[发明专利]线下货架客流指标获取方法、系统、计算机存储介质及设备

权利要求书

1.一种线下货架客流指标获取方法，其特征在于，包括：

采集目标货架区域内的视频数据，并基于所述视频数据进行多目标行人检测和轨迹跟踪，以获取特定时间间隔内目标行人的运动轨迹数据；

于所述视频数据中标定目标货架检测区域，并于该目标货架检测区域内计算目标行人经过时间；

基于所述目标行人的运动轨迹数据和目标行人经过时间，对所述目标货架检测区域内的目标行人的行为进行行为状态分类；

于分类结果中提取所述特定时间间隔内所述目标货架的停留客流量，并将所述停留客流量转换为特定时间间隔下目标货架检测区域的客流指标。

2.根据权利要求1所述的线下货架客流指标获取方法，其特征在于，采集目标货架区域内的视频数据，并基于所述视频数据进行多目标行人检测和轨迹跟踪，以获取特定时间间隔内目标行人的运动轨迹数据的步骤包括：

对所述视频数据中进行目标行人特征检测，以提取出目标行人的外观描述特征；其中，所述视频数据包括货架、商品、顾客及员工；

记录每个特定的目标行人的目标框检测数据；其中，所述目标框检测数据包括目标行人的身份编号、目标框的左上角顶点的横轴像素坐标、目标框的左上角顶点的纵轴像素坐标、目标框的宽度和/或检测目标框的高度；

基于目标行人的外观描述特征和视频画面运动信息进行相同目标行人的身份编号的关联，以逐帧跟踪获得目标行人的连续时间帧的视频画面轨迹数据；

从目标行人的连续时间帧的视频画面轨迹数据中提取特定时间间隔内目标行人的运动轨迹数据。

3.根据权利要求2所述的线下货架客流指标获取方法，其特征在于，于所述视频数据中标定目标货架检测区域，并于该目标货架检测区域内计算目标行人经过时间的步骤包括：

标定所述视频数据中的目标货架检测区域，并记录目标货架检测区域中所有货架检测框的坐标；货架检测框的坐标分别为货架检测框的左边的横轴像素坐标、右边的横轴像素坐标、上边的纵轴像素坐标、下边的纵轴像素坐标；

针对特定的目标行人，根据特定时间间隔内目标行人的视频画面轨迹数据和该目标行人所处的货架检测框的坐标，提取经过该目标货架检测区域的目标行人轨迹，并统计该目标行人在所述目标货架检测区域内的经过时间；

将特定时间间隔内目标货架检测区域的目标行人轨迹的检测时间帧进行累加求和得到目标行人的经过时间帧总和，并将目标行人的经过时间帧总和转换为目标行人在目标货架检测区域的经过时间，同时，对特定时间间隔内经过目标货架检测区域的目标行人去重求和，以获取所述特定时间间隔内经过目标货架检测区域的经过客流量。

4.根据权利要求1所述的线下货架客流指标获取方法，其特征在于，利用预置行为状态分类模型对目标货架检测区域内目标行人的行为进行行为状态分类；在所述线下货架客流指标获取方法执行之前，需通过获取目标货架检测区域的历史经过时间数据集训练所述预置行为状态分类模型；所述预置行为状态分类模型将目标货架检测区域的历史经过时间数据分为分类簇中的较小通过时间簇、中间通过时间簇、过长通过时间簇；将较小通过时间簇、中间通过时间簇、过长通过时间簇分别与分类结果中目标行人经过未查看、目标行人停留查看、目标行人异常停留对应。

5.根据权利要求4所述的线下货架客流指标获取方法，其特征在于，基于所述目标行人的运动轨迹数据和目标行人经过时间，对所述目标货架检测区域内的目标行人的行为进行行为状态分类的步骤包括：

基于所述运动轨迹数据和目标行人经过时间，计算目标行人所属分类簇的响应度；所述分类簇的响应度用于表征目标行人所属行为状态分类的概率；

查找最大的分类簇的响应度，将最大响应度归属于中间通过时间簇，并将与中间通过时间簇匹配的目标行人的行为分类为目标行人停留查看，其他两类的目标行人的行为进行剔除。

6.根据权利要求5所述的线下货架客流指标获取方法，其特征在于，于分类结果中提取所述特定时间间隔内停留在目标货架的停留客流量的步骤包括：

将分类为目标行人停留查看的目标行人归属到停留客流集，对该目标行人在目标货架检测区域的停留时间进行统计；

提取于所述特定时间间隔内停留在目标货架检测区域的停留客流量。