CN113487357B - 一种基于人脸识别的客户档案管理方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种基于人脸识别的客户档案管理方法及系统。其中，所述方法包括：S1，接收分布式相机拍摄的客户在监控区域内的视频图像；S2，基于所述视频图像对该客户进行人脸识别，以获得该客户的身份信息；S3，基于所述身份信息在数据库中进行匹配计算，以得出对应的客户档案；S4，基于所述视频图像分析该客户在所述监控区域内的活动特征；S5，基于所述活动特征确定所述客户档案的接收终端。本发明的方案能够基于人脸识别技术从数据库中快速匹配出该客户的客户档案，还可以基于客户的活动特征将客户档案推送至合适的终端，减少了业务人员手动输入、调取档案的操作，提高了档案管理系统的使用效率及客户的消费体验。
Description
技术领域
本发明涉及交通事件检测技术领域，具体而言，涉及一种基于人脸识别的客户档案管理方法、系统、电子设备及计算机存储介质。
背景技术
随着科技的进步，越来越多的商家开始利用电子化手段来管理客户的档案信息，相对于纸质客户档案，电子化的客户档案在检索、调取、更改等管理维护上具有巨大的优势。但是，上述电子化的客户档案管理方式仍然严重依赖人力，比如，当客户进场时，仍然需要业务人员手动输入或客户手动刷卡或主动刷脸来使系统将对应的客户档案调出，以便提供对应的服务。可见，现有的电子化客户档案管理方式相对于传统的纸质化档案，主要体现在了存储方式的改变，而在输入输出上仍然是依赖人力的，这无法满足用户越来越高的自动化需求，用户体验差。
发明内容
为了解决上述背景技术中存在的技术问题，本发明提供了一种基于人脸识别的客户档案管理方法、系统、电子设备及计算机存储介质。
本发明的第一方面提供了一种基于人脸识别的客户档案管理方法，所述方法包括：
S1，接收分布式相机拍摄的客户在监控区域内的视频图像；
S2，基于所述视频图像对该客户进行人脸识别，以获得该客户的身份信息；
S3，基于所述身份信息在数据库中进行匹配计算，以得出对应的客户档案；
S4，基于所述视频图像分析该客户在所述监控区域内的活动特征；
S5，基于所述活动特征确定所述客户档案的接收终端。
优选地，所述数据库中存储有若干客户档案，所述客户档案中包括可用于检索匹配的人脸身份数据；
则步骤S3中，所述基于所述身份信息在数据库中进行匹配计算，以得出对应的客户档案，包括：
将所述身份信息与所述数据库中存储的各客户档案中的人脸身份数据进行相似度计算，若相似度大于或等于第一阈值，则判定匹配成功，进而将对应的客户档案调出。
优选地，步骤S4中，所述基于所述视频图像分析该客户在所述监控区域内的活动特征，包括：
S40，基于所述视频图像对该客户的位置点进行间隔提取；
S41，对所述位置点聚类分析，并将所述聚类分析结果投影至所述监控区域的预设坐标系，进而得出该客户的运动趋势图。
优选地，步骤S5中，所述基于所述活动特征确定所述客户档案的接收终端，包括：
S50，基于所述运动趋势图得出预测目标子区域；
S51，基于所述预测目标子区域确定所述客户档案的接收终端。
优选地，所述运动趋势图中包括多个运动趋势线，则：
步骤S50中，所述基于所述运动趋势图得出预测目标子区域，包括：
S501，基于各个运动趋势线确定对应的第一初步预测子区域；
S502，检测时间上最新的所述运动趋势线对应的第一初步预测子区域是否为非服务子区域；若是，则转S503，若否，则将该第一初步预测子区域作为预测目标子区域；
S503，检测该客户在所述初步预测子区域第一预设范围的停留时长，提取所述停留时长大于第二阈值的所述第一初步预测子区域作为第二初步预测子区域；
S504，检测该客户在所述第一预设范围内的观察时长，其中，所述观察时长表示客户面向所述第二初步预测子区域的门的时长；若所述观察时长大于第三阈值，则将该第二初步预测子区域作为第三初步预测子区域；
S505，若所述第三初步预测子区域的个数为1，则将所述第三初步预测子区域确定为预测目标子区域；否则，提取状态为非工作中的所述第三初步预测子区域确定为预测目标子区域。
