智慧商业客流量统计系统方案

智慧商业客流管理系统 解决方案 第 2 页 共 7 页 目 录 1 前言 3 2 商业系统整体架构简述 4 3.1 功能模块组成 4 3.2 系统组网架构 5 3 各种功能模块介绍 .6 3.1 店铺安全管理系统 6 3.1.1 应用目的 .6 3.1.2 部分技术功能说明 7 a) 低码流视频压缩功能 7 b) 智能视频分析报警功能 9 3.2 商业数据分析统计系统 9 3.2.1 应用目的 .9 3.2.2 部分技术功能说明 11 a) 客流统计分析系统 11 b) 店铺陈列热区分析系统 14 c) 顾客特性分析系统 15 d) 店铺选址分析系统 16 e) 广告牌、橱窗顾客关注度分析系统 16 3.3 店铺规范管理 16 3.3.1 应用目的 .16 3.3.2 系统架构 .17 3.3.3 部分技术功能说明 18 a) 店铺 PC 远程控制、夜间数据归集 .18 b) 电器智能远程控制 18 c) 员工人脸识别考勤 /排班 19 3.3.4 物联网信息网关介绍 19 3.4 用户信息管理 19 3.4.1 人脸识别工作流程图 20 3.4.2 人脸识别架构图 20 3.4.3 系统应用特点 .21 第 3 页 共 7 页 1 前言 零售商业行业是一个覆盖非常广泛的行业，主要包括百货、商超、连锁店铺、 临街店铺等各种商业形态。而随着行业竞争的越来越激烈，零售商们需要通过不断 的提示自己的竞争力，以获取到更好的销售/营销业绩，那么随之而来的问题就是， 如何提升竞争力？通过什么手段能快速、有效的提升零售商的竞争力，需要从哪里 入手来提升竞争力？ 在常规的零售管理系统中加入 IT 信息化的应用，无疑是为商家带来了极大的便 利，而且能很好的完善和提升了管理水平和经营水平，ERP 系统在此当中扮演了非 常重要的角色。但光有 ERP 系统是肯定不够的，因为 ERP 其最主要的目的是对财 物、收银、仓储、供应链等方面的管理。那么，对于销售中最重要的一个元素 消费者（顾客） ，ERP 则无能为力，这也是当前各个商家普遍存在的、对于顾客信 息化和智能化管理不足的问题。那么对于消费者，我们需要通过什么样的方式能更 细致的关注他们、分析他们、了解他们、管理他们，为他们提供更有效、更贴心的 服务，为他们创造更好的销售环境、更好的购物体验，由此来提升店铺的业绩。 在此我们将提供一套智能化的客流管理系统，从客流统计、员工过滤以及顾客 分析方面为店铺提供智能数据，帮助各商家在充分市场竞争环境下的零售商业精细 化管理。 2 智慧商业客流管理系统整体架构简述 2.1 功能模块组成 根据店铺的实际需求，智慧商业客流管理系统将通过两个部分组成来帮助、提 升店铺精细化管理竞争力。 店铺出入口客流统计主要采集出入口的进出人数，准确率高，安 第 4 页 共 7 页 装简单。 顾客/员工人脸识别分析主要是利用人脸识别技术，采集和分析出 入人员的身份，属性（年龄、性别） ，并根据员工库的过滤，将每 个人脸的身份打上标签，结合出入时间，计算驻店时长；同时还可 根据时间维度，统计多次入店的频次。 2.2 系统组网架构 系统组网主要有量大部分组成，分别是店铺前端采集分析设备、数据平台服务 器及供第三方获取数据的接口。 主要设备介绍 a) 客流统计终端采用飞瑞斯独特的视频人数统计算法，通过视频分析检 测活体目标（人体头部、肩膀） ，分辨人体的行动轨迹方向，并计算设定区 域内不同方向的目标数量，达到精确的人流量统计结果。 设备直接输出客流统计数据后端； 每个设备独立运行，互不影响 设备安装高度2.3米-4.5米。 第 5 页 共 7 页 每台设备覆盖的地面宽度2-3米。 设备可识别最大行走速度小于5 米/秒。 b) 高清比对分析仪+一路高清 IPC基于人脸识别技术，采用高清摄像机采 集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检 测到的人脸进行脸部特征文件的提取，识别预处理、比对辨识最终记忆存 储，达到识别不同人员身份、辨别人脸的年龄、性别等信息。 人脸抓拍性能：每秒抓拍5-8张人脸。 覆盖范围：覆盖宽度：720P 摄像机覆盖约 2.5 米宽度； 1080P 摄像 机覆盖约 3.5 米宽度。 年龄/性别识别准确度：正脸情况下，识别准确度超过80%。 第 6 页 共 7 页 3 系统采集数据介绍 3.1 数据说明 3.1.1 基于客流终端设备的元数据 维度：时间、区域； 客流输出的元数据内容： 形成以 5 分钟、1 小时、天维度，并结合区域维度进行区分，输出客流数据统 计结果。 3.1.2 基于人脸识别分析仪的元数据 单台高清人脸比对分析原始数据： 1) 人脸 ID：每张脸一个唯一编号 2) 设备 ID：标识抓拍设备 3) 时间：抓拍时间 4) 性别：顾客性别（男/女） 5) 年龄值：以数值形式表示年龄 6) 人员属性: 属于那种类型（VIP，员工，顾客，其他等） 7) 识别分数：与人脸模板库的比对的分数值 8) 图片：当前场景全图，当前抓拍人脸图，模板库图 9) 人脸坐标值：人脸在图标中的坐标位置 10) 两眼间距离：像素值 驻店时长 第 7 页 共 7 页 店铺门口或收银台配套有向外的高清比对分析仪+一路高清 IPC（拍摄离开人的 人脸），即能获取同样的原始数据，从而根据人脸 ID 作为关键 Key，算出进出的 时间差，即驻店时长。 员工身份自动结合到客流数据中 在客流终端的数据基础上，按时间维度，将时间范围内的员工数过滤掉，得到 顾客客流。 顾客到访频次统计 根据人脸识别结果，以时间和区域维度，统计出，半年内同一个顾客的进店次 数，且每次的相应抓拍