1つを含む、
請求項2に記載のデータ処理方法。 - 前記人物の訪問頻度情報は、プリセット期間における前記人物の訪問回数および前記人物の最後の訪問時間と現在の時間との間の時間間隔のうちの少なくとも1つを含み、
前記人物の訪問頻度情報に基づいて、前記人物のタグ情報を決定することは、
前記プリセット期間における前記対象者の訪問回数が第1閾値より大きいか等しいことに応答して、前記対象者のタグ情報が高頻度を指示することを決定することと、
前記人物の訪問頻度情報および前記人物の身元タイプに基づいて、前記人物のタグ情報を決定することとを含む、
請求項1ないし3のいずれか一項に記載のデータ処理方法。 - 前記人物の訪問頻度情報および前記人物の身元タイプに基づいて、前記人物のタグ情報を決定することは、
前記人物の最後の訪問時間と現在の時間との間の時間間隔が第2閾値を超えることに応答して、前記人物の訪問頻度情報および前記人物の身元タイプに基づいて、前記人物のタグ情報を決定すること、
前記人物の最後の訪問時間と現在の時間との間の時間間隔が第2閾値を超え、且つ前記人物の身元タイプが顧客であることに応答して、前記人物のタグ情報が損失を指示することを決定すること、
前記人物の最後の訪問時間と現在の時間との間の時間間隔が第2閾値を超え、且つ前記人物の身元タイプが会員であることに応答して、前記人物のタグ情報が休眠を指示することを決定することのうちの少なくとも1つを含む、
請求項4に記載のデータ処理方法。 - 前記人物識別情報に対応する訪問履歴情報に従って、前記人物の訪問頻度情報を決定する前に、
前記人物識別情報に対して重複排除処理を実行することをさらに含み、
前記人物識別情報に対応する訪問履歴情報に従って、前記人物の訪問頻度情報を決定することは、
前記重複排除処理を実行して取得した人物識別情報に対応する訪問履歴情報に従って、前記人物の訪問頻度情報を決定することを含む、
請求項1ないし5のいずれか一項に記載のデータ処理方法。 - 前記取得された画像に対して画像認識処理を実行して、前記画像に含まれる人物の人物識別情報を取得することは、
前記取得された画像を処理して、前記画像に含まれる人物と一致する画像テンプレートがベースライブラリに含まれているかどうかを決定することと、
前記人物と一致する画像テンプレートが前記ベースライブラリにあることに応答して、前記一致する画像テンプレートに対応する人物識別情報を前記人物の人物識別情報として使用することとを含む、
請求項1ないし6のいずれか一項に記載のデータ処理方法。 - 前記取得された画像に対して画像認識処理を実行して、前記画像に含まれる人物の人物識別情報を取得することは、
前記人物と一致する画像テンプレートが前記ベースライブラリにないことに応答して、前記人物に対応する画像テンプレートを前記ベースライブラリに作成し、新しい人物識別子を前記人物に割り当てることをさらに含む、
請求項7に記載のデータ処理方法。 - 端末に適用されるデータ処理方法であって、
サーバによって送信された訪問する人物のタグ情報を受信することと、
前記人物のタグ情報を表示することであって、前記タグ情報は前記人物の訪問頻度を表すために使用され、高頻度、低頻度、休眠、及び損失を含むことと、を含み、
前記サーバは、
取得された画像に対して画像認識処理を実行して、前記画像に含まれる人物の人物識別情報を取得することと、
前記人物識別情報に搬送される身元タイプ情報に基づいて身元タイプを決定し、前記人物識別情報に対応する前記身元タイプに基づいて、前記人物識別情報に対応する訪問履歴情報を取得することと、
前記人物識別情報に対応する訪問履歴情報に従って、前記人物の訪問頻度情報を決定することと、
前記人物の訪問頻度情報に基づいて、前記人物の前記タグ情報を決定することと、を実行するように構成される、前記データ処理方法。 - 前記人物のタグ情報を表示することは、
前記人物のタグ情報を前記人物の訪問通知インターフェースに表示することを含む、
請求項9に記載のデータ処理方法。 - データ処理装置であって、
取得された画像に対して画像認識処理を実行して、前記画像に含まれる人物の人物識別情報を取得するように構成される画像識別モジュールと、
前記人物識別情報に対応する訪問履歴情報を取得するように構成される取得モジュールと、
前記人物識別情報に対応する訪問履歴情報に従って、前記人物の訪問頻度情報を決定するように構成される第1決定モジュールと、
前記人物の訪問頻度情報に基づいて、前記人物のタグ情報を決定するように構成される第2決定モジュールであって、前記タグ情報は前記人物の訪問頻度を表すために使用され、高頻度、低頻度、休眠、及び損失を含む第2決定モジュールとを含み、
前記取得モジュールは、
前記人物識別情報に搬送される身元タイプ情報に基づいて身元タイプを決定するように構成される決定ユニットであって、前記身元タイプは、会員および顧客のうちの少なくとも1つを含む決定ユニットと、
前記人物識別情報に対応する前記身元タイプに基づいて、前記人物識別情報に対応する訪問履歴情報を取得するように構成される取得ユニットと、を含む前記データ処理装置。 - 端末に適用されるデータ処理装置であって、
サーバによって送信された訪問する人物のタグ情報を受信するように構成される受信モジュールと、
前記人物のタグ情報を表示するように構成される表示モジュールであって、前記タグ情報は前記人物の訪問頻度を表すために使用され、高頻度、低頻度、休眠、及び損失を含む表示モジュールと、を含み、
前記サーバは、
取得された画像に対して画像認識処理を実行して、前記画像に含まれる人物の人物識別情報を取得することと、
前記人物識別情報に搬送される身元タイプ情報に基づいて身元タイプを決定し、前記人物識別情報に対応する前記身元タイプに基づいて、前記人物識別情報に対応する訪問履歴情報を取得することと、
前記人物識別情報に対応する訪問履歴情報に従って、前記人物の訪問頻度情報を決定することと、
前記人物の訪問頻度情報に基づいて、前記人物の前記タグ情報を決定することと、を実行するように構成される、前記データ処理装置。 - データ処理装置であって、
メモリ、プロセッサ、およびメモリに記憶され且つプロセッサで実行可能なコンピュータプログラムを含み、前記プロセッサが前記プログラムを実行すると、請求項1ないし10のいずれか一項に記載のデータ処理方法を実現する、前記データ処理装置。 - コンピュータプログラムが記憶された記憶媒体であって、
前記コンピュータプログラムがプロセッサによって実行されるときに、前記プロセッサが請求項1ないし10のいずれか一項に記載のデータ処理方法を実行するようにする、前記記憶媒体。 - コンピュータ読み取り可能なコードを含むコンピュータプログラムであって、
