CN110471963A - 数据处理方法、装置及存储介质 - Google Patents

数据处理方法、装置及存储介质 Download PDF

Info

Publication number
CN110471963A
CN110471963A CN201910751054.4A CN201910751054A CN110471963A CN 110471963 A CN110471963 A CN 110471963A CN 201910751054 A CN201910751054 A CN 201910751054A CN 110471963 A CN110471963 A CN 110471963A
Authority
CN
China
Prior art keywords
vehicle
client
stay time
time
data processing
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN201910751054.4A
Other languages
English (en)
Other versions
CN110471963B (zh
Inventor
陈琛
高雨亭
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Beijing Sensetime Technology Development Co Ltd
Original Assignee
Beijing Sensetime Technology Development Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Beijing Sensetime Technology Development Co Ltd filed Critical Beijing Sensetime Technology Development Co Ltd
Priority to CN201910751054.4A priority Critical patent/CN110471963B/zh
Publication of CN110471963A publication Critical patent/CN110471963A/zh
Priority to JP2020569957A priority patent/JP7160952B2/ja
Priority to PCT/CN2020/102872 priority patent/WO2021027493A1/zh
Priority to SG11202111596YA priority patent/SG11202111596YA/en
Priority to US17/122,216 priority patent/US20210097556A1/en
Application granted granted Critical
Publication of CN110471963B publication Critical patent/CN110471963B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
    • G06F16/24—Querying
    • G06F16/248—Presentation of query results
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q30/00—Commerce
    • G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
    • G06Q30/0201—Market modelling; Market analysis; Collecting market data
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/30—Scenes; Scene-specific elements in albums, collections or shared content, e.g. social network photos or video
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/40—Scenes; Scene-specific elements in video content
    • G06V20/41—Higher-level, semantic clustering, classification or understanding of video scenes, e.g. detection, labelling or Markovian modelling of sport events or news items
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/50—Context or environment of the image
    • G06V20/52—Surveillance or monitoring of activities, e.g. for recognising suspicious objects
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V2201/00—Indexing scheme relating to image or video recognition or understanding
    • G06V2201/08—Detecting or categorising vehicles
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V2201/00—Indexing scheme relating to image or video recognition or understanding
    • G06V2201/10—Recognition assisted with metadata

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Finance (AREA)
  • Accounting & Taxation (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
  • Information Transfer Between Computers (AREA)

Abstract

本申请公开了一种数据处理方法、装置及存储介质，其中，所述方法包括：基于预设时间范围内到访的多个客户的采集图像，确定多个车型对应的总停留时长；基于所述多个车型对应的总停留时长，确定所述多个车型的热度排序结果；向终端发送所述多个车型的热度排序结果。

