專利名稱：基于視頻分析的實體店面顧客興趣點采集方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種顧客興趣點采集方法，尤其涉及一種基于視頻圖像分析技術(shù)實現(xiàn) 的實體店面顧客興趣點采集方法，屬于商務(wù)智能技術(shù)領(lǐng)域。
背景技術(shù)：
當(dāng)前，零售業(yè)的市場競爭日益激烈，作為市場最終端的顧客行為日益成為企業(yè)研 究的重點?？梢哉f誰抓住了顧客的心，誰就抓住了市場，誰就抓住了企業(yè)的未來。在此背景 下，快速準(zhǔn)確地獲取顧客興趣點信息成為企業(yè)贏得市場競爭的關(guān)鍵。實體店面仍然在零售業(yè)中占據(jù)主導(dǎo)的地位。典型的實體店面如服裝店、禮品店、汽 車展廳、配件店、超市等，可以通過顧客在其店內(nèi)的消費行為，利用統(tǒng)計分析獲得顧客的購 物習(xí)慣、購物興趣以及購物傾向等信息。進一步地，大型的商業(yè)連鎖企業(yè)，尤其是品牌連鎖 店，希望對其各地分店的顧客興趣點進行全面的整合及分析，以便結(jié)合各地分店的地理位 置及所在區(qū)域的人口信息，從中挖掘出顧客消費的一般規(guī)律。目前，零售業(yè)中常用的顧客興趣點信息采集方法有隨機抽樣發(fā)放調(diào)查表調(diào)查、信 息采集員現(xiàn)場收集匯總、對客戶購買物品的購物框進行分析、電話回訪、隨機全程購物跟蹤 等。但是，這些方法普遍存在信息收集時間長、費用高、精確度低、無效信息多、信息收集不 全面等問題，例如最常采用的隨機發(fā)放抽樣調(diào)查表的方法，在實際調(diào)查過程中，許多顧客因 時間等一些原因，對調(diào)查表中設(shè)計的問題胡亂填寫，應(yīng)付了事，甚至有些顧客因此而對門店 產(chǎn)生反感。另外，制作調(diào)查問卷、聘請調(diào)查人員等費用也是一筆較大的開支。對于商業(yè)連鎖企業(yè)而言，常用的做法是派遣專門的信息采集員，對各個區(qū)域的銷 售數(shù)據(jù)進行采集匯總，并通過手機、電腦等工具上傳到總公司進行匯總。這種做法同樣存在 上述的問題，而且匯總周期長、信息誤差大、費用更加高昂?？傊捎诹闶蹣I(yè)中信息技術(shù)的普及程度還不夠高，加之成本等諸方面的制約，使 得現(xiàn)有的實體店面很難實現(xiàn)對顧客興趣點信息的有效收集整理。另一方面，現(xiàn)有的視頻圖像分析技術(shù)日益成熟。例如在申請?zhí)枮?00910152520. 3 的中國發(fā)明專利申請中，公開了一種基于視覺注意的視頻感興趣區(qū)域的提取方法，該方法 提取的感興趣區(qū)域融合了靜態(tài)圖像域視覺注意、運動視覺注意和深度視覺注意，有效抑制 各視覺注意提取內(nèi)在的單一性和不準(zhǔn)確性，解決了靜態(tài)圖像域視覺注意中的復(fù)雜背景引起 的噪聲問題，解決了運動視覺注意無法提取局部運動和運動幅度小的感興趣區(qū)域，能夠從 紋理復(fù)雜的背景和運動環(huán)境中提取出感興趣區(qū)域；另外，通過該方法獲取的感興趣區(qū)域除 符合人眼對靜態(tài)紋理視頻幀的視覺感興趣特性和人眼對運動對象感興趣的視覺特性外，還 符合在立體視覺中對深度感強或距離近的對象感興趣的深度感知特性，符合人眼立體視覺 的語義特征。另外，在申請?zhí)枮?01010195802.4的中國發(fā)明專利申請中，公開了一種人體 動作識別的訓(xùn)練方法，包括從視頻文件中提取時空興趣點；將所有時空興趣點根據(jù)其所 包含的特征描述子量化到相應(yīng)的視頻單詞上，并為視頻單詞生成統(tǒng)計直方圖；根據(jù)視頻單 詞所在時空鄰域內(nèi)的時空上下文信息得到該視頻單詞所在時空鄰域內(nèi)的其它視頻單詞，由該視頻單詞與某一滿足時空約束的其它視頻單詞形成時空視頻詞組；對視頻單詞所在時空 鄰域內(nèi)的時空上下文做聚類，得到語境單詞，由視頻單詞與語境單詞形成時空視頻單詞團 體；從時空視頻詞組中選擇代表性時空視頻詞組，從時空視頻單詞團體中選擇代表性時空 視頻單詞團體；利用視頻單詞、代表性時空視頻詞組、代表性時空視頻單詞團體中的一種特 征或?qū)⒍喾N特征融合后的結(jié)果訓(xùn)練分類器。