CN116629979A - 一种数字化门店管理系统及方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种数字化门店管理系统及方法，本发明通过拍摄门店内的视频图像，通过对视频图像中的各种商品进行识别并据此对图像分区，对各个图像区块内的商品的数量进行实时监控并对各个图像区块内的顾客特征进行识别，以获取各种商品的关注热度，结合各种商品的剩余数量及其关注热度，智能预测各种商品的补货紧急度，并通过数字化的图像显示各种商品的补货紧急度。通过该方案不需要人工清点统计商品，且能实时判断各种商品的销售热度，并能提前预测各种商品的补货紧急度，可以显著提高门店的补货管理水平并有助于提升门店的零售效率。

Description

一种数字化门店管理系统及方法
技术领域
本发明涉及信息处理技术领域，具体涉及一种数字化门店管理系统及方法。
背景技术
随着社会经济和技术的发展，餐饮，零售，酒店，服务，体育运动，健身，医美等连锁经营企业日趋活跃。门店管理对于一家连锁企业是一件非常重要的事，甚至决定着企业经营的成败。
对于零售型门店，需要经常通过人工清点理货的方式来获知各种商品的销售情况，从而确定各种商品是否需要补货，这种传统的人工清单统计的方式效率低下且即时性差，需要消耗较大的人力且往往不能及时发现各种商品的需要补货，影响到门店的零售效率和管理水平。
基于上述原因，亟需设计一种门店管理方案，以帮助提高门店的零售效率和管理水平。
发明内容
基于上述表述，本发明提供了数字化门店管理系统及方法，以解决传统门店需要消耗较大的人力清点统计商品且不能及时补货需求的情况。
本发明解决上述技术问题的技术方案如下：
一种数字化门店管理系统，包括：
视频拍摄模块，其布置在门店内，用于拍摄门店内商品摆放区域的视频图像，并输出视频图像；
图像处理模块，其用于对视频图像进行处理，以识别视频图像中的各种商品图像区块中的商品种类和剩余数量，并在某一种商品的剩余数量低于预设值时，开始该种商品对应的图像区块内的顾客特征进行识别，并输出各个商品展示区的商品种类、剩余数量和顾客特征；
分析判断模块，其用于根据商品种类和对应图像区块内顾客特征生成各种商品的“关注热度值”，并根据各种商品的剩余数量和“关注热度值”预测并输出各种商品的补货紧急度；
信息生成模块，其用于根据各种商品的补货紧急度以及各种商品在视频画面中的位置生成各种商品的标记信息；
数字画面展示模块，其用于在视频图像中叠加前述标记信息显示图层，得到混合画面，输出数字化提示画面。
作为优选方案：所述图像处理模块每隔一定时间从视频图像中截取一帧图像，即目标图像；对目标图像中的各种商品进行识别和计数，从而可以获得目标图像中各种商品的种类和剩余数量；当某一种商品的剩余数量低于预设值时，图像处理模块在后续的视频图像中框选出该商品所在的区块，即在视频图像中划定该商品对应的图像区块，即目标区块；之后图像处理模块对目标区块内的视频图像中的商品和顾客特征进行识别，识别的内容有商品的种类、剩余数量，顾客在该图像区块内出现的次数以及停留的平均时长。
作为优选方案：识别到顾客出现在目标区块中的次数为N，且每当有顾客出现在目标区块内时图像处理模块单元统计其停留在目标区块内的时长T，则目标区块内顾客停留平均时长:Ta=(T1+ T2+T3+…+TN)/N；分析判断模块对于不同的商品预先根据其种类为其赋值，定义商品的关注度的计算公式为：G=S×(a×N+b×Ta)；式中G代表关注度值，S为商品的赋值，a、b为权重系数；分析判断模块识别出商品的种类后调取该商品预设的赋值S，在计算出商品的“关注热度值”；定义补货紧急值的计算公式：D=G/[A0/(A-A0)]，式中D代表补货紧急值，A为商品的初始数量，A0为商品的当前剩余数量；判断计算出的补货紧急度值在哪一个范围内，从而确定该种商品的补货紧急度。
作为优选方案：所述信息生成模块根据预测商品的补货紧急度、商品的种类，以及商品对应的图像区块在视频画面中的位置坐标范围，根据图像区块的边缘四点坐标计算得出图像区块的中心点坐标，基于中心点坐标确定一信息显示区域，将该商品的识别信息、状态信息以及补货紧急度信息汇集在该信息显示区域内，得到标记信息显示图层。