Description

数据处理方法、装置及存储介质
技术领域
本申请涉及计算机视觉领域，具体涉及一种数据处理方法、装置及存储介质。
背景技术
4S店实际运营过程中，销售人员通过接待和客户跟进工作，是可以了解到单体客户对车型的关注度的，但是洞察群体客户对各个车型的关注度尚无有效解决方案。
发明内容
本申请提供一种数据处理方法的技术方案。
第一方面，本申请实施例提供了一种数据处理方法，所述方法包括：基于预设时间范围内到访的多个客户的采集图像，确定多个车型对应的总停留时长；基于所述多个车型对应的总停留时长，确定所述多个车型的热度排序结果；向终端发送所述多个车型的热度排序结果。
在一种可能的实现方式中，所述方法还包括：基于每个客户对于多个车型的停留时长信息，确定所述每个客户的关注车型。
在一种可能的实现方式中，所述确定多个车型对应的总停留时长，包括：基于所述多个采集图像中出现客户的位置信息和所述多个车型对应的预设车型区域的位置信息，确定所述客户所在的车型区域；根据所述采集图像的采集时间和所述客户所在的车型区域，确定所述多个采集图像中所出现的客户对于多个车型的停留时长。
在一种可能的实现方式中，所述确定多个车型对应的总停留时长，包括：响应于所述客户的相邻出现所对应的所在车型区域相同且所述相邻出现所对应的时间差小于或等于预设时间阈值，将所述相邻出现所对应的时间差计入所述客户在所述所属车型区域的停留时长。
在一种可能的实现方式中，所述确定多个车型对应的总停留时长，包括：响应于所述客户的相邻出现所对应的所在车型区域相同且所述相邻出现所对应的时间差大于预设时间阈值，确定不将所述相邻出现所对应的时间差计入所述客户在所述所属车型区域的停留时长。
在一种可能的实现方式中，所述基于预设时间范围内到访的多个客户的采集图像，确定多个车型对应的总停留时长，包括：为所述多个车型对应的多个车型区域中每个车型区域配置独立的累加器；
以设定时间段为单位，通过所述累加器对所述车型区域出现的客户的停留时长进行累加，得到所述设定时间段内所述车型区域的累计停留时长；将所述设定时间范围内的至少一个所述设定时间段的所述车型区域的累计停留时长进行累加，得到所述车型区域的总停留时长。
在一种可能的实现方式中，所述方法还包括：响应于所述设定时间段超时，对所述累加器进行重置。
在一种可能的实现方式中，所述方法还包括：接收所述终端发送的第一查询条件，所述第一查询条件至少包括所述预设时间范围；所述基于预设时间范围内到访的多个客户的采集图像，确定多个车型对应的总停留时长，包括：响应于所述第一查询条件，基于预设时间范围内到访的多个客户的采集图像，确定多个车型对应的总停留时长。
第二方面，本申请实施例提供了一种数据处理方法，应用于终端，所述方法包括：接收服务器发送的多个车型的热度排序结果；显示所述多个车型的热度排序结果；其中，所述车型的热度是由所述服务器基于预设时间范围内多个车型对应的总停留时长得到的。
在一种可能的实现方式中，所述方法还包括：接收第一查询条件，所述第一查询条件至少包括所述预设时间范围；将所述第一查询条件发送至所述服务器。
第三方面，本申请实施例提供了一种数据处理装置，所述装置包括：第一确定模块，用于基于预设时间范围内到访的多个客户的采集图像，确定多个车型对应的总停留时长；第二确定模块，用于基于所述多个车型对应的总停留时长，确定所述多个车型的热度排序结果；发送处理模块，用于向终端发送所述多个车型的热度排序结果。
在一种可能的实现方式中，所述装置还包括：第三确定模块，用于基于每个客户对于多个车型的停留时长信息，确定所述每个客户的关注车型。
在一种可能的实现方式中，所述第二确定模块，用于：基于所述多个采集图像中出现客户的位置信息和所述多个车型对应的预设车型区域的位置信息，确定所述客户所在的车型区域；根据所述采集图像的采集时间和所述客户所在的车型区域，确定所述多个采集图像中所出现的客户对于多个车型的停留时长。
在一种可能的实现方式中，所述第二确定模块，用于：响应于所述客户的相邻出现所对应的所在车型区域相同且所述相邻出现所对应的时间差小于或等于预设时间阈值，将所述相邻出现所对应的时间差计入所述客户在所述所属车型区域的停留时长。
在一种可能的实现方式中，所述第二确定模块，用于：响应于所述客户的相邻出现所对应的所在车型区域相同且所述相邻出现所对应的时间差大于预设时间阈值，确定不将所述相邻出现所对应的时间差计入所述客户在所述所属车型区域的停留时长。
在一种可能的实现方式中，所述第二确定模块，包括：配置单元，用于为所述多个车型对应的多个车型区域中每个车型区域配置独立的累加器；控制单元，用于以设定时间段为单位，通过所述累加器对所述车型区域出现的客户的停留时长进行累加，得到所述设定时间段内所述车型区域的累计停留时长；确定单元，用于将所述设定时间范围内的至少一个所述设定时间段的所述车型区域的累计停留时长进行累加，得到所述车型区域的总停留时长。
在一种可能的实现方式中，所述控制单元还用于：响应于所述设定时间段超时，对所述累加器进行重置。
在一种可能的实现方式中，所述装置还包括：接收处理模块，用于接收所述终端发送的第一查询条件，所述第一查询条件至少包括所述预设时间范围；所述第二确定模块，还用于：响应于所述第一查询条件，基于预设时间范围内到访的多个客户的采集图像，确定多个车型对应的总停留时长。
第四方面，本申请实施例提供了一种数据处理装置，应用于终端，所述装置包括：通信模块，用于接收服务器发送的多个车型的热度排序结果；显示处理模块，用于显示所述多个车型的热度排序结果；其中，所述车型的热度是由所述服务器基于预设时间范围内多个车型对应的总停留时长得到的。
在一种可能的实现方式中，所述装置还包括：输入模块，用于接收第一查询条件，所述第一查询条件至少包括所述预设时间范围；所述通信模块，还用于将所述第一查询条件发送至所述服务器。
第五方面，本申请实施例提供了一种数据处理装置，所述装置包括：存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现本申请实施例所述的应用于服务器侧的数据处理方法的步骤。
第六方面，本申请实施例提供了一种存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行本申请实施例所述的应用于服务器侧的数据处理方法的步骤。
第七方面，本申请实施例提供了一种数据处理装置，所述装置包括：存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现本申请各实施例所述的应用于终端侧的数据处理方法的步骤。
第八方面，本申请实施例提供了一种存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行本申请各实施例所述的应用于终端侧的数据处理方法的步骤。
