基于全方位视觉的消费者购买行为分析装置的制作方法

专利名称：基于全方位视觉的消费者购买行为分析装置的制作方法
技术领域：
本发明属于全方位视觉、计算机视觉技术和关系数据库等技术在消费者购买行为分析方面的应用，尤其是针对便利店等小型销售网点的消费者购买行为分析。
背景技术：
销售是商品在市场运行过程中经历的最后环节，也是商品经流通领域进人消费领域的关键环节。消费者的购买行为通常是在一定的购物场所或环境中实现的。购物环境的优劣对消费者购买过程中的心理感受具有多方面的影响。因此，适应消费者的心理特点，提供良好的购物环境，是企业扩大商品销售必不可少的条件，也是消费者心理与行为研究的重要内容之一。当前，最有发展前途、应用最为广泛的无人售货方式是自助式售货。它可以充分发挥消费者在购买过程中的自主性和主动性，提高购物热情。此外，消费者直接大量接触商品，简化了寻找和挑选商品的过程，在很大程度上摆脱了对销售人员的依赖，从而大大减少了发生矛盾或冲突的机会。但是，自助式售货也有其负效应，有关监测设施和规定容易给消费者带来不信任感或不尊重感，以致使消费者丧失购物热情。零干扰服务是一种新兴的商业服务观念，意指企业在提供销售服务的同时不对顾客构成干扰和妨碍，为消费者提供适时、适度的服务。便利店等销售服务属于零干扰服务的范畴。零干扰服务从消费者角度出发，以消费者的需求、兴趣、心理等作为服务的基本出发点。它强调充分发挥消费者在购买过程中的自主性、主动性，提高购物热情。此外，消费者直接面对商品，自主进行选择，从而在很大程度上摆脱了对销售人员的依赖，大大减少了相互之间产生矛盾和冲突的机会。而且零干扰服务所体现出来的对消费者的信任感和尊重感，使整个购买过程更加人性化，更富有人情味。所以在零干扰服务过程中，消费者的心理状态是放松的、自由的，能最大程度地得到自尊心理的满足，这也是现代生活条件下顾客产生购买行为的必要前提。消费者在购买活动中，通常经过注意和认知、兴趣和情感、联想和想像、欲望和动机、思索评价、信心和决定、采取行动、体验满足等心理过程或阶段。消费者的购买动机主要包括冲动性购买动机、理性购买动机、生理性购买动机、心理性购买动机、惠顾性购买动机等。不同的购买动机会导致不同的购买行为。进入商店的消费者，购买意图存在着多种差异，有的抱有明确的购买目标，并已预先拟订购买决策，进店的目的是直接实现购买行为；有的并无确定的购买目标，进店的目的在于观察比较，若对某件商品产生兴趣好感，则有可能诱发购买欲望；还有的消费者不存在购买意图，他们进店的目的在于随意测览参观，或仅仅是为了寻求某种感觉、体验。因此，对不同购买意图的消费者，接触时机的早晚以及是否发生接触，也应有明显区分。要对消费者购买行为进行分析主要可以由以下几个情景来获取相关信息(1)当消费者长时间凝视某商品时；(2)当消费者从注意的商品上抬起头来时；(3)当消费者突然止步盯看某一商品时；(4)当消费者用手触摸商品时；(5)当消费者在货架上寻找商品时。研究结果表明卖场所提供的刺激与购物环境、购买时的情景因素及消费者的冲动性特质这三个维度是构成消费者冲动性购买主要形成因素。在卖场所提供的购物气氛中，产品摆放的位置、让人舒适的音乐及卖场有序的布置，皆和冲动性购买有着正相关关系，表示如果消费者在有良好购物气氛的情况下，越容易产生冲动性购买。也就是消费者冲动性购买会受到所提供的购物气氛影响。在产品的差异化中，卖场提供独有的产品或产品自身的独特性及产品的限量性， 皆和冲动性购买有着正相关关系，表示如果产品越有差异化，越容易硬气消费者的冲动性购买。也就是消费者的冲动性购买受到在卖场提供独有的产品或者产品自身差异化的影响。在产品的形式中，产品的体积、便携性、是否容易存储及品牌，皆和冲动性购买有着正相关关系。也就是消费者如果在购物过程中碰到有体积小、容易携带、容易存储及有良好品牌的产品的时候，越容易产生冲动性购买。