[發(fā)明專利]一種店鋪數(shù)據(jù)分析方法及系統(tǒng)

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201810339387.1
• 申請日: 2018-04-16
• 公開（公告）號: CN108537828B
• 公開（公告）日: 2020-12-04
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 尹酉
• 申請（專利權(quán)）人: 成都博銳智晟科技有限公司
• 主分類號: G06T7/246
• 分類號: G06T7/246;G06T7/66;G06K9/00
• 代理公司: 北京高沃律師事務(wù)所 11569
• 代理人: 王戈

1.一種店鋪數(shù)據(jù)分析方法，其特征在于，所述分析方法包括：

獲取攝像頭拍攝的視頻圖像，所述視頻圖像包括多幀圖像，所述攝像頭安裝于店鋪的門口斜上方；

對于第t幀圖像，采用基于深度學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型檢測所述第t幀圖像中是否包括行人，得到第一檢測結(jié)果；

當所述第一檢測結(jié)果表示所述第t幀圖像中包括行人時，獲得所述行人的參數(shù)；所述行人的參數(shù)包括：個數(shù)、行人位置和特征向量；具體包括：對于第j個行人，采用所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型獲得所述第j個行人的子種類，所述子種類為種類“人類”的分類，包括“男孩”、“男人”、“老人男”、“女孩”、“女人”、“老人女”；獲取所述第j個行人的位置矩形Lj＝(Xj,Yj,Wj,Hj)，其中Xj為所述第j個行人在所述第t幀圖像中的橫坐標，Yj為所述第j個行人在所述第t幀圖像中的縱坐標，Wj為所述第j個行人的位置矩形在所述第t幀圖像中的寬度，Hj為所述第j個行人的位置矩形在所述第t幀圖像中的高度；獲取所述第j個行人的位置矩形的質(zhì)心坐標Cj＝(x_c，y_c)；獲取所述第j個行人對應(yīng)的特征向量Vj；

根據(jù)所述行人的參數(shù)對行人進行跟蹤；

更新經(jīng)過店鋪的總?cè)藬?shù)；

判斷所述行人是否進入店鋪，得到第二判斷結(jié)果；

當所述第二判斷結(jié)果表示所述行人進入店鋪時，更新進入店鋪的總?cè)藬?shù)；

獲取收銀系統(tǒng)當前的付款筆數(shù)；

根據(jù)更新后的經(jīng)過店鋪的總?cè)藬?shù)和更新后的進入店鋪的總?cè)藬?shù)，獲得進店轉(zhuǎn)化率；

根據(jù)所述更新后的進入店鋪的總?cè)藬?shù)和所述付款筆數(shù)，獲得付款轉(zhuǎn)化率；

將所述行人的參數(shù)、所述進店轉(zhuǎn)化率和所述付款轉(zhuǎn)化率進行數(shù)據(jù)組合，得到所述店鋪的數(shù)據(jù)分析結(jié)果。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的分析方法，其特征在于，所述對于第t幀圖像，采用基于深度學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型檢測所述第t幀圖像中是否包括行人，得到第一檢測結(jié)果，具體包括：

采用所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型檢測所述第t幀圖像中的物體參數(shù)，所述物體參數(shù)包括物體個數(shù)、物體種類、物體位置坐標和物體的特征向量；

判斷所述物體參數(shù)中物體種類是否包括“人類”；

當所述物體種類包括“人類”時，則所述第t幀圖像中包括行人，將所述物體種類為“人類”的物體確定為行人；

當所述物體種類不包括“人類”時，則所述第t幀圖像中不包括行人。