[发明专利]客流量分析方法及系统、电子设备

权利要求书

1.一种客流量分析方法，其特征在于，包括：

获取设于店铺内的至少一个摄像头在预设个数的时间段内采集的访客人脸图像；

对访客人脸图像进行人脸识别，得到未在店员人脸管理数据库中的第一人脸；并将各个时间段每个第一人脸的出现频率和/或连续出现时间段的个数进行排序；

当识别到出现频率达到第一频率阈值和/或连续出现时间段的个数达到第一数量阈值时的第二人脸，判断所述第二人脸为店员人脸，并将所述店员人脸的数据加入到所述店员人脸管理数据库中；

统计各个时间段的人脸总数，将人脸总数减去店员人脸后的数量作为客流量。

2.根据权利要求1所述的客流量分析方法，其特征在于，所述对访客人脸图像进行人脸识别，得到未在店员人脸管理数据库中的第一人脸之后，还包括：

当识别到出现频率未达到第一频率阈值和/或连续出现时间段的个数未达到第一数量阈值但达到第二频率阈值和/或连续出现时间段的个数达到第二数量阈值时的第二人脸，判断所述第二人脸为疑似店员人脸，并将所述疑似店员人脸的数据加入到疑似店员人脸管理数据库中；其中，所述第二频率阈值小于所述第一频率阈值，所述第二数量阈值小于所述第一数量阈值；

统计各个时间段的人脸总数后，将人脸总数减去疑似店员人脸后的数量作为客流量。

3.根据权利要求1所述的客流量分析方法，其特征在于，对访客人脸图像进行人脸识别的步骤中，还包括获取属于店员人脸管理数据库中的第三人脸，并判断第三人脸的出现频率是否达到第三频率阈值和/或连续出现时间段的个数是否达到第三数量阈值，其中，所述第三频率阈值小于所述第一频率阈值，所述第三数量阈值小于所述第一数量阈值；

如是则判断第三人脸为店员，如否则删除人脸管理数据库中对应第三人脸的数据。

4.根据权利要求3所述的客流量分析方法，其特征在于，所述判断第三人脸为店员之后，还包括：

判断店员人脸管理数据库中第三人脸是否对应存储有两组数据；

如是，获取相似度相差最大的两组所述第三人脸，并更新至所述店员人脸管理数据库中，如否，则在人脸管理数据库中新增一组所述第三人脸的数据。

5.根据权利要求1所述的客流量分析方法，其特征在于，所述对访客人脸图像进行人脸识别包括：

提取访客人脸图像中的待识别人脸特征值；

根据待识别人脸特征值，计算待识别人脸朝向相对于预设平面的角度；

根据所述角度将待识别人脸特征值转换为在所述预设平面的标准特征值；

将选取两个待识别人脸之间的标准特征值相比，计算得到所述两个待识别人脸之间的相似度；

当两个待识别人脸之间的相似度满足预设相似度阈值时，则识别所述两个待识别人脸为同一人脸。

6.根据权利要求5所述的客流量分析方法，其特征在于，所述提取访客人脸图像中的待识别人脸特征值包括：

将所述访客人脸图像进行离散小波变换；

对离散小波变换变换后访客人脸图像采用方向梯度直方图算法提取特征向量，并将所述特征向量通过分类器判别出人脸图像；

基于判别的人脸图像，获取待识别人脸特征值。

7.根据权利要求6所述的客流量分析方法，其特征在于，所述采用方向梯度直方图算法提取特征向量包括：

将离散小波变换后的所述访客人脸图像分割为多个单元格；

采集单元格中各像素点的梯度方向直方图，得到每个单元格的特征描述；

将多个单元格组成一个单元块，将所述单元块按照预设步长横向平移或纵向平移，每次平移后串联单元块内所有单元格的特征描述，得到多个单元块的特征描述；

将所有单元块的特征描述串联得到所述访客人脸图像的特征向量。

8.根据权利要求7所述的客流量分析方法，其特征在于，所述预设步长与所述离散小波变换过程中的分解次数成反比。