[發明專利]基于全方位視覺的消費者購買行為分析裝置

有效

• 申請號: 201110250037.6
• 申請日: 2011-08-26
• 公開（公告）號: CN102376061A
• 公開（公告）日: 2012-03-14
• 發明（設計）人: 湯一平;田旭園;吳立娟;孟焱;葉良波;俞立
• 申請（專利權）人: 浙江工業大學
• 主分類號: G06Q30/02
• 分類號: G06Q30/02;G06T7/20;G06F17/30
• 代理公司: 杭州天正專利事務所有限公司 33201
• 代理人: 王兵;王利強

1.一種基于全方位視覺的消費者購買行為分析裝置，其特征在于：所述基于全方位視覺的消費者購買行為分析裝置包括全方位攝像裝置、收款機和用于對全方位攝像裝置所拍攝的全景圖像以及相關輸入信息對消費者購買行為進行分析處理的微處理器；所述的全方位攝像裝置放置在店鋪內中間的上方，所述全方位攝像裝置用于拍攝整個店鋪內的全景視頻圖像；所述的全方位攝像裝置與所述的微處理器連接，所述的收款機與所述的微處理器通信連接，所述的微處理器包括：

視頻圖像讀取單元，用于通過USB接口讀取全方位攝像裝置所拍攝的全景圖像，并將讀取的全景圖像提交給視頻圖像展開單元和視頻圖像存儲單元；

視頻圖像展開單元，用于將全景圖像進行柱狀展開，展開后的全景柱狀圖像提交給前景對象檢測單元；

前景對象檢測單元，用于檢測在全景柱狀展開圖像中存在的前景人體對象，具體采用混合高斯模型來計算前景人體對象，然后在柱狀展開圖像上用矩形框框住前景人體對象，并將矩形框提交給多目標人體對象跟蹤單元；

多目標人體對象跟蹤單元，根據前景對象檢測單元所提交的矩形框采用增強的Camshift算法對多目標人體對象進行跟蹤；通過人體對象的跟蹤得到該人體對象在店鋪內的行走軌跡以及在某一個貨架附近停留的時間，從而得到空間位置與人體對象和人體對象停留時刻的關系表；

視頻圖像存儲單元，用于將所述的視頻圖像讀取單元讀取的全景圖像保存在圖像數據庫中；

空間位置定制單元，用于在全景圖像上定制店鋪內的空間位置信息；

商品擺放位置輸入單元，用于輸入店鋪內的商品所擺放的貨架的相關信息；

商品屬性輸入單元，用于輸入店鋪內所有銷售商品的屬性數據，包括商品名、價格、促銷價格、形態、品牌、專家推薦、獨有的產品屬性信息；

消費者購買行為分析單元，用于分析消費者沖動性購買行為，通過所述的商品屬性數據庫、所述的商品位置與空間的關系數據庫、所述的收銀臺收款數據庫和空間位置與人體對象的關系表中的相關數據進行分析。

2.如權利要求1所述的基于全方位視覺的消費者購買行為分析裝置，其特征在于：所述的多目標人體對象跟蹤單元，采用的跟蹤算法為基于Bayesian概率法則的改進Camshift跟蹤算法，改進的Camshifi算法處理過程如下：?

Step1：以所述前景對象檢測單元中檢測出的人體對象目標為基礎，設定目標跟蹤的ROI；

Step2：計算ROI內的目標顏色概率密度分布；

Step3：迭代Mean?Shift直到收斂，記錄其位置?和零階矩?

Step4：對下一幀圖像，以?為搜索窗中心位置，并根據?的函數確定搜索窗大小，根據人體對象目標外接矩形確定ROI大小，轉Step2；

在Camshift算法的Step2中，本發明采用Bayesian概率法則獲得目標在圖像中的顏色概率密度分布，計算方法如公式(1)所示：

式中：C為像素點在HSV空間的顏色值，即像素點的(H，S)值；O為目標，B為背景，P(O)+P(B)＝1，P(O)為目標對象面積和除目標對象外的背景面積的比值；P(C/O)和P(C/B)可分別從目標對象和背景的直方圖獲得；按公式(1)獲得目標對象在圖像中的顏色概率密度分布，再按公式(2)把概率分布區間從[0，max(P(O/C))]歸一化到[0，255]區間中，從而獲得最終進行Mean?Shift迭代的顏色概率密度分布圖像P′(O/C)；

式中，P′(O/C)為歸一化的目標對象顏色概率密度分布，P(O/C)為目標對象顏色概率密度分布；

在改進Camshift算法的Step?4中，根據上一幀跟蹤結果的零階矩?的函數確定新的搜索窗的大小s，以適應目標在視頻圖像中的尺度變化，如公式(3)所示；

式中，s為搜索窗的大小，K為常數，本發明中選擇K∈[230，240]；

根據人體對象目標運動的空間連續性，在人體對象目標實時跟蹤中，人體對象目標在下一幀的位置位于前一幀中同一人體對象目標位置附近，定義適當位置?和適當大小的ROI，人體對象目標跟蹤在ROI內完成；所述的ROI包含完整的人體對象目標；為了避免ROI過大，以避免ROI內包含過多背景形成干擾；同時降低計算量，包括計算顏色概率密度分布的計算量和Mean?Shift迭代次數；

采用Kalman濾波器來估計人體對象運動目標在當前幀的位置，作為ROI的位置；Kalman濾波器經過濾波后，預測人體對象目標在當前幀的位置，以此預測值作為ROI的位置，ROI的大小設定為上一幀人體對象目標外接矩形的1.5倍；采用對全景圖像進行透視投影平面展開圖區域作為ROI，在獲得了ROI的位置以及ROI的大小等數據后就可以得到以人體對象目標為中心的透視投影平面圖，每一個人體對象目標都有一個相對應的透視投影平面圖，人體對象目標的中心位于透視投影平面圖的中心區域。