作为优选方案：所述图像处理模块包括特征识别单元、图像划分单元、计数单元和计时单元；特征识别单元用于识别视频图像中的商品特征并输出各种商品的种类信息，以及识别视频图像中的顾客特征，顾客特征包括性别、预测年龄；图像分割单元用于根据识别到的各种商品种类信息对视频图像中各种商品所在的区域进行划分得到各个图像区块；计数单元用于统计图像区块内商品的剩余数量以及出现在图像区块内的人数；计时单元用于统计各个顾客停留在图像区块内的时长。
一种数字化门店管理方法：拍摄门店内商品摆放区域的视频图像，并输出视频图像；对视频图像进行处理，以识别视频图像中的各种商品图像区块中的商品种类和剩余数量，并在某一种商品的剩余数量低于预设值时，开始该种商品对应的图像区块内的顾客特征进行识别，并输出各个商品展示区的商品种类、剩余数量和顾客特征；根据商品种类和对应图像区块内顾客特征生成各种商品的“关注热度值”，并根据各种商品的剩余数量和“关注热度值”预测并输出各种商品的补货紧急度；根据各种商品的补货紧急度以及各种商品在视频画面中的位置生成各种商品的标记信息；在视频图像中叠加前述标记信息显示图层，得到混合画面，输出数字化提示画面。
作为优选方案：生成商品的“关注热度值”的过程为，在视频图像中划定该商品对应的图像区块，即目标区块；之后对目标区块内的视频图像中的商品和顾客特征进行识别，识别的内容有商品的种类、剩余数量，顾客在该图像区块内出现的次数以及停留的平均时长；在进行特征识别的过程中识别到顾客出现在目标区块中的次数为N，每当有顾客出现在目标区块内时特征识别单元统计其停留在目标区块内的时长T，目标区块内顾客停留平均时长:Ta=(T1+ T2+T3+…+TN)/N；对于不同的商品预先根据其种类为其赋值，定义商品的关注度的计算公式为：G=S×(a×N+b×Ta)；式中G代表关注度值，S为商品的赋值，a、b为权重系数；识别出商品的种类后调取该商品预设的赋值S，利用公式完成商品 “关注热度值”计算。
作为优选方案：预测商品的补货紧急度的过程为，定义补货紧急值的计算公式：D=G/[A0/(A-A0)]，式中D代表补货紧急值，A为商品的初始数量，A0为商品的当前剩余数量；判断计算出的补货紧急度值在哪一个范围内，从而确定该种商品的补货紧急度。
作为优选方案：当识别到某种商品且划定该种商品对应的图像区块后，若在其他种类的商品对应的图像区块中识别到该种商品时，向店员发出提示信息，提醒店员将摆放错位的商品还原至其指定摆放区域。
作为优选方案：当识别到店员未站在其职责区域时，向店长发出提示信息，以便于店长及时提醒站位错误的店员。
与现有技术相比，本申请的技术方案具有以下有益技术效果：本申请通过拍摄门店内的视频图像，通过对视频图像中的各种商品进行识别并据此对图像分区，对各个图像区块内的商品的数量进行实时监控并对各个图像区块内的顾客特征进行识别，以获取各种商品的关注热度，结合各种商品的剩余数量及其关注热度，智能预测各种商品的补货紧急度，并通过数字化的图像显示各种商品的补货紧急度。通过该方案不需要人工清点统计商品，且能实时判断各种商品的销售热度，并能提前预测各种商品的补货紧急度，可以显著提高门店的补货管理水平并有助于提升门店的零售效率。
附图说明
图1为实施例一中的门店管理系统的示意图；
图2为实施例二中的门店管理方法的流程图。
具体实施方式
实施例一：
参照图1，一种数字化门店管理系统，包括视频拍摄模块、图像处理模块、分析判断模块、信息生成模块和数字画面展示模块。
视频拍摄模块：视频拍摄模块布置在门店内，用于拍摄门店内商品摆放区域的视频图像，并输出视频图像，可以实现对门店内商品图像的采集和实时传输。
图像处理模块：用于对视频图像进行处理，以识别视频图像中的各种商品图像区块中的商品种类和剩余数量，并在某一种商品的剩余数量低于预设值时，开始该种商品对应的图像区块内的顾客特征进行识别，并输出各个商品展示区的商品种类、剩余数量和顾客特征。
