专利摘要

本发明涉及大数据技术领域，具体涉及一种基于大数据的商场人流量预测系统，包括商场入口监控系统、室内基站系统、数据采集单元、数据存储单元、数据处理单元；商场入口监控系统包括摄像头、人脸识别单元和通信单元，通过摄像头采集商场入口的图像信息，人脸识别单元进行图像解码识别，生成入口人流量信息，通过通信单元将入口人流量信息传送给数据存储单元；数据采集单元采集历史数据信息，数据存储单元接收并存储商场入口监控系统和数据采集单元采集的信息，数据处理单元进行分析预测，本发明能对商场人流量提供数据更全面的自动化预测。

权利要求

1.一种基于大数据的商场人流量预测系统，其特征在于，包括商场入口监控系统、室内基站系统，与所述室内基站系统通信连接的智能终端、数据采集单元、数据存储单元、数据处理单元；所述商场入口监控系统包括摄像头、人脸识别单元和通信单元，所述摄像头、人脸识别单元、通信单元依次连接；

所述摄像头用于采集商场入口的图像信息；

所述人脸识别单元用于将采集的图像解码识别后，生成入口人流量信息，并将所述入口人流量信息通过通信单元传送给数据存储单元；所述入口人流量信息包括入口人流量数量和对应的时刻信息；

所述数据采集单元用于采集历史数据信息，所述历史数据信息包括室内基站系统的覆盖区域信息，以及所述覆盖区域内对应的数据信息，所述室内基站系统为分布式点系统架构的室内基站系统，所述室内基站系统包括多个微射频拉远单元pRRU，所述数据信息包括各个时刻对应的通信连接数量和通信断开数量；

所述数据存储单元用于接收并存储所述商场入口监控系统和所述数据采集单元采集的信息；

所述数据处理单元用于将所述商场入口监控系统采集的入口人流量信息和所述数据采集单元采集的历史数据信息进行分析预测，生成预测结果；

所述数据处理单元具体用于：

建立入口人流量信息和对应时间段历史数据信息的映射关系，计算公式如下；

其中，f(P)为入口人流量数量，n为pRRU的数量，也即室内基站系统的覆盖区域的数量，Pn为各个覆盖区域对应的人流量数量，wn为各个覆盖区域对应的权重；

根据入口人流量数量和对应时间段的通信连接数量计算得出wn，其中，

所述对应时间段为采集的入口人流量数量对应的时刻信息之后的时间段；

根据实时采集的入口人流量数量预测各个区域对应的预期人流量，计算公式如下：

其中，P为实时采集的入口人流量数量，Pn为各个区域对应的预期人流量。

2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的商场人流量预测系统，其特征在于，所述覆盖区域信息具体通过以下方式获得：

获取所述室内基站系统的所述多个微射频拉远单元pRRU中每个pRRU的位置信息；

根据所述多个微射频拉远单元pRRU中每个pRRU的位置信息，确定所述多个微射频拉远单元pRRU中每个pRRU的覆盖范围。

说明书

技术领域

本发明涉及大数据技术领域，具体涉及一种基于大数据的商场人流量预测系统。

背景技术

如今是大数据时代，商家对于数据的真实性和可靠性的重视越来越高，而提高商场人流量的方法就是跟数据相关，数据的来源统计才是关键。

另外，提升商场人流量的目的是为了实现科技化的人流量统计，从而获取人流量数据，做好预测估算，为营销决策提供有效的依据。

人口流量的统计和预测，在商场的商品结构、促销决策、对职工分工、职工工作时间的安排、轮休制度的建立，对商品的品类选择、销售人员的培训等多个方面，具有十分重要的指导意义。在早期，许多商家会沿用人工统计的方法，对每天进出商场的行人进行统计，这种方法不仅费力费时费财，并且在人流量特别密集的情况下，更是困难重重。