本申请实施例提供的技术方案，基于预设时间范围内到访的多个客户的采集图像，确定多个车型对应的总停留时长；基于所述多个车型对应的总停留时长，确定所述多个车型的热度排序结果；向终端发送所述多个车型的热度排序结果；如此，基于客户在车型区域停留时长确定车型的热度排行，有利于工作人员根据车型的热度进行针对性工作和服务，从而提高顾客体验和销售转换率。
附图说明
图1为本申请实施例提供的数据处理方法的实现流程示意图；
图2为本申请实施例提供的数据处理方法的实现流程示意图；
图3为本申请实施例提供的车型热度展示界面示意图；
图4为本申请实施例提供的数据处理装置的组成结构示意图；
图5为本申请实施例提供的数据处理装置的组成结构示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本申请实施例方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分的实施例，而不是全部的实施例。
本申请的说明书实施例和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、和“第三”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元。方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
本申请实施例提供一种数据处理方法，应用于服务器侧，如图1所示，所述方法主要包括：
步骤101、基于预设时间范围内到访的多个客户的采集图像，确定多个车型对应的总停留时长。
在一些实施方式中，所述确定多个车型对应的总停留时长，包括：
基于所述多个采集图像中出现客户的位置信息和所述多个车型对应的预设车型区域的位置信息，确定所述客户所在的车型区域；
根据所述采集图像的采集时间和所述客户所在的车型区域，确定所述多个采集图像中所出现的客户对于多个车型的停留时长。
这里，所述预设车型区域所在区域大于或等于单车所占区域，所述预设车型区域可由系统自动进行划定，或者由人为划定。实际应用中，每个预设车型区域都可有独立的编号，每个车型可对应多个预设车型区域。
比如，每个车型对应一个车型区域。示例性地，哈弗H6车型汽车在车型区域1展示，哈弗H7车型汽车在车型区域2展示，哈弗M6车型汽车在车型区域3展示，哈弗F7车型汽车在车型区域4展示。
再比如，相同车型可对应一个或多个车型区域。示例性地，哈弗H6车型汽车在车型区域1和2展示，哈弗H7车型汽车在车型区域3和4展示，哈弗M6车型汽车在车型区域5展示，哈弗F7车型汽车在车型区域6展示。
在一些实施方式中，所述确定多个车型对应的总停留时长，包括：
响应于所述客户的相邻出现所对应的所在车型区域相同且所述相邻出现所对应的时间差小于或等于预设时间阈值，将所述相邻出现所对应的时间差计入所述客户在所述所属车型区域的停留时长。
在一些实施方式中，所述确定多个车型对应的总停留时长，包括：
响应于所述客户的相邻出现所对应的所在车型区域相同且所述相邻出现所对应的时间差大于预设时间阈值，确定不将所述相邻出现所对应的时间差计入所述客户在所述所属车型区域的停留时长。
需要说明的是，所述预设时间阈值可根据实际情况或用户需求进行设定或调整。
示例性地，假设预设时间阈值为5min，负责采集图像和图像识别处理的前端服务器每隔1分钟向负责关注车型分析的后台服务器发送一次报文，该报文中含有各个客户的时间信息和位置信息；后台服务器接收到了关于客户A的到访信息的报文，具体包括客户A在第9：00出现在第1车型区域；在第7分钟时，后台服务器接收到了关于客户A的到访信息，具体包括客户A在第9：07出现在第1车型区域；而在第2分钟、3分钟、4分钟、5分钟，6分钟，后台服务器均没有接收到关于客户A的报文，那么，则后台服务器判定客户A实际上只是被抓拍到，不记录客户A的停留时长。
示例性地，假设在第1分钟时，后台服务器接收到了关于客户B的到访信息，具体包括客户B在第9：01出现在第1车型区域；在第2分钟时，后台服务器接收到了关于客户B的到访信息，具体包括客户B在第9：02出现在第2车型区域，在第3分钟、4分钟、5分钟，6分钟、7分钟，后台服务器均没有接收到关于客户B的报文，那么，则后台服务器判定客户B实际上已经离开，不记录客户B的停留时长。
示例性地，假设在第1分钟时，后台服务器接收到了关于客户C的到访信息，具体包括客户C在第9：01出现在第1车型区域；在第2分钟时，后台服务器接收到了关于客户C的到访信息，具体包括客户C在第9：02出现在第2车型区域，在第3分钟、4分钟、5分钟，6分钟、7分钟，后台服务器均没有接收到关于客户C的报文，那么，则后台服务器判定客户C在第一车型区域的停留时间为1分钟。
如此，通过设定预设时间阈值来确定每个客户对车型的停留时长，从而为确定客户的关注车型提供更为合理的、更为精确的数据基础。
在一些实施方式中，所述基于预设时间范围内到访的多个客户的采集图像，确定多个车型对应的总停留时长，包括：
为所述多个车型对应的多个车型区域中每个车型区域配置独立的累加器；
以设定时间段为单位，通过所述累加器对所述车型区域出现的客户的停留时长进行累加，得到所述设定时间段内所述车型区域的累计停留时长；
将所述设定时间范围内的至少一个所述设定时间段的所述车型区域的累计停留时长进行累加，得到所述车型区域的总停留时长。
进一步地，所述方法还包括：
响应于所述设定时间段超时，对所述累加器进行重置。
需要说明的是，所述设定时间段可根据用户需求进行设定或调整。
为了保证数据的实时性，以设定时间段为一天为例，每天的每一个车型都有一个单独的累加器，一天结束时存储该累加器所累加得到的数值，然后对该累加器重置，以便于统计下一天的客户停留时长。
示例性地，预设时间范围包括3个设定时间段，第1车型区域在第1个设定时间段的累计停留时长为t1，第1车型区域在第2个设定时间段的累计停留时长为t3，第1车型区域在第3个设定时间段的累计停留时长为t3，那么，在该预设时间范围内，第1车型区域的累计停留时长之和为t1+t2+t3。
步骤102、基于所述多个车型对应的总停留时长，确定所述多个车型的热度排序结果。
在一些实施例中，所述基于所述多个车型对应的总停留时长，确定所述多个车型的热度排序结果，包括：
比较多个车型对应的总停留时长的长短；
根据比较结果确定车型的热度排行。
如此，通过比较各车型区域下客户停总留时长，来确定各车型的热度。
其中，停留时长之和越大，车型的热度越大；车型之和越小，车型的热度越小。
步骤103、向终端发送所述多个车型的热度排序结果。
