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客流分析算法服务

更新时间:2020-03-12 11:07:25

客流分析算法服务

产品介绍

面向线下客流场景,基于视频流ai算法能力,进行人脸、人体特征提取与客流统计,为线下运营提供数据知道。

准备工作:

申请入驻应用服务平台》》
入驻应用服务平台需要通过IoT团队审核,请联系IoT团队业务接口人。
创建项目管理》》
项目创建创建项目选择新零售002选择客流相关能力申请开通,申请完毕请联系IoT业务方申请开通审核

服务介绍

客流分析服务提供三种数据模型:

  1. 区域热力模型,根据智能人肩检测模型计算矩形区域内人数,部署与相应位置可以换算成商场的区域热力。
  2. 人脸检测模型, 根据阿里云智能ReID算法,确定客户唯一身份,并分析人脸基本信息,如性别、年龄等。
  3. 客流分析模型,客流模型可以根据算法设置,计算实时进出人数;如果捕捉到人脸,还会对出入人脸做进一步的人脸分析。

数据模型使用方法可以参考文档[链接]

1. 区域热力模型

模型ID: CustomerFlowBasicThermalData
当前版本:1.0

属性名称 属性标识符 数据类型 数据描述 是否必须
设备ID iotid String 设备iotid
设备PK productKey String 设备pk
设备DN deviceName String 设备dn
人员计数 count Integer 人员计数
记录时间 recordTime Date 记录时间 unix timestamp

2. 人脸分析模型

模型ID: CustomerFlowBasicFaceData
当前版本:1.1

属性名称 属性标识符 数据类型 数据描述 是否必须
设备ID iotid String 设备iotid
设备PK productKey String 设备pk
设备DN deviceName String 设备dn
人脸模糊度得分 blurScore Double 人脸模糊度得分
人脸姿态得分 poseScore Double 人脸姿态得分
年龄 age Integer 年龄
性别 gender String male/female/unknown
人脸图 image String 人脸图文件名称
人脸landmark landmarks String [[0.1, 0.1], [0.1, 0.1],[0.1, 0.1],[0.1, 0.1],[0.1, 0.1]]
识别人员的faceId faceId String 识别人员的ReId
faceId有效时间 faceIdEffectiveTime Date faceId有效时间
记录时间 recordTime Date 记录时间unix timestamp

3. 客流分析模型

模型ID: CustomerFlowBasicData
当前版本:1.1

属性名称 属性标识符 数据类型 数据描述 是否必须
设备ID iotid String 设备iotid
设备PK productKey String 设备pk
设备DN deviceName String 设备dn
抓拍原图 picture String 存储在DOP的图片名称
跟踪ID trackId String 同镜头下跟踪id
识别的人脸图 faceImage String 识别的人脸图
人脸landmark faceLandmarks String 人脸landmark
识别人员的faceId faceId String 识别人员的ReId
faceId有效时间 faceIdEffectiveTime Date faceId有效时间
人员的坐标框 (x,y,w,h)归一化结果 rect String 人员的坐标框 (x,y,w,h)归一化结果如 [0.1, 0.1, 0.2, 0.12]
进/出信息 crossType String enter 或者 exit
人员性别 gender String male/female/unknown
年龄 age Integer 年龄数值
人头检测框置信度 conf Double 归一化的置信度 范围0~1
记录时间 recordTime Date unix timestamp