CN110689374A - 一种商品导购管理方法、系统、介质和设备 - Google Patents

Abstract

本发明提出一种商品导购管理方法、系统、设备和介质，包括：获取同一批次生物识别特征，根据所述生物识别特征的批次分配商品导购任务；根据所述生物识别特征获取对应的行为数据，根据所述行为数据进行需求分析，获取所述商品导购任务的参考数据；本发明可有效提高客户行为数据的识别效率，根据客户需求提供针对性的导购参考数据。

Description

一种商品导购管理方法、系统、介质和设备

技术领域

本发明涉及商品销售领域，尤其涉及一种商品导购管理方法、系统、介质和设备。

背景技术

目前的销售行业，传统经销商库存系数、预警指数均处于高位，市场竞争加剧，营销引流成本居高不下，客户到店转化率低，业务盈利能力下降，经销商亏损导致退网的情况时有发生，生存压力极大，中国实体销售市场将面临深度调整。

从技术上来说，现有的客群分析识别技术仍停留在对客户个体的识别上，没有针对客户批次进行识别，无法满足行业的业务需求。现有的商品关注技术主要基于人脸和头肩，基于人脸因受限于抓拍角度无法抓拍识别侧对、背对摄像机的客户，基于头肩只能用作计数而无法识别客户身份，都无法将商品关注信息准确对应到具体客户。

发明内容

鉴于以上现有技术存在的问题，本发明提出一种商品导购管理方法、系统、介质和设备，主要解决实体店商品销售过于依赖人工，缺乏客户针对性的问题。

为了实现上述目的及其他目的，本发明采用的技术方案如下。

一种商品导购管理方法，包括：

获取同一批次生物识别特征，根据所述生物识别特征的批次分配商品导购任务；

根据所述生物识别特征获取对应的行为数据，根据所述行为数据进行需求分析，获取所述商品导购任务的参考数据。

可选地，所述商品包括车辆、艺术品、古董、服装、视频、电器。

可选地，所述获取同一批次生物识别特征包括：采集车辆展厅入口处的图像，获取生物识别特征，对所述生物识别特征进行筛选获取对应的批次信息。

可选地，所述生物识别特征包括人脸特征、发型特征、衣着特征、体态特征。

可选地，采集展厅中图像信息，获取目标对象的生物识别特征；根据所述生物识别特征获取所述目标对象的行为轨迹，识别所述目标对象关注的商品信息。

可选地，识别所述同一批次生物识别特征，根据识别结果获取对应目标对象的历史到访记录，根据所述历史到访记录，分配商品导购任务。

可选地，当所述目标对象存在所述历史到访记录时，则根据所述历史到访记录的导购任务分配情况进行当次导购任务分配；当所述目标对象没有历史到访记录时，则按预设的导购任务分配方式进行导购任务的分配。

可选地，根据所述同一批次生物识别特征获取对象信息，获取所述对象的购买需求意向；根据所述购买需求意向对所述对象进行分类获取目标对象，针对所述目标对象执行导购任务。

可选地，所述获取对应的批次信息包括：

检测商品展厅入口处的生物识别特征，并触发图像采集；

设置时间阈值，将所述时间阈值内采集的图像归入同一批次。

可选地，获取所述时间阈值内的图像；

获取所述图像中生物识别特征对应的行动轨迹；

根据所述行动轨迹进行聚类，并对生物识别特征进行筛选，获取组成同一批次的生物识别特征。

可选地，设置过滤库，通过所述过滤库对所述生物识别特征进行筛选。

可选地，设置过滤库，将特定时间采集的图像数据用于更新所述过滤库，通过所述过滤库滤除特定时间进入商品展厅的对象信息。

可选地，设置过滤库，将标注为指定类别的批次信息用于更新所述过滤库，通过所述过滤库滤除指定类别的批次信息。

可选地，设置过滤库，采集通过售后通道进入展厅的对象的图像，对所述图像进行标注，获取标注特征，根据所述标注特征更新所述过滤库。

可选地，采集多个场景的目标对象图像，根据多个场景的目标对象对应的生物识别特征获取对应的行为特征。

可选地，所述行为特征包括行动轨迹、驻留时间。

可选地，将所述同一批次生物识别特征对应的对象分为有购买意向对象和无购买意向对象，将无购买意向对象用于更新所述过滤库，通过所述过滤库滤除展厅中无购买意向的对象图像。

