CN112580397A - 数据处理方法、装置及存储介质 - Google Patents

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潘凌风
陈琛
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Abstract

本申请公开了一种数据处理方法、装置及存储介质，其中，所述的数据处理方法包括：获取目标场所在预设时间范围内的多个视频图像；对所述多个视频图像进行行人识别处理，得到所述目标场所的第一区域和第二区域的客流统计结果；基于所述第一区域和所述第二区域的客流统计结果，确定所述第二区域与所述第一区域之间的关联度。

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技术领域，具体涉及一种数据处理方法、装置及存储介质。
背景技术
大型商场、超市等购物场所中往往会排布有多个不同类型的店铺，店铺的布局方式会影响顾客的购物体验以及店铺的进店率和销量，因此，如何确定各个店铺之间的联系并进行店铺布局对于购物场所具有重要意义。
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：获取目标场所在预设时间范围内的多个视频图像；对所述多个视频图像进行行人识别处理，得到所述目标场所的第一区域和第二区域的客流统计结果；基于所述第一区域和所述第二区域的客流统计结果，确定所述第二区域与所述第一区域之间的关联度。
在一种可能的实现方式中，所述基于所述第一区域和所述第二区域的客流统计结果，确定所述第二区域与所述第一区域之间的关联度，包括：基于所述第一区域和所述第二区域的客流统计结果，确定同时出现在所述第一区域和所述第二区域的目标人物；基于所述目标人物的数量以及所述第一区域或第二区域的客流统计结果，确定所述第二区域与所述第一区域之间的关联度。
在一种可能的实现方式中，所述方法还包括：向终端发送所述第二区域与所述第一区域之间的关联度，以由所述终端在第一界面上显示所述第二区域与所述第一区域之间的关联度。
在一种可能的实现方式中，所述方法还包括：对所述目标场所的多个区域构成的N个区域对的关联度进行排序，得到排序结果，其中，所述N个区域对包括由所述第一区域和所述第二区域构成的区域对；呈现所述排序结果中对应关联度最大的M个区域对，或者向终端发送所述排序结果中对应关联度最大的M个区域对，其中，M为小于N的正整数。
在一种可能的实现方式中，所述方法还包括：基于所述目标场所的多个区域构成的N个区域对的关联度，得到所述目标场所的多个区域的区域排布分析结果；呈现所述区域排布分析结果，或者向终端发送所述区域排布分析结果。
在一种可能的实现方式中，所述对所述多个视频图像进行行人识别处理，得到所述目标场所的第一区域和第二区域的客流统计结果，包括：获取所述多个视频图像中包括的所述第一区域的多个第一图像；对所述第一图像进行人脸和人体跟踪，得到所述第一图像的人脸和人体跟踪结果；基于所述第一图像的人脸和/或人体跟踪结果，得到所述第一图像的行人识别结果；基于所述第一区域的多个第一图像的行人识别结果，得到所述第一区域的客流统计结果。
在一种可能的实现方式中，所述基于所述第一图像的人脸和/或人体跟踪结果，得到所述第一图像的行人识别结果，包括：响应于所述人体跟踪结果对应的人体图像满足预设条件，基于所述人体跟踪结果对应的人体图像信息，得到行人识别结果；和/或，响应于所述人体跟踪结果对应的人体图像不满足预设条件，基于所述人脸跟踪结果对应的人脸图像信息，得到行人识别结果。
在一种可能的实现方式中，所述基于所述人体跟踪结果对应的人体图像信息，得到行人识别结果，包括：确定人体模板数据库中是否存在与所述人体图像信息匹配的人体模板；响应于存在所述匹配的人体模板，将所述匹配的人体模板对应的行人标识作为行人识别结果，和/或，响应于不存在所述匹配的人体模板，将新增的行人标识作为行人识别结果。
在一种可能的实现方式中，所述方法还包括：响应于存在所述匹配的人体模板，确定所述匹配的人体模板对应的人体标识；将关联数据库中与所述人体标识对应的行人标识作为所述匹配的人体模板对应的行人标识，其中，所述关联数据库用于存储预设人体标识与预设人物标识之间的关联关系。
在一种可能的实现方式中，所述方法还包括：响应于不存在所述匹配的人体模板，在所述人体模板数据库中添加所述人体图像信息对应的人体模板。
在一种可能的实现方式中，所述基于所述人脸跟踪结果对应的人脸图像信息，得到行人识别结果，包括：确定人脸模板数据库中是否存在与所述人脸图像信息匹配的人脸模板；响应于存在所述匹配的人脸模板，将所述匹配的人脸模板对应的行人标识作为行人识别结果，和/或，响应于不存在所述匹配的人脸模板，将新增的行人标识作为行人识别结果。
在一种可能的实现方式中，所述方法还包括：响应于不存在所述匹配的人脸模板，在所述人脸模板数据库中添加所述人脸图像信息对应的人脸模板。
在一种可能的实现方式中，所述方法还包括：接收终端发送的查询请求，所述查询请求包括查询条件；所述确定所述第二区域与所述第一区域之间的关联度，包括：基于所述查询条件，确定所述第二区域与所述第一区域之间的关联度。
