[发明专利]一种基于视频行为识别的经营规范智能巡查方法

说明书

本发明公开了一种基于视频行为识别的经营规范智能巡查方法。该方法涉及信息化、视频分析和图像识别领域，尤其涉及一种基于门店经营场景环境下的对象行为规范检测的智能巡查方法。本发明所述的行为规范智能判断检测方法，只针对门店经营中违规检查、智能巡查、巡查问题处理的场景，在该场景下，店员需要在经营场所按照企业统一规定，对顾客、商品和经营场所进行特定操作。由于经营场所的特殊性，店员行为本身也伴随着时间变化、企业经营策略变化等因素改变行为方式。同时伴随着经营策略变化，经营场所本身的属性也需要跟随调整，而本发明公开的方法就是智能判断经营场所本身的状况，经营场所内摆放的商品，经营场所内进入的顾客以及链接这一切“人”、“货”和“场”的“店员”是否依照公司定义规范正常运转。如果遇到不合规的状况，需要智能建立巡查任务，通知相关人进行整改，并智能反馈整改结果，最终实现经营规范智能巡查的方法。

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，具体说是一种基于图像识别的算法应用。

背景技术

连锁店的门店经营管理一直是一个复杂而麻烦的问题。所有门店品牌经营者，无论是采用直营还是加盟的方式，都希望扩大经营规模，开设更多的门店，提高品牌的品牌影响力和营收能力。而伴随着连锁店规模越来越大，管理难度急速提升同时管理成本也越来越大。当前背景下，门店一般在经营设备上已经完成了信息化建设，即门店本身有收银系统，盘点系统，库存系统等，已经完成了信息化的基本覆盖。

在信息化基本完善的背景之下，品牌经营方已经能够大致了解每一家门店“人”“货”“场”三要素中“货”的情况，经营者能够及时知道门店中商品的库存情况和销售情况。而对于三要素中更为重要的“人”和“场”的情况一无所知，而大多数的经营行为，本身也不光体现在“货”的角度。

当前在连锁巡查管理过程中主要还是依赖于巡查人员的人力管理，在特定时间阶段安排工作人员进行巡查，以保障尽可能的去保证所有门店合规经营。整个过程存在如下弊端：

1.人力资源消耗大，巡查周期长，效果较差

2.行为标准依赖人力判断，无法保证统一标准化执行企业规定

3.人力资源消耗巨大，无法做到长期完整覆盖检查

发明内容

本发明就是针对以上不足，为连锁门店经营场所提供一套智慧、公平、高效、不知疲倦和可扩展的经营违规智能巡查方法。

本发明解决其技术问题所用的技术方案是：一种基于视频行为识别的连锁门店经营场所经营违规智能巡查的方法。该方法包含了对门店经营违规行为的持续训练，训练过程中需要持续采集和标记相关样本，进而达到更好的效果。在这个过程中，包含对连锁门店经营行业行为规范、常规违规行为的理解，并且在实现过程中，需要持续积累素材，涵盖正确的范例和错误的样例。素材涵盖视频素材和图片素材，而针对视频素材，需要将视频素材导入GPU服务器，将这些素材按照合适规则切割成图片，基于这些图片进行后续处理。

本发明所述的图片处理包含图片的行为标记和训练。在这个过程中，需要预先设定具体行为，以及具体行为的哪些表现或者状态为合规，哪些表现和状态为违规。例如在经营场所中，营业人员长期离开经营场所明显违反行为规范，在经营场所中有零散的垃圾或者商品等违反环境规范，需要对图片进行标记，标记合规和未合规的样本，将这些样本输入GPU服务器进行行为识别训练。

本发明所述的训练方法和训练结果，将会按照不同模型的需求写入到对应的设备中。其中对象检测和基本行为检测类模型会写入终端设备中，依托终端摄像头的边缘计算能力，完成基本的经营场景下的对象属性和行为侦测，并完成数据基本采集工作，并将采集数据和源数据视频流一起传输到中央GPU服务器集群。