优选地，若步骤S2中识别到的该客户的数量大于1，且其处于同行状态，则：
步骤S5中，所述基于所述运动趋势图得出预测目标子区域，包括：
S506，执行步骤S40-S41以得出各客户的运动趋势图；
S507，基于所述运动趋势图确定各客户的对应的第四初步预测子区域；
S508，判断各所述第四初步预测子区域中是否至少1个为非服务子区域，若是，则转S509，否则将任一个所述第四初步预测子区域确定为预测目标子区域；
S509，将除非服务子区域的任一个所述第四初步预测子区域确定为预测目标子区域。
优选地，步骤S2中识别到的该客户的数量大于1，且其处于同行状态时，若其中的至少1个客户的客户档案匹配失败，则基于该客户的人脸信息创建对应的客户档案。
本发明的第二方面提供了一种基于人脸识别的客户档案管理系统，所述系统包括分布式相机及处理模块；其中，
所述分布式相机，用于拍摄客户在监控区域内的视频图像，并传输给所述处理模块；
所述处理模块，用于基于所述分布式相机发送的所述视频图像对该客户进行人脸识别，以获得该客户的身份信息，基于所述身份信息在数据库中进行匹配计算，以得出对应的客户档案，基于所述视频图像分析该客户在所述监控区域内的活动特征，基于所述活动特征确定所述客户档案的接收终端。
优选地，所述数据库中存储有若干客户档案，所述客户档案中包括可用于检索匹配的人脸身份数据；
则所述处理模块基于所述身份信息在数据库中进行匹配计算，以得出对应的客户档案，包括：
将所述身份信息与所述数据库中存储的各客户档案中的人脸身份数据进行相似度计算，若相似度大于或等于第一阈值，则判定匹配成功，进而将对应的客户档案调出。
优选地，所述处理模块基于所述视频图像分析该客户在所述监控区域内的活动特征，包括：
S40，基于所述视频图像对该客户的位置点进行间隔提取；
S41，对所述位置点聚类分析，并将所述聚类分析结果投影至所述监控区域的预设坐标系，进而得出该客户的运动趋势图。
优选地，所述处理模块基于所述活动特征确定所述客户档案的接收终端，包括：
S50，基于所述运动趋势图得出预测目标子区域；
S51，基于所述预测目标子区域确定所述客户档案的接收终端。
优选地，所述处理模块基于所述活动特征确定所述客户档案的接收终端，包括：
S50，基于所述运动趋势图得出预测目标子区域；
S51，基于所述预测目标子区域确定所述客户档案的接收终端。
优选地，所述运动趋势图中包括多个运动趋势线，则：
步骤S50中，基于所述运动趋势图得出预测目标子区域，包括：
S501，基于各个运动趋势线确定对应的第一初步预测子区域；
S502，检测时间上最新的所述运动趋势线对应的第一初步预测子区域是否为非服务子区域；若是，则转S503，若否，则将该第一初步预测子区域作为预测目标子区域；
S503，检测该客户在所述初步预测子区域第一预设范围的停留时长，提取所述停留时长大于第二阈值的所述第一初步预测子区域作为第二初步预测子区域；
S504，检测该客户在所述第一预设范围内的观察时长，其中，所述观察时长表示客户面向所述第二初步预测子区域的门的时长；若所述观察时长大于第三阈值，则将该第二初步预测子区域作为第三初步预测子区域；
S505，若所述第三初步预测子区域的个数为1，则将所述第三初步预测子区域确定为预测目标子区域；否则，提取状态为非工作中的所述第三初步预测子区域确定为预测目标子区域。
优选地，若所述处理模块识别到的该客户的数量大于1，且其处于同行状态，则所述基于所述运动趋势图得出预测目标子区域，包括：
S506，执行步骤S40-S41以得出各客户的运动趋势图；
S507，基于所述运动趋势图确定各客户的对应的第四初步预测子区域；
S508，判断各所述第四初步预测子区域中是否至少1个为非服务子区域，若是，则转S509，否则将任一个所述第四初步预测子区域确定为预测目标子区域；
S509，将除非服务子区域的任一个所述第四初步预测子区域确定为预测目标子区域。
优选地，所述处理模块，还用于：
若识别到的该客户的数量大于1，且其处于同行状态时，若其中的至少1个客户的客户档案匹配失败，则基于该客户的人脸信息创建对应的客户档案。