在一种可能的实现方式中，所述方法还包括：
接收所述终端发送的第一查询条件，所述第一查询条件至少包括所述预设时间范围；
所述基于预设时间范围内到访的多个客户的采集图像，确定多个车型对应的总停留时长，包括：
响应于所述第一查询条件，基于预设时间范围内到访的多个客户的采集图像，确定多个车型对应的总停留时长。
如此，可为终端提供查询服务，能为终端提供某一时间范围内车型的热度，便于工作人员根据车型的热度制定工作计划，以提升顾客体验和销售转化率。
在一些实施例中，所述方法还包括：
基于每个客户对于多个车型的停留时长信息，确定所述每个客户的关注车型。
如此，确定单个客户的关注车型，在客户下次到访时，便于销售对客户进行针对性服务，从而提高客户体验和销售转换率。
本实施例所述技术方案，基于预设时间范围内到访的多个客户的采集图像，确定多个车型对应的总停留时长；基于所述多个车型对应的总停留时长，确定所述多个车型的热度排序结果；向终端发送所述多个车型的热度排序结果；如此，基于客户在车型区域停留时长确定车型的热度排行，有利于工作人员根据车型的热度进行针对性工作和服务，从而提高顾客体验和销售转换率。
本申请实施例提供了一种数据处理方法，应用于终端，如图2所示，所述方法包括：
步骤201、接收服务器发送的多个车型的热度排序结果。
其中，所述车型的热度是由所述服务器基于预设时间范围内多个车型对应的总停留时长得到的。
步骤202、显示所述多个车型的热度排序结果。
在一些实施例中，所述方法还包括：
接收第一查询条件，所述第一查询条件至少包括所述预设时间范围；
将所述第一查询条件发送至所述服务器。
如此，能够为终端提供与查询条件相适应的车型热度排行，有利于工作人员根据车型的热度进行针对性工作和服务，从而提高顾客体验和销售转换率。
在一种可能的实现方式中，所述方法还包括：
接收第二查询条件，所述第二查询条件至少包括客户的标识；
将所述第二查询条件发送至所述服务器，以由所述服务器按照所述第二查询条件确定所述第一客户的关注车型。
示例性地，所述标识为身份证号、手机号、微信号等。
示例性地，所述标识还可以是包含客户人脸或人体特征的图像。
进一步地，所述方法还包括：
接收所述服务器发送的客户的关注车型；
显示所述客户的关注车型。
如此，终端能够查询单个客户的关注车型，便于销售根据客户的关注车型对客户进行针对性服务，提高客户体验和销售转换率。
图3示出了一种车型热度展示界面，如图3所示，在展示界面上展示有门店车型热度排行，在展示界面上还展示有实时客流人数、新老客户比例、年龄分布、性别分布等。
其中，同一车型的停留时长的计算方式包括：
计算所有客户在预设时间段内在各个车型区域的驻留时长，同一车型区域驻留时长进行累加。
为了保证数据的实时性，采取数据流处理的实现方式，每天的每一个车型都有一个单独的停留时间累加器，一天结束时将该累加器落盘。
实际应用中，终端上接收时间范围为历史某一天D1的查询条件，服务器基于该查询条件从数据库中筛选出D1上每个车型的停留时长，排序后得到车型热度排行；
实际应用中，终端上接收时间范围为当天D-Current的查询条件，服务器基于该查询条件从累加器中筛选出D-Current上每个车型的停留时长，排序后得到车型热度排行；
实际应用中，终端上接收时间范围为D1～D2时间段的查询条件，服务器基于该查询条件从数据库或累加器中筛选出D1～D2每一天每个车型的停留时长，将其按车型分组累加得到每个车型的总停留时长，排序后得到车型热度排行。
通过展示界面，可供4S店销售和门店探知到门店客户对各个车型的关注度热度，结合门店车型推广需要和营销策略，对4S店内车型的摆放及营销活动效果反馈提供数据支撑；尤其对区域公司、经销商和主机厂来说，可以足不出户远程获知到各个门店客户群体对各个车型的关注度强弱，以支撑运营决策和对销售/门店的工作效果评价。
应理解，图3所示的展示界面为一种可选的具体实现方式，但不限于此。
还应理解，图3示的展示界面仅仅是为了示例本申请实施例，本领域技术人员可以基于图3的例子进行各种显而易见的变化和/或替换，得到的技术方案仍属于本申请实施例的公开范围。
对应上述数据处理方法，本申请实施例提供了一种数据处理装置，如图4所示，所述装置包括：
第一确定模块10，用于基于预设时间范围内到访的多个客户的采集图像，确定多个车型对应的总停留时长；
第二确定模块20，用于基于所述多个车型对应的总停留时长，确定所述多个车型的热度排序结果；
发送处理模块30，用于向终端发送所述多个车型的热度排序结果。
在一种可能的实现方式中，所述装置还包括：
第三确定模块40，用于基于每个客户对于多个车型的停留时长信息，确定所述每个客户的关注车型。
在一些实施例中，所述第二确定模块20，用于：
基于所述多个采集图像中出现客户的位置信息和所述多个车型对应的预设车型区域的位置信息，确定所述客户所在的车型区域；
根据所述采集图像的采集时间和所述客户所在的车型区域，确定所述多个采集图像中所出现的客户对于多个车型的停留时长。
在一些实施例中，所述第二确定模块20，用于：
响应于所述客户的相邻出现所对应的所在车型区域相同且所述相邻出现所对应的时间差小于或等于预设时间阈值，将所述相邻出现所对应的时间差计入所述客户在所述所属车型区域的停留时长。
在一些实施例中，所述第二确定模块20，用于：
响应于所述客户的相邻出现所对应的所在车型区域相同且所述相邻出现所对应的时间差大于预设时间阈值，确定不将所述相邻出现所对应的时间差计入所述客户在所述所属车型区域的停留时长。
在一些实施例中，所述第二确定模块20，包括：
配置单元，用于为所述多个车型对应的多个车型区域中每个车型区域配置独立的累加器；
控制单元，用于以设定时间段为单位，通过所述累加器对所述车型区域出现的客户的停留时长进行累加，得到所述设定时间段内所述车型区域的累计停留时长；
确定单元，用于将所述设定时间范围内的至少一个所述设定时间段的所述车型区域的累计停留时长进行累加，得到所述车型区域的总停留时长。
进一步地，所述控制单元还用于：
响应于所述设定时间段超时，对所述累加器进行重置。
在一些实施例中，所述装置还包括：
接收处理模块50，用于接收所述终端发送的第一查询条件，所述第一查询条件至少包括所述预设时间范围；
所述第二确定模块20，还用于：
响应于所述第一查询条件，基于预设时间范围内到访的多个客户的采集图像，确定多个车型对应的总停留时长。
本领域技术人员应当理解，图4中所示的数据处理装置中的各处理模块的实现功能可参照前述数据处理方法的相关描述而理解。本领域技术人员应当理解，图4所示的数据处理装置中各处理单元的功能可通过运行于处理器上的程序而实现，也可通过具体的逻辑电路而实现。
