CN112188171A - 一种客户到访关系判断系统及方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及房地产技术领域，具体涉及一种客户到访关系判断系统，包括：采集模块，用于采集经纪人接待来访人员的监控视频；识别模块，用于根据监控视频判断经纪人与来访人员是否出现在同一画面；顺序模块，用于根据监控视频判断经纪人与来访人员出现的先后顺序；输出模块，用于输出客户到访关系的判断结果。本发明通过来访人员与经纪人之间的距离、出现的先后顺序以及是否进行对话来分析来访人员与经纪人是否同行，解决了现有技术不能有效地确定来访人员与经纪人是否同行，不能准确判断来访人员是自然到访客户还是渠道客户的技术问题。

Description

一种客户到访关系判断系统及方法
技术领域
本发明涉及房地产技术领域，具体涉及一种客户到访关系判断系统及方法。
背景技术
对大多数地产公司而言，都需要依靠渠道经纪人将有购房意向的客户带到售楼中心从而实现交易。由于利益驱动，渠道带客存在着各种风险，比如说“内单外飞”，置业顾问接待自然到访的客户后，不把客户档案录入系统，而是渠道经纪人对客户进行报备，从而赚取地产公司佣金。故而，对于地产公司而言，有必要采取必要的措施，形成严格的管控。
对此，文件CN109978621A公开了一种房地产渠道客户及佣金结算管理系统，包括通信子系统、人脸识别子系统、签约子系统、客户管理子系统、佣金结算子系统；其中客户管理子系统，用于基于经纪人移动终端报备的客户信息、人脸图像库中存储的第一人脸图像、对应的首次到访时间、以及存储装置存储的签约客户身份信息、第二人脸图像、签约时间确定签约客户的到访类型，到访类型包括正常渠道客户、异常渠道客户、自然到访客户；佣金结算子系统，用于统计各经纪人所报备客户的到访类型，并根据其所报备的各客户的到访类型，自动计算该经纪人所得佣金。
通常来说，如果来访人员是渠道客户，来访人员会与经纪人一起同行；反之，如果来访人员不是渠道客户，而是自然到访客户，来访人员就不会与经纪人同行。现实中，有可能会出现这样的情况，渠道经纪人接待的渠道客户，不是通过渠道方式发展的客户，而是临时认识的自然到访的客户。故而，仅通过对比客户的人脸图像以及身份信息，并不能准确判断来访的客户是自然到访的客户还是渠道客户。也即，通过人脸图像、首次到访时间以及客户身份信息不能有效地确定来访人员与经纪人是否同行，不能准确判断来访人员是自然到访客户还是渠道客户。
发明内容
本发明提供一种客户到访关系判断系统及方法，解决了现有技术不能有效地确定来访人员与经纪人是否同行，不能准确判断来访人员是自然到访客户还是渠道客户的技术问题。
本发明提供的基础方案为：一种客户到访关系判断系统，包括：
采集模块，用于采集经纪人接待来访人员的监控视频；
识别模块，用于根据监控视频判断经纪人与来访人员是否出现在同一画面：如果经纪人与来访人员没有出现在同一画面，判定来访人员为自然到访客户；如果经纪人与来访人员出现在同一画面，发送指令到顺序模块做进一步判断；
顺序模块，用于根据监控视频判断经纪人与来访人员出现的先后顺序：如果来访人员出现在前、经纪人出现在后，判定来访人员为自然到访客户；如果经纪人出现在前、来访人员出现在后，判定来访人员为渠道客户；
输出模块，用于输出客户到访关系的判断结果。
本发明的工作原理及优点在于：如果来访人员是自然到访客户，大多数情况下经纪人事先都没有与其接触、磋商过，故而来访人员与经纪人的关系就会比较陌生；反之，如果来访人员是渠道客户，经纪人事先都会与其进行商谈，故而来访人员与经纪人的关系相对来说就会比较熟悉。在本方案中，
