[发明专利]用于房产交易的人脸抓拍、筛选和存储的方法及系统

说明书

本发明提供了一种用于房产交易的人脸抓拍、筛选和存储的方法及系统，包括设备端、本地端和云端，设备端采集抓拍来访客户的人脸数据并截取视频流，本地端和云端分别存储有本地算法和云端算法对抓拍的图像进行筛选、处理和存储，对检索后的数据根据预设点位和预设时间进行去重处理，数据的上传存储通过多线程方式处理。本发明解决了房产销售现场人流量过多时，对客户难以跟踪和数据管理混乱等问题，基于人脸抓拍实现了客户的精准定位，避免客户存储数据混乱、冗余，减少了工作人员的工作量，便于对客户的统计和分析。

技术领域

本发明涉及房产交易现场抓拍人脸数据处理技术领域，特别涉及一种用于房产交易的人脸抓拍、筛选和存储的方法及系统。

背景技术

楼盘开售后，在售楼处的来访人员数量庞大，人员流通密集，且在一定时间内某些客户可能会多次到访，单靠接待岗的登记人员和其它相关的服务人员无法通过记忆管理，目前，售楼处一般采用现场数据登记并结合接待人员统计对接的客户人员，将人员信息进行汇总，掌握到访人员的相关信息进行分析。

现有技术对客户数据的汇总、分类和存储等处理方式存在如下问题：

1、由于访问人流量大，收集汇总的来访客户数据信息混乱、不规范，具有大量噪声数据和重复的冗余数据，对于后期的统计、汇总、筛选造成了很大的的干扰和影响，不利于对来访客户进行后期的整体分析，不便于销售的规划和营销。

2、现有技术的客户数据采集更趋向于人工记录，对于工作人员来说工作量庞大，在现场混乱的情况下，容易出现部分客户的来访数据采集的泄疏漏，同时面对如此大的人员流通量，以及客户多样的登记数据，工作人员无法识别登记不同数据的同一客户，不便于对来访客户进行规范化数据采集、存储和管理。

3、现场人员进出场时间是连续且不确定的，对于同一客户登记不同的数据信息，或者在现场长时间进出，在一段时间后现场客户会出现，到场时间长短不同的大量混合客户，对工作人员的数据登记和统计造成了极大的干扰。

因而亟需一种能够自动对来访客户进行数据采集、筛选和存储的方法和系统。

发明内容

为解决上述问题，本发明提供了一种用于房产交易的人脸抓拍、筛选和储存的方法及系统，方法包括人脸图像的抓拍与转储，对图像的人脸检测、搜索和注册，抓拍图像的去重处理，抓拍图像视频流的截取，图像与视频的OSS上传存储和云端上传存储和数据的多线程处理，系统包括设备端、本地端和云端，通过设备端对来访人员的人脸进行图像的抓拍采集，并对抓拍的图像进行前后一端时间的视频流截取，获取客户的人脸图像和视频，所述本地端与云端通过无线网络远程连接，且设有相关算法对人脸数据进行检测，和搜索，并对数据进行转储、去重以及上传存储，实现了房产销售现场人流量大时，对客户数据的采集和监管，并便于后期的统计分析。

本发明提供了一种用于房产交易的人脸抓拍、筛选和存储的方法，具体步骤如下：

设备采集端通过抓拍设备采集来访人员的人脸数据，本地数据管理端接收所述抓拍设备采集抓拍的人脸数据图像，并将数据进行图片转储缓存到本地；

本地数据管理端接收到抓拍的人脸数据后发起人脸检测请求，根据上述抓拍的人脸数据进行人脸检测、搜索和注册，根据检索结果判断是否有高于注册分值的人脸数据；

根据上述检索判定结果，如果未检索到高于注册分值的人脸数据，则对该抓拍的人脸数据进行人脸注册，并将注册后的人脸图像上传至OSS云存储，图像对应的抓拍设备、人脸标识等图片数据相关信息上传存储至云端mongoDB数据库；如果检索到高于注册分值的人脸数据，则根据抓拍时间判断是否在预设的验证时间内存储过该人脸的抓拍图像，若存储过，则将该图像舍弃，如果在预设时间内并未存储过该人脸的抓拍图像，则同样将该抓拍的图像数据上传至所述OSS云端图片信息数据库中；