但是，現(xiàn)有技術(shù)中并沒有將視頻圖像分析技術(shù)應(yīng)用到實體店面顧客興趣點信息采 集的成熟解決方案。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題在于提供一種基于視頻分析的實體店面顧客興趣點 采集方法。該采集方法基于視頻圖像分析技術(shù)實現(xiàn)，可以有效捕捉顧客在實體店面瀏覽時 的興趣點所在。為實現(xiàn)上述的發(fā)明目的，本發(fā)明采用下述的技術(shù)方案一種基于視頻分析的實體店面顧客興趣點采集方法，通過在實體店面分布的多個 攝像頭實現(xiàn)，其特征在于包括如下步驟(1)利用所述攝像頭對實體店面中的展品進行定位、識別及標(biāo)注；(2)跟蹤實體店面中顧客的運動軌跡，通過顧客是否觸碰展品或者停留在展品周 圍是否超過預(yù)定時間來判斷顧客是否對所述展品感興趣；(3)對顧客感興趣的展品信息進行統(tǒng)計和反饋。其中，在所述步驟(1)中，首先利用展品的樣本圖片建立樣本圖片庫，然后基于樣 本圖片的數(shù)據(jù)對所述攝像頭所采集的展品圖像進行初步的匹配、識別，對每個展品圖像給 出可能與之匹配的展品名稱，最后經(jīng)由人工審核確定。或者，在所述步驟(1)中，所述攝像頭根據(jù)所述展品上附著的品牌、型號的標(biāo)識進 行識別。或者，在所述步驟(1)中，所述攝像頭根據(jù)所述展品所在櫥窗上的商品標(biāo)簽進行 識別。在所述步驟O)中，所述攝像頭如果發(fā)現(xiàn)視頻圖像中出現(xiàn)了移動物體，則分割出 所述移動物體的圖像并進行識別；當(dāng)確定移動物體為活動的人形物體時認(rèn)為顧客進入，隨 即對所述顧客賦予一個系統(tǒng)編號，開始跟蹤所述顧客的運動軌跡。在所述步驟O)中，在一段設(shè)定的時間長度內(nèi)，通過顧客頭部的中心在展品周圍 的空間偏離度是否小于閾值來判斷顧客是否停留在展品周圍。在所述步驟O)中，通過識別視頻圖像中分割出的顧客區(qū)域是否部分覆蓋視頻圖 像中分割出的展品區(qū)域，并且展品在部分覆蓋的時間段內(nèi)位置、形狀是否發(fā)生改變來判斷 顧客是否與展品接觸。一種基于視頻分析的實體店面顧客興趣點采集系統(tǒng)，包括在實體店面分布的多個 攝像頭，其特征在于還包括展品定位標(biāo)識單元，用于利用所述攝像頭對實體店面中的展品進行定位、識別及 標(biāo)注；顧客興趣點判斷單元，用于跟蹤實體店面中顧客的運動軌跡，通過顧客是否觸碰展品或者停留在展品周圍是否超過預(yù)定時間來判斷顧客是否對所述展品感興趣；顧客興趣點統(tǒng)計單元，用于對顧客感興趣的展品信息進行統(tǒng)計和反饋。本發(fā)明所提供的實體店面顧客興趣點采集方法可以快速準(zhǔn)確地捕捉顧客在實體 店面瀏覽時的興趣點信息。通過對顧客興趣點信息的有效采集、分析、挖掘，可以提升實體 店面的管理水平、客戶對店面的服務(wù)滿意度、降低庫存，加快展品銷售及周轉(zhuǎn)，全面提升經(jīng) 濟效益。


下面結(jié)合附圖和具體實施方式
對本發(fā)明作進一步的詳細(xì)說明。圖1為攝像頭直接根據(jù)展品上附著的品牌型號標(biāo)識進行識別的示意圖；圖2為攝像頭根據(jù)展品所在櫥窗上的商品標(biāo)簽進行識別的示意圖；圖3為本發(fā)明所提供的實體店面顧客興趣點采集方法的操作流程示意圖；圖4為將視頻分析的顧客行為信息描述轉(zhuǎn)變成系統(tǒng)記錄的示意圖；圖5為本實體店面顧客興趣點采集方法的應(yīng)用前景示意圖。