一种商品导购管理系统，包括：

批次获取模块，用于获取同一批次生物识别特征；

任务分配模块，用于根据生物识别特征的批次分配商品导购任务；

识别模块，用于根据所述生物识别特征获取对应的行为数据，根据所述行为数据进行需求分析，获取所述商品导购任务的参考数据。

可选地，所述商品包括车辆、艺术品、古董、服装、视频、电器。

可选地，包括多个图像采集模块用于采集包含生物识别特征的图像信息。

可选地，包括过滤模块，用于设置过滤库，通过所述过滤库对所述生物识别特征进行筛选。

可选地，包括标注模块，用于对采集的图像进行标注，获取标注特征，根据所述标注特征更新所述过滤库。

可选地，所述批次获取模块包括阈值设置单元、轨迹获取单元和批次筛选单元；阈值设置单元，用于设置时间阈值，获取所述时间阈值内的采集的图像；轨迹获取单元，用于获取图像中生物识别特征对应的行动轨迹；批次筛选单元，用于根据所述行动轨迹进行聚类，并对生物识别特征进行筛选，获取组成同一批次的生物识别特征。

可选地，包括历史数据获取模块，用于根据同一批次生物识别特征的识别结果获取对应对象历史到访数据。

可选地，所述识别模块包括人脸识别单元、发型识别单元、衣着识别单元、体态识别单元、轨迹识别单元、驻留时间识别单元。

可选地，包括信息推送模块，用于根据所述目标对象历史到访数据，向客户终端设备发送推荐信息。

一种设备，包括：

一个或多个处理器；和

其上存储有指令的一个或多个机器可读介质，当所述一个或多个处理器执行时，使得所述设备执行所述的商品导购管理方法。

一个或多个机器可读介质，其上存储有指令，当由一个或多个处理器执行时，使得设备执行所述的商品导购管理方法。

如上所述，本发明一种商品导购管理方法、系统、介质和设备，具有以下有益效果。

通过划分客户批次获取对应客户的行为信息，根据批次信息进行识别和任务处理，可有效提高效率，客户接待更具有针对性；对客户到店行为进行分析，可获取客户意向信息，有利于进行针对性决策。

附图说明

图1为本发明一实施例中商品导购管理方法的流程图。

图2为本发明一实施例中商品导购管理系统的模块图。

图3为本发明一实施例中终端设备的结构示意图。

图4为本发明另一实施例中终端设备的结构示意图。

具体实施方式

以下通过特定的具体实例说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。需说明的是，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。

需要说明的是，以下实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本发明的基本构想，遂图式中仅显示与本发明中有关的组件而非按照实际实施时的组件数目、形状及尺寸绘制，其实际实施时各组件的型态、数量及比例可为一种随意的改变，且其组件布局型态也可能更为复杂。

请参阅图1，本发明提供一种商品导购管理方法，包括步骤S01-S02。

在步骤S01中，获取同一批次生物识别特征，根据生物识别特征的批次分配商品导购任务：

在一实施例中，所述商品可以包括车辆、艺术品、古董、服装、视频、电器等。以车辆的导购管理为例，可在车辆展厅入口处设置多个图像采集装置，采集进入车辆展厅的客户图像。对采集的客户图像进行特征提取，获取客户对应的生物识别特征信息。生物识别特征可包括人脸特征、发型特征、衣着特征、体态特征等。以入口处采集人脸特征为例，通过摄像头获取入口处视频流数据，通过获取视频流中人脸图像可进行客流量统计。在进行客流量统计时，可在指定时间间隔内连续采集多张入口处图像，根据人脸正面图像和背面图像对客流进行筛选，背面图像通常表示离开的用户，进行客流统计时可忽略采集的图像中的背面图像，避免重复统计。在另一实施例中，可设置检测模块，检测车辆展厅入口处的生物识别特征，进而触发图像采集装置采集图像。如可设置红外热感应器，通过检测入口处指定区域的红外热图变化，确认是否有人到访。检测到有人进入指定区域，则发送触发信号启动对应的图像采集装置。