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：接收目标场所的第二区域与第一区域之间的关联度；将所述第二区域与所述第一区域之间的关联度显示在第一界面上；其中，所述第二区域与所述第一区域之间的关联度是基于预设时间范围内的多个视频图像确定的。
在一种可能的实现方式中，所述方法还包括：接收对所述目标场所的多个区域构成的N个区域对的关联度的排序结果，其中，所述N个区域对包括由所述第一区域和所述第二区域构成的区域对；显示所述排序结果中对应关联度最大的M个区域对，其中，M为小于N的正整数。
在一种可能的实现方式中，所述方法还包括：接收对所述目标场所的多个区域的区域排布分析结果；显示所述区域排布分析结果。
在一种可能的实现方式中，所述方法还包括：获取查询条件；基于所述查询条件发送查询请求；接收基于所述查询条件确定的所述第二区域与所述第一区域之间的关联度。
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：获取模块，用于获取目标场所在预设时间范围内的多个视频图像；统计模块，用于对所述多个视频图像进行行人识别处理，得到所述目标场所的第一区域和第二区域的客流统计结果；处理模块，用于基于所述第一区域和所述第二区域的客流统计结果，确定所述第二区域与所述第一区域之间的关联。
在一种可能的实现方式中，所述处理模块，用于：基于所述第一区域和所述第二区域的客流统计结果，确定同时出现在所述第一区域和所述第二区域的目标人物；基于所述目标人物的数量以及所述第一区域或第二区域的客流统计结果，确定所述第二区域与所述第一区域之间的关联度。
在一种可能的实现方式中，所述处理模块，还用于：向终端发送所述第二区域与所述第一区域之间的关联度，以由所述终端在第一界面上显示所述第二区域与所述第一区域之间的关联度。
在一种可能的实现方式中，所述处理模块，还用于：对所述目标场所的多个区域构成的N个区域对的关联度进行排序，得到排序结果，其中，所述N个区域对包括由所述第一区域和所述第二区域构成的区域对；呈现所述排序结果中对应关联度最大的M个区域对，或者向终端发送所述排序结果中对应关联度最大的M个区域对，其中，M为小于N的正整数。
在一种可能的实现方式中，所述处理模块，还用于：基于所述目标场所的多个区域构成的N个区域对的关联度，得到所述目标场所的多个区域的区域排布分析结果；呈现所述区域排布分析结果，或者向终端发送所述区域排布分析结果。
在一种可能的实现方式中，所述统计模块，用于：获取所述多个视频图像中包括的所述第一区域的多个第一图像；对所述第一图像进行人脸和人体跟踪，得到所述第一图像的人脸和人体跟踪结果；基于所述第一图像的人脸和/或人体跟踪结果，得到所述第一图像的行人识别结果；基于所述第一区域的多个第一图像的行人识别结果，得到所述第一区域的客流统计结果。
在一种可能的实现方式中，所述统计模块，用于：响应于所述人体跟踪结果对应的人体图像满足预设条件，基于所述人体跟踪结果对应的人体图像信息，得到行人识别结果；和/或，响应于所述人体跟踪结果对应的人体图像不满足预设条件，基于所述人脸跟踪结果对应的人脸图像信息，得到行人识别结果。
在一种可能的实现方式中，所述统计模块，用于：确定人体模板数据库中是否存在与所述人体图像信息匹配的人体模板；响应于存在所述匹配的人体模板，将所述匹配的人体模板对应的行人标识作为行人识别结果，和/或，响应于不存在所述匹配的人体模板，将新增的行人标识作为行人识别结果。
在一种可能的实现方式中，所述统计模块，还用于：响应于存在所述匹配的人体模板，确定所述匹配的人体模板对应的人体标识；将关联数据库中与所述人体标识对应的行人标识作为所述匹配的人体模板对应的行人标识，其中，所述关联数据库用于存储预设人体标识与预设人物标识之间的关联关系。
在一种可能的实现方式中，所述统计模块，还用于响应于不存在所述匹配的人体模板，在所述人体模板数据库中添加所述人体图像信息对应的人体模板。
在一种可能的实现方式中，所述统计模块，还用于：确定人脸模板数据库中是否存在与所述人脸图像信息匹配的人脸模板；响应于存在所述匹配的人脸模板，将所述匹配的人脸模板对应的行人标识作为行人识别结果，和/或，响应于不存在所述匹配的人脸模板，将新增的行人标识作为行人识别结果。
在一种可能的实现方式中，所述统计模块，还用于：响应于不存在所述匹配的人脸模板，在所述人脸模板数据库中添加所述人脸图像信息对应的人脸模板。
在一种可能的实现方式中，所述装置还包括：接收模块，用于接收终端发送的查询请求，所述查询请求包括查询条件；所述处理模块，还用于基于所述查询条件，确定所述第二区域与所述第一区域之间的关联度。
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，用于接收目标场所的第二区域与第一区域之间的关联度；显示模块，用于将所述第二区域与所述第一区域之间的关联度显示在第一界面上；其中，所述第二区域与所述第一区域之间的关联度是基于预设时间范围内的多个视频图像确定的。
在一种可能的实现方式中，所述通信模块，还用于接收对所述目标场所的多个区域构成的N个区域对的关联度的排序结果，其中，所述N个区域对包括由所述第一区域和所述第二区域构成的区域对；所述显示模块，还用于显示所述排序结果中对应关联度最大的M个区域对，其中，M为小于N的正整数。