本发明的第三方面提供了一种电子设备，所述设备包括：
存储有可执行程序代码的存储器；
与所述存储器耦合的处理器；
所述处理器调用所述存储器中存储的所述可执行程序代码，执行如上任一项所述的方法。
本发明的第四方面提供了一种计算机存储介质，该存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时执行如上任一项所述的方法。
本发明的有益效果在于：
1)本发明的技术方案能够基于人脸识别技术从数据库中快速匹配出该客户的客户档案；
2)本发明还基于图像识别技术对客户在场内的活动进行跟踪，进而获得客户的活动特征，以确定出客户接下来的消费区域，然后直接将对应的客户档案推送至合适的终端，减少了业务人员手动输入、调取档案的操作，提高了档案管理系统的使用效率，也使客户获得了更为舒适的消费体验。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
图1是本发明实施例公开的一种基于人脸识别的客户档案管理方法的流程示意图；
图2是本发明实施例公开的分布式相机在监控区域内的布设场景示意图；
图3是本发明实施例公开的监控区域内预设坐标系的布设场景示意图；
图4是本发明实施例公开的一种基于人脸识别的客户档案管理系统的结构示意图；
图5是本发明实施例公开一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。
因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作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。
应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。
在本发明的描述中，需要说明的是，若出现术语“上”、“下”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，或者是该发明产品使用时惯常摆放的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
此外，若出现术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明的实施例中的特征可以相互结合。
实施例一
请参阅图1，图1是本发明实施例公开的一种基于人脸识别的客户档案管理方法的流程示意图。如图1所示，本发明实施例的一种基于人脸识别的客户档案管理方法，所述方法包括：
S1，接收分布式相机拍摄的客户在监控区域内的视频图像；
S2，基于所述视频图像对该客户进行人脸识别，以获得该客户的身份信息；
S3，基于所述身份信息在数据库中进行匹配计算，以得出对应的客户档案；
S4，基于所述视频图像分析该客户在所述监控区域内的活动特征；
S5，基于所述活动特征确定所述客户档案的接收终端。
在本发明实施例中，本发明的技术方案一方面可以通过人脸识别技术确定进场客户的身份信息，进而就可以从数据库中快速匹配出该客户的客户档案(其中可以包括但不限于客户的基本身份信息、历史消费信息及其统计信息、消费产品信息、消费倾向信息、附加信息等，其中，附加信息可以包括电器设备开启指令等)；同时，本发明还基于图像识别技术对客户在场内的活动进行跟踪，进而获得客户的活动特征，基于活动特征就可以确定出客户接下来的消费区域，此时系统就可以直接将对应的客户档案推送至合适的终端，减少了业务人员手动输入、调取档案的操作，提高了档案管理系统的使用效率，也使客户获得了更为舒适的消费体验。
其中，可以采用基于人脸特征点的识别算法(Feature-based recognitionalgorithms)、基于整幅人脸图像的识别算法(Appearance-based recognitionalgorithms)、基于模板的识别算法(Template-based recognition algorithms)、利用神经网络进行识别的算法(Recognition algorithms using neural network)、基于光照估计模型理论的识别算法对进场客户进行人脸识别。
