码迷,mamicode.com
首页 > Web开发 > 详细

使用微软的(how-old.net)构建智能门店管理系统

时间:2015-07-21 23:55:30      阅读:169      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:

现在是大数据时代,每个企业都要对自己的客户有全面的认识,这样才能最准确的分析客户,做出相应的决策。在实体的门店中,对于客户的管理还是比较低级,很多客户对于企业来说是哑终端,即对于企业来说,完全不知道客户的信息,不知道客户的年龄,性别,收入,爱好等。

 
智能门店客户信息统计具有以下几个功能:
  1. 自动统计客流,统计每天客流量数据
  2. 抓拍客户的人像图片,是微软的系统统计客户年龄,性别
  3. 根据微软返回的图片的json数据,识别是新老客户
 
基础设施:
现在各个商场门店都安装了监控系统,但是这样系统仅仅是监控,能做的事情比较少。经过改造,可以实现智能门店的功能。
增加高清变焦IPC,具备高速智能快速的抓拍功能,收集数据,共分析使用。
1、在入口处拍摄到店客户的脸,保存为图片。
2、在收银处增加拍摄点,抓拍付费客户照片。抓拍与收银联动,记录客户消费信息。
3、在出口处拍摄客户的脸,保存图片。
这个基础硬件实现不难,现在许多相机在拍照时都有智能的人脸识别功能,根据人脸识别自动来拍摄照片,进行基础的数据收集。
 
 
系统设计方案如下:
1、自动统计客流,这个有比较方案比较多,在门店的出入口设置视频监控设备,统计客流以及在门店停留时间,可以使用视频统计的方法,有成熟的算法支撑。
 
2、统计客户年龄,性别
前一段时间,微软推出了根据人脸来来识别年龄的网站(how-old.net),可以识别图片中的人脸,并且分析出年龄和性别。识别的准确度还挺高的。借助这项服务,分析出客户的年龄,记录到数据库中,这样可以真实的统计到店客户的年龄信息以及分布。统计每天的数据,每年的数据,客户的平均年龄,性别比率。
了解客户的信息,才能更好的做出决策。
技术分享
 技术分享
 
 
3、在收银处拍摄的的图片
同样进行年龄、性别分析,同时与收银机器互动,记录下来消费金额以及物品。
这样可以统计出来客户的消费能力,不同年龄的消费水平等等。
和到店客户年龄对比,得出实际客户年龄与潜在客户年龄的差异,进一步挖掘。
 
4、客户频率统计
把照片的人脸识别出来,抽取出关键指纹,存入数据库。同时把每天光顾的顾客进行人脸识别,抽取关键指纹,在数据库中对比,统计客户的频率。
 
技术分享
技术分享
返回的Json数据
[
  {
    "faceId": "4ad57372-fc7c-4830-82ec-1407b9793c66",
    "faceRectangle": {
      "width": 152,
      "height": 152,
      "left": 96,
      "top": 66
    },
    "faceLandmarks": {
      "pupilLeft": {
        "x": "135.1",
        "y": "110.8"
      },
      "pupilRight": {
        "x": "202.1",
        "y": "107.4"
      },
      "noseTip": {
        "x": "178.0",
        "y": "148.7"
      },
      "mouthLeft": {
        "x": "134.9",
        "y": "175.8"
      },
      "mouthRight": {
        "x": "209.8",
        "y": "171.5"
      },
      "eyebrowLeftOuter": {
        "x": "108.6",
        "y": "98.3"
      },
      "eyebrowLeftInner": {
        "x": "156.3",
        "y": "98.6"
      },
      "eyeLeftOuter": {
        "x": "124.2",
        "y": "112.3"
      },
      "eyeLeftTop": {
        "x": "136.1",
        "y": "108.0"
      },
      "eyeLeftBottom": {
        "x": "135.9",
        "y": "116.0"
      },
      "eyeLeftInner": {
        "x": "146.2",
        "y": "110.9"
      },
      "eyebrowRightInner": {
        "x": "183.8",
        "y": "98.1"
      },
      "eyebrowRightOuter": {
        "x": "225.7",
        "y": "94.5"
      },
      "eyeRightInner": {
        "x": "193.6",
        "y": "108.0"
      },
      "eyeRightTop": {
        "x": "204.1",
        "y": "104.7"
      },
      "eyeRightBottom": {
        "x": "203.6",
        "y": "111.9"
      },
      "eyeRightOuter": {
        "x": "211.9",
        "y": "108.0"
      },
      "noseRootLeft": {
        "x": "161.9",
        "y": "111.1"
      },
      "noseRootRight": {
        "x": "177.5",
        "y": "110.5"
      },
      "noseLeftAlarTop": {
        "x": "157.1",
        "y": "131.7"
      },
      "noseRightAlarTop": {
        "x": "187.4",
        "y": "130.9"
      },
      "noseLeftAlarOutTip": {
        "x": "151.4",
        "y": "147.1"
      },
      "noseRightAlarOutTip": {
        "x": "196.7",
        "y": "143.9"
      },
      "upperLipTop": {
        "x": "171.8",
        "y": "167.7"
      },
      "upperLipBottom": {
        "x": "172.0",
        "y": "172.9"
      },
      "underLipTop": {
        "x": "173.0",
        "y": "182.9"
      },
      "underLipBottom": {
        "x": "173.1",
        "y": "193.2"
      }
    },
    "attributes": {
      "age": 36,
      "gender": "male",
      "headPose": {
        "roll": "-3.0",
        "yaw": "8.8",
        "pitch": "0.0"
      }
    }
  }
]
可以把上述信息存入数据库,每天根据这些信息进行对比,分析客户的到店频率等信息。
 
总结:
在大数据时代,信息收集是大数据的基础。首先要收集足够多的客户信息,让客户不在是一个一个无差别的个体,让客户的信息更加立体全面,只有手机足够多的数据,才能进行大数据的分析,进行数据挖掘深入分析等活动。
 

使用微软的(how-old.net)构建智能门店管理系统

标签:

原文地址:http://www.cnblogs.com/StitchSun/p/4665923.html

(0)
(0)
   
举报
评论 一句话评论(0
登录后才能评论!
© 2014 mamicode.com 版权所有  联系我们:gaon5@hotmail.com
迷上了代码!