实际应用中，上述的第一确定模块10、第二确定模块20、发送处理模块30、第三确定模块40和接收处理模块50的具体结构均可对应于处理器。所述处理器具体的结构可以为中央处理器(CPU，Central Processing Unit)、微处理器(MCU，Micro Controller Unit)、数字信号处理器(DSP，Digital Signal Processing)或可编程逻辑器件(PLC，Programmable Logic Controller)等具有处理功能的电子元器件或电子元器件的集合。其中，所述处理器包括可执行代码，所述可执行代码存储在存储介质中，所述处理器可以通过总线等通信接口与所述存储介质中相连，在执行具体的各单元的对应功能时，从所述存储介质中读取并运行所述可执行代码。所述存储介质用于存储所述可执行代码的部分优选为非瞬间存储介质。
本申请实施例提供的数据处理装置，能基于客户对车型的总停留时长确定各个车型的热度，有利于工作人员根据车型的热度进行针对性工作和服务，从而提高顾客体验和销售转换率。
本申请实施例还记载了一种数据处理装置，所述装置包括：存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现前述任意一个技术方案提供的数据处理方法。
作为一种实施方式，所述处理器执行所述程序时实现：
基于预设时间范围内到访的多个客户的采集图像，确定多个车型对应的总停留时长；
基于所述多个车型对应的总停留时长，确定所述多个车型的热度排序结果；
向终端发送所述多个车型的热度排序结果。
作为一种实施方式，所述处理器执行所述程序时实现：
基于每个客户对于多个车型的停留时长信息，确定所述每个客户的关注车型。
作为一种实施方式，所述处理器执行所述程序时实现基于所述多个采集图像中出现客户的位置信息和所述多个车型对应的预设车型区域的位置信息，确定所述客户所在的车型区域；
根据所述采集图像的采集时间和所述客户所在的车型区域，确定所述多个采集图像中所出现的客户对于多个车型的停留时长。
作为一种实施方式，所述处理器执行所述程序时实现响应于所述客户的相邻出现所对应的所在车型区域相同且所述相邻出现所对应的时间差小于或等于预设时间阈值，将所述相邻出现所对应的时间差计入所述客户在所述所属车型区域的停留时长。
作为一种实施方式，所述处理器执行所述程序时实现响应于所述客户的相邻出现所对应的所在车型区域相同且所述相邻出现所对应的时间差大于预设时间阈值，确定不将所述相邻出现所对应的时间差计入所述客户在所述所属车型区域的停留时长。
作为一种实施方式，所述处理器执行所述程序时实现为所述多个车型对应的多个车型区域中每个车型区域配置独立的累加器；
以设定时间段为单位，通过所述累加器对所述车型区域出现的客户的停留时长进行累加，得到所述设定时间段内所述车型区域的累计停留时长；
将所述设定时间范围内的至少一个所述设定时间段的所述车型区域的累计停留时长进行累加，得到所述车型区域的总停留时长。
作为一种实施方式，所述处理器执行所述程序时实现响应于所述设定时间段超时，对所述累加器进行重置。
作为一种实施方式，所述处理器执行所述程序时实现接收所述终端发送的第一查询条件，所述第一查询条件至少包括所述预设时间范围；
所述基于预设时间范围内到访的多个客户的采集图像，确定多个车型对应的总停留时长，包括：
响应于所述第一查询条件，基于预设时间范围内到访的多个客户的采集图像，确定多个车型对应的总停留时长。
本申请实施例提供的数据处理装置，能基于客户在车型区域停留时长确定各个车型的热度，有利于工作人员根据车型的热度进行针对性工作和服务，从而提高顾客体验和销售转换率。
对应上述数据处理方法，本申请实施例提供了一种数据处理装置，如图5所示，所述装置包括：
通信模块60，用于接收服务器发送的多个车型的热度排序结果；
显示处理模块70，用于显示所述多个车型的热度排序结果；
其中，所述车型的热度是由所述服务器基于预设时间范围内多个车型对应的总停留时长得到的。
在一些实施例中，所述装置还包括：
输入模块80，用于接收第一查询条件，所述第一查询条件至少包括所述预设时间范围；
所述通信模块60，还用于将所述第一查询条件发送至所述服务器。
本领域技术人员应当理解，图5中所示的数据处理装置中的各处理模块的实现功能可参照前述数据处理方法的相关描述而理解。本领域技术人员应当理解，图5所示的数据处理装置中各处理单元的功能可通过运行于处理器上的程序而实现，也可通过具体的逻辑电路而实现。
实际应用中，上述的通信模块60、显示处理模块70和输入模块80的具体结构均可对应于处理器。所述处理器具体的结构可以为CPU、MCU、DSP或PLC等具有处理功能的电子元器件或电子元器件的集合。其中，所述处理器包括可执行代码，所述可执行代码存储在存储介质中，所述处理器可以通过总线等通信接口与所述存储介质中相连，在执行具体的各单元的对应功能时，从所述存储介质中读取并运行所述可执行代码。所述存储介质用于存储所述可执行代码的部分优选为非瞬间存储介质。
本申请实施例提供的数据处理装置，能够为终端提供与查询条件相适应的车型热度排行，有利于工作人员根据车型的热度进行针对性工作和服务，从而提高顾客体验和销售转换率。
本申请实施例还记载了一种数据处理装置，所述装置包括：存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现前述任意一个技术方案提供的数据处理方法。
作为一种实施方式，所述处理器执行所述程序时实现：
接收服务器发送的多个车型的热度排序结果；
显示所述多个车型的热度排序结果；
其中，所述车型的热度是由所述服务器基于预设时间范围内多个车型对应的总停留时长得到的。
作为一种实施方式，所述处理器执行所述程序时实现：
接收第一查询条件，所述第一查询条件至少包括所述预设时间范围；
将所述第一查询条件发送至所述服务器。
本领域技术人员应当理解，图5中所示的数据处理装置中的各处理模块的实现功能可参照前述数据处理方法的相关描述而理解。本领域技术人员应当理解，图5所示的数据处理装置中各处理单元的功能可通过运行于处理器上的程序而实现，也可通过具体的逻辑电路而实现。
本申请实施例提供的数据处理装置，能够为终端提供与查询条件相适应的车型热度排行，有利于工作人员根据车型的热度进行针对性工作和服务，从而提高顾客体验和销售转换率。
本申请实施例还记载了一种计算机存储介质，所述计算机存储介质中存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令用于执行前述各个实施例所述的应用于服务器的数据处理方法。也就是说，所述计算机可执行指令被处理器执行之后，能够实现前述任意一个技术方案提供的应用于服务器的数据处理方法。