在商场的促销中，产品降价、产品赠送和现金返现活动，皆和冲动性购买有着正相关关系，表示消费者在商场有促销的情况下，越容易产生冲动性购买。也就是消费者的冲动性受到了产品降价、产品赠送和返现活动的影响。在宣传活动中，明星代言、专家推荐、销售人员的宣传及卖场现场宣传，皆和冲动性购买有着正相关关系。也就当消费者在购物的过程中，碰到有明星代言、专家推荐的产品或者有销售人员准确的说明与示范以及商场对该产品宣传越多，越容易产生冲动性购买。 也就是消费者的冲动性购买受到宣传活动的影响。时间压力一项，购买时间充裕及反感催促皆和冲动性购买有着正相关关系。也就是消费者在购物的过程中，如果购物的时间越充裕，或者身旁没有人催促，能够让其在购物过程中自由选购的话，越容易产生冲动性购买。也就是消费者的冲动性购买受到购买时间的影响。根据消费者不同的购买动机和心理行为特征，为他们提供恰当满意的服务，从而为消费者提供全方位的优质服务，提高他们的满意度和忠诚度。目前很多便利店为了调查消费者购买行为采用人工方式来进行观察确认，为了实现有效的观察往往需要店员跟着并观察消费者进行记录；因此这种人工的调查方式存在着几个问题1)有悖于零干扰服务的观念；2)要花费较高的人工费用；3)调查的结果会受到调查员介入的干扰。为了不给消费者带来不信任感或不尊重感，减少人工调查的费用，采用计算机视觉的方式来替代人工是一种有效的解决方案。因此调查所采用的分析装置必须能最大程度满足消费者自尊心理的、环境友好型的、智能化和自动化的，其中摄像部分必须能实时获取整个店面内的全景视频图像的，全景图像分析部分必须是智能化和自动化的。

发明内容
为了克服已有人工方式来调查消费者购买行为的实施成本高、对消费者购物有干扰、难以获得客观准确的调查数据等不足，本发明提供一种实时成本低、调查结果客观准确、智能化和自动化程度高的基于全方位视觉的消费者购买行为分析装置。本发明解决其技术问题所采用的技术方案是
一种基于全方位视觉的消费者购买行为分析装置，包括全方位摄像装置、收款机和用于对全方位摄像装置所拍摄的全景图像以及相关输入信息对消费者购买行为进行分析处理的微处理器；所述全方位摄像装置，以下用ODVS表示，放置在店铺内中间的上方，使得ODVS能捕获到整个店铺内的视频图像；所述的全方位摄像装置与所述的微处理器进行连接，所述的收款机与所述的微处理器通过有线网络进行连接，所述的微处理器包括视频图像读取单元，用于通过USB接口读取ODVS所拍摄的全景图像，并将读取的全景图像提交给视频图像展开单元和视频图像存储单元；视频图像展开单元用于将全景图像进行柱状展开，展开后的全景柱状图像提交给前景对象检测单元；前景对象检测单元用于检测在全景柱状展开图像中存在的前景人体对象，具体采用混合高斯模型来计算前景人体对象， 然后在柱状展开图像上用矩形框框住前景人体对象，并将矩形框提交给多目标人体对象跟踪单元；多目标人体对象跟踪单元，根据前景对象检测单元所提交的矩形框采用增强的 Camshift算法对多目标人体对象进行跟踪；在多目标人体对象跟踪单元中对人体对象进行跟踪，这里的人体对象指的是消费者，当消费者进入店铺内时，所述的前景对象检测单元检测到有新的人体对象时就自动产生一个人体对象跟踪代码，启动一个新的线程通过多目标跟踪算法跟踪该人体对象，当该人体对象离开店铺时该线程结束，因此在店铺内有多少个人体对象就有多少个线程在始终跟踪着，通过人体对象的跟踪可以得到该人体对象在店铺内的行走轨迹以及在某一个货架附近停留的时间，得到空间位置与人体对象的关系表； 视频图像存储单元用于将所述的视频图像读取单元读取的全景图像保存在图像数据库中； 