前記コンピュータ読み取り可能なコードが電子機器で実行されるとき、前記電子機器におけるプロセッサは、請求項1ないし10のいずれか一項に記載のデータ処理方法を実現する、前記コンピュータプログラム。
Applications Claiming Priority (3)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201910478689 | 2019-06-03 | ||
CN201910478689.1 | 2019-06-03 | ||
PCT/CN2020/090086 WO2020244361A1 (zh) | 2019-06-03 | 2020-05-13 | 数据处理方法、装置及存储介质 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2021518012A JP2021518012A (ja) | 2021-07-29 |
JP7058755B2 true JP7058755B2 (ja) | 2022-04-22 |
Family
ID=73576244
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2020552394A Active JP7058755B2 (ja) | 2019-06-03 | 2020-05-13 | データ処理方法、装置および記憶媒体 |
Country Status (7)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US20200402076A1 (ja) |
JP (1) | JP7058755B2 (ja) |
KR (1) | KR20200140813A (ja) |
CN (1) | CN112036919A (ja) |
SG (1) | SG11202008960RA (ja) |
TW (1) | TW202046239A (ja) |
WO (1) | WO2020244361A1 (ja) |
Families Citing this family (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113137696A (zh) * | 2021-04-15 | 2021-07-20 | 青岛海尔空调电子有限公司 | 空调器的识别控制方法及装置、计算机可读存储介质 |
CN113780115B (zh) * | 2021-08-25 | 2024-02-13 | 杭州海康威视***技术有限公司 | 一种异常人员组分析方法、装置、电子设备及存储介质 |
CN114666142B (zh) * | 2022-03-28 | 2023-10-10 | 杭州海康威视数字技术股份有限公司 | 一种对象认证方法、装置及*** |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2000163475A (ja) | 1998-11-26 | 2000-06-16 | Fujitsu Ltd | コンピュータシステム |
JP2002032558A (ja) | 2000-07-18 | 2002-01-31 | Minolta Co Ltd | 顧客情報管理システムおよびその方法ならびに顧客情報管理プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体 |
JP2015090579A (ja) | 2013-11-06 | 2015-05-11 | 株式会社日立ソリューションズ | 行動分析システム |
CN108109044A (zh) | 2017-12-26 | 2018-06-01 | 南京开为网络科技有限公司 | 一种智能零售crm*** |
Family Cites Families (13)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH09101985A (ja) * | 1995-10-05 | 1997-04-15 | Joho Gijutsu Kaihatsu Kk | 顧客のコンピュータによる管理システム |
JP2013003631A (ja) * | 2011-06-13 | 2013-01-07 | Sony Corp | 情報処理装置、情報処理方法、情報処理システム、及びプログラム |
CN105869015A (zh) * | 2016-03-28 | 2016-08-17 | 联想(北京)有限公司 | 一种信息处理方法及*** |
JP6827743B2 (ja) * | 2016-09-14 | 2021-02-10 | 東芝テック株式会社 | 顧客管理システム、顧客管理装置及び接客プログラム |
CN106937253B (zh) * | 2017-04-17 | 2020-07-03 | 汇纳科技股份有限公司 | 一种顾客判断方法及***、服务器 |
CN109286646B (zh) * | 2017-07-21 | 2022-04-05 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 消息推送方法、装置及*** |
CN108038937B (zh) * | 2017-11-22 | 2021-01-29 | 同观科技(深圳)有限公司 | 一种迎宾信息的展示方法、装置、终端设备和存储介质 |
CN108389060B (zh) * | 2018-02-28 | 2021-10-29 | 南京芝麻信息科技有限公司 | 顾客忠诚度信息处理方法及装置 |
CN108537587A (zh) * | 2018-04-03 | 2018-09-14 | 广州优视网络科技有限公司 | 流失用户预警方法、装置、计算机可读存储介质和服务器 |
CN109145707B (zh) * | 2018-06-20 | 2021-09-14 | 北京市商汤科技开发有限公司 | 图像处理方法及装置、电子设备和存储介质 |
CN109190586B (zh) * | 2018-09-18 | 2019-06-11 | 图普科技(广州)有限公司 | 顾客到访分析方法、装置及存储介质 |
CN109492626A (zh) * | 2019-01-11 | 2019-03-19 | 敏科信息科技(广州)有限公司 | 一种无感人脸案场管理方法及其*** |
CN109636258A (zh) * | 2019-02-12 | 2019-04-16 | 重庆锐云科技有限公司 | 一种房地产客户到访管理*** |
-
2019
