CN109784161A - 一种店内视频监控智能分析系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开一种店内视频监控智能分析系统及方法，本系统运用现代信息技术改变4S店原来的巡店模式，提高巡店管理能力，提升4S监控信息化管理水平，构建一个发现销售人员是否及时服务客户及客流情况分析平台，建立监控和分析两个轴心的应用模块。将图像分析、数据挖掘等数据分析技术有机地融入4S店巡防问题发现、解决、管理和考核全过程，将巡店问题落实到4S店管理人员，从根本上提高建设4S店对出现的问题能够及时发现、及时处理、及时解决。
Description
技术领域
本发明属于视频监控技术领域，特别是涉及一种店内视频监控智能分析系统及方法。
背景技术
4S店集汽车销售、维修、配件和信息服务为一体,提升4S店的服务水平，有助于品牌宣传，从而增加销售量。
4s店内现有的监控管理系统通常仅是用做安防监控，并不是智能化的监控分析系统，无法通过视频监控来实现智能分析，监控管理需要较多的人工参与，且无法精确有效的进行顾客、销售和车辆的统一管理，无法实时分析顾客和销售人员情况，从而极大降低了4S店内的综合管理效率和顾客的购车体验。
发明内容
为了解决上述问题，本发明提出了一种店内视频监控智能分析系统及方法，有效提高4S店的智能管理能力，提升4S店监控信息化管理水平，构建一个智能且能实时分析4s店内人员位置、行为变化情况的平台。
为达到上述目的，本发明采用的技术方案是：一种店内视频监控智能分析系统，包括数据存储层、数据处理层、业务处理层和数据展示层；
数据存储层：存储数据，包括实时数据、调度数据和结果数据；
数据处理层：协调整个系统，通过自动化脚本调用各个算法模块，输出对应的业务数据，并实时分析数据，输出统计信息；
业务处理层：包括图像处理模块和轨迹分析模块；所述图像处理模块从视频数据中获取图像数据再经过检测以及特征提取处理过程，生成店内人员行为数据或车辆信息数据；并通过轨迹分析模块对行为数据进行分析，形成人员轨迹结果数据；并保存结果数据至数据存储层；
数据展示层：从数据存储层中读取处理结果至前端并结合图表进行展示。
进一步的是在所述数据存储层包括相互通信的视频数据存储系统、NAS网络存储系统、REDIS存储系统和MYSQL关系型数据库系统；所述视频数据存储系统存储摄像头采集数据；所述NAS网络存储系统存储包括人脸图片信息、行人特征信息、以及摄像头关联结果信息；所述REDIS存储系统保证各个任务的消息传递，各模块的按时、按序运行；所述MYSQL关系型数据库系统进行数据存储层的管理；通过在数据存储层采用集群配置，实时存储业务数据，有助于异常出现时进行快速恢复，防止丢失生产数据。
进一步的是，所述图像处理模块输出过程数据包括人脸图片、人脸特征、行人特征和行人轨迹数据。
进一步的是，所述图像处理模块包括行人检测、特征提取、行人跟踪和人脸识别算法，实现视频切分、图像矫正、摄像头异常检测、行人类型识别、行人轨迹跟踪和行人人脸识别；所述图像处理模块还包括车辆检测、特征提取和车辆识别算法，实现车辆识别和人车关系比对。
进一步的是，所述轨迹分析模块包括数据预处理、顾客行为分析、销售跟随分析和群像划分，实现业务判断包括判断顾客是单人还是群体进店、判断顾客是否在车前停留、判断顾客是否进入车辆试乘、以及判断销售是否跟随顾客。
进一步的是，在所述数据展示层中：数据每日定时输出，前端页面根据数据接口加载当月所有的数据，当数据为空则缺失为0，保证数据的准确性。
另一方面，本发明还提供了一种店内视频监控智能分析方法，包括步骤：
S1，通过摄像头实时采集店内人员和车辆的视频数据；
S2，将视频数据存储在数据存储层；
S3，通过数据处理层自动化脚本调用各个算法模块，输出对应的业务数据并自动统计；
S4，通过业务处理层的图像处理模块从视频数据中获取图像数据再进行检测和特征提取，生成店内人员行为数据和车辆信息数据；并通过轨迹分析模块对行为数据进行分析，形成人员轨迹分析结果；并保存结果数据至数据存储层；
S5，通过数据展示层从数据存储层中读取分析结果至前端并结合图表进行展示。