另外，参照图2所示，商家可以预先在其营业场所的指定房间布设相机，比如，在接待大厅、服务单间、休息室等处进行布设以实现无缝监控(当然，不包括隐私区域)，各相机再与后台处理系统连通即可实现对客户的活动特征的充分掌握，于是就可以准确的预测出客户要前往的目标子区域，这一过程中，业务人员也不需要手动输入，高效便捷。
优选地，所述数据库中存储有若干客户档案，所述客户档案中包括可用于检索匹配的人脸身份数据；
则步骤S3中，所述基于所述身份信息在数据库中进行匹配计算，以得出对应的客户档案，包括：
将所述身份信息与所述数据库中存储的各客户档案中的人脸身份数据进行相似度计算，若相似度大于或等于第一阈值，则判定匹配成功，进而将对应的客户档案调出。
在本发明实施例中，在创建客户档案时将客户的人脸信息附加于基本身份信息板块，于是，当客户再次来到该商家时就可以通过人脸身份数据的相似度比对完成档案的准确快速调取，这一过程同样不需要业务人员进行任何手动操作，由后台系统自动完成。
优选地，步骤S4中，所述基于所述视频图像分析该客户在所述监控区域内的活动特征，包括：
S40，基于所述视频图像对该客户的位置点进行间隔提取；
S41，对所述位置点聚类分析，并将所述聚类分析结果投影至所述监控区域的预设坐标系，进而得出该客户的运动趋势图。
在本发明实施例中，为了更及时的、预先的给客户提供服务，本发明还对客户的目标消费子区域进行预测，具体采用运动趋势图来实现，比如，当运动趋势图表明客户意欲前往服务单间A时，则可以在客户进入之前就将对应的客户档案推送至服务单间A，以利于业务人员参照客户档案而提供个性化的、合理的服务，当然，也可以将后台系统计算出的本次的服务菜单一并推送过来，可极大的增强服务水平，提高客户体验。
具体实现时，再次参照图2所示，预先在监控区域内预设坐标系，坐标系可以是多个，比如以人行通道区域作为预设坐标系的布设区域。利用聚类算法可以将采集到的多个坐标点进行聚合分析，进而得到用于反映客户运动趋势线，如图3所示，聚合后得出的线line1即为客户运动趋势线投影在预设坐标系中的示意，当然，将其投影至坐标系后就得到了运动趋势图。
优选地，步骤S5中，所述基于所述活动特征确定所述客户档案的接收终端，包括：
S50，基于所述运动趋势图得出预测目标子区域；
S51，基于所述预测目标子区域确定所述客户档案的接收终端。
在本发明实施例中，在得出客户的运动趋势图之后，就可以基于运动趋势图的指向来确定客户的目标子区域，相应地，自然就可以确定合适的接收终端。当然，每隔一段时间就重新计算一次运动趋势图，就可以得到多条客户的运动趋势图，再将各个运动趋势图投影至前述的对应的预设坐标系中，显而易见，最后一条运动趋势图就是客户真正要前往的子区域。
优选地，所述运动趋势图中包括多个运动趋势线，则：
步骤S50中，所述基于所述运动趋势图得出预测目标子区域，包括：
S501，基于各个运动趋势线确定对应的第一初步预测子区域；
S502，检测时间上最新的所述运动趋势线对应的第一初步预测子区域是否为非服务子区域；若是，则转S503，若否，则将该第一初步预测子区域作为预测子区域；
S503，检测该客户在所述初步预测子区域第一预设范围的停留时长，提取所述停留时长大于第二阈值的所述第一初步预测子区域作为第二初步预测子区域；
S504，检测该客户在所述第一预设范围内的观察时长，其中，所述观察时长表示客户面向所述第二初步预测子区域的门的时长；若所述观察时长大于第三阈值，则将该第二初步预测子区域作为第三初步预测子区域；
S505，若所述第三初步预测子区域的个数为1，则将所述第三初步预测子区域确定为预测目标子区域；否则，提取状态为非工作中的所述第三初步预测子区域确定为预测目标子区域。