本领域技术人员应当理解，本实施例的计算机存储介质中各程序的功能，可参照前述各实施例所述的应用于服务器的数据处理方法的相关描述而理解。
本申请实施例还记载了一种计算机存储介质，所述计算机存储介质中存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令用于执行前述各个实施例所述的用用与终端的数据处理方法。也就是说，所述计算机可执行指令被处理器执行之后，能够实现前述任意一个技术方案提供的应用于终端的数据处理方法。
本领域技术人员应当理解，本实施例的计算机存储介质中各程序的功能，可参照前述各实施例所述的应用于终端的数据处理方法的相关描述而理解。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的设备和方法，可以通过其它的方式实现。以上所描述的设备实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，如：多个单元或组件可以结合，或可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另外，所显示或讨论的各组成部分相互之间的耦合、或直接耦合、或通信连接可以是通过一些接口，设备或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性的、机械的或其它形式的。
上述作为分离部件说明的单元可以是、或也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是、或也可以不是物理单元；既可以位于一个地方，也可以分布到多个网络单元上；可以根据实际的需要选择其中的部分或全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本申请各实施例中的各功能单元可以全部集成在一个处理单元中，也可以是各单元分别单独作为一个单元，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中；上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。
本领域普通技术人员可以理解：实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成，前述的程序可以存储于计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，执行包括上述方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：移动存储设备、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
或者，本申请上述集成的单元如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请实施例的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机、服务器、或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分。而前述的存储介质包括：移动存储设备、ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述，仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：
基于预设时间范围内到访的多个客户的采集图像，确定多个车型对应的总停留时长；
基于所述多个车型对应的总停留时长，确定所述多个车型的热度排序结果；
向终端发送所述多个车型的热度排序结果。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
基于每个客户对于多个车型的停留时长信息，确定所述每个客户的关注车型。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述确定多个车型对应的总停留时长，包括：
基于所述多个采集图像中出现客户的位置信息和所述多个车型对应的预设车型区域的位置信息，确定所述客户所在的车型区域；
根据所述采集图像的采集时间和所述客户所在的车型区域，确定所述多个采集图像中所出现的客户对于多个车型的停留时长。
4.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述确定多个车型对应的总停留时长，包括：
响应于所述客户的相邻出现所对应的所在车型区域相同且所述相邻出现所对应的时间差小于或等于预设时间阈值，将所述相邻出现所对应的时间差计入所述客户在所述所属车型区域的停留时长。
5.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述确定多个车型对应的总停留时长，包括：
响应于所述客户的相邻出现所对应的所在车型区域相同且所述相邻出现所对应的时间差大于预设时间阈值，确定不将所述相邻出现所对应的时间差计入所述客户在所述所属车型区域的停留时长。
6.一种数据处理方法，应用于终端，其特征在于，所述方法包括：
接收服务器发送的多个车型的热度排序结果；
显示所述多个车型的热度排序结果；
其中，所述车型的热度是由所述服务器基于预设时间范围内多个车型对应的总停留时长得到的。
7.一种数据处理装置，其特征在于，所述装置包括：
第一确定模块，用于基于预设时间范围内到访的多个客户的采集图像，确定多个车型对应的总停留时长；
第二确定模块，用于基于所述多个车型对应的总停留时长，确定所述多个车型的热度排序结果；
发送处理模块，用于向终端发送所述多个车型的热度排序结果。
8.一种数据处理装置，应用于终端，其特征在于，所述装置包括：
通信模块，用于接收服务器发送的多个车型的热度排序结果；
显示处理模块，用于显示所述多个车型的热度排序结果；
其中，所述车型的热度是由所述服务器基于预设时间范围内多个车型对应的总停留时长得到的。
9.一种数据处理装置，所述装置包括：存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现权利要求1至6任一项所述的数据处理方法。
10.一种存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行权利要求1至6任一项所述的数据处理方法。
CN201910751054.4A 2019-08-14 2019-08-14 数据处理方法、装置及存储介质 Active CN110471963B (zh)