进一步的是，所述图像处理模块包括行人检测、特征提取、行人跟踪和人脸识别算法，实现视频切分、图像矫正、摄像头异常检测、行人类型识别、行人轨迹跟踪和行人人脸识别；所述图像处理模块包括车辆检测、特征提取和车辆识别算法，实现车辆识别和人车关系比对。
进一步的是，所述轨迹分析模块包括数据预处理、顾客行为分析、销售跟随分析和群像划分，进行业务判断，判断顾客是单人还是群体进店、判断顾客是否在车前停留、判断顾客是否进入车辆试乘、以及判断销售是否跟随顾客。
采用本技术方案的有益效果：
本发明能够有效提高4S店的智能管理能力，提升4S店监控自动化信息化管理水平，构建一个发现销售人员是否及时服务客户以及客流情况分析平台；
本发明将图像分析、数据挖掘等数据分析技术有机地融入4S店顾客和销售的问题发现、处置、管理和考核全过程，将销售管理问题落实到4S店管理人员，从根本上提高建设4S店对出现的问题能够及时发现、及时处理、及时解决；整个监管系统稳定性好、精度高且实时性高。
附图说明
图1为本发明的一种店内视频监控智能分析系统的结构示意图；
图2为本发明的一种店内视频监控智能分析方法的流程示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面结合附图对本发明作进一步阐述。
在本实施例中，参见图1所示，本发明提出了一种店内视频监控智能分析系统，包括数据存储层、数据处理层、业务处理层和数据展示层；
数据存储层：存储数据包括实时数据、调度数据和结果数据；
数据处理层：协调整个系统，通过自动化脚本调用各个算法模块，输出对应的业务数据，并实时分析数据，输出统计信息；
业务处理层：包括图像处理模块和轨迹分析模块；所述图像处理模块从视频数据中获取图像数据再经过检测以及特征提取处理过程，生成店内人员行为数据或车辆信息数据；并通过轨迹分析模块对行为数据进行分析，形成人员轨迹结果数据；并保存结果数据至数据存储层；
数据展示层：从数据存储层中读取处理结果至前端并结合图表进行展示。
作为上述实施例的优化方案，在所述数据存储层包括相互通信的视频数据存储系统、NAS网络存储系统、REDIS存储系统和MYSQL关系型数据库系统；所述视频数据存储系统存储摄像头采集数据；所述NAS网络存储系统存储包括人脸图片信息、行人特征信息、以及摄像头关联结果信息；所述REDIS存储系统状态保证各个任务的的消息传递，各模块的按时、按序运行；所述MYSQL关系型数据库系统进行数据存储层的管理；通过在数据存储层采用集群配置，能够实时存储业务数据，有助于在异常出现时进行快速恢复，防止丢失生产数据。
作为上述实施例的优化方案，所述图像处理模块输出过程数据包括人脸图片、人脸特征、行人特征和行人轨迹数据。
所述图像处理模块包括行人检测、特征提取、行人跟踪和人脸识别算法，实现视频切分、图像矫正、摄像头异常检测、行人类型识别、行人轨迹跟踪和行人人脸识别；所述图像处理模块还包括车辆检测、特征提取和车辆识别算法，实现车辆识别和人车关系比对。
所述轨迹分析模块包括数据预处理、顾客行为分析、销售跟随分析和群像划分，实现业务判断包括判断顾客是单人还是群体进店、判断顾客是否在车前停留、判断顾客是否进入车辆试乘、以及判断销售是否跟随顾客。
作为上述实施例的优化方案，在所述数据展示层中：数据每日定时输出，前端页面根据数据接口加载当月所有的数据，当数据为空则缺失为0，保证数据的准确性。
为配合本发明方法的实现，基于相同的发明构思，如图2所示，本发明还提供了一种店内视频监控智能分析方法，包括步骤：
S1，通过摄像头实时采集店内人员和车辆的视频数据；
S2，将视频数据存储在数据存储层；
S3，通过数据处理层自动化脚本调用各个算法模块，输出对应的业务数据并自动统计；
S4，通过业务处理层的图像处理模块从视频数据中获取图像数据再进行检测和特征提取，生成店内人员行为数据和车辆信息数据；并通过轨迹分析模块对行为数据进行分析，形成人员轨迹分析结果；并保存结果数据至数据存储层；
S5，通过数据展示层从数据存储层中读取分析结果至前端并结合图表进行展示。