在一实施例中，针对入口处采集的图像信息，可设置时间阈值，在设定阈值范围内进入入口处的客户可划分为同一批次。如可设置某一时刻为起点，从该时刻起，每两分钟为一时间阈值，在同一时间阈值内采集到的客户图像属于同一批次客户图像。时间阈值也可以摄像装置未采集到客户图像的时间间隔为参考，如当检测到某一批客户进入入口到下一批客户进入入口的时间间隔为10分钟，设定的时间阈值为3分钟，由于时间间隔大于设定的时间阈值，则判定两批客户属于不同批次的客户。时间阈值的设定方式可根据不同店面历史客流量情况，以及淡/旺季的时间节点进行灵活调整，可有效提高批次识别的效率和精度。

在获取同一批次客户信息后，可针对同一批次客户信息进行进一步筛选，如可获取拍摄的视频流中连续几帧图像，通过提取图像中对应人脸图像的位置及对应的该帧图像的时间节点，获取对应客户的行动轨迹。根据客户的行动轨迹采用聚类算法对采集的人脸图像进行分类，并根据分类信息筛选客户信息，如客户行动轨迹表示该客户正在进入车辆展厅入口，则判定该客户为对应批次客户；如客户行动轨迹表示客户正在离开车辆展厅入口，则从前述获取的同一批次客户信息中剔除对应的客户信息。

在一实施例中，还可设置过滤库对同一批次客户对应的生物识别特征进行筛选。将特定时间采集的图像数据更新到过滤库中，从采集的图像信息与过滤库中图像信息进行比对，滤除特定时间进入展厅的对象信息。如车辆展厅上班时间为早上8点，则将每天8点以前采集的入口处图像信息用于更新过滤库，可减少在刻骨行动轨迹识别过程中，工作人员图像对识别过程的干扰，通过过滤库筛选，精简每一批次中的生物识别特征，可有效提高效率。在另一实施例中，对于通过售后通道进入车辆展厅的客户，直接对采集的对应图像进行标注，获取对应的生物识别特征作为标注特征，将标注特征更新到过滤可中，滤除售后的客户图像信息。

确定客户批次信息后，将客户批次信息及对应的生物识别特征信息发送给后台服务器。服务器进行信息记录的同时，针对客户批次进行任务分配。在进行任务分配之前，可根据获取的人脸特征，进行人脸识别。以历史访客的人脸图像作为目标集，通过神经网络的识别算法，将采集的人脸特征与目标集中人脸特征进行比对。若匹配成功，则将客户的历史到访数据一并发送给服务器。以4S店为例，可通过网络连接获取多个4S店客户到访数据记录，通过当前4S店采集的客户人脸图像进行特征比对，获取对应客户在其他4S店的历史数据，有利于对客户需求进行准确的定位和分析。当识别对应批次中存在客户有历史到访数据，服务器端可根据客户历史到访数据分析客户需求，并向客户手机发送车辆的推荐信息。

在一实施例中，可根据客户的历史到访记录进行车辆导购任务的分配，如当客户有历史到访记录时，可获取客户最近一次到访记录中负责导购的销售人员信息，将导购任务分配给对应销售人员，客户没有到访记录时，可按随机分配或其他预设的分配规则进行任务分配。将客户分配给熟悉的销售人员，有利于销售人员根据已掌握的客户情况进行针对性的决策，提高效率。