在一种可能的实现方式中，所述通信模块，还用于接收对所述目标场所的多个区域的区域排布分析结果；所述显示模块，还用于显示所述区域排布分析结果。
在一种可能的实现方式中，所述装置还包括：输入模块，用于获取查询条件；所述通信模块，用于基于所述查询条件发送查询请求；接收基于所述查询条件确定的所述第二区域与所述第一区域之间的关联度。
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的数据处理方法的步骤。
本申请提供的技术方案，获取目标场所在预设时间范围内的多个视频图像；对所述多个视频图像进行行人识别处理，得到所述目标场所的第一区域和第二区域的客流统计结果；基于所述第一区域和所述第二区域的客流统计结果，确定所述第二区域与所述第一区域之间的关联度。如此，相对于人工判定目标场所的两个区域之间的关联度而言，能快速确定预设时间范围内各区域间的关联度，节省时间和人力成本；另外，由于通过人工观察客流情况来确定个区域间的关联度会存在较大误差，本申请通过分析视频图像来确定区域间的关联度，能提高确定出的关联度的精度。
附图说明
图1为本申请实施例提供的一种数据处理方法的实现流程示意图一；
图2为本申请实施例提供的一种数据处理方法的实现流程示意图二；
图3为本申请实施例提供的确定区域间的关联度的流程示意图；
图4为本申请实施例提供的一种数据处理装置的组成结构示意图一；
图5为本申请实施例提供的一种数据处理装置的组成结构示意图二。
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。
本公开实施例提供一种数据处理方法，本公开实施例可以应用于各种电子设备中，该电子设备包括但不限于固定设备和/或移动设备，例如，所述固定设备包括但不限于：个人电脑(Personal Computer，PC)、或者服务器等。所述移动设备包括但不限于：手机、平板电脑或可穿戴式设备。如图1所示，所述方法主要包括：
步骤101、获取目标场所在预设时间范围内的多个视频图像。
在本公开实施例中，所述目标场所包括但不限于商场、或者超级市场等。
在本公开实施例中，所述预设时间范围包括起始时间与终止时间，例如一天、一周等，该预设时间范围可以基于实际需求确定，本公开实施例对此不做限定。
需要说明的是，所述终止时间不能超出当前时间。
在本公开实施例中，所述视频图像是由在目标场所各个区域安装的图像采集装置如摄像头或抓拍机采集得到的。
在本公开实施例中，可以通过多种方式获取视频图像，例如，可以接收图像采集器发送的视频图像，或者，可以利用通信器接收其他设备传送的视频图像。
步骤102、对所述多个视频图像进行行人识别处理，得到所述目标场所的第一区域和第二区域的客流统计结果。
在本公开实施例中，所述目标场所由多个区域构成，所述第一区域和所述第二区域是所述目标区域中的任意两个区域。
在一种可选实现方式中，所述对所述多个视频图像进行行人识别处理，得到所述目标场所的第一区域和第二区域的客流统计结果，包括：获取所述多个视频图像中包括的所述第一区域的多个第一图像；对所述第一图像进行人脸和人体跟踪，得到所述第一图像的人脸和人体跟踪结果；基于所述第一图像的人脸和/或人体跟踪结果，得到所述第一图像的行人识别结果；基于所述第一区域的多个第一图像的行人识别结果，得到所述第一区域的客流统计结果。
在一些实施例中，可以对图像进行行人检测，得到至少一个行人检测框，并基于每个行人检测框进行人脸和人体跟踪，得到人脸和人体跟踪结果，然后，基于人脸和人体跟踪结果中的其中一项，得到行人识别结果。
如此，相对于人工通过肉眼观察真实行人来统计客流量而言，通过对采集的行人图像进行人体或人脸识别来统计客流量，能在短时间内处理大量图像，提高统计效率。
在一些实施例中，通过人脸识别技术对获取的图像进行图像识别处理，得到所述图像的人脸特征识别结果。本申请并不对人脸识别技术做具体限定。
在一些实施例中，通过人体识别技术对获取的图像进行图像识别处理，得到所述图像的人体特征识别结果。本申请并不对人体识别技术做具体限定。
在一些实施例中，所述基于所述第一图像的人脸和/或人体跟踪结果，得到所述第一图像的行人识别结果，包括：响应于所述人体跟踪结果对应的人体图像满足预设条件，基于所述人体跟踪结果对应的人体图像信息，得到行人识别结果；和/或，响应于所述人体跟踪结果对应的人体图像不满足预设条件，基于所述人脸跟踪结果对应的人脸图像信息，得到行人识别结果。
其中，所述人脸图像信息包括人脸图像的特征信息和/或人脸图像；所述人体图像信息包括人体图像的特征信息和/或人体图像。
在一些实施例中，所述预设条件包括：人体图像的质量满足预设质量要求，例如，人脸清晰度要求、人脸大小要求、人脸角度要求、人脸检测置信度要求以及人体检测置信度、人脸完整度要求等一种或任意多种。
这样，在进行行人识别时，先分析人体识别结果，如果人体识别结果无法识别出时，再分析人脸识别结果，由于人体识别较人脸识别容易、耗时短，通过二者结合的方式来分析人体识别结果，能够避免由于人脸角度或者遮挡等因素而造成误识别，提高识别效率，从而提高客流统计效率。
