基于人脸识别的客流统计方法及装置与流程

本发明涉及客流统计领域，特别涉及一种基于人脸识别的客流统计方法及装置。

背景技术：

传统的客流统计方法，主要在门口上方架设视频探头，通过视频探头识别经过行人的头和双肩，从而统计通过该门口的客流人次数。由于该种方法只能区分通过该区域的是行人还是物体，无法对行人特征和属性进行识别，其中属性包含年龄和性别。因此在客流统计方面只能做到简单的人次计数，无法对客流数据进行去重操作获取精准的顾客人数，也无法获知客流的年龄属性和性别比例情况，在分析场馆客流数据方面，传统的客流统计方法无法提供更多的数据维度。

技术实现要素：

本发明要解决的技术问题在于，针对现有技术的上述缺陷，提供一种能实现客流数据的精准统计，可以精准的统计出某区域的男女性别人数及所占比例、各年龄层人数及所占比例，能有效帮助经营管理者掌握客流情况的基于人脸识别的客流统计方法及装置。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：构造一种基于人脸识别的客流统计方法，包括如下步骤：

a)在出入口实时获取视频流，抓取行人的人脸面部特征信息；

b)对抓取到的所述人脸面部特征信息进行识别，赋予行人面部特征值、性别属性和年龄属性；

c)输出行人的唯一特征码、性别信息和年龄信息；

d)将所述行人的面部特征值与历史面部特征值进行比对，判断所述行人的面部特征值是否重复出现，如是，执行步骤e)；否则，执行步骤f)；

e)对客流统计人次数加1，客流统计去重人数保持不变；

f)对客流统计人次数加1，客流统计去重人数加1。

在本发明所述的基于人脸识别的客流统计方法中，还包括内部工作人员去重流程，所述内部工作人员去重流程包括如下步骤：

a')线下收集内部工作人员真实的人脸图片；

b')通过人脸识别功能，对每个内部工作人员的人脸图片进行特征赋值，建立内部工作人员的白名单库；

c')在出入口实时获取视频流，抓取行人的人脸面部特征；

d')对抓取到的人脸面部特征进行识别，赋予行人面部特征值、性别属性和年龄属性；

e')将行人的面部特征值与内部工作人员的白名单库进行比对；

f')判断该行人是否为内部工作人员，如是，执行步骤g')；否则，执行步骤h')；

g')客流统计人次数保持不变，客流统计去重人数保持不变；

h')客流统计人次数加1，客流统计去重人数加1。

在本发明所述的基于人脸识别的客流统计方法中采用架设在门内区域的人脸识别摄像头摄录所述视频流。

本发明还涉及一种实现上述基于人脸识别的客流统计方法的装置，包括：

视频流获取单元：用于在出入口实时获取视频流，抓取行人的人脸面部特征信息；

面部识别单元：用于对抓取到的所述人脸面部特征信息进行识别，赋予行人面部特征值、性别属性和年龄属性；

信息输出单元：用于输出行人的唯一特征码、性别信息和年龄信息；

特征比对单元：用于将所述行人的面部特征值与历史面部特征值进行比对，判断所述行人的面部特征值是否重复出现；

第一客流统计单元：用于对客流统计人次数加1，客流统计去重人数保持不变；

第二客流统计单元：用于对客流统计人次数加1，客流统计去重人数加1。

在本发明所述的装置中，还包括：

图片收集单元：用户线下收集内部工作人员真实的人脸图片；

特征赋值单元：用于通过人脸识别功能，对每个内部工作人员的人脸图片进行特征赋值，建立内部工作人员的白名单库；

面部特征抓取单元：用于在出入口实时获取视频流，抓取行人的人脸面部特征；

识别赋值单元：用于对抓取到的人脸面部特征进行识别，赋予行人面部特征值、性别属性和年龄属性；

白名单比对单元：用于将行人的面部特征值与内部工作人员的白名单库进行比对；

工作人员判断单元：用于判断该行人是否为内部工作人员；

第三客流统计单元：用于使客流统计人次数保持不变，客流统计去重人数保持不变；

第四客流统计单元：用于使客流统计人次数加1，客流统计去重人数加1。

在本发明所述的装置中，采用架设在门内区域的人脸识别摄像头摄录所述视频流。

实施本发明的基于人脸识别的客流统计方法及装置，具有以下有益效果：由于在进行客流统计的过程中，通过精准的人脸识别技术进行了去重处理，同时在识别人脸面部特征的同时，根据人工智能判断出行人的性别和年龄属性，对行人的性别和年龄进行标记，在客流统计分析过程中就可以精准的统计出该区域的男女性别人数及所占比例，各年龄层人数及所占比例，有效帮助经营管理者掌握客流情况；因此本发明能实现客流数据的精准统计，可以精准的统计出某区域的男女性别人数及所占比例、各年龄层人数及所占比例，能有效帮助经营管理者掌握客流情况。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明基于人脸识别的客流统计方法及装置一个实施例中方法的流程图；