具体的：图像处理模块每隔一定时间从视频图像中截取一帧图像，即目标图像；对目标图像中的各种商品进行识别和计数，从而可以获得目标图像中各种商品的种类和剩余数量；当某一种商品的剩余数量低于预设值时，图像处理模块在后续的视频图像中框选出该商品所在的区块，即在视频图像中划定该商品对应的图像区块，即目标区块；之后图像处理模块对目标区块内的视频图像中的商品和顾客特征进行识别。识别的内容有商品的种类、剩余数量，顾客在该图像区块内出现的次数以及停留的平均时长。
例如在进行特征识别的过程中识别到顾客出现在目标区块中的次数为N，且每当有顾客出现在目标区块内时特征识别单元统计其停留在目标区块内的时长T，则目标区块内顾客停留平均时长:Ta=(T1+ T2+T3+…+TN)/N。
分析判断模块：其用于根据商品种类和对应图像区块内顾客特征生成各种商品的“关注热度值”，并根据各种商品的剩余数量和“关注热度值”预测并输出各种商品的补货紧急度。
具体的：本实施例中，考虑到商家对不同种类商品的补货提示优先级不一样，本实施例中对于不同的商品预先根据其种类为其赋值，例如有的商品其赋值为1、有的商品其赋值小于1、有的商品其赋值大于1。
定义商品的关注度的计算公式为：G=S×(a×N+b×Ta)；式中G代表关注度值，S为商品的赋值，a、b为权重系数。识别出商品的种类后调取该商品预设的赋值S，如此根据不同种类的商品补货提示优先级的实现对各种商品差异化的“关注热度值”计算，从而使计算出的“关注热度值”更符合商家的实际需求。
计算出某种商品的“关注热度值”后，分析判断模块预测该种商品的补货紧急度。本实施例中预先设定几个补货紧急度，例如“零级”、“一级”、“二级”、“三级”，前述几个等级的紧急级别依次升高。每个紧急度级别都对应有补货紧急值范围。
本实施例中定义补货紧急值的计算公式：D=G/[A0/(A-A0)]，式中D代表补货紧急值，A为商品的初始数量，A0为商品的当前剩余数量。之后判断计算出的补货紧急度值在哪一个范围内，从而确定该种商品的补货紧急度，通过上述手段即可预测出商品的补货紧急度。
信息生成模块：其用于根据各种商品的补货紧急度以及各种商品在视频画面中的位置生成各种商品的标记信息。
具体的，信息生成模块根据预测商品的补货紧急度、商品的种类，以及商品对应的图像区块在视频画面中的位置坐标范围，根据图像区块的边缘四点坐标计算得出图像区块的中心点坐标，基于中心点坐标确定一信息显示区域，将该商品的识别信息、状态信息以及补货紧急度信息汇集在该信息显示区域内，得到标记信息显示图层。
数字画面展示模块，其用于在视频图像中叠加前述标记信息显示图层，得到混合画面，输出数字化提示画面。
本实施例中：图像处理模块包括特征识别单元、图像划分单元、计数单元和计时单元；特征识别单元用于识别视频图像中的商品特征并输出各种商品的种类信息，以及识别视频图像中的顾客特征，顾客特征包括性别、预测年龄等；图像分割单元用于根据识别到的各种商品种类信息对视频图像中各种商品所在的区域进行划分得到各个图像区块；计数单元用于统计图像区块内商品的剩余数量以及出现在图像区块内的人数；计时单元用于统计各个顾客停留在图像区块内的时长。
本实施例中的系统还包括提示模块，图像处理模块识别到某种商品且图像处理模块在视频图像中划定该种商品对应的图像区块后，若图像识别模块在其他种类的商品对应的图像区块中识别到该种商品时，由提示模块向店员发出提示信息，提醒店员将摆放错位的商品还原至其指定摆放区域。
另外，图像识别处理模块识别到店员（特征识别单元通过识别店员工作服特征和人脸特征来识别店员的身份）未站在其职责区域时，由提示模块向店长发出提示信息，以便于店长及时提醒站位错误的店员。
实施例二：
一种数字化门店管理方法，该方法适用于实施例一中的数字换门店管理系统，该方法为：拍摄门店内商品摆放区域的视频图像，并输出视频图像；对视频图像进行处理，以识别视频图像中的各种商品图像区块中的商品种类和剩余数量，并在某一种商品的剩余数量低于预设值时，开始该种商品对应的图像区块内的顾客特征进行识别，并输出各个商品展示区的商品种类、剩余数量和顾客特征；根据商品种类和对应图像区块内顾客特征生成各种商品的“关注热度值”，并根据各种商品的剩余数量和“关注热度值”预测并输出各种商品的补货紧急度；根据各种商品的补货紧急度以及各种商品在视频画面中的位置生成各种商品的标记信息；在视频图像中叠加前述标记信息显示图层，得到混合画面，输出数字化提示画面。