在一些实施例中，所述基于所述人体跟踪结果对应的人体图像信息，得到行人识别结果，包括：确定人体模板数据库中是否存在与所述人体图像信息匹配的人体模板；响应于存在所述匹配的人体模板，将所述匹配的人体模板对应的行人标识作为行人识别结果，和/或，响应于不存在所述匹配的人体模板，将新增的行人标识作为行人识别结果。
在一个例子中，可以确定图像的人体特征与人体模板数据库中存储的至少一个图像模板包括的参考人体特征之间的相似度，并基于是否存在达到预设门限的相似度来确定人体模板数据库中是否存在与图像匹配的图像模板，但本公开实施例不限于此。
在一些实施例中，所述方法还包括：响应于存在所述匹配的人体模板，确定所述匹配的人体模板对应的人体标识；将关联数据库中与所述人体标识对应的行人标识作为所述匹配的人体模板对应的行人标识，其中，所述关联数据库用于存储预设人体标识与预设人物标识之间的关联关系。
如此，能够利用关联数据库存储的关联关系对人体模板对应的行人标识进行信息补充，提高对行人的分析与细化。
在一些实施例中，所述方法还包括：响应于不存在所述匹配的人体模板，在所述人体模板数据库中添加所述人体图像信息对应的人体模板。
如此，不存在所述匹配的人体模板，在所述人体模板数据库中添加所述人体图像信息对应的人体模板，能对人体模板数据库进行数据补充，当该顾客再次来访时，方便后续查询。
在一些实施例中，所述基于所述人脸跟踪结果对应的人脸图像信息，得到行人识别结果，包括：确定人脸模板数据库中是否存在与所述人脸图像信息匹配的人脸模板；响应于存在所述匹配的人脸模板，将所述匹配的人脸模板对应的行人标识作为行人识别结果，和/或，响应于不存在所述匹配的人脸模板，将新增的行人标识作为行人识别结果。
在一个例子中，可以确定图像的人脸特征与人脸模板数据库中存储的至少一个图像模板包括的参考人脸特征之间的相似度，并基于是否存在达到预设门限的相似度来确定人脸模板数据库中是否存在与图像匹配的图像模板，但本公开实施例不限于此。
在一些实施例中，所述方法还包括：响应于不存在所述匹配的人脸模板，在所述人脸模板数据库中添加所述人脸图像信息对应的人脸模板。
如此，不存在所述匹配的人脸模板，在所述人脸模板数据库中添加所述人脸图像信息对应的人脸模板，能对人脸模板数据库进行数据补充，当该顾客再次来访时，方便后续查询。
步骤103、基于所述第一区域和所述第二区域的客流统计结果，确定所述第二区域与所述第一区域之间的关联度。
在一些实施例中，关联度的计算公式为：
区域A与区域B的关联度＝同时到访过区域A和B的顾客数/到访过区域B的顾客数×100％。
在一些实施例中，关联度的计算公式为：
区域A与区域B的关联度＝同时到访过区域A和B的顾客数/到访过区域A的顾客数×100％。
本公开实施例并不对关联度的计算公式进行强制性限定。
需要说明的是，确定关联度时，具体保留小数点后几位，可根据精度要求进行设定或调整。
如此，相对于用户人工记录或推论区域间的关联度而言，通过自动识别行人并统计客流结果，根据客流统计结果来确定商场内各个区域的关联度，方便、便捷，节省人员的时间和精力，能便于用户基于关联度分析结果进行针对性工作和服务，从而提高顾客体验和销售转换率。
在一些实施例中，所述基于所述第一区域和所述第二区域的客流统计结果，确定所述第二区域与所述第一区域之间的关联度，包括：基于所述第一区域和所述第二区域的客流统计结果，确定同时出现在所述第一区域和所述第二区域的目标人物；基于所述目标人物的数量以及所述第一区域或第二区域的客流统计结果，确定所述第二区域与所述第一区域之间的关联度。
示例性地，所述第二区域与所述第一区域之间的关联度＝目标人物的数量/所述第一区域的客流数量。
示例性地，所述第二区域与所述第一区域之间的关联度＝目标人物的数量/所述第二区域的客流数量。
如此，通过客流统计结果来确定目标场所内各个区域的关联度，方便、便捷。
在一些实施例中，所述方法还包括：向终端发送所述第二区域与所述第一区域之间的关联度，以由所述终端在第一界面上显示所述第二区域与所述第一区域之间的关联度。
如此，能够及时向终端反馈所述第二区域与所述第一区域的关联度，便于用户及时获知所述第二区域与所述第一区域的关联度，借鉴区域关联度结果，可以拓宽商店内商品的种类，也可根据不同地区区域关联度的结果不同来个性化出售商品，从而给商家增加客流和销售收入。
在一些实施例中，所述方法还包括：对所述目标场所的多个区域构成的N个区域对的关联度进行排序，得到排序结果，其中，所述N个区域对包括由所述第一区域和所述第二区域构成的区域对；呈现所述排序结果中对应关联度最大的M个区域对，或者向终端发送所述排序结果中对应关联度最大的M个区域对，其中，M为小于N的正整数。
在一个例子中，确定出商场中各个店之间的关联度，并对关联度进行排序，能够确定出某一店与其他各个店之间的关联度，得到与该店关联度最强的几个店。当然，还能够通过关联度值选出商场中关联度最强的几对店。
如此，通过确定各个区域对的关联度，能够进一步分析得到哪两个区域间的关联度大。通过向终端反馈关联度排序结果，便于用户及时获知区域与区域的关联度，进而便于用户基于关联度分析结果进行针对性工作和服务，从而提高顾客体验和销售转换率。
示例性地，对商场来说，利用区域关联度来对表面上无关的两个商家进行关联，根据关联度结果来改变商场出入口位置，商店在商场内的布局等来提升商场的客流量和商店的销量。
