[發明專利]線下貨架客流指標獲取方法、系統、計算機存儲介質及設備

在審

• 申請號: 202210822131.2
• 申請日: 2022-07-12
• 公開（公告）號: CN115619425A
• 公開（公告）日: 2023-01-17
• 發明（設計）人: 鄒兵;田彬彬;池至靖
• 申請（專利權）人: 北京永輝科技有限公司
• 主分類號: G06Q30/0201
• 分類號: G06Q30/0201;G06Q30/0203;G06V20/40;G06V40/10;G06T7/246;G06V10/44;G06V10/764
• 代理公司: 上海光華專利事務所(普通合伙) 31219
• 代理人: 張燕

1.一種線下貨架客流指標獲取方法，其特征在于，包括：

采集目標貨架區域內的視頻數據，并基于所述視頻數據進行多目標行人檢測和軌跡跟蹤，以獲取特定時間間隔內目標行人的運動軌跡數據；

于所述視頻數據中標定目標貨架檢測區域，并于該目標貨架檢測區域內計算目標行人經過時間；

基于所述目標行人的運動軌跡數據和目標行人經過時間，對所述目標貨架檢測區域內的目標行人的行為進行行為狀態分類；

于分類結果中提取所述特定時間間隔內所述目標貨架的停留客流量，并將所述停留客流量轉換為特定時間間隔下目標貨架檢測區域的客流指標。

2.根據權利要求1所述的線下貨架客流指標獲取方法，其特征在于，采集目標貨架區域內的視頻數據，并基于所述視頻數據進行多目標行人檢測和軌跡跟蹤，以獲取特定時間間隔內目標行人的運動軌跡數據的步驟包括：

對所述視頻數據中進行目標行人特征檢測，以提取出目標行人的外觀描述特征；其中，所述視頻數據包括貨架、商品、顧客及員工；

記錄每個特定的目標行人的目標框檢測數據；其中，所述目標框檢測數據包括目標行人的身份編號、目標框的左上角頂點的橫軸像素坐標、目標框的左上角頂點的縱軸像素坐標、目標框的寬度和/或檢測目標框的高度；

基于目標行人的外觀描述特征和視頻畫面運動信息進行相同目標行人的身份編號的關聯，以逐幀跟蹤獲得目標行人的連續時間幀的視頻畫面軌跡數據；

從目標行人的連續時間幀的視頻畫面軌跡數據中提取特定時間間隔內目標行人的運動軌跡數據。

3.根據權利要求2所述的線下貨架客流指標獲取方法，其特征在于，于所述視頻數據中標定目標貨架檢測區域，并于該目標貨架檢測區域內計算目標行人經過時間的步驟包括：

標定所述視頻數據中的目標貨架檢測區域，并記錄目標貨架檢測區域中所有貨架檢測框的坐標；貨架檢測框的坐標分別為貨架檢測框的左邊的橫軸像素坐標、右邊的橫軸像素坐標、上邊的縱軸像素坐標、下邊的縱軸像素坐標；

針對特定的目標行人，根據特定時間間隔內目標行人的視頻畫面軌跡數據和該目標行人所處的貨架檢測框的坐標，提取經過該目標貨架檢測區域的目標行人軌跡，并統計該目標行人在所述目標貨架檢測區域內的經過時間；

將特定時間間隔內目標貨架檢測區域的目標行人軌跡的檢測時間幀進行累加求和得到目標行人的經過時間幀總和，并將目標行人的經過時間幀總和轉換為目標行人在目標貨架檢測區域的經過時間，同時，對特定時間間隔內經過目標貨架檢測區域的目標行人去重求和，以獲取所述特定時間間隔內經過目標貨架檢測區域的經過客流量。

4.根據權利要求1所述的線下貨架客流指標獲取方法，其特征在于，利用預置行為狀態分類模型對目標貨架檢測區域內目標行人的行為進行行為狀態分類；在所述線下貨架客流指標獲取方法執行之前，需通過獲取目標貨架檢測區域的歷史經過時間數據集訓練所述預置行為狀態分類模型；所述預置行為狀態分類模型將目標貨架檢測區域的歷史經過時間數據分為分類簇中的較小通過時間簇、中間通過時間簇、過長通過時間簇；將較小通過時間簇、中間通過時間簇、過長通過時間簇分別與分類結果中目標行人經過未查看、目標行人停留查看、目標行人異常停留對應。

5.根據權利要求4所述的線下貨架客流指標獲取方法，其特征在于，基于所述目標行人的運動軌跡數據和目標行人經過時間，對所述目標貨架檢測區域內的目標行人的行為進行行為狀態分類的步驟包括：

基于所述運動軌跡數據和目標行人經過時間，計算目標行人所屬分類簇的響應度；所述分類簇的響應度用于表征目標行人所屬行為狀態分類的概率；

查找最大的分類簇的響應度，將最大響應度歸屬于中間通過時間簇，并將與中間通過時間簇匹配的目標行人的行為分類為目標行人停留查看，其他兩類的目標行人的行為進行剔除。

6.根據權利要求5所述的線下貨架客流指標獲取方法，其特征在于，于分類結果中提取所述特定時間間隔內停留在目標貨架的停留客流量的步驟包括：

將分類為目標行人停留查看的目標行人歸屬到停留客流集，對該目標行人在目標貨架檢測區域的停留時間進行統計；

提取于所述特定時間間隔內停留在目標貨架檢測區域的停留客流量。