空间位置定制单元，用于在全景图像上定制店铺内的空间位置信息，如图5所示的货架的空间位置信息是通过用户界面在ODVS所拍摄的全景图像上定制的，用户根据如图2所示的全景图像上所显示的货架所处的空间位置通过用户界面将其与空间位置编号建立映射关系，比如根据所显示的全景图像上1号货架处在空间位置编号为001的区域内，就将该信息写入商品位置与空间的关系数据库中的货架与空间位置的映射表中；商品摆放位置输入单元，用于输入店铺内的商品所摆放的货架的相关信息，在便利店中商品的摆放位置以及货架上摆放的商品经常要发生变化，需要建立货架与商品的动态关系表，通过人机界面动态的设定货架与商品的对应关系；在设置了货架与商品的对应关系和货架与空间位置的映射表后，通过数据库的表相关运算可以进一步得到空间位置与商品的关系表，将计算所得到的空间位置与商品的关系表写入商品位置与空间的关系数据库；商品属性输入单元， 用于输入店铺内所有销售商品的属性数据，包括商品名、价格、促销价格、形态、品牌、专家推荐、独有的产品等属性信息，输入的商品属性数据保存在商品属性数据库中；消费者在收银台结算时，每一笔交易都保存在收银台收款数据库中，每一笔交易中至少包括交易ID、商品ID、商品名、价格、收款时间等信息；消费者购买行为分析单元，主要用于分析消费者冲动性购买行为，通过所述的商品属性数据库、所述的商品位置与空间的关系数据库、所述的收银台收款数据库和空间位置与人体对象的关系表中的等相关数据进行分析，从而推断出以下几个消费者重要情景，即(1)当消费者长时间凝视某商品时；(2)当消费者从注意的商品上抬起头来时；(3)当消费者突然止步盯看某一商品时；(4)当消费者用手触摸商品时； (5)当消费者在货架上寻找商品时；这些情景从空间上来分析，消费者与商品是近距离或者是零距离的；从时间上来分析，消费者会有一个较长时间接触商品的过程；从上述数据中可以进一步分析获得构成消费者冲动性购买主要形成因素，即卖场所提供的刺激与购物环境、购买时的情景因素及消费者的冲动性特质这三个维度中的一些重要影响因素，如图 1中的斜体部分所示；比如要调查产品摆放的位置和卖场的布置与消费者冲动性购买行为时，就可以通过商品位置与空间的关系数据库、商品属性数据库、收款数据库以及人体所处空间位置及停留时间检测结果等信息进行分析，利用关系数据库可以获得购物环境与消费者购买行为的相关度、某一商品形式与消费者购买行为的相关度、某一时间段与消费者购买行为的相关度、某一种促销广告与消费者购买行为的相关度、消费者在店铺内的停留时间与消费者购买行为的相关度等商业调查信息，这些调查信息写入消费者购买行为分析结果数据库中，然后将结果显示在人机界面上，以便进一步改善购物环境，为消费者提供全方位的优质服务；在上述的信息中，商品和货架的空间位置是相对固定的，可以通过货架与空间位置的映射表和货架与商品的对应关系表得到，本发明中将商品和货架作为静态对象；店铺内的人体对象数目以及人体对象的空间位置是不断变化的，本发明中将人体对象作为动态对象，动态对象的空间和时间信息需要由所述的多目标人体对象跟踪单元来确定；而动态对象的购买行为又需要将动态对象的空间和时间信息结合静态对象的空间位置、属性等信息进行综合分析，这样就可以通过空间位置与人体对象的关系表和空间位置与商品的关系表得到人体对象与商品的关系表，在人体对象与商品的关系表中包含着商品属性、人体对象ID、人体对象ID停留时刻和空间位置等信息，通过该信息的分析基本上能构建出消费者购买时的情景，因此，动态对象的空间和时间信息的准确获取是本发明中关键；所述的多目标人体对象跟踪单元，主要用于获得店铺内的人体对象数目以及人体对象的空间位置和在某一个空间位置上停留时间，其跟踪算法流程图如图7所示；其中核心的算法是基于Bayesian概率法则的改进Camshift跟踪算法，关于Camshift跟踪算法的实现方法参考文献 Sii Y，Eberhart R C. A Modified Particle Swarm Optimizer [c], Proceedings of the IEEE Conference on Evolutionary Computation, Anchorage, AK, May 4-9，1998 :69 73 ；由于Camshift跟踪算法是一种搜索局部峰值的基于颜色概率密度的跟踪算法，因此无需在整幅全景图像上作全局搜索，这里引入感兴趣区域，简单表示为 R0I,目标人体对象跟踪在目标可能出现的区域-ROI内完成，这样既可以减少计算量，又可以消除ROI外部的干扰；改进的Camshifi算法如下Stepl 以所述前景对象检测单元中检测出的人体对象目标为基础，设定目标跟踪的 ROI ；St印2 计算ROI内的目标颜色概率密度分布；乂印3 迭代Mean Shift直到收敛，记录其位置(H)和零阶矩；Step4 对下一帧图像，以( 为搜索窗中心位置，并根据M工的函数确定搜索窗大小，根据人体对象目标外接矩形确定ROI大小，转Mep 2 ；在Camshift算法的乂印2中，本发明采用Bayesian概率法则获得目标在图像中的颜色概率密度分布，计算方法如公式(1)所示
权利要求
1.一种基于全方位视觉的消费者购买行为分析装置，其特征在于所述基于全方位视觉的消费者购买行为分析装置包括全方位摄像装置、收款机和用于对全方位摄像装置所拍摄的全景图像以及相关输入信息对消费者购买行为进行分析处理的微处理器；所述的全方位摄像装置放置在店铺内中间的上方，所述全方位摄像装置用于拍摄整个店铺内的全景视频图像；所述的全方位摄像装置与所述的微处理器连接，所述的收款机与所述的微处理器通信连接，所述的微处理器包括视频图像读取单元，用于通过USB接口读取全方位摄像装置所拍摄的全景图像，并将读取的全景图像提交给视频图像展开单元和视频图像存储单元；视频图像展开单元，用于将全景图像进行柱状展开，展开后的全景柱状图像提交给前景对象检测单元；前景对象检测单元，用于检测在全景柱状展开图像中存在的前景人体对象，具体采用混合高斯模型来计算前景人体对象，然后在柱状展开图像上用矩形框框住前景人体对象， 并将矩形框提交给多目标人体对象跟踪单元；多目标人体对象跟踪单元，根据前景对象检测单元所提交的矩形框采用增强的 Camshift算法对多目标人体对象进行跟踪；通过人体对象的跟踪得到该人体对象在店铺内的行走轨迹以及在某一个货架附近停留的时间，从而得到空间位置与人体对象和人体对象停留时刻的关系表；视频图像存储单元，用于将所述的视频图像读取单元读取的全景图像保存在图像数据库中；空间位置定制单元，用于在全景图像上定制店铺内的空间位置信息； 商品摆放位置输入单元，用于输入店铺内的商品所摆放的货架的相关信息； 商品属性输入单元，用于输入店铺内所有销售商品的属性数据，包括商品名、价格、促销价格、形态、品牌、专家推荐、独有的产品属性信息；消费者购买行为分析单元，用于分析消费者冲动性购买行为，通过所述的商品属性数据库、所述的商品位置与空间的关系数据库、所述的收银台收款数据库和空间位置与人体对象的关系表中的相关数据进行分析。
2.如权利要求1所述的基于全方位视觉的消费者购买行为分析装置，其特征在于 所述的多目标人体对象跟踪单元，采用的跟踪算法为基于Bayesian概率法则的改进 Camshift跟踪算法，改进的Camshifi算法处理过程如下Stepl 以所述前景对象检测单元中检测出的人体对象目标为基础，设定目标跟踪的ROI ；St印2 计算ROI内的目标颜色概率密度分布； 乂印3:迭代Mean Shift直到收敛，记录其位置(H)和零阶矩； 乂印4:对下一帧图像，以( 为搜索窗中心位置，并根据的函数确定搜索窗大小，根据人体对象目标外接矩形确定ROI大小，转Mep2 ；在Camshift算法的乂印2中，本发明采用Bayesian概率法则获得目标在图像中的颜色概率密度分布，计算方法如公式(1)所示
3.如权利要求1或2所述的基于全方位视觉的消费者购买行为分析装置，其特征在于 所述的全方位摄像装置采用固定单视点全方位摄像装置，进入双曲面镜的中心的光，根据双曲面的镜面特性向着其虚焦点折射。实物图像经双曲面镜反射到聚光透镜中成像，在该成像平面上的一个点P (χ，y)对应着实物在空间上的-个点的坐标A (X，Y，Ζ)； -双曲面镜构成的光学系统由下面5个等式表示； ((X2+Y2) /a2) - ((Z-c) 2/b2) =-1 当 Z > 0 时