首先，根据监控视频判断经纪人与来访人员是否出现在同一画面：若两者关系比较陌生，两人之间的距离就会比较远，从而不会出现在同一画面；若两者关系比较熟悉，两人之间的距离就会比较近，从而出现在同一画面。接着，判断经纪人与来访人员出现的先后顺序：若两者关系比较熟悉，经纪人会对来访人员进行指引，也即经纪人就会出现在前、来访人员就会出现在后。通过这样的方式，分析来访人员与经纪人之间的熟悉程度或者陌生程度，能够准确判断来访人员与经纪人是熟人关系还是陌生人关系，也即能够有效地确定来访人员与经纪人是否同行，能够避免经纪人将自然到访客户变更为渠道客户。
本发明通过来访人员与经纪人之间的距离、出现的先后顺序以及是否进行对话来分析来访人员与经纪人是否同行，解决了现有技术不能有效地确定来访人员与经纪人是否同行，不能准确判断来访人员是自然到访客户还是渠道客户的技术问题。
进一步，顺序模块还用于根据监控视频判断来访人员是否跟随经纪人：如果来访人员没有跟随经纪人，判定来访人员为自然到访客户；如果来访人员跟随经纪人，判定来访人员为渠道客户。
有益效果在于：若两者关系比较陌生，来访人员就不会跟随经纪人；若两者关系比较熟悉，来访人员就会跟随经纪人，通过这样的方式判断既直观又准确。
进一步，识别模块还用于从监控视频中提取对话语音，并根据对话语音判断来访人员的说话时长与经纪人的说话时长的比值与时间阈值的大小：如果来访人员的说话时长与经纪人的说话时长的比值小于时间阈值，判定来访人员为自然到访客户；如果来访人员的说话时长与经纪人的说话时长的比值大于、等于时间阈值，判定来访人员为渠道客户。
有益效果在于：若两者关系比较陌生，来访人员说的话会相对少一些；若两者关系比较熟悉，来访人员说的话会相对多一些，通过这样的方式可提高判断的准确率。
进一步，识别模块还用于从监控视频中提取来访人员的面部图像，将面部图像输入到预设的微表情识别模型中进行运算，得到来访人员的紧张情绪值，并判断紧张情绪值与预设情绪值的大小：如果紧张情绪值大于预设情绪值，判定来访人员为自然到访客户；如果紧张情绪值小于、等于预设情绪值，判定来访人员为渠道客户。
有益效果在于：若两者关系比较陌生，来访人员会相对比较紧张；若两者关系比较熟悉，来访人员就不会过于紧张，通过这样的方式，从内心情绪进行辅助判断更加的准确、可靠。
进一步，根据监控视频判断来访人员是否跟随经纪人，具体包括：获取来访人员的行走速度与经纪人的行走速度；计算来访人员的行走速度与经纪人的行走速度的速度差值；判断速度差值与速度阈值的大小：如果速度差值小于、等于速度阈值，判定来访人员跟随经纪人；反之，如果速度差值大于速度阈值，判定来访人员没有跟随经纪人。
有益效果在于：在跟随时，两人的步伐应该差别不大，通过这样的方式，以来访人员的行走速度与经纪人的行走速度来判断是否跟随，结果比较可靠，能够真实反映实际的场景。
进一步，从监控视频中提取来访人员的面部图像，具体包括：将监控视频中的初始图像划分为多个区域；在每个区域中标记出眼睛区域和嘴巴区域；根据预设的面部几何比例，利用眼睛区域与嘴巴区域在初始图像中的位置计算出面部区域，并将面部区域范围内的图像作为面部图像。
有益效果在于：由于人的眼睛和嘴巴是最能反映情绪变化的地方，通过这样的方式，能够提高得到的紧张情绪值的精确性。
本发明还提供一种客户到访关系判断方法，包括步骤：
S1、采集经纪人接待来访人员的监控视频；
S2、根据监控视频判断经纪人与来访人员是否出现在同一画面：如果经纪人与来访人员没有出现在同一画面，判定来访人员为自然到访客户；如果经纪人与来访人员出现在同一画面，进行下一步判断；