示例性地，对营销人员来说，利用区域关联度的结果，对看似无关的两个商家进行联合营销，会有1+1＞2的效果。
示例性地，对商家来说，借鉴区域关联度结果，可以拓宽商店内商品的种类，也可根据不同地区区域关联度的结果不同来个性化出售商品，从而给商家增加客流和销售收入。
在一些实施例中，所述方法还包括：基于所述目标场所的多个区域构成的N个区域对的关联度，得到所述目标场所的多个区域的区域排布分析结果；呈现所述区域排布分析结果，或者向终端发送所述区域排布分析结果。
其中，所述区域排布分析结果至少包括下述任一信息：当前的区域关联度总结，如哪些区域的关联度较高，哪些区域的关联度较低；或者布局规律，如哪种类型的区域排布在一起更合适或者不合适；或者布局改善建议，如将哪些区域的位置进行调整。
如此，能够提供目标场所的多个区域的区域排布分析结果，且能便于用户参照关联度排布分析结果进行针对性工作和服务，从而提高顾客体验和销售转换率。
在一些实施例中，所述方法还包括：接收终端发送的查询请求，所述查询请求包括查询条件；所述确定所述第二区域与所述第一区域之间的关联度，包括：基于所述查询条件，确定所述第二区域与所述第一区域之间的关联度。
其中，所述查询条件包括所述第一区域和所述至少一个第二区域的划分信息，所述查询条件还可包括预设时间范围信息。
如此，能够及时向终端反馈与用户输入的查询条件相适应的关联度，便于用户及时获知第二区域与第一区域的关联度。
示例性地，第一区域和第二区域位于同一目标场所内。比如，所述第一区域和所述第二区域位于同一个商场。又比如，所述第一区域和所述第二区域位于商场的同一层。所述第一区域是用户的目标区域，所述第二区域是用户设定的除所述目标区域之外的其他区域。或者，第一区域和第二区域是同一店铺的不同区域，所述区域的划分可根据由用户根据用户需求进行设定，本公开实施例对此不做限定。
示例性地，一商场共两层，一层包括p个店，二层包括q个店；将所述p个店分别记为F1、F2、…、Fp；将所述q个店分别记为S1、S2、…、Sq。将F1所在区域确定为第一区域，将F2所在区域确定为第二区域，将F3所在区域确定为第二区域，将F0所在区域确定为第二区域，即，需要确定F2、F3、F0对F1的关联度。将S1所在区域确定为第一区域，将S5所在区域确定为第二区域，即，需要确定S5对S1的关联度。
在一些实施例中，上述方法可以由服务器执行，其中，服务器可以为云端服务器和/或前端服务器，例如，上述方法由前端服务器(例如视频一体机)和云端服务器实现，其中，前端服务器对第一图像进行人脸和人体跟踪，得到人脸和人体跟踪结果，并基于人脸和/或人体图像的质量确定基于哪种图像信息进行行人识别，然后，向云端服务器发送确定的图像信息，云端服务器在接收到前端服务器发送的图像信息之后，基于接收到的图像信息查询对应的数据库，得到行人识别结果，并向终端发送相应的处理结果，但本公开实施例对此不作限定。
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、接收目标场所的第二区域与第一区域之间的关联度。
其中，所述第二区域与所述第一区域之间的关联度是基于预设时间范围内的多个视频图像确定的。
步骤202、将所述第二区域与所述第一区域之间的关联度显示在第一界面上。
如此，能够为终端提供第二区域与第一区域的关联度，有利于用户根据区域关联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。
在一些实施例中，所述方法还包括：获取查询条件；基于所述查询条件发送查询请求；接收基于所述查询条件确定的所述第二区域与所述第一区域之间的关联度。
其中，所述查询条件包括所述第一区域和所述第二区域的划分信息，还可包括预设时间范围信息。
如此，能够为终端提供与查询条件相适应的关联度，有利于用户根据区域关联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。
在一些实施例中，所述方法还包括：接收对所述目标场所的多个区域构成的N个区域对的关联度的排序结果，其中，所述N个区域对包括由所述第一区域和所述第二区域构成的区域对；显示所述排序结果中对应关联度最大的M个区域对，其中，M为小于N的正整数。
如此，通过向终端反馈关联度排序结果，便于用户及时获知区域与区域的关联度，进而便于用户基于关联度分析结果进行针对性工作和服务，从而提高顾客体验和销售转换率。
图3示出了一种确定区域间的关联度的流程示意图，如图3所示，该流程包括：选择分析周期，选择分析区域，关联度计算，对关联度计算结果进行分析。
具体地，选择分析周期，包括：
选择计算关联度的时间范围，最小时间长度为一天，也可以选择当日之前的任意一段时间。
具体地，选择分析区域，包括：
选择想要计算关联度的区域，并对区域进行划分和定义。
例如，到访商店A为进入商店A且在商店A内逗留超过X分钟。到访商场的大屏为在大屏前面某个确定范围内面对大屏超过Y秒。
如此，相对于通过肉眼粗略判断区域而言，能提高区域划分的精度。
具体地，关联度计算，包括：
按照下述计算公式计算：
如果时间范围为一天，则区域A与指定区域B的关联度＝同时到访过区域A和B的顾客数/到访过区域B的顾客数×100％；
如果时间范围超过一天，则区域A与指定区域B的关联度＝同时到访过区域A和B的累积顾客数/到访过区域B的顾客数×100％；
