(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202210321858.2 (22)申请日 2022.03.30 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 114627434 A (43)申请公布日 2022.06.14 (73)专利权人 今日汽车信息技 术有限公司 地址 510080 广东省广州市白云区永平街 白云大道139 9号 (72)发明人 马春欣　 (74)专利代理 机构 北京高航知识产权代理有限 公司 11530 专利代理师 乔浩刚 (51)Int.Cl. G06V 20/52(2022.01) G06V 10/20(2022.01)G06N 3/08(2006.01) (56)对比文件 CN 102013 005 A,2011.04.13 审查员 李振娟 (54)发明名称 一种基于大数据的汽车销售展厅客流识别 系统 (57)摘要 本发明公开了一种基于大数据的汽车销售 展厅客流识别系统， 包括拍摄模块、 图像预处理 模块和识别模块； 拍摄模块用于获取监控区域内 的人流图像， 以及用于将人流图像传输至图像预 处理模块； 图像预处理模块用于对 人流图像进行 预处理， 获得预处理图像， 以及用于将预处理图 像传输至识别模块； 识别模块用于将预处理图像 输入到经过大数据训练的得到的神经网络模型 中进行图像识别处理， 获取预处理图像中包含的 人数。 本发 明能够准确获得每个监控区域的人流 情况， 方便展厅的工作人员设置相应的安保方式 来确保人流的安全。 权利要求书2页 说明书7页 附图1页 CN 114627434 B 2022.11.18 CN 114627434 B 1.一种基于大数据的汽车销售展厅客流识别系统， 其特征在于， 包括拍摄模块、 图像预 处理模块和识别模块； 拍摄模块用于获取监控区域内的人流图像， 以及用于将人流图像传输至图像预处理模 块； 图像预处理模块用于对人流图像进行预处理， 获得预处理图像， 以及用于将预处理图 像传输至识别模块； 识别模块用于将预处理图像输入到经过大数据训练的得到的神经网络模型中进行图 像识别处 理， 获取预处理图像中包 含的人数； 所述拍摄模块包括控制单 元、 拍摄单 元和预判单 元； 控制单元用于向拍摄单 元发送启动指令； 拍摄单元用于在接收到启动指令后， 获取监控区域内的人流图像， 并将人流图像传输 至预判单 元； 预判单元用于对人流图像的信 息含量进行判断， 判断信 息含量是否大于设定的信 息含 量门槛值， 将判断结果发送至控制单 元； 控制单元用于在判断结果为信 息含量大于设定的信 息含量门槛值 时， 将人流图像传输 至图像预处理模块， 以及用于在判断结果为信息含量小于等于设定的信息含量门槛值时， 再次向拍摄单 元发送启动指令； 所述信息含量 通过如下 方式进行计算： 式中， infcont表示信息含量， ε1、 ε2、 ε3表示设定的权重系数， set表示图像L中 的像素点 的集合， 图像L为人流图像在Lab颜色空间中的亮度分量所对应的图像， L(k)表 示set中的像 素点k在图像L中的像素值， numofset表示set中包含的元素的总数， numofls表示人流图像 中符合预设的检测条件的像素点的数量， dist(avebk,midbk)表示第一坐标av ebk和第二坐 标midbk之间的直线距离， distbk表示预设的直线距离比较值。 2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的汽车销售展厅客流识别系统， 其特征在于， 所述拍摄单元的数量和监控区域的数量一致， 每个拍摄单元负责获取一个监控区域内的人 流图像。 3.根据权利要求2所述的一种基于大数据的汽车销售展厅客流识别系统， 其特征在于， 还包括显示模块； 显示模块用于 显示每个监控区域的人 数。 4.根据权利要求3所述的一种基于大数据的汽车销售展厅客流识别系统， 其特征在于， 还包括监控模块； 监控模块用于分别判断每个监控区域的人数是否超出设定的人数阈值， 若是， 则根据 预设的预警提 示方式向管理人员发出 预警。 5.根据权利要求1所述的一种基于大数据的汽车销售展厅客流识别系统， 其特征在于， 所述图像预处 理模块包括灰度处 理单元、 降噪处 理单元和图像边 缘修复单元；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114627434 B 2灰度处理单元用于对人流图像进行 灰度化处 理， 获得灰度化图像； 降噪处理单元用于对灰度化图像进行降噪处 理， 获得降噪图像； 图像边缘修复单元用于对降噪图像进行边缘修复处理， 获得预处理图像， 以及用于将 预处理图像发送至识别模块。 6.根据权利要求5所述的一种基于大数据的汽车销售展厅客流识别系统， 其特征在于， 所述对人流图像进行 灰度化处 理， 获得灰度化图像， 包括： 使用如下公式对人流图像进行 灰度化处 理： G(x,y)＝ w1×R(x,y)+w2×G(x,y)+w3×B(x,y) 式中， G(x,y)表示灰度图像G中坐标为(x,y)的像素点的像素值， w1、 w2、 w3表示预设的灰 度处理系数； R(x,y)、 G(x,y)、 B(x,y)分别表示人流图像中坐标为(x,y)的像素点在RGB颜色 模型中的红色 分量、 绿色 分量、 蓝色 分量的值。 7.根据权利要求1所述的一种基于大数据的汽车销售展厅客流识别系统， 其特征在于， 所述预设的检测条件 包括： 式中， Cr(d)和Cb(d)分别 表示人流图像中的像素点d在YCrCb颜色空间中的Cr分量和Cb 分量的值。 8.根据权利要求1所述的一种基于大数据的汽车销售展厅客流识别系统， 其特征在于， 所述第一 坐标avebk的横坐标通过如下公式计算： 所述第一 坐标avebk的纵坐标通过如下公式计算： 式中， bltfcU表示人流图像中符合预设的检测条件的像素点的集合， xj和yj分别表示像 素点j的横坐标和纵坐标， numbltfcU表示bltfcU中包 含的元素的总数； 所述第二 坐标midbk的横坐标通过如下公式计算： 所述第一 坐标midbk的纵坐标通过如下公式计算： 式中， xi和yi分别表示像素点 i的横坐标和纵坐标； 权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114627434 B 3