同时，也有不少的商家采用基于红外技术以及重力感应方式的客流统计系统，但这种系统也只能做到“人数计算”，无法深入进行人流的信息分析，很难较好地满足商业用户的需求。

近年来，通过利用模式识别、图像处理等技术解决了商场人流量统计和预测问题已经成为较成熟的一个领域，基于人体头部特征的人流量统计系统，采用轮廓、颜色等信息建立用于目标检测的人头模型，通过对目标行动轨迹的分析实现计数，统计正确率达到95％以上。这样一个实时、准确的人流量统计系统给商场的管理带来巨大的便利。

而随着精细化运营的发展，对商场坪效、转化率等的分析，迫切需要一种数据更全面的自动化预测系统。

发明内容

本发明提供一种基于大数据的商场人流量预测系统，能对商场人流量提供数据更全面的自动化预测。

本发明提供的一种基于大数据的商场人流量预测系统，包括商场入口监控系统、室内基站系统，与所述室内基站系统通信连接的智能终端、数据采集单元、数据存储单元、数据处理单元；所述商场入口监控系统包括摄像头、人脸识别单元和通信单元，所述摄像头、人脸识别单元、通信单元依次连接；

所述摄像头用于采集商场入口的图像信息，

所述人脸识别单元用于将采集的图像解码识别后，生成入口人流量信息，并将所述入口人流量信息通过通信单元传送给数据存储单元；

所述入口人流量信息包括入口人流量数量和对应的时刻信息；

所述数据采集单元用于采集历史数据信息，所述历史数据信息包括室内基站系统的覆盖区域信息，以及所述覆盖区域内对应的数据信息；

所述数据信息包括各个时刻对应的通信连接数量和通信断开数量；

所述数据存储单元用于接收并存储所述商场入口监控系统和所述数据采集单元采集的信息；

所述数据处理单元用于将所述商场入口监控系统采集的入口人流量信息和所述数据采集单元采集的历史数据信息进行分析预测，生成预测结果。

进一步，所述室内基站系统为分布式点系统架构的室内基站系统，所述室内基站系统包括多个微射频拉远单元pRRU。

进一步，所述覆盖区域信息具体通过以下方式获得：

获取所述室内基站系统的所述多个pRRU中每个pRRU的位置信息；

根据所述多个pRRU中每个pRRU的位置信息，确定所述多个pRRU中每个pRRU的覆盖范围。

进一步，所述数据处理单元具体用于：

建立入口人流量信息和对应时间段历史数据信息的映射关系，计算公式如下；

其中，f(P)为入口人流量数量，n为pRRU的数量，也即室内基站系统的覆盖区域的数量，Pn为各个覆盖区域对应的人流量数量，wn为各个覆盖区域对应的权重；

根据入口人流量数量和对应时间段的通信连接数量计算得出wn，其中，

所述对应时间段为采集的入口人流量数量对应的时刻信息之后的时间段；

根据实时采集的入口人流量数量预测各个区域对应的预期人流量，计算公式如下：

其中，P为实时采集的入口人流量数量，Pn为各个区域对应的预期人流量。

本发明的有益效果是：本发明公开一种基于大数据的商场人流量预测系统，包括商场入口监控系统、室内基站系统、数据采集单元、数据存储单元、数据处理单元；商场入口监控系统包括摄像头、人脸识别单元和通信单元，通过摄像头采集商场入口的图像信息，人脸识别单元进行图像解码识别，生成入口人流量信息，通过通信单元将入口人流量信息传送给数据存储单元；数据采集单元采集历史数据信息，数据存储单元接收并存储商场入口监控系统和数据采集单元采集的信息，数据处理单元进行分析预测，本发明能对商场人流量提供数据更全面的自动化预测。

附图说明

下面结合附图和实例对本发明作进一步说明。

图1是本发明实施例一种基于大数据的商场人流量预测系统的方框图。

具体实施方式

参考图1，本发明提供的一种基于大数据的商场人流量预测系统，其特征在于，包括商场入口监控系统、室内基站系统，与所述室内基站系统通信连接的智能终端、数据采集单元、数据存储单元、数据处理单元；