本实施例中，生成商品的“关注热度值”的过程为：在视频图像中划定该商品对应的图像区块，即目标区块；之后对目标区块内的视频图像中的商品和顾客特征进行识别，识别的内容有商品的种类、剩余数量，顾客在该图像区块内出现的次数以及停留的平均时长；在进行特征识别的过程中识别到顾客出现在目标区块中的次数为N，且每当有顾客出现在目标区块内时特征识别单元统计其停留在目标区块内的时长T，则目标区块内顾客停留平均时长:Ta=(T1+ T2+T3+…+TN)/N；对于不同的商品预先根据其种类为其赋值，定义商品的关注度的计算公式为：G=S×(a×N+b×Ta)；式中G代表关注度值，S为商品的赋值，a、b为权重系数；识别出商品的种类后调取该商品预设的赋值S，利用公式完成商品 “关注热度值”计算。
在上述内容的基础上，预测商品的补货紧急度的过程为：定义补货紧急值的计算公式：D=G/[A0/(A-A0)]，式中D代表补货紧急值，A为商品的初始数量，A0为商品的当前剩余数量；判断计算出的补货紧急度值在哪一个范围内，从而确定该种商品的补货紧急度。
本实施例中，生成商品标记信息的过程为：根据预测商品的补货紧急度、商品的种类，以及商品对应的图像区块在视频画面中的位置坐标范围，根据图像区块的边缘四点坐标计算得出图像区块的中心点坐标，基于中心点坐标确定一信息显示区域，将该商品的识别信息、状态信息以及补货紧急度信息汇集在该信息显示区域内，得到标记信息显示图层。
本实施例中，当识别到某种商品且划定该种商品对应的图像区块后，若在其他种类的商品对应的图像区块中识别到该种商品时，向店员发出提示信息，提醒店员将摆放错位的商品还原至其指定摆放区域。
另外，当识别到店员未站在其职责区域时，向店长发出提示信息，以便于店长及时提醒站位错误的店员。
以上仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种数字化门店管理系统，其特征是，包括：
视频拍摄模块，其布置在门店内，用于拍摄门店内商品摆放区域的视频图像，并输出视频图像；
图像处理模块，其用于对视频图像进行处理，以识别视频图像中的各种商品图像区块中的商品种类和剩余数量，并在某一种商品的剩余数量低于预设值时，开始该种商品对应的图像区块内的顾客特征进行识别，并输出各个商品展示区的商品种类、剩余数量和顾客特征；
分析判断模块，其用于根据商品种类和对应图像区块内顾客特征生成各种商品的“关注热度值”，并根据各种商品的剩余数量和“关注热度值”预测并输出各种商品的补货紧急度；
信息生成模块，其用于根据各种商品的补货紧急度以及各种商品在视频画面中的位置生成各种商品的标记信息；
数字画面展示模块，其用于在视频图像中叠加前述标记信息显示图层，得到混合画面，输出数字化提示画面。
2.根据权利要求1所述的数字化门店管理系统，其特征是：所述图像处理模块每隔一定时间从视频图像中截取一帧图像，即目标图像；对目标图像中的各种商品进行识别和计数，从而可以获得目标图像中各种商品的种类和剩余数量；当某一种商品的剩余数量低于预设值时，图像处理模块在后续的视频图像中框选出该商品所在的区块，即在视频图像中划定该商品对应的图像区块，即目标区块；之后图像处理模块对目标区块内的视频图像中的商品和顾客特征进行识别，识别的内容有商品的种类、剩余数量，顾客在该图像区块内出现的次数以及停留的平均时长。
3.根据权利要求2所述的数字化门店管理系统，其特征是：识别到顾客出现在目标区块中的次数为N，且每当有顾客出现在目标区块内时图像处理模块单元统计其停留在目标区块内的时长T，则目标区块内顾客停留平均时长:Ta=(T1+ T2+T3+…+TN)/N；分析判断模块对于不同的商品预先根据其种类为其赋值，定义商品的关注度的计算公式为：G=S×(a×N+b×Ta)；式中G代表关注度值，S为商品的赋值，a、b为权重系数；分析判断模块识别出商品的种类后调取该商品预设的赋值S，在计算出商品的“关注热度值”；定义补货紧急值的计算公式：D=G/[A0/(A-A0)]，式中D代表补货紧急值，A为商品的初始数量，A0为商品的当前剩余数量；判断计算出的补货紧急度值在哪一个范围内，从而确定该种商品的补货紧急度。
