[发明专利]一种顾客流量统计方法、装置、电子设备及存储介质

说明书

本申请提供一种顾客流量统计方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取预设区域的视频流；提取视频流中的行人重识别ReID特征；判断是否在顾客特征库中匹配到与ReID特征的相似度大于预设阈值的特征；若否，则将ReID特征存储至顾客特征库，并将顾客特征库中的ReID特征总数量确定为顾客流量总数量。通过在顾客特征库中没有匹配到与ReID特征的相似度大于预设阈值的特征的情况下，才将ReID特征加入顾客特征库，从而将顾客特征库中的ReID特征总数量作为顾客流量总数量，避免了出现重复统计、光照不均匀或者侧脸遮挡等情况，有效地提高了进行顾客流量统计的精确度。

技术领域

本申请涉及图像识别、视频处理和深度学习的技术领域，具体而言，涉及一种顾客流量统计方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

顾客流量统计，是指线下门店对到访的顾客数量进行统计，当顾客较多且排队进入线下门店时，会以流水线的方式来服务顾客，因此通常将统计出来的结果可以称之为顾客流量。

目前，通常采用红外线感应和人脸识别的方式来进行顾客流量统计，采用红外线感应的方式成本较低，但是会出现重复统计的情况(例如：由于忘记买其它东西的顾客重复进出线下门店等)，导致统计出来的顾客流量不精确。采用人脸识别的方式时需要顾客正对镜头和脱帽取口罩等操作，且不能出现光照不均匀或者侧脸遮挡等情况，才能使得统计出来的顾客流量精确，然而，在实践过程中很难这样操作导致这种方式统计出来的顾客流量也不精确。因此，目前采用红外线感应和人脸识别的方式统计顾客流量的精确度不高。

发明内容

本申请实施例的目的在于提供一种顾客流量统计方法、装置、电子设备及存储介质，用于改善统计顾客流量的精确度不高的问题。

第一方面，本申请实施例提供了一种顾客流量统计方法，包括：获取预设区域的视频流；提取视频流中的行人重识别ReID特征，ReID特征表征同一行人在图像中的全局特征和局部特征；判断是否在顾客特征库中匹配到与ReID特征的相似度大于预设阈值的特征；若否，则将ReID特征存储至顾客特征库，并将顾客特征库中的ReID特征总数量确定为顾客流量总数量。在上述方案的实现过程中，通过提取行人经过预设区域的视频流中的行人重识别ReID特征，并在顾客特征库中没有匹配到与ReID特征的相似度大于预设阈值的特征的情况下，才将ReID特征加入顾客特征库，从而将顾客特征库中的ReID特征总数量作为顾客流量总数量，避免了出现重复统计、光照不均匀或者侧脸遮挡等情况，有效地提高了进行顾客流量统计的精确度。

在第一方面的一种可选实现方式中，提取视频流中的行人重识别ReID特征，包括：对视频流进行人脸检测，获得人脸检测结果；若人脸检测结果是视频流中存在人脸视频帧，且确定人脸视频帧的图像质量小于预设阈值，则提取人脸视频帧中的ReID特征。在上述方案的实现过程中，通过在视频流中存在人脸视频帧，且确定人脸视频帧的图像质量小于预设阈值，才提取人脸视频帧中的ReID特征，从而避免了使用图像质量小于预设阈值的人脸视频帧来排除顾客特征库中的员工ReID特征的情况，有效地提高了进行顾客流量统计的精确度。

在第一方面的一种可选实现方式中，在获得人脸检测结果之后，还包括：若人脸检测结果是视频流中存在人脸视频帧，且确定人脸视频帧的图像质量大于预设阈值，则提取人脸视频帧中的人脸特征，并根据人脸特征更新顾客特征库。在上述方案的实现过程中，通过在人脸检测结果是视频流中存在人脸视频帧，且确定人脸视频帧的图像质量大于预设阈值的情况下，就提取人脸视频帧中的人脸特征，并根据人脸特征更新顾客特征库，从而使用图像质量小于预设阈值的人脸视频帧来排除顾客特征库中的员工ReID特征，有效地提高了进行顾客流量统计的精确度。