上述关联度可保留小数点后两位(如85.38％)。
具体地，对关联度计算结果进行分析，包括：
对有所有区域关联度进行计算后，对某一指定区域，其他区域对指定区域的关联度结果由关联度从高到低进行排序，分析哪两个区域关联度较高，从进行进一步的分析与布局。
应理解，图3所示的确定关联度流程为一种可选的具体实现方式，但不限于此。
还应理解，图3示的确定关联度流程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：获取模块41，用于获取目标场所在预设时间范围内的多个视频图像；统计模块42，用于对所述多个视频图像进行行人识别处理，得到所述目标场所的第一区域和第二区域的客流统计结果；处理模块43，用于基于所述第一区域和所述第二区域的客流统计结果，确定所述第二区域与所述第一区域之间的关联。
在一些实施例中，所述处理模块43，用于：基于所述第一区域和所述第二区域的客流统计结果，确定同时出现在所述第一区域和所述第二区域的目标人物；基于所述目标人物的数量以及所述第一区域或第二区域的客流统计结果，确定所述第二区域与所述第一区域之间的关联度。
在一些实施例中，所述处理模块43，还用于：向终端发送所述第二区域与所述第一区域之间的关联度，以由所述终端在第一界面上显示所述第二区域与所述第一区域之间的关联度。
在一些实施例中，所述处理模块43，还用于：对所述目标场所的多个区域构成的N个区域对的关联度进行排序，得到排序结果，其中，所述N个区域对包括由所述第一区域和所述第二区域构成的区域对；呈现所述排序结果中对应关联度最大的M个区域对，或者向终端发送所述排序结果中对应关联度最大的M个区域对，其中，M为小于N的正整数。
在一些实施例中，所述处理模块43，还用于：基于所述目标场所的多个区域构成的N个区域对的关联度，得到所述目标场所的多个区域的区域排布分析结果；呈现所述区域排布分析结果，或者向终端发送所述区域排布分析结果。
在一些实施例中，所述统计模块42，用于：获取所述多个视频图像中包括的所述第一区域的多个第一图像；对所述第一图像进行人脸和人体跟踪，得到所述第一图像的人脸和人体跟踪结果；基于所述第一图像的人脸和/或人体跟踪结果，得到所述第一图像的行人识别结果；基于所述第一区域的多个第一图像的行人识别结果，得到所述第一区域的客流统计结果。
在一些实施例中，所述统计模块42，用于：响应于所述人体跟踪结果对应的人体图像满足预设条件，基于所述人体跟踪结果对应的人体图像信息，得到行人识别结果；和/或，响应于所述人体跟踪结果对应的人体图像不满足预设条件，基于所述人脸跟踪结果对应的人脸图像信息，得到行人识别结果。
在一些实施例中，所述统计模块42，用于：确定人体模板数据库中是否存在与所述人体图像信息匹配的人体模板；响应于存在所述匹配的人体模板，将所述匹配的人体模板对应的行人标识作为行人识别结果，和/或，响应于不存在所述匹配的人体模板，将新增的行人标识作为行人识别结果。
在一些实施例中，所述统计模块42，还用于：响应于存在所述匹配的人体模板，确定所述匹配的人体模板对应的人体标识；将关联数据库中与所述人体标识对应的行人标识作为所述匹配的人体模板对应的行人标识，其中，所述关联数据库用于存储预设人体标识与预设人物标识之间的关联关系。
在一些实施例中，所述统计模块42，还用于响应于不存在所述匹配的人体模板，在所述人体模板数据库中添加所述人体图像信息对应的人体模板。
在一些实施例中，所述统计模块42，还用于：确定人脸模板数据库中是否存在与所述人脸图像信息匹配的人脸模板；响应于存在所述匹配的人脸模板，将所述匹配的人脸模板对应的行人标识作为行人识别结果，和/或，响应于不存在所述匹配的人脸模板，将新增的行人标识作为行人识别结果。
在一些实施例中，所述统计模块42，还用于：响应于不存在所述匹配的人脸模板，在所述人脸模板数据库中添加所述人脸图像信息对应的人脸模板。
在一些实施例中，所述装置还包括：接收模块44，用于接收终端发送的查询请求，所述查询请求包括查询条件；所述处理模块43，还用于基于所述查询条件，确定所述第二区域与所述第一区域之间的关联度。
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，上述的获取模块41、统计模块42、处理模块43和接收模块44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，CentralProcessing 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，能确定各个区域的关联度，有利于用户根据各区域间的关联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应用于服务器的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：获取目标场所在预设时间范围内的多个视频图像；对所述多个视频图像进行行人识别处理，得到所述目标场所的第一区域和第二区域的客流统计结果；基于所述第一区域和所述第二区域的客流统计结果，确定所述第二区域与所述第一区域之间的关联度。