在步骤S02中，根据生物识别特征获取对应的行为数据，根据所述行为数据进行需求分析，获取商品导购任务的参考数据：

在车辆展示区域设置有多个图像采集装置，通过图像采集装置采集进入展示区域的客户图像。结合步骤S01中获取的客户批次信息，对客户行为进行跟踪定位。如针对同一批次客户，需要获取客户进入车辆展示区域的行动轨迹，可通过摄像装置采集连续几帧的对应批次客户图像，根据图像中客户相对位置，确定客户行动轨迹。当客户脱离某一图像采集装置的拍摄范围时，可将两个或两个以上图像采集装置在临近时间段采集的图像进行比对，进行跨场景追踪。如在跨场景追踪过程中，当某一摄像装置无法获取客户正面人脸图像时，可根据客户衣着、发型、体态等特征与入口处采集的对应批次的客户特征进行对比，将特征相似度较高的图像的标注为相似图像，结合其他位置图像采集装置在临近时间段采集的图像进行相互校验，确认客户的身份信息，以及客户的行动轨迹。

同时根据客户的行动轨迹，可获取客户从进入某一车辆观展区域到离开该区域的驻留时间，若驻留时间超出设定的驻留时间阈值，则判定对应车辆为客户关注车辆。触发图像采集装置将对应车辆的图像发送至服务器端进行车辆识别，获取对应车辆的品牌、车型、性能指标等各项参数数据，并将获取的客户行为数据以及车辆相关数据作为对应导购任务的参考数据。

服务器端将导购任务分配给对应的销售人员，销售人员可通过手机接收任务数据以及对应的参考数据，与对应批次的客户进行接洽。销售人员可针对同一批次客户进行意向询问，对同一批次的客户进行分类，并将数据反馈给服务器端。如销售人员可询问同一批次客户中哪些有购车意向，将客户划分为有购车意向和无购车意向两类，并进行手动标注。标注可通过手持平板设备登录客户端，获取对应批次客户图像信息，对图像信息进行标注。

服务器端获取销售人员的标注信息，针对标注信息，将同一批次中无购车意向的客户图像发送指过滤库中，再跟进同一批次客户过程中不再对无购车意向的客户行为进行识别。有限将采集到的图像与过滤库中图像进行比对，采集滤除不必要的生物特征信息，以提高识别效率以及针对性。

销售人员可根据客户的历史到访数据以及在其他4S店的访问数据，针对性的制定销售策略，有利于迎合客户需求。

请参阅图2，本发明还提供了一种商品导购管理系统，包括批次获取模块10、任务分配模块11和识别模块12，批次获取模块10和任务分配模块11用于辅助执行前述方法实施例介绍的步骤S01，识别模块12用于辅助执行前述方法实施例介绍的步骤S02。

在一实施例中，可设置多个图像采集模块，分别设置在入口及展厅的多个位置，采集进入车辆展厅的客户图像。对采集的客户图像进行特征提取，获取客户对应的生物识别特征信息。生物识别特征可包括人脸特征、发型特征、衣着特征、体态特征等。以入口处采集人脸特征为例，通过摄像头获取入口处视频流数据，通过获取视频流中人脸图像可进行客流量统计。在进行客流量统计时，可在指定时间间隔内连续采集多张入口处图像，根据人脸正面图像和背面图像对客流进行筛选，背面图像通常表示离开的用户，进行客流统计时可忽略采集的图像中的背面图像，避免重复统计。在另一实施例中，可设置检测模块，检测车辆展厅入口处的生物识别特征，进而触发图像采集装置采集图像。如可设置红外热感应器，通过检测入口处指定区域的红外热图变化，确认是否有人到访。检测到有人进入指定区域，则发送触发信号启动对应的图像采集装置。

在一实施例中，批次获取模块10包括阈值设置单元、轨迹获取单元和批次筛选单元；阈值设置单元，用于设置时间阈值，获取所述时间阈值内的采集的图像；轨迹获取单元，用于获取图像中生物识别特征对应的行动轨迹；批次筛选单元，用于根据所述行动轨迹进行聚类，并对生物识别特征进行筛选，获取组成同一批次的生物识别特征。