在本发明实施例中，一般情况下，客户最后的运动趋势线就可以反映其目标子区域，但是，如果上述的运动趋势线反映客户进入了例如卫生间，而卫生间显然不存在客户档案的接收终端，举例而言，客户在理发或面部护理之前可能会先去卫生间，然后再返回接受服务。针对该情况，本发明在计算各个运动趋势线时先确定出各个运动趋势线所指向的第一初步预测子区域，然后再计算客户在各个第一初步预测子区域的停留时长，客户在选择心仪的子区域时通常会在门口往内观察一下，所以，基于停留时长、观察时长可以将那些仅是客户路过的第一初步预测子区域过滤掉；接着，当满足前述条件的第三初步预测子区域的个数不为1时，则仅提取其中处于空闲状态的子区域确定为预测目标子区域。
作为一种补充方式，如果状态为非工作中的所述第三初步预测子区域的数量仍然大于1，则可以将其全部确定为预测目标子区域，此时，将客户档案向确定出的多个预测目标子区域进行预推送；当识别到客户从非服务子区域出来后，再更新其运动趋势图，并基于所述运动趋势图重新得出预测目标子区域，并且，将已经执行了预推送的其他第三初步预测子区域的客户档案撤回。
优选地，若步骤S2中识别到的该客户的数量大于1，且其处于同行状态，则：
步骤S5中，所述基于所述运动趋势图得出预测目标子区域，包括：
S506，执行步骤S40-S41以得出各客户的运动趋势图；
S507，基于所述运动趋势图确定各客户的对应的第四初步预测子区域；
S508，判断各所述第四初步预测子区域中是否至少1个为非服务子区域，若是，则转S509，否则将任一个所述第四初步预测子区域确定为预测目标子区域；
S509，将除非服务子区域的任一个所述第四初步预测子区域确定为预测目标子区域。
在本发明实施例中，客户可能会结伴而来，而这些客户显然会大概率选择使用同一个服务单间，但是，结伴而来的客户可能在运动趋势图上存在分歧，比如，客户A和客户B同行，但客户A需要先去卫生间，而客户B则直接前往心仪的服务单间，此时，如果采用等待客户A从卫生间出来之后再继续分析运动趋势图的话，则显然需要客户B在选好的服务单间中做无益的等待或召唤业务人员前来操作，因为后台系统在这过程中并不会推送客户档案，显然，这样的方式会严重影响客户的消费体验。
针对该问题，本发明首先确定客户是否是“同行状态”，例如可以基于多个客户的跟踪轨迹的相似度计算得出，即如果二者的轨迹高度相似(比如轨迹接近，且轨迹上各位置点的对应时刻也匹配)，则判定这些客户是相识的同行者，即“同行状态”；或者，还可以基于多个客户的人脸识别信息调取数据库中的客户档案，比对历史消费信息，进而可以知晓他们是否共同消费，若是，则他们很可能本次也是需要共同消费，即可判定为“同行状态”；当然，还可以采用其它方式进行“同行状态”的判定，本申请对此不再举例。在确定客户A和客户B为同行者之后，即便二者的运动趋势图有明显不同，也可以基于其中一位的运动趋势图确定出来，这样最先进入预测目标子区域的客户也能够及时获得更佳的服务体验，因为预测目标子区域中的终端已经在客户B进入之前就及时获得了档案推送，从而可以提供一些预服务，比如开启空调、加湿器、打开音乐等等。
优选地，步骤S2中识别到的该客户的数量大于1，且其处于同行状态时，若其中的至少1个客户的客户档案匹配失败，则基于该客户的人脸信息创建对应的客户档案。
在本发明实施例中，一种情况是，处于同行状态的多个客户中有客户没有客户档案记录，此时进行档案人脸匹配就会失败，但是，既然是同行客户，说明其有消费倾向，所以，本发明的方案此时直接基于其人脸信息为其创建客户档案，而且该客户档案是精准的。当然，该客户档案可以是临时客户档案，在创建后可以将该临时客户档案推送给业务人员的手持终端中，再由业务人员基于客户的意见(比如客户同意创建客户档案)进行反馈，以使后台系统确定是否将其从临时客户档案转化为正常的客户档案。
实施例二
请参阅图4，图4是本发明实施例公开的一种基于人脸识别的客户档案管理系统的结构示意图。如图4所示，本发明实施例的一种基于人脸识别的客户档案管理系统，所述系统包括分布式相机及处理模块；其中，
所述分布式相机，用于拍摄客户在监控区域内的视频图像，并传输给所述处理模块；