作为一种实施方式，所述处理器执行所述程序时实现：所述基于所述第一区域和所述第二区域的客流统计结果，确定所述第二区域与所述第一区域之间的关联度，包括：基于所述第一区域和所述第二区域的客流统计结果，确定同时出现在所述第一区域和所述第二区域的目标人物；基于所述目标人物的数量以及所述第一区域或第二区域的客流统计结果，确定所述第二区域与所述第一区域之间的关联度。
作为一种实施方式，所述处理器执行所述程序时实现：向终端发送所述第二区域与所述第一区域之间的关联度，以由所述终端在第一界面上显示所述第二区域与所述第一区域之间的关联度。
作为一种实施方式，所述处理器执行所述程序时实现：对所述目标场所的多个区域构成的N个区域对的关联度进行排序，得到排序结果，其中，所述N个区域对包括由所述第一区域和所述第二区域构成的区域对；呈现所述排序结果中对应关联度最大的M个区域对，或者向终端发送所述排序结果中对应关联度最大的M个区域对，其中，M为小于N的正整数。
作为一种实施方式，所述处理器执行所述程序时实现：基于所述目标场所的多个区域构成的N个区域对的关联度，得到所述目标场所的多个区域的区域排布分析结果；呈现所述区域排布分析结果，或者向终端发送所述区域排布分析结果。
作为一种实施方式，所述处理器执行所述程序时实现：获取所述多个视频图像中包括的所述第一区域的多个第一图像；对所述第一图像进行人脸和人体跟踪，得到所述第一图像的人脸和人体跟踪结果；基于所述第一图像的人脸和/或人体跟踪结果，得到所述第一图像的行人识别结果；基于所述第一区域的多个第一图像的行人识别结果，得到所述第一区域的客流统计结果。
作为一种实施方式，所述处理器执行所述程序时实现：响应于所述人体跟踪结果对应的人体图像满足预设条件，基于所述人体跟踪结果对应的人体图像信息，得到行人识别结果；和/或，响应于所述人体跟踪结果对应的人体图像不满足预设条件，基于所述人脸跟踪结果对应的人脸图像信息，得到行人识别结果。
作为一种实施方式，所述处理器执行所述程序时实现：确定人体模板数据库中是否存在与所述人体图像信息匹配的人体模板；响应于存在所述匹配的人体模板，将所述匹配的人体模板对应的行人标识作为行人识别结果，和/或，响应于不存在所述匹配的人体模板，将新增的行人标识作为行人识别结果。
作为一种实施方式，所述处理器执行所述程序时实现：响应于存在所述匹配的人体模板，确定所述匹配的人体模板对应的人体标识；将关联数据库中与所述人体标识对应的行人标识作为所述匹配的人体模板对应的行人标识，其中，所述关联数据库用于存储预设人体标识与预设人物标识之间的关联关系。
作为一种实施方式，所述处理器执行所述程序时实现：响应于不存在所述匹配的人体模板，在所述人体模板数据库中添加所述人体图像信息对应的人体模板。
作为一种实施方式，所述处理器执行所述程序时实现：确定人脸模板数据库中是否存在与所述人脸图像信息匹配的人脸模板；响应于存在所述匹配的人脸模板，将所述匹配的人脸模板对应的行人标识作为行人识别结果，和/或，响应于不存在所述匹配的人脸模板，将新增的行人标识作为行人识别结果。
作为一种实施方式，所述处理器执行所述程序时实现：响应于不存在所述匹配的人脸模板，在所述人脸模板数据库中添加所述人脸图像信息对应的人脸模板。
作为一种实施方式，所述处理器执行所述程序时实现：接收终端发送的查询请求，所述查询请求包括查询条件；所述确定所述第二区域与所述第一区域之间的关联度，包括：基于所述查询条件，确定所述第二区域与所述第一区域之间的关联度。
本申请实施例提供的数据处理装置，能确定各个区域的关联度，有利于用户根据各区域间的关联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51，用于接收目标场所的第二区域与第一区域之间的关联度；显示模块52，用于将所述第二区域与所述第一区域之间的关联度显示在第一界面上；其中，所述第二区域与所述第一区域之间的关联度是基于预设时间范围内的多个视频图像确定的。
在一些实施例中，所述通信模块51，还用于接收对所述目标场所的多个区域构成的N个区域对的关联度的排序结果，其中，所述N个区域对包括由所述第一区域和所述第二区域构成的区域对；所述显示模块52，还用于显示所述排序结果中对应关联度最大的M个区域对，其中，M为小于N的正整数。
在一些实施例中，所述通信模块51，还用于接收对所述目标场所的多个区域的区域排布分析结果；所述显示模块52，还用于显示所述区域排布分析结果。
在一些实施例中，所述装置还包括：输入模块53，用于获取查询条件；所述通信模块51，用于基于所述查询条件发送查询请求；接收基于所述查询条件确定的所述第二区域与所述第一区域之间的关联度。
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51、显示模块52和输入模块53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，能够输出与查询条件相适应的区域之间的关联度，有利于用户根据关联度排行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应用于终端的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：接收目标场所的第二区域与第一区域之间的关联度；将所述第二区域与所述第一区域之间的关联度显示在第一界面上；其中，所述第二区域与所述第一区域之间的关联度是基于预设时间范围内的多个视频图像确定的。
