[发明专利]一种基于人脸识别的客流统计方法和系统

说明书

本发明给出了一种基于人脸识别的客流统计方法和系统，包括获取图像采集设备抓拍的人脸图像，利用人脸识别引擎提取人脸特征并基于人脸特征构建人脸图像的聚集人员主图集合；将新增人脸特征的人脸图像归并至对应聚集人员主图集合中，否则，增加新增人脸特征的人脸图像至聚集人员主图集合中；新增或更新集合的属性信息；关联店铺的销售商品记录、聚集人员主图集合及其属性信息，获取店铺的客流统计数据。该方法利用人脸属性和人脸聚类应用在门店或者商铺上进行客流量统计，自动得到每个月门店或者商铺更加精确分析数据信息。

技术领域

本发明涉及人脸识别的技术领域，尤其是一种基于人脸识别的客流统计方法和系统。

背景技术

近年来，网络电商的风靡，正在逐步的改变人们的消费习惯，线上线下的竞争日趋激烈，线下运营成本更高，覆盖范围更小，在门店或者商铺客流量统计上，目前大多数只是简单人头数计算，客流统计大数是实现简单人次流量计数，没有更加清晰数据分析，不能更加清晰分析商铺或者门店客流数据信息或者活动效果，随着人脸识别和人脸检测等相关技术发展，人脸应用也是越来越丰富，人脸识别客流统计系统会对客户进行形象备案，精准、快速、高效的将大数据与线下店商结合起来，通过客流大数据、会员管理大数据、产品销售大数据、广告投放大数据，引领线下店商新一轮变革潮流。所以线下门店或商铺亟需人脸识别的客流统计来提供参考辅助以优化门店或商铺的经营。

发明内容

为了解决现有技术中客流统计都是简单人次流量技术，不能清晰分析商铺或门店客流数据信息或活动效果的技术问题，本发明提出了一种基于人脸识别的客流统计方法和系统。

在一个方面，本发明提出了一种基于人脸识别的客流统计方法，包括以下步骤：

S1：获取图像采集设备抓拍的人脸图像，利用人脸识别引擎提取人脸特征并基于人脸特征构建人脸图像的聚集人员主图集合；

S2：响应于新增人脸特征与聚集人员主图集合中的人脸特征相似度大于第一阈值，或者相似度介于第一阈值和第二阈值之间且从聚集人员主图集合中随机选取人脸图像的人脸特征的相似度大于第三阈值的数量超过半数，将新增人脸特征的人脸图像归并至对应聚集人员主图集合中，否则，增加新增人脸特征的人脸图像至聚集人员主图集合中；

S3：新增或更新集合的属性信息，其中，属性信息包括年龄、性别、进店状态和出现时间；以及

S4：关联店铺的销售商品记录、聚集人员主图集合及其属性信息，获取店铺的客流统计数据。

优选的，图像采集设备包括店内抓拍设备和店外抓拍设备，进店状态的判断依据为：响应于人脸图像为店内抓拍设备采集获得，人脸图像的进店状态为进店，否则为未进店。利用店内抓拍设备采集的图像可以快速判定进店状态。

优选的，步骤S1还包括，获取人脸图像的质量分，过滤低于人脸图像质量分阈值的人脸图像。过滤低质量的人脸图像可以提升人脸特征聚集的准确性。

进一步优选的，人脸图像的质量分具体表现为人脸图像的像素值、人脸占比值、黑白灰像素点占比值、眼睛数量值，图像清晰度和人脸角度的各分值的加权叠加值。通过各分值的加权叠加可以获得更加精准的人脸图像质量分。

优选的，步骤S3中的年龄更新具体方式为：

响应于聚集人员主图集合的子集合中的人脸图像数量小于预设数量，取平均值作为子集合的年龄；

响应于聚集人员主图集合的子集合中的人脸图像数量大于预设数量，过滤包含粗大误差值的坏值后取平均值作为子集合的年龄。

进一步优选的，包含粗大误差值的坏值具体为：若测量值Nx_i的剩余误差满足|Vi|＝|Nx_i-agv|＜3σ，则该值为坏值，其中agv表示子集合的年龄的算术平均值，σ为利用贝塞尔公式计算的标准偏差。