- 2019-07-30 CN CN201910696481.7A patent/CN112036919A/zh active Pending
-
2020
- 2020-05-13 WO PCT/CN2020/090086 patent/WO2020244361A1/zh active Application Filing
- 2020-05-13 SG SG11202008960RA patent/SG11202008960RA/en unknown
- 2020-05-13 JP JP2020552394A patent/JP7058755B2/ja active Active
- 2020-05-13 KR KR1020207027981A patent/KR20200140813A/ko active IP Right Grant
- 2020-06-02 TW TW109118511A patent/TW202046239A/zh unknown
- 2020-09-09 US US17/015,444 patent/US20200402076A1/en not_active Abandoned
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2000163475A (ja) | 1998-11-26 | 2000-06-16 | Fujitsu Ltd | コンピュータシステム |
JP2002032558A (ja) | 2000-07-18 | 2002-01-31 | Minolta Co Ltd | 顧客情報管理システムおよびその方法ならびに顧客情報管理プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体 |
JP2015090579A (ja) | 2013-11-06 | 2015-05-11 | 株式会社日立ソリューションズ | 行動分析システム |
CN108109044A (zh) | 2017-12-26 | 2018-06-01 | 南京开为网络科技有限公司 | 一种智能零售crm*** |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
SG11202008960RA (en) | 2021-01-28 |
CN112036919A (zh) | 2020-12-04 |
TW202046239A (zh) | 2020-12-16 |
US20200402076A1 (en) | 2020-12-24 |
JP2021518012A (ja) | 2021-07-29 |
KR20200140813A (ko) | 2020-12-16 |
WO2020244361A1 (zh) | 2020-12-10 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP7058755B2 (ja) | データ処理方法、装置および記憶媒体 | |
CN109145707B (zh) | 图像处理方法及装置、电子设备和存储介质 | |
WO2021129342A1 (zh) | 数据处理方法、装置、设备、存储介质及计算机程序 | |
JP2017511908A (ja) | コードスキャン結果情報を提供するための方法及びシステム | |
US9947105B2 (en) | Information processing apparatus, recording medium, and information processing method | |
CN107733968A (zh) | 应用信息推送方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
KR20130011257A (ko) | 소셜 네트워크 서비스 기반 상품 정보 추천 시스템 및 그 서비스 방법 | |
CN112925973B (zh) | 数据处理方法和装置 | |
CN111191523A (zh) | 信息的显示方法和装置、存储介质及电子装置 | |
CN111639988A (zh) | 经纪人推荐方法、装置、电子设备和存储介质 | |
CN106067897A (zh) | 基于用户终端位置的信息推送方法和装置 | |
CN108388672B (zh) | 视频的查找方法、装置及计算机可读存储介质 | |
JP2004258764A (ja) | 人物情報管理システムおよび人物情報管理装置 | |
CN116127184A (zh) | 产品的推荐方法及装置、非易失性存储介质、电子设备 | |
JP2024026415A (ja) | 情報処理装置及び方法並びにプログラム | |
CN111241401B (zh) | 一种搜索请求处理方法及装置 | |
JP2021536046A (ja) | データ処理方法、装置、及び記憶媒体 | |
JP2018173869A (ja) | 来場者情報収集システム | |
CN103093213A (zh) | 视频文件分类方法及终端 | |
CN109241381B (zh) | 信息匹配方法及装置 | |
CN110517001A (zh) | 一种时效性客房商品去库存的方法、装置及*** | |
CN107426338A (zh) | 一种资讯管理方法及*** | |
CN113505295A (zh) | 一种企业获客推送算法实现方法及*** | |
JP6299498B2 (ja) | 情報処理装置、プログラム、方法及び情報処理システム | |
CN109241122A (zh) | 信息获取方法及装置 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20200928 |
|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20200928 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20210831 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20211118 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20220405 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20220412 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 7058755 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |