CN112597879A - 一种基于人头识别的过店客流统计方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于人头识别的过店客流统计方法，包括以下步骤：S1、以门框处的人头大小为基准筛选出离摄像头较远的人头，区分店内和店外人头；S2、将满足时间有效性条件的人头消息缓存，清除过期的人头缓存；S3、对人头消失消息中的人头进行过店判断；S4、满足过店条件的人头计算过店客流。根据本发明，无需在门外单独安装摄像机，通过识别到人头的大小区分人头出现的区域，根据识别到门外人头的轨迹判定统计出满足过店条件的过店客流。
Description
技术领域
本发明涉及人脸识别的技术领域，特别涉及一种基于人头识别的过店客流统计方法。
背景技术
当前人脸识别技术能根据人脸在画面中的坐标变化判断出人头的轨迹，在客流应用上结合画面中门店的场景进而可以判断出人的客流方向主要包括进店、出店和过店，随着边缘设备的算力逐渐提高，识别到的人脸和人头数量也相应提高，目前市场上的过店判定一般需要在门口单独安装一台摄像机，主要是根据肢体关键点的坐标位移和指定区域坐标来进行判断。
目前边缘侧设备针对过店客流的统计主要是单独在室外安装一定角度的IPC，针对特定区域进行进出判定得到过店的客流。现有的技术需要单独安装一台室外IPC，并且对算力有一定要求，需要能识别出肢体特征的坐标。
发明内容
针对现有技术中存在的不足之处，本发明的目的是提供一种基于人头识别的过店客流统计方法，无需在门外单独安装摄像机，通过识别到人头的大小区分人头出现的区域，根据识别到门外人头的轨迹判定统计出满足过店条件的过店客流。为了实现根据本发明的上述目的和其他优点，提供了一种基于人头识别的过店客流统计方法，包括以下步骤：
S1、以门框处的人头大小为基准筛选出离摄像头较远的人头，区分店内和店外人头；
S2、将满足时间有效性条件的人头消息缓存，清除过期的人头缓存；
S3、对人头消失消息中的人头进行过店判断；
S4、满足过店条件的人头计算过店客流。
优选的，所述步骤S2包括接收AI识别画面中人头信息，判断识别到的人头是否满足大小条件。
优选的，当判断人头不满大小条件时，对该人头信息进行丢弃，当判断人头满足大小条件时，进行是否人头消失消息判断。
优选的，当判断人头消失消息为否时，进行人头存在是否超时判断，当判断是人头消失消息时，进行轨迹是否满足过店要求的判断。
优选的，当判断人头存在是超时时，进行该信息丢弃，当判断人头存在没有超时时，进行缓存人头信息。
优选的，当判断轨迹满足过店要求时，进行计入过店客流，当判断轨迹不满足过店要求时，对该条人头信息进行丢弃。
本发明与现有技术相比，其有益效果是：本发明利用室内门口进行进出店客流统计的摄像机只需要能识别出人头即可，根据识别到的人头坐标和大小进行过店客流统计，无需在门外单独安装摄像机，通过识别到人头的大小区分人头出现的区域，离镜头越远人头会越小，根据识别到门外人头的轨迹判定统计出满足过店条件的过店客流。
附图说明
图1为根据本发明的基于人头识别的过店客流统计方法的流程框图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
参照图1，一种基于人头识别的过店客流统计方法，包括以下步骤：S1、IPC在室内朝外安装，既可以判断进出店也可以判断过店，以门框处的人头大小为基准筛选出离摄像头较远的人头，区分店内和店外人头；
S2、将满足时间有效性条件的非消失消息中的人头缓存，AI识别人头时可能会有误识别或者门口有静止的干扰人头，这些误识别的人头以及静止的干扰人头一般都不会移动或者移动范围很小且一直存在，清除在缓存里存在了很长时间但还未触发过店的超时人头缓存；
S3、有一些人头是进出店的轨迹或者在进出店判定中已经被判定出进出店，清除这些进出店的人头缓存；
S4、对人头消失消息中的还在缓存中的人头进行过店判断，正常的过店轨迹是横向位移超过两侧门框线，判断缓存中的人头是否满足该条件，如果不满足可以认为是轨迹干扰的人头，丢弃这部分干扰人头；
S5、满足过店条件的人头计算过店客流。
进一步的，所述步骤S2包括接收AI识别画面中人头信息，判断识别到的人头是否满足大小条件。
进一步的，当判断人头不满大小条件时，对该人头信息进行丢弃，当判断人头满足大小条件时，进行是否人头消失消息判断。
进一步的，当判断人头消失消息为否时，进行人头存在是否超时判断，当判断是人头消失消息时，进行轨迹是否满足过店要求的判断。
进一步的，当判断人头存在是超时时，进行该信息丢弃，当判断人头存在没有超时时，进行缓存人头信息。
进一步的，当判断轨迹满足过店要求时，进行计入过店客流，当判断轨迹不满足过店要求时，对该条人头信息进行丢弃。
这里说明的设备数量和处理规模是用来简化本发明的说明的，对本发明的应用、修改和变化对本领域的技术人员来说是显而易见的。
尽管本发明的实施方案已公开如上，但其并不仅限于说明书和实施方式中所列运用，它完全可以被适用于各种适合本发明的领域，对于熟悉本领域的人员而言，可容易地实现另外的修改，因此在不背离权利要求及等同范围所限定的一般概念下，本发明并不限于特定的细节和这里示出与描述的图例。
Claims (6)
1.一种基于人头识别的过店客流统计方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、以门框处的人头大小为基准筛选出离摄像头较远的人头，区分店内和店外人头；
S2、将满足时间有效性条件的人头消息缓存，清除过期的人头缓存；
S3、对人头消失消息中的人头进行过店判断；
S4、满足过店条件的人头计算过店客流。
2.如权利要求1所述的一种基于人头识别的过店客流统计方法，其特征在于，所述步骤S2包括接收AI识别画面中人头信息，判断识别到的人头是否满足大小条件。
3.如权利要求2所述的一种基于人头识别的过店客流统计方法，其特征在于，当判断人头不满大小条件时，对该人头信息进行丢弃，当判断人头满足大小条件时，进行是否人头消失消息判断。
4.如权利要求3所述的一种基于人头识别的过店客流统计方法，其特征在于，当判断人头消失消息为否时，进行人头存在是否超时判断，当判断是人头消失消息时，进行轨迹是否满足过店要求的判断。
5.如权利要求4所述的一种基于人头识别的过店客流统计方法，其特征在于，当判断人头存在是超时时，进行该信息丢弃，当判断人头存在没有超时时，进行缓存人头信息。
6.如权利要求4所述的一种基于人头识别的过店客流统计方法，其特征在于，当判断轨迹满足过店要求时，进行计入过店客流，当判断轨迹不满足过店要求时，对该条人头信息进行丢弃。
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