针对入口处采集的图像信息，可设置时间阈值，在设定阈值范围内进入入口处的客户可划分为同一批次。可通过阈值设置单元设置某一时刻为起点，从该时刻起，每两分钟为一时间阈值，在同一时间阈值内采集到的客户图像属于同一批次客户图像。时间阈值也可以摄像装置未采集到客户图像的时间间隔为参考，如当检测到某一批客户进入入口到下一批客户进入入口的时间间隔为10分钟，设定的时间阈值为3分钟，由于时间间隔大于设定的时间阈值，则判定两批客户属于不同批次的客户。时间阈值的设定方式可根据不同店面历史客流量情况，以及淡/旺季的时间节点进行灵活调整，可有效提高批次识别的效率和精度。

在一实施例中，系统还包括过滤模块，可通过过滤模块设置的过滤库对同一批次客户对应的生物识别特征进行筛选。将特定时间采集的图像数据更新到过滤库中，从采集的图像信息与过滤库中图像信息进行比对，滤除特定时间进入展厅的对象信息。如车辆展厅上班时间为早上8点，则将每天8点以前采集的入口处图像信息用于更新过滤库，可减少在刻骨行动轨迹识别过程中，工作人员图像对识别过程的干扰，通过过滤库筛选，精简每一批次中的生物识别特征，可有效提高效率。在另一实施例中，对于通过售后通道进入车辆展厅的客户，直接对采集的对应图像进行标注，获取对应的生物识别特征作为标注特征，将标注特征更新到过滤可中，滤除售后的客户图像信息。

确定客户批次信息后，将客户批次信息及对应的生物识别特征信息发送给后台服务器。服务器进行信息记录的同时，针对客户批次进行任务分配。在进行任务分配之前，可根据获取的人脸特征，进行人脸识别。以历史访客的人脸图像作为目标集，通过神经网络的识别算法，将采集的人脸特征与目标集中人脸特征进行比对。若匹配成功，则通过历史数据获取模块提取对应客户的历史到访数据一并发送至服务器端。以4S店为例，可通过网络连接获取多个4S店客户到访数据记录，通过当前4S店采集的客户人脸图像进行特征比对，获取对应客户在其他4S店的历史数据，有利于对客户需求进行准确的定位和分析。当识别对应批次中存在客户有历史到访数据，服务器端可根据客户历史到访数据分析客户需求，并通过信息推送模块向客户手机发送车辆的推荐信息。

在一实施例中，识别模块包括所述识别模块包括人脸识别单元、发型识别单元、衣着识别单元、体态识别单元、轨迹识别单元、驻留时间识别单元。针对同一批次客户的生物识别特征，分别通过各个识别单元进行针对性识别，以确定客户的行动轨迹及获取客户驻留时间等信息，根据驻留时间推测客户的关注车辆信息。最终根据识别结果和关注车辆信息，针对性的执行导购任务。

本申请实施例还提供了一种设备，该设备可以包括：一个或多个处理器；和其上存储有指令的一个或多个机器可读介质，当由所述一个或多个处理器执行时，使得所述设备执行图1所述的方法。在实际应用中，该设备可以作为终端设备，也可以作为服务器，终端设备的例子可以包括：智能手机、平板电脑、电子书阅读器、MP3(动态影像专家压缩标准语音层面3，Moving Picture Experts Group Audio Layer III)播放器、MP4(动态影像专家压缩标准语音层面4，Moving Picture Experts Group Audio Layer IV)播放器、膝上型便携计算机、车载电脑、台式计算机、机顶盒、智能电视机、可穿戴设备等等，本申请实施例对于具体的设备不加以限制。

本申请实施例还提供了一种非易失性可读存储介质，该存储介质中存储有一个或多个模块(programs)，该一个或多个模块被应用在设备时，可以使得该设备执行本申请实施例的图1中商品导购管理方法所包含步骤的指令(instructions)。

图3为本申请一实施例提供的终端设备的硬件结构示意图。如图所示，该终端设备可以包括：输入设备1100、第一处理器1101、输出设备1102、第一存储器1103和至少一个通信总线1104。通信总线1104用于实现元件之间的通信连接。第一存储器1103可能包含高速RAM存储器，也可能还包括非易失性存储NVM，例如至少一个磁盘存储器，第一存储器1103中可以存储各种程序，用于完成各种处理功能以及实现本实施例的方法步骤。