S3、根据监控视频判断经纪人与来访人员出现的先后顺序：如果来访人员出现在前、经纪人出现在后，判定来访人员为自然到访客户；如果经纪人出现在前、来访人员出现在后，判定来访人员为渠道客户；
S4、输出客户到访关系的判断结果。
本发明的工作原理及优点在于：首先，根据监控视频判断经纪人与来访人员是否出现在同一画面；接着，判断经纪人与来访人员出现的先后顺序。通过这样的方式，分析来访人员与经纪人之间的熟悉程度或者陌生程度，能够准确判断来访人员与经纪人是熟人关系还是陌生人关系，也即能够有效地确定来访人员与经纪人是否同行，能够避免经纪人将自然到访客户变更为渠道客户。
本发明解决了现有技术不能有效地确定来访人员与经纪人是否同行，不能准确判断来访人员是自然到访客户还是渠道客户的技术问题。
进一步，S3中，还根据监控视频判断来访人员是否跟随经纪人：如果来访人员没有跟随经纪人，判定来访人员为自然到访客户；如果来访人员跟随经纪人，判定来访人员为渠道客户。
有益效果在于：若两者关系比较陌生，来访人员就不会跟随经纪人；若两者关系比较熟悉，来访人员就会跟随经纪人，通过这样的方式判断既直观又准确。
进一步，S2中，还从监控视频中提取对话语音，并根据对话语音判断来访人员的说话时长与经纪人的说话时长的比值与时间阈值的大小：如果来访人员的说话时长与经纪人的说话时长的比值小于时间阈值，判定来访人员为自然到访客户；如果来访人员的说话时长与经纪人的说话时长的比值大于、等于时间阈值，判定来访人员为渠道客户。
有益效果在于：若两者关系比较陌生，来访人员说的话会相对少一些；若两者关系比较熟悉，来访人员说的话会相对多一些，通过这样的方式可提高判断的准确率。
进一步，S2中，还从监控视频中提取来访人员的面部图像，将面部图像输入到预设的微表情识别模型中进行运算，得到来访人员的紧张情绪值，并判断紧张情绪值与预设情绪值的大小：如果紧张情绪值大于预设情绪值，判定来访人员为自然到访客户；如果紧张情绪值小于、等于预设情绪值，判定来访人员为渠道客户。
有益效果在于：若两者关系比较陌生，来访人员会相对比较紧张；若两者关系比较熟悉，来访人员就不会过于紧张，通过这样的方式，从内心情绪进行辅助判断更加的准确、可靠。
附图说明
图1为本发明实施例一种客户到访关系判断系统的系统结构框图。
具体实施方式
下面通过具体实施方式进一步详细的说明：
实施例1
本发明实施例一种客户到访关系判断系统实施例基本如附图1所示，包括：
采集模块，用于采集经纪人接待来访人员的监控视频；
识别模块，用于根据监控视频判断经纪人与来访人员是否出现在同一画面：如果经纪人与来访人员没有出现在同一画面，判定来访人员为自然到访客户；如果经纪人与来访人员出现在同一画面，发送指令到顺序模块做进一步判断；
顺序模块，用于根据监控视频判断经纪人与来访人员出现的先后顺序：如果来访人员出现在前、经纪人出现在后，判定来访人员为自然到访客户；如果经纪人出现在前、来访人员出现在后，判定来访人员为渠道客户；
输出模块，用于输出客户到访关系的判断结果。
在本实施例中，采集模块为摄像头，识别模块、顺序模块、与输出模块集成在服务器上，通过软件/程序/代码实现其功能。
具体实施过程如下：
S1、采集经纪人接待来访人员的监控视频。
在本实施例中，摄像头安装在地产售楼部的接待大厅，实时采集经纪人接待来访人员的监控视频，并将监控视频发送到服务器。其中，经纪人按照地产公司的要求穿着正装，这样来访人员与经纪人的辨识度都比较高。
S2、根据监控视频判断经纪人与来访人员是否出现在同一画面。