所述处理模块，用于基于所述分布式相机发送的所述视频图像对该客户进行人脸识别，以获得该客户的身份信息，基于所述身份信息在数据库中进行匹配计算，以得出对应的客户档案，基于所述视频图像分析该客户在所述监控区域内的活动特征，基于所述活动特征确定所述客户档案的接收终端。
该实施例中的一种基于人脸识别的客户档案管理系统的具体功能参照上述实施例一，由于本实施例中的系统采用了上述实施例的全部技术方案，因此至少具有上述实施例的技术方案所带来的所有有益效果，在此不再一一赘述。
优选地，所述数据库中存储有若干客户档案，所述客户档案中包括可用于检索匹配的人脸身份数据；
则所述处理模块基于所述身份信息在数据库中进行匹配计算，以得出对应的客户档案，包括：
将所述身份信息与所述数据库中存储的各客户档案中的人脸身份数据进行相似度计算，若相似度大于或等于第一阈值，则判定匹配成功，进而将对应的客户档案调出。
优选地，所述处理模块基于所述视频图像分析该客户在所述监控区域内的活动特征，包括：
S40，基于所述视频图像对该客户的位置点进行间隔提取；
S41，对所述位置点聚类分析，并将所述聚类分析结果投影至所述监控区域的预设坐标系，进而得出该客户的运动趋势图。
优选地，所述处理模块基于所述活动特征确定所述客户档案的接收终端，包括：
S50，基于所述运动趋势图得出预测目标子区域；
S51，基于所述预测目标子区域确定所述客户档案的接收终端。
优选地，所述处理模块基于所述活动特征确定所述客户档案的接收终端，包括：
S50，基于所述运动趋势图得出预测目标子区域；
S51，基于所述预测目标子区域确定所述客户档案的接收终端。
优选地，所述运动趋势图中包括多个运动趋势线，则：
步骤S50中，基于所述运动趋势图得出预测目标子区域，包括：
S501，基于各个运动趋势线确定对应的第一初步预测子区域；
S502，检测时间上最新的所述运动趋势线对应的第一初步预测子区域是否为非服务子区域；若是，则转S503，若否，则将该第一初步预测子区域作为预测目标子区域；
S503，检测该客户在所述初步预测子区域第一预设范围的停留时长，提取所述停留时长大于第二阈值的所述第一初步预测子区域作为第二初步预测子区域；
S504，检测该客户在所述第一预设范围内的观察时长，其中，所述观察时长表示客户面向所述第二初步预测子区域的门的时长；若所述观察时长大于第三阈值，则将该第二初步预测子区域作为第三初步预测子区域；
S505，若所述第三初步预测子区域的个数为1，则将所述第三初步预测子区域确定为预测目标子区域；否则，提取状态为非工作中的所述第三初步预测子区域确定为预测目标子区域。
优选地，若所述处理模块识别到的该客户的数量大于1，且其处于同行状态，则所述基于所述运动趋势图得出预测目标子区域，包括：
S506，执行步骤S40-S41以得出各客户的运动趋势图；
S507，基于所述运动趋势图确定各客户的对应的第四初步预测子区域；
S508，判断各所述第四初步预测子区域中是否至少1个为非服务子区域，若是，则转S509，否则将任一个所述第四初步预测子区域确定为预测目标子区域；
S509，将除非服务子区域的任一个所述第四初步预测子区域确定为预测目标子区域。
优选地，所述处理模块，还用于：
若识别到的该客户的数量大于1，且其处于同行状态时，若其中的至少1个客户的客户档案匹配失败，则基于该客户的人脸信息创建对应的客户档案。
实施例三
请参阅图5，图5是本发明实施例公开的一种电子设备，其特征在于：所述设备包括：
存储有可执行程序代码的存储器；
与所述存储器耦合的处理器；
所述处理器调用所述存储器中存储的所述可执行程序代码，执行如实施例一所述的方法。
实施例四
本发明实施例还公开了一种计算机存储介质，该存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时执行如实施例一所述的方法。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明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发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。