图2为所述实施例中内部工作人员去重流程的流程图；

图3为所述实施例中装置的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

在本发明基于人脸识别的客流统计方法及装置实施例中，其基于人脸识别的客流统计方法的流程图如图1所示。图1中，该基于人脸识别的客流统计方法包括如下步骤：

步骤s01在出入口实时获取视频流，抓取行人的人脸面部特征信息：在门内区域架设人脸识别摄像头，该人脸识别摄像头摄录的方向正对门口区域进行视频监测。本步骤中，采用人脸识别摄像头在出入口实时获取视频流，抓取行人的人脸面部特征信息。

步骤s02对抓取到的人脸面部特征信息进行识别，赋予行人面部特征值、性别属性和年龄属性：本步骤中，通过图像识别技术对抓取到的人脸面部特征信息进行识别，也就是识别视频流中的行人，分析行人的面部特征及行人的年龄属性和性别属性，利用人脸识别算法对特征值加以分析，得出行人个体的面部特征值及属性值(年龄属性和性别属性)，并赋予行人面部特征值、性别属性和年龄属性。

步骤s03输出行人的唯一特征码、性别信息和年龄信息：本步骤中，输出行人的唯一特征码、性别信息和年龄信息。

步骤s04将行人的面部特征值与历史面部特征值进行比对，判断行人的面部特征值是否重复出现：本步骤中，将行人的面部特征值与历史面部特征值进行比对，判断该行人的面部特征值是否重复出现，如果判断的结果为是，则执行步骤s05；否则，执行步骤s06。

步骤s05对客流统计人次数加1，客流统计去重人数保持不变：如果上述步骤s04的判断结果为是，则执行本步骤。本步骤中，对客流统计人次数加1，即客流统计人次数+1，客流统计去重人数保持不变。

步骤s06对客流统计人次数加1，客流统计去重人数加1：如果上述步骤s04的判断结果为否，则执行本步骤。本步骤中，对客流统计人次数加1，客流统计去重人数加1，即客流统计人次数+1，客流统计去重人数+1。通过记录每一条行人记录形成客流统计数据，通过大数据对比分析能力，实现实时信息交叉比对，判断该名行人是否为重复出现的行人，从而到达客流统计去重的目的。

由于在进行客流统计的过程中，通过精准的人脸识别技术进行了去重处理，同时在识别人脸面部特征的同时，根据人工智能判断出行人的性别和年龄属性，对行人的性别和年龄进行标记，在客流统计分析过程中就可以精准的统计出该区域的男女性别人数及所占比例，各年龄层人数及所占比例，有效帮助经营管理者掌握客流情况；因此本发明的方法能实现客流数据的精准统计，可以精准的统计出某区域的男女性别人数及所占比例、各年龄层人数及所占比例，能有效帮助经营管理者掌握客流情况。

针对部分场景下需要对内部工人员建立白名单机制，在客流统计过程中同样需要把该部分人群排除在有效客流统计数据之外。也就是该基于人脸识别的客流统计方法还包括内部工作人员去重流程，该内部工作人员去重流程的流程图如图2所示。图2中，该内部工作人员去重流程包括如下步骤：

步骤s01'线下收集内部工作人员真实的人脸图片：本步骤中，线下收集内部工作人员真实的人脸图片。

步骤s02'通过人脸识别功能，对每个内部工作人员的人脸图片进行特征赋值，建立内部工作人员的白名单库：本步骤中，通过人脸识别功能对每个内部工作人员的人脸图片进行特征赋值，建立内部工作人员的白名单库。

步骤s03'在出入口实时获取视频流，抓取行人的人脸面部特征：本步骤中，在出入口实时获取视频流，抓取行人的人脸面部特征。

步骤s04'对抓取到的人脸面部特征进行识别，赋予行人面部特征值、性别属性和年龄属性：本步骤中，对抓取到的人脸面部特征进行识别，赋予行人面部特征值、性别属性和年龄属性。

步骤s05'将行人的面部特征值与内部工作人员的白名单库进行比对：本步骤中，将行人的面部特征值与内部工作人员的白名单库进行比对。

步骤s06'判断该行人是否为内部工作人员：本步骤中，判断该行人是否为内部工作人员，对客流进行统计技术，计算非去重人次数据及去掉工作人员后的客流人数，如果判断的结果为是，则执行步骤s07'，否则，执行步骤s08'。

步骤s07'客流统计人次数保持不变，客流统计去重人数保持不变：如果上述步骤s06'的判断结果为是，则执行本步骤。本步骤中，客流统计人次数保持不变，客流统计去重人数保持不变。