可选的，上述第一处理器1101例如可以为中央处理器(Central ProcessingUnit，简称CPU)、应用专用集成电路(ASIC)、数字信号处理器(DSP)、数字信号处理设备(DSPD)、可编程逻辑器件(PLD)、现场可编程门阵列(FPGA)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，该处理器1101通过有线或无线连接耦合到上述输入设备1100和输出设备1102。

可选的，上述输入设备1100可以包括多种输入设备，例如可以包括面向用户的用户接口、面向设备的设备接口、软件的可编程接口、摄像头、传感器中至少一种。可选的，该面向设备的设备接口可以是用于设备与设备之间进行数据传输的有线接口、还可以是用于设备与设备之间进行数据传输的硬件插入接口(例如USB接口、串口等)；可选的，该面向用户的用户接口例如可以是面向用户的控制按键、用于接收语音输入的语音输入设备以及用户接收用户触摸输入的触摸感知设备(例如具有触摸感应功能的触摸屏、触控板等)；可选的，上述软件的可编程接口例如可以是供用户编辑或者修改程序的入口，例如芯片的输入引脚接口或者输入接口等；输出设备1102可以包括显示器、音响等输出设备。

在本实施例中，该终端设备的处理器包括用于执行各设备中语音识别装置各模块的功能，具体功能和技术效果参照上述实施例即可，此处不再赘述。

图4为本申请的另一个实施例提供的终端设备的硬件结构示意图。图4是对图3在实现过程中的一个具体的实施例。如图所示，本实施例的终端设备可以包括第二处理器1201以及第二存储器1202。

第二处理器1201执行第二存储器1202所存放的计算机程序代码，实现上述实施例中图1所述方法。

第二存储器1202被配置为存储各种类型的数据以支持在终端设备的操作。这些数据的示例包括用于在终端设备上操作的任何应用程序或方法的指令，例如消息，图片，视频等。第二存储器1202可能包含随机存取存储器(random access memory，简称RAM)，也可能还包括非易失性存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。

可选地，第一处理器1201设置在处理组件1200中。该终端设备还可以包括：通信组件1203，电源组件1204，多媒体组件1205，语音组件1206，输入/输出接口1207和/或传感器组件1208。终端设备具体所包含的组件等依据实际需求设定，本实施例对此不作限定。

处理组件1200通常控制终端设备的整体操作。处理组件1200可以包括一个或多个第二处理器1201来执行指令，以完成上述图1所示方法的全部或部分步骤。此外，处理组件1200可以包括一个或多个模块，便于处理组件1200和其他组件之间的交互。例如，处理组件1200可以包括多媒体模块，以方便多媒体组件1205和处理组件1200之间的交互。

电源组件1204为终端设备的各种组件提供电力。电源组件1204可以包括电源管理系统，一个或多个电源，及其他与为终端设备生成、管理和分配电力相关联的组件。

多媒体组件1205包括在终端设备和用户之间的提供一个输出接口的显示屏。在一些实施例中，显示屏可以包括液晶显示器(LCD)和触摸面板(TP)。如果显示屏包括触摸面板，显示屏可以被实现为触摸屏，以接收来自用户的输入信号。触摸面板包括一个或多个触摸传感器以感测触摸、滑动和触摸面板上的手势。所述触摸传感器可以不仅感测触摸或滑动动作的边界，而且还检测与所述触摸或滑动操作相关的持续时间和压力。

语音组件1206被配置为输出和/或输入语音信号。例如，语音组件1206包括一个麦克风(MIC)，当终端设备处于操作模式，如语音识别模式时，麦克风被配置为接收外部语音信号。所接收的语音信号可以被进一步存储在第二存储器1202或经由通信组件1203发送。在一些实施例中，语音组件1206还包括一个扬声器，用于输出语音信号。