具體實施例方式本發(fā)明所提供的實體店面顧客興趣點采集方法主要通過如下的技術(shù)環(huán)節(jié)實現(xiàn)對 店面中展品的定位、標(biāo)注及識別；對顧客的軌跡追蹤及對顧客興趣點的跟蹤和發(fā)掘；對顧 客興趣點信息的統(tǒng)計與反饋等。下面分別展開詳細(xì)的說明。1)展品的定位、識別及標(biāo)注目前，較大規(guī)模的實體店面都會設(shè)置由多個攝像頭和監(jiān)視器等構(gòu)成的閉路監(jiān)視系 統(tǒng)。在該閉路監(jiān)視系統(tǒng)中，具備彩色攝像、自動變焦能力的攝像頭安裝在貨架區(qū)域的上方， 可以對實體店面的顧客購物情況進行全方位動態(tài)實時監(jiān)視。由現(xiàn)有的閉路監(jiān)視系統(tǒng)與計算 機等設(shè)備組合成的顧客興趣點采集系統(tǒng)為實現(xiàn)本采集方法奠定了必要的硬件基礎(chǔ)。該顧客 興趣點采集系統(tǒng)的硬件部分是計算機視覺領(lǐng)域普通技術(shù)人員都能掌握的常規(guī)設(shè)計，在此就 不贅述了。在本發(fā)明中，通過閉路監(jiān)視系統(tǒng)中的攝像頭在店面內(nèi)合理布局(具體布局方式可 以參考現(xiàn)有的閉路監(jiān)視系統(tǒng)。該閉路監(jiān)視系統(tǒng)已有成熟的解決方案，可以做到基本不留死 角)，能“看到”店面內(nèi)所有陳列的展品。這樣，顧客興趣點采集系統(tǒng)的使用者可以在尚無顧 客訪問信息的視頻畫面中，框選各種展品，并手動輸入展品名字或從展品型號的下拉框選 項中進行選擇，從而完成展品的識別、標(biāo)注工作。在本發(fā)明的實施例中，可以通過多種方式實現(xiàn)對展品的識別和標(biāo)注，分別說明如 下第一種識別方式閉路監(jiān)視系統(tǒng)中的攝像頭直接根據(jù)展品上附著的品牌、型號的 標(biāo)識進行識別。具體而言，當(dāng)攝像頭采集的視頻圖像精度達(dá)到一定程度，且顧客興趣點采集 系統(tǒng)自身已經(jīng)積累了大量已標(biāo)注的展品影像時，顧客興趣點采集系統(tǒng)可以直接識別出展品 的品牌、型號，并提示客戶選擇確定。例如如圖1所示，在數(shù)碼相機的視頻截圖上有該相機 的品牌、型號標(biāo)識，通過對輪廓外觀特征的圖像分析，首先識別其分屬的大類“相機”，進一 步通過OCR (Optical CharacterRecognition，光學(xué)字符識別)等技術(shù)對上面印制的品牌型號標(biāo)識進行分析并識別出來。第二種識別方式閉路監(jiān)視系統(tǒng)中的攝像頭根據(jù)展品所在櫥窗上的商品標(biāo)簽進行 識別。如圖2所示，當(dāng)攝像頭采集的視頻圖像精度達(dá)到一定程度，顧客興趣點采集系統(tǒng)可以 直接“觀看”展品所在櫥窗位置的商品標(biāo)簽，通過OCR技術(shù)和/或手寫體識別技術(shù)等識別出 展品的品牌、型號，并提示客戶選擇確定。上述第一種識別方式直接采集并識別展品的品牌、型號信息，但適用的展品范圍 有限。對于一些形狀不確定或者沒有在表面印制品牌、型號標(biāo)識的展品而言效果不佳。第 二種識別方式所獲得的展品品牌、型號信息更加準(zhǔn)確，但對商品標(biāo)簽的依賴程度較高。如果 商品標(biāo)簽的安放位置不佳或者記載的信息錯誤，會嚴(yán)重影響識別結(jié)果的準(zhǔn)確性。在第三種識別方式中，考慮到展品一般都有相應(yīng)的樣本圖片，因此可以建立一 個樣本圖片庫，并且讓顧客興趣點采集系統(tǒng)中的計算機通過基于內(nèi)容的圖像檢索(CB^， Content-Based Image Retrieval)軟件進行預(yù)先“學(xué)習(xí)”。