所述商场入口监控系统包括摄像头、人脸识别单元和通信单元，所述摄像头、人脸识别单元、通信单元依次连接，所述摄像头用于采集商场入口的图像信息，人脸识别单元将采集的图像解码识别后，生成入口人流量信息，并将所述入口人流量信息通过通信单元传送给数据存储单元，所述入口人流量信息包括入口人流量数量和对应的时刻信息；

室内基站系统包括建设在室内的所有基站系统，统计所有接入的智能终端，将接入的智能终端数量作为商场内的人流量。

所述数据采集单元用于采集历史数据信息，所述历史数据信息包括室内基站系统的覆盖区域信息，以及所述覆盖区域内对应的数据信息；

所述数据信息包括各个时刻对应的通信连接数量和通信断开数量；

所述通信是指所述室内基站系统与智能终端的通信；

所述数据存储单元用于接收并存储所述商场入口监控系统和所述数据采集单元采集的信息；

所述数据处理单元用于将所述商场入口监控系统采集的入口人流量信息和所述数据采集单元采集的历史数据信息进行分析预测，生成预测结果。

进一步，所述室内基站系统为分布式点系统架构的室内基站系统，所述室内基站系统包括多个微射频拉远单元pRRU；

所述分布式点系统架构的室内基站系统为微基站系统，可采用华为Lampsite架构的室内基站系统、中兴Qcell架构的室内基站系统、爱立信无线点系统RDS、诺基亚SmallCel架构的室内基站系统；

本实施例中，采用中兴Qcell架构的室内基站系统。

进一步，所述覆盖区域信息具体通过以下方式获得：

获取所述室内基站系统的所述多个pRRU中每个pRRU的位置信息；

根据所述多个pRRU中每个pRRU的位置信息，确定所述多个pRRU中每个pRRU的覆盖范围，从而使得采集的人流量数据更细致。

进一步，所述数据处理单元具体用于：

建立入口人流量信息和对应时间段历史数据信息的映射关系，计算公式如下；

其中，f(P)为入口人流量数量，n为pRRU的数量，也即室内基站系统的覆盖区域的数量，Pn为各个覆盖区域对应的人流量数量，wn为各个覆盖区域对应的权重；

根据入口人流量数量和对应时间段的通信连接数量计算得出wn，其中，

所述对应时间段为采集的入口人流量数量对应的时刻信息之后的时间段，所述时间段的长度根据商场面积确定；

根据实时采集的入口人流量数量预测各个区域对应的预期人流量，计算公式如下：

其中，P为实时采集的入口人流量数量，Pn为各个区域对应的预期人流量。

以上所述，只是本发明的较佳实施例而已，本发明并不局限于上述实施方式，只要其以相同的手段达到本发明的技术效果，都应属于本发明的保护范围。

一种基于大数据的商场人流量预测系统专利购买费用说明

Q：办理专利转让的流程及所需资料

A：专利权人变更需要办理著录项目变更手续，有代理机构的，变更手续应当由代理机构办理。

1：专利变更应当使用专利局统一制作的“著录项目变更申报书”提出。

2：按规定缴纳著录项目变更手续费。

3：同时提交相关证明文件原件。

4：专利权转移的，变更后的专利权人委托新专利代理机构的，应当提交变更后的全体专利申请人签字或者盖章的委托书。

Q:专利著录项目变更费用如何缴交

A：（1）直接到国家知识产权局受理大厅收费窗口缴纳,（2）通过代办处缴纳，（3）通过邮局或者银行汇款,更多缴纳方式

Q：专利转让变更，多久能出结果

A：著录项目变更请求书递交后，一般1-2个月左右就会收到通知，国家知识产权局会下达《转让手续合格通知书》。