输入/输出接口1207为处理组件1200和外围接口模块之间提供接口，上述外围接口模块可以是点击轮，按钮等。这些按钮可包括但不限于：音量按钮、启动按钮和锁定按钮。

传感器组件1208包括一个或多个传感器，用于为终端设备提供各个方面的状态评估。例如，传感器组件1208可以检测到终端设备的打开/关闭状态，组件的相对定位，用户与终端设备接触的存在或不存在。传感器组件1208可以包括接近传感器，被配置用来在没有任何的物理接触时检测附近物体的存在，包括检测用户与终端设备间的距离。在一些实施例中，该传感器组件1208还可以包括摄像头等。

通信组件1203被配置为便于终端设备和其他设备之间有线或无线方式的通信。终端设备可以接入基于通信标准的无线网络，如WiFi，2G或3G，或它们的组合。在一个实施例中，该终端设备中可以包括SIM卡插槽，该SIM卡插槽用于插入SIM卡，使得终端设备可以登录GPRS网络，通过互联网与服务器建立通信。

由上可知，在图4实施例中所涉及的通信组件1203、语音组件1206以及输入/输出接口1207、传感器组件1208均可以作为图3实施例中的输入设备的实现方式。

综上所述，本发明一种商品导购管理方法、系统、设备和介质，通过对到店客户进行批次识别，极大减少了逐个识别的工作量，可有效提高效率；设置过滤库对采集的客户信息进行进一步筛选，可进一步较少识别的特征数据；识别客户关注商品，有利于根据客户需求、偏好等调整导购策略；集合跨场景识别技术，可有效提高识别的精度和准确性。所以，本发明有效克服了现有技术中的种种缺点而具高度产业利用价值。

上述实施例仅例示性说明本发明的原理及其功效，而非用于限制本发明。任何熟悉此技术的人士皆可在不违背本发明的精神及范畴下，对上述实施例进行修饰或改变。因此，举凡所属技术领域中具有通常知识者在未脱离本发明所揭示的精神与技术思想下所完成的一切等效修饰或改变，仍应由本发明的权利要求所涵盖。

Claims (28)

1.一种商品导购管理方法，其特征在于，包括：

获取同一批次生物识别特征，根据所述生物识别特征的批次分配商品导购任务；

根据所述生物识别特征获取对应的行为数据，根据所述行为数据进行需求分析，获取所述商品导购任务的参考数据。

2.根据权利要求1所述的商品导购管理方法，其特征在于，所述商品包括车辆、艺术品、古董、服装、视频、电器。

3.根据权利要求2所述的商品导购管理方法，其特征在于，所述获取同一批次生物识别特征包括：采集车辆展厅入口处的图像，获取生物识别特征，对所述生物识别特征进行筛选获取对应的批次信息。

4.根据权利要求3所述的商品导购管理方法，其特征在于，所述生物识别特征包括人脸特征、发型特征、衣着特征、体态特征。

5.根据权利要求2所述的商品导购管理方法，其特征在于，采集展厅中图像信息，获取目标对象的生物识别特征；根据所述生物识别特征获取所述目标对象的行为轨迹，识别所述目标对象关注的商品信息。

6.根据权利要求2所述的商品导购管理方法，其特征在于，识别所述同一批次生物识别特征，根据识别结果获取对应目标对象的历史到访记录，根据所述历史到访记录，分配商品导购任务。

7.根据权利要求6所述的商品导购管理方法，其特征在于，当所述目标对象存在所述历史到访记录时，则根据所述历史到访记录的导购任务分配情况进行当次导购任务分配；当所述目标对象没有历史到访记录时，则按预设的导购任务分配方式进行导购任务的分配。

8.根据权利要求2所述的商品导购管理方法，其特征在于，根据所述同一批次生物识别特征获取对象信息，获取所述对象的购买需求意向；根据所述购买需求意向对所述对象进行分类获取目标对象，针对所述目标对象执行导购任务。