Priority Applications (5)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910751054.4A CN110471963B (zh) 2019-08-14 2019-08-14 数据处理方法、装置及存储介质
JP2020569957A JP7160952B2 (ja) 2019-08-14 2020-07-17 データ処理方法、装置及び記憶媒体
PCT/CN2020/102872 WO2021027493A1 (zh) 2019-08-14 2020-07-17 数据处理方法、装置及存储介质
SG11202111596YA SG11202111596YA (en) 2019-08-14 2020-07-17 Data processing methods, apparatuses and storage media
US17/122,216 US20210097556A1 (en) 2019-08-14 2020-12-15 Data processing

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910751054.4A CN110471963B (zh) 2019-08-14 2019-08-14 数据处理方法、装置及存储介质

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN110471963A true CN110471963A (zh) 2019-11-19
CN110471963B CN110471963B (zh) 2022-04-05

Family

ID=68511711

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201910751054.4A Active CN110471963B (zh) 2019-08-14 2019-08-14 数据处理方法、装置及存储介质

Country Status (5)

Country Link
US (1) US20210097556A1 (zh)
JP (1) JP7160952B2 (zh)
CN (1) CN110471963B (zh)
SG (1) SG11202111596YA (zh)
WO (1) WO2021027493A1 (zh)

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111008866A (zh) * 2019-11-29 2020-04-14 北京市商汤科技开发有限公司 资源配置数据的处理方法、装置及存储介质
CN111844036A (zh) * 2020-07-21 2020-10-30 上汽大通汽车有限公司 一种多车型多品种汽车玻璃总成排序方法
WO2021027493A1 (zh) * 2019-08-14 2021-02-18 北京市商汤科技开发有限公司 数据处理方法、装置及存储介质

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113905354B (zh) * 2021-11-11 2023-09-26 南京邮电大学 一种基于区域内容流行度的车载网络内容传递方法及系统

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107180378A (zh) * 2017-05-11 2017-09-19 北京旷视科技有限公司 商品关注度获得方法及装置
CN108197990A (zh) * 2017-12-29 2018-06-22 深圳正品创想科技有限公司 一种商品推送方法、装置及无人商店
CN108681918A (zh) * 2018-05-07 2018-10-19 北京学之途网络科技有限公司 获取顾客停留时长与商品销量关系的方法、装置和系统
CN108897774A (zh) * 2018-05-31 2018-11-27 腾讯科技（深圳）有限公司 一种获取新闻热点的方法、设备及存储介质
CN109190586A (zh) * 2018-09-18 2019-01-11 图普科技（广州）有限公司 顾客到访分析方法、装置及存储介质
WO2019124176A1 (ja) * 2017-12-20 2019-06-27 Ｎｅｃプラットフォームズ株式会社 販売分析装置、販売管理システム、販売分析方法、及びプログラム記録媒体

