[发明专利]一种线下顾客行为识别方法、系统、存储介质及终端

说明书

本发明提供一种线下顾客行为识别方法、系统、存储介质及终端，通过顾客手部的可穿戴电子设备追踪顾客的动作，利用RFID检测商品动作，并对顾客动作和商品动作进行相似性匹配，能够同时识别顾客、与顾客交互的商品以及顾客与商品之间的交互行为；有效地降低了用户和环境多样性对顾客行为识别的影响，获得顾客准确的购物信息，不仅便于商家为顾客提供个性化的服务，也便于顾客建立自己的线下购物日志，实时获取商品相关信息，快速结账等等，有利于提高线下顾客的购物体验。本发明还通过识别摇一摇手势实现顾客与商品的实时匹配，进一步提高了顾客与商品的匹配准确度，可以用在自动支付的应用中，可以通过摇动将商品添加进购物车。

技术领域

本发明涉及行为识别领域，特别是涉及一种线下顾客行为识别方法、系统、存储介质及终端。

背景技术

随着数据挖掘、人工智能的快速发展，海量、丰富的用户购物行为数据可以为零售商带来巨大的商业利益。基于这些数据，零售商可以进行更加准确的市场研究、制定更为科学的营销策略，同时还可以将购物行为与每个用户进行关联，构建用户画像，从而提供更为精准的个性化服务。线上用户行为数据可以通过追踪用户的网页浏览、点击记录以及商品评论、购物车信息、购买记录等轻松获得，但是在线下，大多数的实体店只能得到用户最终的购买清单数据，对于一些更深层次的用户行为信息，如用户在购物过程中查看过哪些商品以及在每个商品上的停留时间，却很难获得，但只有采集到这些信息零售商才能更全面地了解用户的兴趣爱好。

现有的追踪顾客线下行为的方法主要分为两种，一种是利用人工的方式收集数据，另外一种则是利用感知设备自动识别顾客行为。人工的方法一般是通过实体店内工作人员的肉眼观察记录或者对顾客的问卷调查，此类方法需要耗费大量的人力成本，缺乏现实实施的可行性。自动识别的方法则主要依赖于摄像头或智能手机识别顾客的行为或对其进行位置追踪。基于摄像头的方法通过在店内部署大量的摄像头捕捉顾客购物过程的视频，并通过视频图像处理技术识别顾客的行为，但是视频处理需要消耗大量的计算资源，而且对光线状况、摄像头与顾客的相对位置等都有着较高的要求。另外，如果要对顾客进行个性化营销，则需要获取其身份信息，但无论是面部识别还是基于身体特征的识别在用户移动性较强的实体店内都无法达到很好的识别效果。基于智能手机的方法利用手机上的惯性传感器或WiFi信号、蓝牙信号追踪顾客在店内的位置，手机对顾客具有唯一的标识作用，因此通过手机可以很容易将顾客位置与其身份相关联。这种方法的缺点是只能获得顾客感兴趣的商品区域，无法识别出顾客有无翻看过商品以及翻看的是哪件商品。

发明内容

鉴于以上所述现有技术的缺点，本发明的目的在于提供一种线下顾客行为识别方法、系统、存储介质及终端，用于解决现有技术中无法有效识别线下顾客的购物行为的技术问题。

为实现上述目的及其它相关目的，本发明的第一方面提供一种线下顾客行为识别方法，包括：采集顾客的运动状态数据并判断顾客的运动状态，包括行走状态和非行走状态；在判断顾客的运动状态为非行走状态的情况下，采集顾客的手部动作数据并识别出与商品发生交互行为的候选手势；采集所述候选手势对应时间的商品动作数据，并识别出与顾客发生交互行为的候选商品；基于相邻所述候选手势之间的手部动作数据和对应时间的所述候选商品的商品动作数据，分别构建手部动作序列和商品动作序列；基于所述手部动作序列和所述商品动作序列的相似性，获取顾客与商品的匹配结果。

于本发明的第一方面的一些实施例中，所述线下顾客行为识别方法包括：通过可穿戴设备采集顾客的所述运动状态数据和手部动作数据；通过RFID系统采集所述商品动作数据。。

于本发明的第一方面的一些实施例中，所述线下顾客行为识别方法包括：通过识别顾客与商品是否同步发生预设动作来实时获取所述顾客与商品的匹配结果。