9.根据权利要求3所述的商品导购管理方法，其特征在于，所述获取对应的批次信息包括：

检测商品展厅入口处的生物识别特征，并触发图像采集；

设置时间阈值，将所述时间阈值内采集的图像归入同一批次。

10.根据权利要求9所述的商品导购管理方法，其特征在于，

获取所述时间阈值内的图像；

获取所述图像中生物识别特征对应的行动轨迹；

根据所述行动轨迹进行聚类，并对生物识别特征进行筛选，获取组成同一批次的生物识别特征。

11.根据权利要求3所述的商品导购管理方法，其特征在于，设置过滤库，通过所述过滤库对所述生物识别特征进行筛选。

12.根据权利要求3所述的商品导购管理方法，其特征在于，设置过滤库，将特定时间采集的图像数据用于更新所述过滤库，通过所述过滤库滤除特定时间进入商品展厅的对象信息。

13.根据权利要求3所述的商品导购管理方法，其特征在于，设置过滤库，将标注为指定类别的批次信息用于更新所述过滤库，通过所述过滤库滤除指定类别的批次信息。

14.根据权利要求3所述的商品导购管理方法，其特征在于，设置过滤库，采集通过售后通道进入展厅的对象的图像，对所述图像进行标注，获取标注特征，根据所述标注特征更新所述过滤库。

15.根据权利要求5所述的商品导购管理方法，其特征在于，采集多个场景的目标对象图像，根据多个场景的目标对象对应的生物识别特征获取对应的行为特征。

16.根据权利要求15所述的商品导购管理方法，其特征在于，所述行为特征包括行动轨迹、驻留时间。

17.根据权利要求11所述的商品导购管理方法，其特征在于，将所述同一批次生物识别特征对应的对象分为有购买意向对象和无购买意向对象，将无购买意向对象用于更新所述过滤库，通过所述过滤库滤除展厅中无购买意向的对象图像。

18.一种商品导购管理系统，其特征在于，包括：

批次获取模块，用于获取同一批次生物识别特征；

任务分配模块，用于根据生物识别特征的批次分配商品导购任务；

识别模块，用于根据所述生物识别特征获取对应的行为数据，根据所述行为数据进行需求分析，获取所述商品导购任务的参考数据。

19.根据权利要求18所述的商品导购管理系统，其特征在于，所述商品包括车辆、艺术品、古董、服装、视频、电器。

20.根据权利要求18所述的商品导购管理系统，其特征在于，包括多个图像采集模块用于采集包含生物识别特征的图像信息。

21.根据权利要求18所述的商品导购管理系统，其特征在于，包括过滤模块，用于设置过滤库，通过所述过滤库对所述生物识别特征进行筛选。

22.根据权利要求21所述的商品导购管理系统，其特征在于，包括标注模块，用于对采集的图像进行标注，获取标注特征，根据所述标注特征更新所述过滤库。

23.根据权利要求18所述的商品导购管理系统，其特征在于，所述批次获取模块包括阈值设置单元、轨迹获取单元和批次筛选单元；阈值设置单元，用于设置时间阈值，获取所述时间阈值内的采集的图像；轨迹获取单元，用于获取图像中生物识别特征对应的行动轨迹；批次筛选单元，用于根据所述行动轨迹进行聚类，并对生物识别特征进行筛选，获取组成同一批次的生物识别特征。

24.根据权利要求18所述的商品导购管理系统，其特征在于，包括历史数据获取模块，用于根据同一批次生物识别特征的识别结果获取对应对象历史到访数据。

25.根据权利要求18所述的商品导购管理系统，其特征在于，所述识别模块包括人脸识别单元、发型识别单元、衣着识别单元、体态识别单元、轨迹识别单元、驻留时间识别单元。

26.根据权利要求24所述的商品导购管理系统，其特征在于，包括信息推送模块，用于根据所述目标对象历史到访数据，向客户终端设备发送推荐信息。

27.一种设备，其特征在于，包括：

一个或多个处理器；和

其上存储有指令的一个或多个机器可读介质，当所述一个或多个处理器执行时，使得所述设备执行如权利要求1-17中一个或多个所述的方法。

28.一个或多个机器可读介质，其特征在于，其上存储有指令，当由一个或多个处理器执行时，使得设备执行如权利要求1-17中一个或多个所述的方法。

Images