步骤s08'客流统计人次数加1，客流统计去重人数加1：如果上述步骤s06'的判断结果为否，则执行本步骤。本步骤中，客流统计人次数加1，客流统计去重人数加1，即客流统计人次数+1，客流统计去重人数+1。

本发明的方法基于精准的人脸识别技术，准确区分多次被抓取到的同一个行人和内部工作人员，实现客流数据的精准统计。同时在识别人脸面部特征的同时，根据人工智能判断出行人的性别属性和年龄属性，对行人的性别和年龄进行标记，在客流统计分析过程中就可以精准的统计出该区域的男女性别人数及所占比例，各年龄层人数及所占比例，有效帮助经营管理者掌握客流情况。

本发明还涉及一种实现上述人脸识别的客流统计方法的装置，该装置的结构示意图如图3所示。图3中，该装置包括视频流获取单元1、面部识别单元2、信息输出单元3、特征比对单元4、第一客流统计单元5和第二客流统计单元6；其中，视频流获取单元1用于在出入口实时获取视频流，抓取行人的人脸面部特征信息；值得一提的是，本实施例中，采用架设在门内区域的人脸识别摄像头摄录视频流。面部识别单元2用于对抓取到的人脸面部特征信息进行识别，赋予行人面部特征值、性别属性和年龄属性；信息输出单元3用于输出行人的唯一特征码、性别信息和年龄信息；特征比对单元4用于将行人的面部特征值与历史面部特征值进行比对，判断行人的面部特征值是否重复出现；第一客流统计单元5用于对客流统计人次数加1，客流统计去重人数保持不变；第二客流统计单元6用于对客流统计人次数加1，客流统计去重人数加1。通过记录每一条行人记录形成客流统计数据，通过大数据对比分析能力，实现实时信息交叉比对，判断该名行人是否为重复出现的行人，从而到达客流统计去重的目的。

由于在进行客流统计的过程中，通过精准的人脸识别技术进行了去重处理，同时在识别人脸面部特征的同时，根据人工智能判断出行人的性别和年龄属性，对行人的性别和年龄进行标记，在客流统计分析过程中就可以精准的统计出该区域的男女性别人数及所占比例，各年龄层人数及所占比例，有效帮助经营管理者掌握客流情况；因此本发明的装置能实现客流数据的精准统计，可以精准的统计出某区域的男女性别人数及所占比例、各年龄层人数及所占比例，能有效帮助经营管理者掌握客流情况。

本实施例中，该装置还包括图片收集单元1'、特征赋值单元2'、面部特征抓取单元3'、识别赋值单元4'、白名单比对单元5'、工作人员判断单元6'、第三客流统计单元7'和第四客流统计单元8'；其中，图片收集单元1'用户线下收集内部工作人员真实的人脸图片；特征赋值单元2'用于通过人脸识别功能，对每个内部工作人员的人脸图片进行特征赋值，建立内部工作人员的白名单库；面部特征抓取单元3'用于在出入口实时获取视频流，抓取行人的人脸面部特征；识别赋值单元4'用于对抓取到的人脸面部特征进行识别，赋予行人面部特征值、性别属性和年龄属性；白名单比对单元5'用于将行人的面部特征值与内部工作人员的白名单库进行比对；工作人员判断单元6'用于判断该行人是否为内部工作人员；第三客流统计单元7'用于使客流统计人次数保持不变，客流统计去重人数保持不变；第四客流统计单元8'用于使客流统计人次数加1，客流统计去重人数加1。

本发明的装置基于精准的人脸识别技术，准确区分多次被抓取到的同一个行人和内部工作人员，实现客流数据的精准统计。同时在识别人脸面部特征的同时，根据人工智能判断出行人的性别属性和年龄属性，对行人的性别和年龄进行标记，在客流统计分析过程中就可以精准的统计出该区域的男女性别人数及所占比例，各年龄层人数及所占比例，有效帮助经营管理者掌握客流情况。

当然，在实际应用中，在要求不高的情况下，也可以利用视频探头实现场馆客流人次统计，但这种方式无法获取去重后人数，无法剔除内部工作人员。也可以利用wifi探针获取客流数据，由于获取的数据非全量数据，这样会造成无法获取去重后人数，无法剔除内部工作人员。

总之，本发明通过人脸识别建立顾客的唯一面部标识；通过人脸识别建立场馆的顾客属性——年龄层级，性别结构；通过实时人脸识别与内部员工特征库比对剔除客流统计中的工作人员人数。传统客流统计方法存在如下问题：统计得到的客流数据维度过于单一，统计结果不够精准，无法去除重复客流，无法剔除内部工作人员，无法获取顾客画像、性别结构和年龄结构，而本发明可重点解决场馆精准客流统计的需求。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。