4.根据权利要求3所述的数字化门店管理系统，其特征是：所述信息生成模块根据预测商品的补货紧急度、商品的种类，以及商品对应的图像区块在视频画面中的位置坐标范围，根据图像区块的边缘四点坐标计算得出图像区块的中心点坐标，基于中心点坐标确定一信息显示区域，将该商品的识别信息、状态信息以及补货紧急度信息汇集在该信息显示区域内，得到标记信息显示图层。
5.根据权利要求2所述的数字化门店管理系统，其特征是：所述图像处理模块包括特征识别单元、图像划分单元、计数单元和计时单元；特征识别单元用于识别视频图像中的商品特征并输出各种商品的种类信息，以及识别视频图像中的顾客特征，顾客特征包括性别、预测年龄；图像分割单元用于根据识别到的各种商品种类信息对视频图像中各种商品所在的区域进行划分得到各个图像区块；计数单元用于统计图像区块内商品的剩余数量以及出现在图像区块内的人数；计时单元用于统计各个顾客停留在图像区块内的时长。
6.一种数字化门店管理方法，其特征是：拍摄门店内商品摆放区域的视频图像，并输出视频图像；对视频图像进行处理，以识别视频图像中的各种商品图像区块中的商品种类和剩余数量，并在某一种商品的剩余数量低于预设值时，开始该种商品对应的图像区块内的顾客特征进行识别，并输出各个商品展示区的商品种类、剩余数量和顾客特征；根据商品种类和对应图像区块内顾客特征生成各种商品的“关注热度值”，并根据各种商品的剩余数量和“关注热度值”预测并输出各种商品的补货紧急度；根据各种商品的补货紧急度以及各种商品在视频画面中的位置生成各种商品的标记信息；在视频图像中叠加前述标记信息显示图层，得到混合画面，输出数字化提示画面。
7.根据权利要求6所述的数字化门店管理方法，其特征是：生成商品的“关注热度值”的过程为，在视频图像中划定该商品对应的图像区块，即目标区块；之后对目标区块内的视频图像中的商品和顾客特征进行识别，识别的内容有商品的种类、剩余数量，顾客在该图像区块内出现的次数以及停留的平均时长；在进行特征识别的过程中识别到顾客出现在目标区块中的次数为N，每当有顾客出现在目标区块内时特征识别单元统计其停留在目标区块内的时长T，目标区块内顾客停留平均时长:Ta=(T1+ T2+T3+…+TN)/N；对于不同的商品预先根据其种类为其赋值，定义商品的关注度的计算公式为：G=S×(a×N+b×Ta)；式中G代表关注度值，S为商品的赋值，a、b为权重系数；识别出商品的种类后调取该商品预设的赋值S，利用公式完成商品 “关注热度值”计算。
8.根据权利要求7所述的数字化门店管理方法，其特征是：预测商品的补货紧急度的过程为，定义补货紧急值的计算公式：D=G/[A0/(A-A0)]，式中D代表补货紧急值，A为商品的初始数量，A0为商品的当前剩余数量；判断计算出的补货紧急度值在哪一个范围内，从而确定该种商品的补货紧急度。
9.根据权利要求6所述的数字化门店管理方法，其特征是：当识别到某种商品且划定该种商品对应的图像区块后，若在其他种类的商品对应的图像区块中识别到该种商品时，向店员发出提示信息，提醒店员将摆放错位的商品还原至其指定摆放区域。
10.根据权利要求6所述的数字化门店管理方法，其特征是：当识别到店员未站在其职责区域时，向店长发出提示信息，以便于店长及时提醒站位错误的店员。
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CN117312419A (zh) * 2023-11-30 2023-12-29 深圳市方度电子有限公司 一种门店管理数据展示方法、装置、电子设备及介质

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