[发明专利]统计人流特征的方法、装置及服务器

权利要求书

1.一种统计人流特征的方法，其特征在于，所述方法包括：

获取指定区域内每个子区域的人脸图像的特征数据；

对每个所述子区域对应的特征数据进行分类统计，得到每个所述子区域对应的一级分类结果；其中，所述一级分类结果中，同一个人的人脸图像的特征数据属于同一类别；

如果所述子区域中，存在一级分类结果中的类别数量满足第一预设数量阈值的目标子区域，将所述目标子区域的一级分类结果统计至所述指定区域当前的二级分类结果中，得到统计后的二级分类结果；

根据所述统计后的二级分类结果，确定所述指定区域的人流特征。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述目标子区域的一级分类结果统计至所述指定区域当前的二级分类结果中的步骤，包括：

针对所述目标子区域的一级分类结果中的每个特征数据，将当前特征数据与所述指定区域的二级分类结果进行相似度匹配；

如果所述二级分类结果中存在相似度满足预设相似度阈值的目标特征数据，将所述当前特征数据归入所述目标特征数据所属的类别中；

如果所述二级分类结果中不存在相似度满足预设相似度阈值的目标特征数据，新建类别，将所述当前特征数据归入新建的所述类别中。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，将当前特征数据与所述指定区域的二级分类结果进行相似度匹配的步骤，包括：

按照预设的并行度，将所述指定区域的二级分类结果进行分块处理，得到多个分块数据；

将当前特征数据分别与每个所述分块数据进行相似度匹配。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，得到每个所述子区域的一级分类结果的步骤之后，所述方法还包括：

针对每个所述子区域，计算当前子区域的一级分类结果中，各个特征数据的均值特征；将所述均值特征确定为所述当前子区域的区域特征；

清空所述当前子区域对应的一级分类结果。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述统计后的二级分类结果，确定所述指定区域的人流特征的步骤，至少包括下述之一：

根据所述统计后的二级分类结果，计算所述指定区域的总人流量；

根据所述统计后的二级分类结果，统计所述指定区域中的指定人流特征属性对应的人流量；

根据所述统计后的二级分类结果，确定所述指定区域中的热点区域；其中，所述热点区域为人流量高于第二预设数量阈值的区域；

计算所述二级分类结果中，各个特征数据的均值特征和/或中值特征，得到计算结果；将所述计算结果确定为所述指定区域的区域特征。

6.根据权利要求1至5任一项所述的方法，其特征在于，所述方法应用于运行有Cassandra数据库的服务器；所述Cassandra数据库与PostgreSQL引擎通信连接；所述Cassandra数据库用于存储人脸图像、所述一级分类结果和所述二级分类结果；

所述获取指定区域内每个子区域的人脸图像的特征数据的步骤之前，所述方法还包括：

通过所述PostgreSQL引擎获取统计算子；

在所述运行有Cassandra数据库的服务器上运行所述统计算子，通过所述统计算子执行所述统计人流特征的方法。

7.一种统计人流特征的装置，其特征在于，所述装置包括：

特征数据获取模块，用于获取指定区域内每个子区域的人脸图像的特征数据；

特征数据分类模块，用于对每个所述子区域对应的特征数据进行分类统计，得到每个所述子区域对应的一级分类结果；其中，所述一级分类结果中，同一个人的人脸图像的特征数据属于同一类别；

类别数量判断模块，用于如果所述子区域中，存在一级分类结果中的类别数量满足第一预设数量阈值的目标子区域，将所述目标子区域的一级分类结果统计至所述指定区域当前的二级分类结果中，得到统计后的二级分类结果；

人流特征确定模块，用于根据所述统计后的二级分类结果，确定所述指定区域的人流特征。