作为一种实施方式，所述处理器执行所述程序时实现：接收对所述目标场所的多个区域构成的N个区域对的关联度的排序结果，其中，所述N个区域对包括由所述第一区域和所述第二区域构成的区域对；显示所述排序结果中对应关联度最大的M个区域对，其中，M为小于N的正整数。
作为一种实施方式，所述处理器执行所述程序时实现：接收对所述目标场所的多个区域的区域排布分析结果；显示所述区域排布分析结果。
作为一种实施方式，所述处理器执行所述程序时实现：获取查询条件；基于所述查询条件发送查询请求；接收基于所述查询条件确定的所述第二区域与所述第一区域之间的关联度。
本申请实施例提供的数据处理装置，能够提供与查询条件相适应的区域关联度排行，有利于用户根据关联度排行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应用于电子设备如服务器的技术方案提供的数据处理方法。
本领域技术人员应当理解，本公开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应用于用户侧终端的技术方案提供的数据处理方法。
本领域技术人员应当理解，本公开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公开实施例方案的目的。
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：
获取目标场所在预设时间范围内的多个视频图像；
对所述多个视频图像进行行人识别处理，得到所述目标场所的第一区域和第二区域的客流统计结果；
基于所述第一区域和所述第二区域的客流统计结果，确定所述第二区域与所述第一区域之间的关联度。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一区域和所述第二区域的客流统计结果，确定所述第二区域与所述第一区域之间的关联度，包括：
基于所述第一区域和所述第二区域的客流统计结果，确定同时出现在所述第一区域和所述第二区域的目标人物；
基于所述目标人物的数量以及所述第一区域或第二区域的客流统计结果，确定所述第二区域与所述第一区域之间的关联度。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
向终端发送所述第二区域与所述第一区域之间的关联度，以由所述终端在第一界面上显示所述第二区域与所述第一区域之间的关联度。
4.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
对所述目标场所的多个区域构成的N个区域对的关联度进行排序，得到排序结果，其中，所述N个区域对包括由所述第一区域和所述第二区域构成的区域对；
呈现所述排序结果中对应关联度最大的M个区域对，或者向终端发送所述排序结果中对应关联度最大的M个区域对，其中，M为小于N的正整数。
5.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
基于所述目标场所的多个区域构成的N个区域对的关联度，得到所述目标场所的多个区域的区域排布分析结果；
呈现所述区域排布分析结果，或者向终端发送所述区域排布分析结果。
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：
接收目标场所的第二区域与第一区域之间的关联度；
将所述第二区域与所述第一区域之间的关联度显示在第一界面上；
其中，所述第二区域与所述第一区域之间的关联度是基于预设时间范围内的多个视频图像确定的。
7.一种数据处理装置，其特征在于，所述装置包括：
获取模块，用于获取目标场所在预设时间范围内的多个视频图像；
统计模块，用于对所述多个视频图像进行行人识别处理，得到所述目标场所的第一区域和第二区域的客流统计结果；
处理模块，用于基于所述第一区域和所述第二区域的客流统计结果，确定所述第二区域与所述第一区域之间的关联。
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，用于接收目标场所的第二区域与第一区域之间的关联度；
显示模块，用于将所述第二区域与所述第一区域之间的关联度显示在第一界面上；
其中，所述第二区域与所述第一区域之间的关联度是基于预设时间范围内的多个视频图像确定的。
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5任一项或权利要求6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，能够使得所述处理器执行权利要求1至5任一项或权利要求6所述的数据处理方法。
CN201910932122.7A 2019-09-29 2019-09-29 数据处理方法、装置及存储介质 Pending CN112580397A (zh)

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