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基于人脸识别的门店客流分析系统开题报告

 2020-02-18 08:02  

1. 研究目的与意义(文献综述)

1.1 研究目的及意义

近些年来,我国经济不断的发展,然而在经营成本上升、消费需求结构调整、网络零售快速发展等诸多因素的影响下,实体零售遭受了前所未有的冲击,自2015年开始的关店浪潮至今仍来势汹汹,并且几乎席卷了实体零售的所有业态。

实体零售是商品流通的重要基础,是引导生产、扩大消费的重要载体,是繁荣市场、保障就业的重要渠道。同时,在新一波商业浪潮中,网络零售在经过前些年的飞速发展后,如今也面临着线上用户增长及流量红利逐渐萎缩、物流和运营成本增加的发展瓶颈。

在此背景下,2016年10月,马云在阿里云栖大会上首次提出了“新零售”概念,他表示,未来,线下与线上零售将深度结合,再加现代物流,服务商利用大数据、云计算等创新技术,构成未来新零售的概念。纯电商的时代很快将结束,纯零售的形式也将被打破,新零售将引领未来零售业全新的商业模式。

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2. 研究的基本内容与方案

2.1 研究内容

此次研究主要针对传统零售系统的滞后性和难以管理的特点,设计、研发、并调试出基于人脸识别的门店客流分析系统,用于解决在新零售中小商户门店可以实际用于营销及决策、管理的系统。

  1. 设计针对客户的识别及管理系统的硬件系统构架,从实际需求出发,分析硬件系统中主要硬件的选型方法,考虑其经济性、使用周期、更新周期等,并将设计的硬件系统搭配已经成熟的市面软件系统在实际商业环节中进行安装测试。

  2. 设计自动识别系统的软件系统,即识别子系统,使得系统能够实时地对进入店内的人进行人脸锁定、人脸跟踪、人脸识别,能够智能地分析出客户的年龄、性别等,并且与数据库里的信息相结合,知道顾客购买的喜好及可能需要购买的商品,便于更加精准化地推荐,为工作人员提供有力支持。

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    3. 研究计划与安排

    第一周至第周:查阅相关文献及资料,提出初步解决方案

    第二周至第三周:实际调研了解背景资料,店铺需求及运营日常,便于后期的设计实用性更强;

    周至第周:学习人脸识别系统的相关知识并初步设计出系统

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    4. 参考文献(12篇以上)

    [1]http://www.gov.cn/zhengce/content/2016-11/11/content_5131161.htm

    [2]基于嵌入式系统的商场客流量统计算法 欧彬,任德均,陈崑

    [3]chen d, liu j , fu y , et al. an efficient heuristic algorithm for ar- bitraiy shaped rectilinear block packing problem [ j ]. computers amp; operations research, 2010, 37(6) : 1068 - 1074.

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