当监控视频被发送到服务器后，识别模块通过人脸识别技术根据监控视频判断经纪人与来访人员是否出现在同一画面。如果经纪人与来访人员没有出现在同一画面，判定来访人员为自然到访客户；如果经纪人与来访人员出现在同一画面，接着根据监控视频判断经纪人与来访人员之间的距离与距离阈值的大小。具体而言，首先需要确定距离阈值，距离阈值由人为设定，本实施例中将监控视频中所有来访人员与经纪人之间的距离的平均值作为距离阈值。比如说，出现在视频监控区域中的来访人员共有5个，与经纪人张三之间的距离分别为1.0米、1.2米、1.4米、1.6米、1.8米，这5个来访人员与经纪人张三之间的距离的平均值为1.4米，也即距离阈值为1.4米。如果经纪人张三与来访人员李四之间的距离为1.6米，大于距离阈值，判定来访人员为自然到访客户；反之，如果经纪人张三与来访人员李四之间的距离为1.2米、1.4米，小于、等于距离阈值，则进行下一步判断。
S3、根据监控视频判断经纪人与来访人员出现的先后顺序。
如果经纪人张三与来访人员李四之间的距离小于、等于距离阈值，顺序模块根据监控视频，采用人脸识别技术判断经纪人与来访人员出现的先后顺序。如果来访人员出现在前、经纪人出现在后，判定来访人员为自然到访客户；如果经纪人出现在前、来访人员出现在后，判定来访人员为渠道客户。
S4、输出客户到访关系的判断结果。
最终，输出客户到访关系的判断结果，比如说，“来访人员李四为经纪人张三的渠道客户”。
实施例2
与实施例1不同之处仅在于，
S2中，识别模块还根据监控视频判断同一画面中经纪人与来访人员是否存在对话交流。具体而言，可采用语音识别软件对监控视频中的对话语音进行分析，将语音转换为文本，再通过语义识别判断经纪人与来访人员是否就某个话题进行对话交流。如果同一画面中经纪人与来访人员不存在对话交流，判定来访人员为自然到访客户；如果同一画面中经纪人与来访人员存在对话交流，判定来访人员为渠道客户。
S2中，识别模块还从监控视频中提取对话语音，并根据对话语音判断来访人员的说话时长与经纪人的说话时长的比值与时间阈值的大小。比如说，时间阈值为1.0，如果对话语音共有10分钟，其中，来访人员李四的说话时长为4分钟，经纪人张三的说话时长为6分钟，那么来访人员李四的说话时长与经纪人张三的说话时长的比值为0.67，小于时间阈值，说明来访人员李四的说话较少，判定来访人员李四为自然到访客户；反之，如果来访人员李四的说话时长为6分钟，经纪人张三的说话时长为4分钟，那么来访人员李四的说话时长与经纪人张三的说话时长的比值为1.5，大于时间阈值，判定来访人员李四为渠道客户。
S3中，顺序模块还根据监控视频判断来访人员是否跟随经纪人。具体而言：首先，获取来访人员的行走速度与经纪人的行走速度，比如说，来访人员李四的行走速度为1.0m/s，经纪人张三的行走速度为1.2m/s。然后，计算来访人员李四的行走速度与经纪人张三的行走速度的速度差值，也即为0.2m/s。最后，判断速度差值与速度阈值的大小，比如说速度阈值为0.3m/s，如果速度差值为0.4m/s，大于速度阈值，则判定来访人员李四没有跟随经纪人张三，来访人员李四为自然到访客户；反之，如果速度差值为0.2m/s、0.3m/s，小于、等于速度阈值，判定来访人员跟随经纪人，则进行下一步判断。
S2中，识别模块还从监控视频中提取来访人员的面部图像，将面部图像输入到预设的微表情识别模型中进行运算，得到来访人员的紧张情绪值，并判断紧张情绪值与预设情绪值的大小。
首先，需要从监控视频中提取来访人员的面部图像。具体而言，第一步，将监控视频中的初始图像划分为多个区域。第二步，在每个区域中标记出眼睛区域和嘴巴区域，本实施例中，计算每个区域的图像数据与预设的眼睛图像数据、预设的嘴巴图像数据的差值，将差值小于、等于预设数值的区域记为眼睛区域、嘴巴区域。第三步，根据预设的面部几何比例，利用眼睛区域与嘴巴区域在初始图像中的位置计算出面部区域，并将面部区域范围内的图像作为面部图像。