Claims (6)
1.一种基于人脸识别的客户档案管理方法，其特征在于：所述方法包括：
S1，接收分布式相机拍摄的客户在监控区域内的视频图像；
S2，基于所述视频图像对该客户进行人脸识别，以获得该客户的身份信息；
S3，基于所述身份信息在数据库中进行匹配计算，以得出对应的客户档案；
S4，基于所述视频图像分析该客户在所述监控区域内的活动特征；
S5，基于所述活动特征确定所述客户档案的接收终端；
步骤S4中，所述基于所述视频图像分析该客户在所述监控区域内的活动特征，包括：
S40，基于所述视频图像对该客户的位置点进行间隔提取；
S41，对所述位置点聚类分析，并将所述聚类分析结果投影至所述监控区域的预设坐标系，进而得出该客户的运动趋势图；
步骤S5中，所述基于所述活动特征确定所述客户档案的接收终端，包括：
S50，基于所述运动趋势图得出预测目标子区域；
S51，基于所述预测目标子区域确定所述客户档案的接收终端；
其中，所述预测目标子区域与所述接收终端一一对应；
所述运动趋势图中包括多个运动趋势线，则：
步骤S50中，所述基于所述运动趋势图得出预测目标子区域，包括：
S501，基于各个运动趋势线确定对应的第一初步预测子区域；
S502，检测时间上最新的所述运动趋势线对应的第一初步预测子区域是否为非服务子区域；若是，则转S503，若否，则将该第一初步预测子区域作为预测目标子区域；
S503，检测该客户在所述初步预测子区域第一预设范围的停留时长，提取所述停留时长大于第二阈值的所述第一初步预测子区域作为第二初步预测子区域；
S504，检测该客户在所述第一预设范围内的观察时长，其中，所述观察时长表示客户面向所述第二初步预测子区域的门的时长；若所述观察时长大于第三阈值，则将该第二初步预测子区域作为第三初步预测子区域；
S505，若所述第三初步预测子区域的个数为1，则将所述第三初步预测子区域确定为预测目标子区域；否则，提取状态为非工作中的所述第三初步预测子区域确定为预测目标子区域；
若步骤S2中识别到的该客户的数量大于1，且其处于同行状态，则：
步骤S5中，所述基于所述运动趋势图得出预测目标子区域，包括：
S506，执行步骤S40-S41以得出各客户的运动趋势图；
S507，基于所述运动趋势图确定各客户的对应的第四初步预测子区域；
S508，判断各所述第四初步预测子区域中是否至少1个为非服务子区域，若是，则转S509，否则将任一个所述第四初步预测子区域确定为预测目标子区域；
S509，将除非服务子区域的任一个所述第四初步预测子区域确定为预测目标子区域。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述数据库中存储有若干客户档案，所述客户档案中包括可用于检索匹配的人脸身份数据；
则步骤S3中，所述基于所述身份信息在数据库中进行匹配计算，以得出对应的客户档案，包括：
将所述身份信息与所述数据库中存储的各客户档案中的人脸身份数据进行相似度计算，若相似度大于或等于第一阈值，则判定匹配成功，进而将对应的客户档案调出。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：步骤S2中识别到的该客户的数量大于1，且其处于同行状态时，若其中的至少1个客户的客户档案匹配失败，则基于该客户的人脸信息创建对应的客户档案。
4.一种用于实现如权利要求1-3任一项所述的方法的基于人脸识别的客户档案管理系统，所述系统包括分布式相机及处理模块；其特征在于：其中，
所述分布式相机，用于拍摄客户在监控区域内的视频图像，并传输给所述处理模块；
所述处理模块，用于基于所述分布式相机发送的所述视频图像对该客户进行人脸识别，以获得该客户的身份信息，基于所述身份信息在数据库中进行匹配计算，以得出对应的客户档案，基于所述视频图像分析该客户在所述监控区域内的活动特征，基于所述活动特征确定所述客户档案的接收终端。