在實際識別過程中，CBIR軟件 可以基于已有的樣本圖片的數(shù)據(jù)對攝像頭所采集的展品圖像進行初步的匹配、識別，對每 個展品圖像給出可能與之匹配的展品名稱，最后經(jīng)由人工審核確定。一旦展品被唯一標(biāo)識 后，其在視頻場景中的移動追蹤，可以通過業(yè)已成熟的移動物體追蹤技術(shù)(具體可以參見 http://en. wikipedia. org/wiki/Video_tracking及相關(guān)參考文獻(xiàn))實現(xiàn)，在此就不詳細(xì) 贅述了。當(dāng)展品被識別、標(biāo)注后，通過計算機視覺、圖像處理等技術(shù)手段，可以對展品所在 區(qū)域的視頻圖像進行圖像分割、對展品區(qū)域進行特征抽取，如形狀特征、灰度分布、顏色空 間特征等，并基于這些特征進行展品的分類、聚類等?；谶@些特征及展品所在的大致位置，顧客興趣點采集系統(tǒng)可以在周邊位置這一 限制條件下，正確匹配及識別展品。具體而言，通過分析所提取的特征與周圍其他展品的特 征的區(qū)別，建立分類器，并追蹤該展品在周邊位置內(nèi)的位移。如果該展品在視頻圖像中消 失，顧客興趣點采集系統(tǒng)可以直接發(fā)現(xiàn)。2)顧客的軌跡追蹤及對顧客興趣點的跟蹤和發(fā)掘參照圖3所示，顧客興趣點采集系統(tǒng)通過分布于店面各處的攝像頭實施監(jiān)控。顧 客進入店面后，顧客興趣點采集系統(tǒng)首先可以發(fā)現(xiàn)視頻圖像中出現(xiàn)了移動物體，隨之在視 頻圖像中分割出移動物體的圖像并進行識別。當(dāng)確定移動物體為活動的人形物體時，認(rèn)為 顧客已經(jīng)進入，然后自動提取顧客的體態(tài)特征，自動分割識別出顧客。顧客興趣點采集系統(tǒng) 隨即對該顧客賦予一個系統(tǒng)編號，開始跟蹤顧客的運動軌跡。顧客在后續(xù)的購物過程中，顧客興趣點采集系統(tǒng)會根據(jù)視頻中的圖像，使用針對 人體的視頻匹配跟蹤模型進行相似性匹配，跟蹤顧客整體及其頭臉部分的運動軌跡。此 處提到的針對人體的視頻匹配跟蹤模型，實際上是前文提及的移動物體追蹤技術(shù)針對 特定的人形物體的具體實現(xiàn)。該模型考慮了人的面部和頭部的顏色、紋理特征、軀干形 態(tài)、四肢形體及軀干、四肢、頭部的相互位置和連接關(guān)系，用來識別移動物體是否人形物 體及其頭臉部，并追蹤整體及各部分的移動軌跡。對此，可以參考^ii ^iang等的論文 《Tracking People in Crowds bya Part Matching Approach》(干丨J載于《Proceedings of the 2008 IEEEFifth International Conference on Advanced Video and SignalBased Surveillance》，p. 88—95， September 01-03,2008)禾口 Christopher Richard Wren 等的論文《Pfinder :Real_Time Trackingof the Human Body》(干丨J載于《IEEE Transactions on PatternAnalysis and Machine Intelligence)), v. 19, n. 7, p. 780-785, Julyl997), ￠1 ! 不詳細(xì)說明了。當(dāng)顧客停留在某展品周圍超過預(yù)定時間時，即一段設(shè)定的時間長度內(nèi)，顧客頭部 的中心(通過顧客頭部區(qū)域的重心計算得到)在展品周圍的空間偏離度小于某個閾值時， 顧客興趣點采集系統(tǒng)可以發(fā)出存在顧客興趣點的提示，例如閃動標(biāo)記該展品的框等，并如 圖4所示的那樣，在數(shù)據(jù)庫中寫入相應(yīng)的記錄。