然后，将面部图像输入到预设的微表情识别模型中进行运算，得到来访人员的紧张情绪值。本实施例中，微表情识别模型采用神经网络模型，基于人脸图像以及与人脸图像关联的紧张情绪值的样本数据训练而成，其中神经网络模型为DPN模型。
最后，判断紧张情绪值与预设情绪值的大小：如果紧张情绪值大于预设情绪值，说明来访人员李四与经纪人张三的关系比较陌生，判定来访人员李四为自然到访客户；反之，如果紧张情绪值小于、等于预设情绪值，说明来访人员李四与经纪人张三的关系比较熟悉，判定来访人员李四为渠道客户。
实施例3
与实施例2不同之处仅在于，
通过图像识别和语音识别的方式判断经纪人是否处于空闲状态。具体而言，通过人脸识别技术分析监控视频中有经纪人的画面中是否有客户，客户可以是新客户，也可以是老客户。如果有经纪人的画面中有客户，无论该客户是新客户，还是老客户，判断经纪人处于繁忙状态。
如果有经纪人的画面中没有客户，服务器发送信号到经纪人的终端，本实施例中终端为IPAD平板电脑。IPAD接收到信号后，开启麦克风采集与经纪人相关的对话语音，并将采集到的对话语音发送到服务器。服务器接收到对话语音后，识别模块将对话语音转换为文字，然后通过语义识别的方式判断文字中出现的与售楼主题相关的词汇占比是否超过预设阈值。
本实施例中预设阈值为30％，如果文字中出现的与售楼主题相关的词汇占比超过预设阈值，就判定经纪人处于繁忙状态；反之，如果文字中出现的与售楼主题相关的词汇占比没有超过预设阈值，就判定经纪人处于空闲状态。通过这样的方式，可以防止经纪人在与客户对话，但是摄像头没有拍摄到客户时，误判经纪人处于空闲状态。
若经纪人处于空闲状态，通过服务器向终端发送信号，指令其对需要帮助的客户进行服务，此时需要帮助的客户为新客户。如果新客户需要的帮助为非专业帮助，比如寻找卫生间，经纪人就在终端上回复“OK”；如果新客户需要的帮助为专业帮助，比如询问房屋买卖合同条款，经纪人就在终端上回复“请求专业置业顾问进行帮助”。通过这样的方式，可针对性地提供服务。
以上所述的仅是本发明的实施例，方案中公知的具体结构及特性等常识在此未作过多描述，所属领域普通技术人员知晓申请日或者优先权日之前发明所属技术领域所有的普通技术知识，能够获知该领域中所有的现有技术，并且具有应用该日期之前常规实验手段的能力，所属领域普通技术人员可以在本申请给出的启示下，结合自身能力完善并实施本方案，一些典型的公知结构或者公知方法不应当成为所属领域普通技术人员实施本申请的障碍。应当指出，对于本领域的技术人员来说，在不脱离本发明结构的前提下，还可以作出若干变形和改进，这些也应该视为本发明的保护范围，这些都不会影响本发明实施的效果和专利的实用性。本申请要求的保护范围应当以其权利要求的内容为准，说明书中的具体实施方式等记载可以用于解释权利要求的内容。

Claims (10)

1.一种客户到访关系判断系统，其特征在于，包括：
采集模块，用于采集经纪人接待来访人员的监控视频；
识别模块，用于根据监控视频判断经纪人与来访人员是否出现在同一画面：如果经纪人与来访人员没有出现在同一画面，判定来访人员为自然到访客户；如果经纪人与来访人员出现在同一画面，发送指令到顺序模块做进一步判断；
顺序模块，用于根据监控视频判断经纪人与来访人员出现的先后顺序：如果来访人员出现在前、经纪人出现在后，判定来访人员为自然到访客户；如果经纪人出现在前、来访人员出现在后，判定来访人员为渠道客户；