5.一种电子设备，所述设备包括：存储有可执行程序代码的存储器；与所述存储器耦合的处理器；其特征在于：所述处理器调用所述存储器中存储的所述可执行程序代码，执行如权利要求1-3任一项所述的方法。
6.一种计算机存储介质，该存储介质上存储有计算机程序，其特征在于：该计算机程序被处理器运行时执行如权利要求1-3任一项所述的方法。
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|---|---|---|---|---|
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Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104573619A (zh) * | 2014-07-25 | 2015-04-29 | 北京智膜科技有限公司 | 基于人脸识别的智能广告大数据分析方法及系统 |
| CN107844990A (zh) * | 2017-10-31 | 2018-03-27 | 努比亚技术有限公司 | 一种用于智能门店的信息管理方法及其系统、终端设备 |
| CN110298683A (zh) * | 2019-05-22 | 2019-10-01 | 深圳壹账通智能科技有限公司 | 基于微表情的信息推广方法、装置、设备及介质 |
| CN110533471A (zh) * | 2019-08-30 | 2019-12-03 | 王艺锦 | 基于头肩识别和人脸识别的店铺用户智能管理系统 |
| CN111222410A (zh) * | 2019-11-28 | 2020-06-02 | 江苏励维逊电气科技有限公司 | 一种基于人脸识别的店商消费行为分析引导营销系统 |
Family Cites Families (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20030222981A1 (en) * | 2002-06-04 | 2003-12-04 | Kisak Jeffrey James | Locomotive wireless video recorder and recording system |
| JP6812268B2 (ja) * | 2017-02-21 | 2021-01-13 | 東芝テック株式会社 | 情報処理装置およびプログラム |
| CN112347907A (zh) * | 2020-11-05 | 2021-02-09 | 上海蜂雀网络科技有限公司 | 一种基于Reid和人脸识别技术的4S门店潜客行为分析系统 |
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Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104573619A (zh) * | 2014-07-25 | 2015-04-29 | 北京智膜科技有限公司 | 基于人脸识别的智能广告大数据分析方法及系统 |
| CN107844990A (zh) * | 2017-10-31 | 2018-03-27 | 努比亚技术有限公司 | 一种用于智能门店的信息管理方法及其系统、终端设备 |
| CN110298683A (zh) * | 2019-05-22 | 2019-10-01 | 深圳壹账通智能科技有限公司 | 基于微表情的信息推广方法、装置、设备及介质 |
| CN110533471A (zh) * | 2019-08-30 | 2019-12-03 | 王艺锦 | 基于头肩识别和人脸识别的店铺用户智能管理系统 |
| CN111222410A (zh) * | 2019-11-28 | 2020-06-02 | 江苏励维逊电气科技有限公司 | 一种基于人脸识别的店商消费行为分析引导营销系统 |
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