在判斷顧客是否觸碰某展品時，顧客興趣點 采集系統(tǒng)可以通過識別視頻圖像中通過圖像分割得出的顧客區(qū)域是否接觸或者部分覆蓋 視頻圖像中通過圖像分割得出的展品區(qū)域，并且相應(yīng)的展品在前后兩個時間點內(nèi)位置、形 狀是否發(fā)生改變來判斷顧客是否觸碰了某展品。當(dāng)顧客離開后，被顧客身體遮住的展品(原來有可能被顧客身體遮擋住看不到) 將會被顧客興趣點采集系統(tǒng)重新定位，顧客興趣點采集系統(tǒng)可以識別該展品對應(yīng)于顧客到 來之前的大致區(qū)域的某展品，并識別出已匹配的目標(biāo)位移，并在數(shù)據(jù)庫中寫入一條顧客興 趣點記錄。此記錄表示顧客移動過此展品，可能有興趣。進一步，基于圖像處理的人像分析技術(shù)，顧客興趣點采集系統(tǒng)可以識別顧客的性 別、面容老化程度；基于OCR等技術(shù)，顧客興趣點采集系統(tǒng)可以識別顧客穿衣的顏色、風(fēng)格 及品牌。關(guān)于這些技術(shù)的進一步說明，可以參考李玉山編著的《數(shù)字視覺視頻技術(shù)》(西安 電子科技大學(xué)出版社2006年出版)或斯蒂格(Steger，C.)、尤里奇(Ulrich，M.)和威德曼 (Wiedemann, C.)著的《機器視覺算法與應(yīng)用》(清華大學(xué)出版社2008年出版)，在此就不詳 細(xì)贅述了。3)對顧客興趣點信息的統(tǒng)計與反饋利用上述的技術(shù)手段，顧客興趣點采集系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫中一旦寫入某個顧客在某處 停留已久或顧客觸碰過某展品的記錄，顧客興趣點采集系統(tǒng)可以通過手機短信或者電腦彈 窗等方式通知店員，內(nèi)容為某處客戶可能對某展品感興趣，請?zhí)峁┓?wù)。顧客興趣點采集 系統(tǒng)可以進一步要求店員與顧客溝通，了解其興趣點所在，并通過顧客興趣點采集系統(tǒng)提 供的用戶接口，以手機短信或者電腦彈窗等方式標(biāo)注該特定場景中的客戶興趣、客戶對展 品的反饋-包括客戶喜歡該展品的哪個特點，對哪些展品表示不滿或者猶豫等。在具體實施時，上述的各操作步驟可以以計算機軟件或者固件的形式安裝在顧客 興趣點采集系統(tǒng)的計算機中，例如在顧客興趣點采集系統(tǒng)中設(shè)置以軟件形式實現(xiàn)的展品定 位標(biāo)識單元，用于利用攝像頭對實體店面中的展品進行定位、識別及標(biāo)注；顧客興趣點判斷 單元，用于跟蹤實體店面中顧客的運動軌跡，通過顧客是否觸碰展品或者停留在展品周圍 是否超過預(yù)定時間來判斷顧客是否對展品感興趣；顧客興趣點統(tǒng)計單元，用于對顧客感興 趣的展品信息進行統(tǒng)計和反饋。利用本顧客興趣點采集系統(tǒng)所獲得的顧客興趣點信息，經(jīng)過進一步數(shù)據(jù)加工后可 以獲知不同族群(男、女、老、幼)對不同展品的興趣；不同展品的興趣與最終購買的轉(zhuǎn)化 率；顧客對不同展品、不同類型的反饋(抱怨、稱贊)及原因(貴、顏色太深等)；顧客的購 買軌跡(同樣的顧客，買了某些東西后對購買另一件東西的概率有多大)；對進貨樣式及價 格的策略的改變；進貨量的預(yù)計(涉及打折后賣出率的預(yù)估)；庫存的預(yù)計(涉及打折后賣 出率的預(yù)估)等。
如圖5所示，這些顧客興趣點信息的采集及分析，對于品牌店及其母公司的訂貨 采購計劃、展品價格策略、庫存計劃、店內(nèi)展品布局方案的制定，都具有極其重要的意義。通 過視頻監(jiān)控及分析，可以識別出訪客在店內(nèi)的行動軌跡，發(fā)現(xiàn)訪客的興趣點，基于對顧客在 專賣店的瀏覽行為和店員的服務(wù)進行分析，在以下3方面提升實體店面的競爭力1)通過陳列商品興趣度分析，有效改善進貨、庫存管理；2)為店主提供績效分析的有力工具；3)為店員導(dǎo)購管理提供科學(xué)的手段。以上對本發(fā)明所提供的基于視頻分析的實體店面顧客興趣點采集方法進行了詳 細(xì)的說明，但顯然本發(fā)明的具體實現(xiàn)形式并不局限于此。對于本技術(shù)領(lǐng)域的一般技術(shù)人員 來說，在不背離本發(fā)明的權(quán)利要求范圍的情況下對它進行的各種顯而易見的改變都在本發(fā) 明的保護范圍之內(nèi)。