作为上述实施例的优化方案，所述图像处理模块包括行人检测、特征提取、行人跟踪和人脸识别算法，实现视频切分、图像矫正、摄像头异常检测、行人类型识别、行人轨迹跟踪和行人人脸识别；所述图像处理模块包括车辆检测、特征提取和车辆识别算法，实现车辆识别和人车关系比对。
所述轨迹分析模块包括数据预处理、顾客行为分析、销售跟随分析和群像划分，实现业务判断，判断顾客是单人还是群体进店、判断顾客是否在车前停留、判断顾客是否进入车辆试乘、以及判断销售是否跟随顾客。
以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。
Claims (9)
1.一种店内视频监控智能分析系统，其特征在于，包括数据存储层、数据处理层、业务处理层和数据展示层；
数据存储层：存储数据包括实时数据、调度数据和结果数据；
数据处理层：协调整个系统，通过自动化脚本调用各个算法模块，输出对应的业务数据，并实时分析数据，输出统计信息；
业务处理层：包括图像处理模块和轨迹分析模块；所述图像处理模块从视频数据中获取图像数据再经过检测以及特征提取处理过程，生成店内人员行为数据或车辆信息数据；并通过轨迹分析模块对行为数据进行分析，形成人员轨迹结果数据；并保存结果数据至数据存储层；
数据展示层：从数据存储层中读取处理结果至前端并结合图表进行展示。
2.根据权利要求1所述的一种店内视频监控智能分析系统，其特征在于，在所述数据存储层包括相互通信的视频数据存储系统、NAS网络存储系统、REDIS存储系统和MYSQL关系型数据库系统；所述视频数据存储系统存储摄像头采集数据；所述NAS网络存储系统存储包括人脸图片信息、行人特征信息、以及摄像头关联结果信息；所述REDIS存储系统状态保证各个任务的消息传递，各模块的按时、按序运行；所述MYSQL关系型数据库系统进行数据存储层的管理。
3.根据权利要求2所述的一种店内视频监控智能分析系统，其特征在于，所述图像处理模块输出过程数据包括人脸图片、人脸特征、行人特征和行人轨迹数据。
4.根据权利要求3所述的一种店内视频监控智能分析系统，其特征在于，所述图像处理模块包括行人检测、特征提取、行人跟踪和人脸识别算法，实现视频切分、图像矫正、摄像头异常检测、行人类型识别、行人轨迹跟踪和行人人脸识别；所述图像处理模块还包括车辆检测、特征提取和车辆识别算法，实现车辆识别和人车关系比对。
5.根据权利要求4所述的一种店内视频监控智能分析系统，其特征在于，所述轨迹分析模块包括数据预处理、顾客行为分析、销售跟随分析和群像划分，实现业务判断包括判断顾客是单人还是群体进店、判断顾客是否在车前停留、判断顾客是否进入车辆试乘、以及判断销售是否跟随顾客。
6.根据权利要求1所述的一种店内视频监控智能分析系统，其特征在于，在所述数据展示层中：数据每日定时输出，前端页面根据数据接口加载当月所有的数据，当数据为空则缺失为0，保证数据的准确性。
7.一种店内视频监控智能分析方法，其特征在于，包括步骤：
S1，通过摄像头实时采集店内人员和车辆的视频数据；
S2，将视频数据存储在数据存储层；
S3，通过数据处理层自动化脚本调用各个算法模块，输出对应的业务数据并自动统计；
S4，通过业务处理层的图像处理模块从视频数据中获取图像数据再进行检测和特征提取，生成店内人员行为数据和车辆信息数据；并通过轨迹分析模块对行为数据进行分析，形成人员轨迹分析结果；并保存结果数据至数据存储层；
S5，通过数据展示层从数据存储层中读取分析结果至前端并结合图表进行展示。
8.根据权利要求7所述的一种店内视频监控智能分析方法，其特征在于，所述图像处理模块包括行人检测、特征提取、行人跟踪和人脸识别算法，实现视频切分、图像矫正、摄像头异常检测、行人类型识别、行人轨迹跟踪和行人人脸识别；所述图像处理模块包括车辆检测、特征提取和车辆识别算法，实现车辆识别和人车关系比对。
9.根据权利要求8所述的一种店内视频监控智能分析方法，其特征在于，所述轨迹分析模块包括数据预处理、顾客行为分析、销售跟随分析和群像划分，实现业务判断，判断用户是单人还是群体进店、判断顾客是否在车前停留、判断顾客是否进入车辆试乘、以及判断销售是否跟随顾客。
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