4.如权利要求3所述的基于全方位视觉的消费者购买行为分析装置，其特征在于在所述的视频图像展开单元中，采用透视展开算法实现如下首先，建立全景图像上的任意一点P(x，y)与空间坐标系中一点P(X，Y，Z)的对应关系； 从双曲面的实焦点Om到透视投影坐标原点G引一条距离为D的直线Om-G，与这条Om-G相垂直的平面作为透视投影平面，从点A(X，Y，Z)向着焦点Om的光线在透视投影平面上有一个交点P(X，Y，Ζ)，如果将该交点P (X，Y，Ζ)代入到公式(7)、(8)中就能容易地求的在成像平面上的P(x，y)点，因此可以通过从上述关系求得在透视投影平面上的各个点； Xfib2-C2)
5.如权利要求1或2所述的基于全方位视觉的消费者购买行为分析装置，其特征在于 所述的空间位置与人体对象和人体对象停留时刻的关系表如表1所示，
6.如权利要求1所述的基于全方位视觉的消费者购买行为分析装置，其特征在于所述的空间位置定制单元，货架的空间位置信息是通过用户界面在所述的全方位摄像装置所拍摄的全景图像上定制的，用户根据全景图像上所显示的货架所处的空间位置通过用户界面将其与空间位置编号建立映射关系，货架编号采用2位数据格式，前面一位表示某一列货架，后面一位表示某一列货架的不同层，其中1表示某货架的最低层；通过这样的约定， 商店的管理者通过用户界面将该信息写入商品位置与空间的关系数据库中的货架与空间位置的映射表中，货架与空间位置的映射表的格式如表2所示；
7.如权利要求1所述的基于全方位视觉的消费者购买行为分析装置，其特征在于所述的商品摆放位置输入单元，建立货架与商品的动态关系表，通过人机界面动态的设定货架与商品的对应关系，货架与商品的对应关系表如表3所示，表中商品编号采用世界上统一的商品条形码编号；在变动商品摆放位置后更改货架与商品的对应关系表中的内容；
8.如权利要求1所述的基于全方位视觉的消费者购买行为分析装置，其特征在于所述的商品属性输入单元，输入的商品属性数据保存在商品属性数据库中，商品属性表如表4 所示；
9.如权利要求1所述的基于全方位视觉的消费者购买行为分析装置，其特征在于收银台收款数据库中的每条记录是通过收银台收款机的收款时产生的数据，每一笔交易中至少包括交易ID、商品编号、商品名、数量、价格、结算方式、收款时间、收款人信息，收款数据表的格式如表5所示；
10.如权利要求1所述的基于全方位视觉的消费者购买行为分析装置，其特征在于 所述的消费者购买行为分析单元，利用关系数据库获得购物环境与消费者购买行为的相关度、某一商品形式与消费者购买行为的相关度、某一时间段与消费者购买行为的相关度、某一种促销广告与消费者购买行为的相关度、消费者在店铺内的停留时间与消费者购买行为的相关度商业调查信息，所述调查信息写入消费者购买行为分析结果数据库中，然后将结果显示在人机界面上。
全文摘要
一种基于全方位视觉的消费者购买行为分析装置，包括全方位摄像装置、收款机和用于对全方位摄像装置所拍摄的全景图像以及相关输入信息对消费者购买行为进行分析处理的微处理器；全方位摄像装置，放置在店铺内中间的上方，使得全方位摄像装置能捕获到整个店铺内的视频图像；全方位摄像装置与微处理器连接，收款机与微处理器通过有线网络进行连接，微处理器包括视频图像读取单元、视频图像展开单元、前景对象检测单元、多目标人体对象跟踪单元、视频图像存储单元、空间位置定制单元、商品摆放位置输入单元、商品属性输入单元和消费者购买行为分析单元。本发明提实时成本低、调查结果客观准确、智能化和自动化程度高。
文档编号G06Q30/02GK102376061SQ20111025003
公开日2012年3月14日 申请日期2011年8月26日 优先权日2011年8月26日
发明者俞立, 叶良波, 吴立娟, 孟焱, 汤一平, 田旭园 申请人:浙江工业大学