權(quán)利要求
1.一種基于視頻分析的實體店面顧客興趣點采集方法，通過在實體店面分布的多個攝 像頭實現(xiàn)，其特征在于包括如下步驟(1)利用所述攝像頭對實體店面中的展品進行定位、識別及標(biāo)注；(2)跟蹤實體店面中顧客的運動軌跡，通過顧客是否觸碰展品或者停留在展品周圍是 否超過預(yù)定時間來判斷顧客是否對所述展品感興趣；(3)對顧客感興趣的展品信息進行統(tǒng)計和反饋。
2.如權(quán)利要求1所述的實體店面顧客興趣點采集方法，其特征在于所述步驟(1)中，首先利用展品的樣本圖片建立樣本圖片庫，然后基于樣本圖片的數(shù) 據(jù)對所述攝像頭所采集的展品圖像進行初步的匹配、識別，對每個展品圖像給出可能與之 匹配的展品名稱，最后經(jīng)由人工審核確定。
3.如權(quán)利要求1所述的實體店面顧客興趣點采集方法，其特征在于所述步驟(1)中，所述攝像頭根據(jù)所述展品上附著的品牌、型號的標(biāo)識進行識別。
4.如權(quán)利要求1所述的實體店面顧客興趣點采集方法，其特征在于所述步驟(1)中，所述攝像頭根據(jù)所述展品所在櫥窗上的商品標(biāo)簽進行識別。
5.如權(quán)利要求1所述的實體店面顧客興趣點采集方法，其特征在于所述步驟O)中，所述攝像頭如果發(fā)現(xiàn)視頻圖像中出現(xiàn)了移動物體，分割出所述移動 物體的圖像并進行識別；當(dāng)確定移動物體為活動的人形物體時認(rèn)為顧客進入，隨即對所述 顧客賦予系統(tǒng)編號，開始跟蹤所述顧客的運動軌跡。
6.如權(quán)利要求1所述的實體店面顧客興趣點采集方法，其特征在于所述步驟O)中，在一段設(shè)定的時間長度內(nèi)，通過顧客頭部的中心在展品周圍的空間 偏離度是否小于閾值來判斷顧客是否停留在展品周圍。
7.如權(quán)利要求1所述的實體店面顧客興趣點采集方法，其特征在于所述步驟O)中，通過識別視頻圖像中分割出的顧客區(qū)域是否與視頻圖像中分割出的 展品區(qū)域有相接觸或覆蓋部分，并且所述展品在存在接觸或覆蓋的時間段內(nèi)位置、形狀是 否發(fā)生改變來判斷顧客是否觸碰所述展品。
8.一種基于視頻分析的實體店面顧客興趣點采集系統(tǒng)，包括在實體店面分布的多個攝 像頭，其特征在于還包括展品定位標(biāo)識單元，用于利用所述攝像頭對實體店面中的展品進行定位、識別及標(biāo)注；顧客興趣點判斷單元，用于跟蹤實體店面中顧客的運動軌跡，通過顧客是否觸碰展品 或者停留在展品周圍是否超過預(yù)定時間來判斷顧客是否對所述展品感興趣； 顧客興趣點統(tǒng)計單元，用于對顧客感興趣的展品信息進行統(tǒng)計和反饋。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種基于視頻分析的實體店面顧客興趣點采集方法，包括如下步驟(1)利用攝像頭對實體店面中的展品進行定位、識別及標(biāo)注；(2)跟蹤實體店面中顧客的運動軌跡，通過顧客是否觸碰展品或者停留在展品周圍是否超過預(yù)定時間來判斷顧客是否對展品感興趣；(3)對顧客感興趣的展品信息進行統(tǒng)計和反饋。通過對顧客興趣點信息的有效采集、分析、挖掘，可以提升實體店面的管理水平、客戶對店面的服務(wù)滿意度、降低庫存，加快展品銷售及周轉(zhuǎn)，全面提升經(jīng)濟效益。
文檔編號G06Q30/00GK102122346SQ20111004764
公開日2011年7月13日 申請日期2011年2月28日 優(yōu)先權(quán)日2011年2月28日
發(fā)明者陶鵬 申請人:濟南納維信息技術(shù)有限公司