输出模块，用于输出客户到访关系的判断结果。
2.如权利要求1所述的客户到访关系判断系统，其特征在于，顺序模块还用于根据监控视频判断来访人员是否跟随经纪人：如果来访人员没有跟随经纪人，判定来访人员为自然到访客户；如果来访人员跟随经纪人，判定来访人员为渠道客户。
3.如权利要求2所述的客户到访关系判断系统，其特征在于，识别模块还用于从监控视频中提取对话语音，并根据对话语音判断来访人员的说话时长与经纪人的说话时长的比值与时间阈值的大小：如果来访人员的说话时长与经纪人的说话时长的比值小于时间阈值，判定来访人员为自然到访客户；如果来访人员的说话时长与经纪人的说话时长的比值大于、等于时间阈值，判定来访人员为渠道客户。
4.如权利要求3所述的客户到访关系判断系统，其特征在于，识别模块还用于从监控视频中提取来访人员的面部图像，将面部图像输入到预设的微表情识别模型中进行运算，得到来访人员的紧张情绪值，并判断紧张情绪值与预设情绪值的大小：如果紧张情绪值大于预设情绪值，判定来访人员为自然到访客户；如果紧张情绪值小于、等于预设情绪值，判定来访人员为渠道客户。
5.如权利要求4所述的客户到访关系判断系统，其特征在于，根据监控视频判断来访人员是否跟随经纪人，具体包括：获取来访人员的行走速度与经纪人的行走速度；计算来访人员的行走速度与经纪人的行走速度的速度差值；判断速度差值与速度阈值的大小：如果速度差值小于、等于速度阈值，判定来访人员跟随经纪人；反之，如果速度差值大于速度阈值，判定来访人员没有跟随经纪人。
6.如权利要求5所述的客户到访关系判断系统，其特征在于，从监控视频中提取来访人员的面部图像，具体包括：将监控视频中的初始图像划分为多个区域；在每个区域中标记出眼睛区域和嘴巴区域；根据预设的面部几何比例，利用眼睛区域与嘴巴区域在初始图像中的位置计算出面部区域，并将面部区域范围内的图像作为面部图像。
7.一种客户到访关系判断方法，其特征在于，包括步骤：
S1、采集经纪人接待来访人员的监控视频；
S2、根据监控视频判断经纪人与来访人员是否出现在同一画面：如果经纪人与来访人员没有出现在同一画面，判定来访人员为自然到访客户；如果经纪人与来访人员出现在同一画面，进行下一步判断；
S3、根据监控视频判断经纪人与来访人员出现的先后顺序：如果来访人员出现在前、经纪人出现在后，判定来访人员为自然到访客户；如果经纪人出现在前、来访人员出现在后，判定来访人员为渠道客户；
S4、输出客户到访关系的判断结果。
8.如权利要求7所述的客户到访关系判断方法，其特征在于，S3中，还根据监控视频判断来访人员是否跟随经纪人：如果来访人员没有跟随经纪人，判定来访人员为自然到访客户；如果来访人员跟随经纪人，判定来访人员为渠道客户。
9.如权利要求8所述的客户到访关系判断方法，其特征在于，S2中，还从监控视频中提取对话语音，并根据对话语音判断来访人员的说话时长与经纪人的说话时长的比值与时间阈值的大小：如果来访人员的说话时长与经纪人的说话时长的比值小于时间阈值，判定来访人员为自然到访客户；如果来访人员的说话时长与经纪人的说话时长的比值大于、等于时间阈值，判定来访人员为渠道客户。
10.如权利要求9所述的客户到访关系判断方法，其特征在于S2中，还从监控视频中提取来访人员的面部图像，将面部图像输入到预设的微表情识别模型中进行运算，得到来访人员的紧张情绪值，并判断紧张情绪值与预设情绪值的大小：如果紧张情绪值大于预设情绪值，判定来访人员为自然到访客户；如果紧张情绪值小于、等于预设情绪值，判定来访人员为渠道客户。
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