[发明专利]一种林业客户自动分类方法、系统及计算机可读介质

说明书

本申请披露了一种林业客户自动分类方法，其特征在于，包括：采集包括采购人员与木材的图像；将所述采集的图像输入到第一机器学习模型中，识别所述采购人员与木材的一个或多个交互行为；基于所述采购人员与木材的一个或多个交互行为，确定采购人员的类别。

技术领域

本发明涉及一种林业客户自动分类方法和系统。具体的，涉及一种木材购买时潜在客户的识别方法和系统。

背景技术

在森林工业领域，木材产品往往是一种非标准化的产品。例如同一品牌的木地板也在纹理和颜色方面存在较大差异，再例如木材艺术品则类似于其他艺术品一样具有个性化和定制化的特征。因此，在木材工业营销行业中，每件产品的销售均需要销售人员根据用户偏好、产品特征进行产品介绍和营销推广，对销售人员的知识水平要求较高，营销成本高。随着人工智能技术的进步，机器学习在零售领域的应用得到了越来越多的发展，但是现存技术多为针对标准化商品，例如快消品的用户行为识别，这些方法无法直接应用到木材产品的营销中。这是由于，木材产品的采购需要对木材样本进行详细的调查，一个采购人员的采购决策需要通过对样本调查取得的信息来完成，这在其他工业化标准化产品采购过程中是不存在的。

发明内容

针对现有技术中人工销售时对客户意图分析误差较大的情况，本申请提出了一种林业客户自动分类方法。

本申请的一个方面涉及一种林业客户自动分类方法，包括：采集包括采购人员与木材的图像；将所述采集的图像输入到第一机器学习模型中，识别所述采购人员与木材的一个或多个交互行为；基于所述采购人员与木材的一个或多个交互行为，确定采购人员的类别。

在一些实施例中，所述采购人员与木材的一个或多个交互行为包括钻取样本、观察样本、测量胸径、移动样本、翻动样本中的至少一种。

在一些实施例中，所述基于所述采购人员与木材的一个或多个交互行为，确定采购人员的类别包括：根据预定义规则和识别出的一个或多个交互行为，确定采购人员的类别。

在一些实施例中，所述基于所述采购人员与木材的一个或多个交互行为，确定采购人员的类别包括：将所述采购人员与木材的一个或多个交互行为输入到第二机器学习模型，确定采购人员类别。

在一些实施例中，所述第一机器学习模型和/或所述第二机器学习模型为神经网络、支持向量机、卷积神经网络、深度神经网络、循环神经网络中的一种或多种的组合。

本申请的又一方面涉及一种林业客户自动分类系统，包括：图像传感器，用于采集包括采购人员与木材的图像；第一识别模块，用于利用第一机器学习模型识别所述采购人员与木材的一个或多个交互行为；类别确定模块，用于基于所述采购人员与木材的一个或多个交互行为，确定采购人员的类别。

在一些实施例中，所述采购人员与木材的一个或多个交互行为包括钻取样本、观察样本、测量胸径、移动样本、翻动样本中的至少一种。

在一些实施例中，所述类别确定模块根据预定义规则和识别出的一个或多个交互行为，确定采购人员的类别。

在一些实施例中，所述类别确定模块将所述采购人员与木材的一个或多个交互行为输入到第二机器学习模型，确定采购人员类别。

在一些实施例中，所述第一机器学习模型和/或所述第二机器学习模型为神经网络、支持向量机、卷积神经网络、深度神经网络、循环神经网络中的一种或多种的组合。

本申请的另一个方面涉及一种林业客户自动分类装置，包括处理器，所述处理器执行所述林业客户自动分类方法。

本申请的另一个方面涉及一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储计算机指令，所述计算机指令被计算机读取后执行所述林业客户自动分类方法。

附图说明