Family Cites Families (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP4203502B2 (ja) 2004-12-27 2009-01-07 大日本印刷株式会社 商品情報提供システム、ユーザメモ管理装置、端末装置、及び情報提供装置等
JP2006185293A (ja) 2004-12-28 2006-07-13 Hitachi Software Eng Co Ltd 顧客情報収集システム
CN101179426B (zh) * 2006-12-20 2010-12-15 腾讯科技（深圳）有限公司 一种确定论坛热帖的方法及系统
JP2009199610A (ja) 2009-04-24 2009-09-03 Giken Torasutemu Kk 商品関心度計測装置
KR20110070057A (ko) * 2009-12-18 2011-06-24 한국전자통신연구원 자연어 기반 여행 추천 장치 및 방법
JP6043745B2 (ja) 2014-03-19 2016-12-14 ヤフー株式会社 情報提供装置、情報提供方法および情報提供プログラム
CN105187916A (zh) * 2015-09-07 2015-12-23 成都杰迈科技有限责任公司 一种机顶盒节目排序的方法
JP2018055248A (ja) 2016-09-27 2018-04-05 ソニー株式会社 情報収集システム、電子棚札、電子ｐｏｐ、文字情報表示装置
CN107203897A (zh) * 2017-04-24 2017-09-26 广东数相智能科技有限公司 一种产品推荐度的评价方法、装置及系统
CN109711890B (zh) * 2018-12-28 2022-12-09 珍岛信息技术（上海）股份有限公司 一种用户数据处理方法及其系统
CN110471963B (zh) * 2019-08-14 2022-04-05 北京市商汤科技开发有限公司 数据处理方法、装置及存储介质

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107180378A (zh) * 2017-05-11 2017-09-19 北京旷视科技有限公司 商品关注度获得方法及装置
WO2019124176A1 (ja) * 2017-12-20 2019-06-27 Ｎｅｃプラットフォームズ株式会社 販売分析装置、販売管理システム、販売分析方法、及びプログラム記録媒体
CN108197990A (zh) * 2017-12-29 2018-06-22 深圳正品创想科技有限公司 一种商品推送方法、装置及无人商店
CN108681918A (zh) * 2018-05-07 2018-10-19 北京学之途网络科技有限公司 获取顾客停留时长与商品销量关系的方法、装置和系统
CN108897774A (zh) * 2018-05-31 2018-11-27 腾讯科技（深圳）有限公司 一种获取新闻热点的方法、设备及存储介质
CN109190586A (zh) * 2018-09-18 2019-01-11 图普科技（广州）有限公司 顾客到访分析方法、装置及存储介质

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2021027493A1 (zh) * 2019-08-14 2021-02-18 北京市商汤科技开发有限公司 数据处理方法、装置及存储介质
CN111008866A (zh) * 2019-11-29 2020-04-14 北京市商汤科技开发有限公司 资源配置数据的处理方法、装置及存储介质
WO2021103726A1 (zh) * 2019-11-29 2021-06-03 北京市商汤科技开发有限公司 资源配置数据的处理方法、装置及存储介质
JP2022515301A (ja) * 2019-11-29 2022-02-18 北京市商▲湯▼科技▲開▼▲発▼有限公司 リソース配分データの処理方法、処理装置、コンピュータ記憶媒体及びコンピュータプログラム
CN111844036A (zh) * 2020-07-21 2020-10-30 上汽大通汽车有限公司 一种多车型多品种汽车玻璃总成排序方法

Also Published As

Publication number Publication date
WO2021027493A1 (zh) 2021-02-18
CN110471963B (zh) 2022-04-05
JP2022500718A (ja) 2022-01-04
US20210097556A1 (en) 2021-04-01
SG11202111596YA (en) 2021-11-29
JP7160952B2 (ja) 2022-10-25

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN110471963A (zh) 数据处理方法、装置及存储介质
CN109190586B (zh) 顾客到访分析方法、装置及存储介质
Çömez et al. In-season transshipments among competitive retailers
WO2015026863A1 (en) Wireless beacon and methods
CN106937253A (zh) 一种顾客判断方法及系统、服务器
CN104657457B (zh) 一种用户评价视频的数据处理方法、视频推荐方法及装置
CN108389060A (zh) 顾客忠诚度信息处理方法及装置
CN106462615A (zh) 信息处理设备、信息呈现方法、程序和系统
CN101107624A (zh) 化妆品销售中的信息管理系统
CN109325816A (zh) 门店场景下的推荐方法以及装置
WO2017092601A1 (zh) 数据处理方法及装置
JP7082688B2 (ja) データ処理方法、装置、及び記憶媒体
CN109472662A (zh) 一种商品销售方法与装置、电子设备及存储介质
CN108038550A (zh) 工单信息上报方法、装置及电子设备
Perry et al. Perishable inventory systems with impatient demands
WO2014201333A1 (en) Systems, apparatuses and methods for providing a price point to a consumer for products in an electronic shopping cart of the consumer
CN103903147A (zh) 一种监控网络供应商响应速度的方法及系统
CN117172581A (zh) 用于获取评价指数的方法及冷柜、电子设备、存储介质
CN116150496A (zh) 一种基于用户行为的车辆服务的推荐方法、装置及设备
US10909495B2 (en) Systems and methods for implementing incentive-based demand distribution techniques using queue time estimates
CN206178982U (zh) 一种基于物联网的实体店顾客、商品、场景管理设备
CN110544104B (zh) 帐号的确定方法、装置、存储介质及电子装置
CN111008866A (zh) 资源配置数据的处理方法、装置及存储介质
CN110634046A (zh) 数据的处理方法和装置
CN112465586A (zh) 一种智能会展信息交互系统

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant