陳光磊

摘 要：本文通過(guò)從商業(yè)場(chǎng)景中獲取的大量無(wú)線終端的移動(dòng)定位數(shù)據(jù)，自動(dòng)化地提取客流主路徑，供商業(yè)經(jīng)營(yíng)者進(jìn)行直觀的實(shí)際動(dòng)線驗(yàn)證與商業(yè)決策支撐。針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)方案中無(wú)法從多用戶定位數(shù)據(jù)中提取，且提取算法復(fù)雜度高、性能差等問(wèn)題，提出擬人化的動(dòng)態(tài)圖形模板快速匹配法。

關(guān)鍵詞：商業(yè)客流 動(dòng)線 自動(dòng)化

中圖分類號(hào)：TP391.43 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1674-098X（2017）10（c）-0122-02

1 商業(yè)客流數(shù)據(jù)分析背景與問(wèn)題

評(píng)價(jià)一個(gè)商鋪的引流潛力、營(yíng)銷曝光程度、租金等一般是看其所處的地理位置，但本質(zhì)上有價(jià)值的是從那個(gè)位置經(jīng)過(guò)的人，即客流。

動(dòng)線或稱主路徑對(duì)應(yīng)客流要素中的流向。表示在大量不同的終端顧客的各種不同流向數(shù)據(jù)中體現(xiàn)出的主干流向。其中組成主路徑的為每個(gè)主路徑點(diǎn)，但并非單個(gè)終端在不同時(shí)間定位點(diǎn)的簡(jiǎn)單連線。如在傍晚客流高峰時(shí)刻，各類客流參差不齊，大體出現(xiàn)有從入口到超市的購(gòu)物路徑，從商超購(gòu)物完后走向美食街的覓食路徑。

為讓每一寸商業(yè)空間發(fā)揮最大價(jià)值并帶給顧客良好的體檢。經(jīng)營(yíng)者都會(huì)先做好建筑動(dòng)線設(shè)計(jì)。但隨著裝修改造、外部交通變化、顧客喜好升級(jí)等因素，實(shí)際的動(dòng)線并會(huì)不像原先設(shè)計(jì)的那樣理想，甚至被顛覆。這就需要經(jīng)營(yíng)者提取真實(shí)顧客的動(dòng)線來(lái)作商業(yè)決策，在完成一定決策執(zhí)行后，再通過(guò)提取真實(shí)動(dòng)線來(lái)驗(yàn)證效果?，F(xiàn)在的商場(chǎng)或大型城市綜合體越來(lái)越多地采用了曲線靈動(dòng)的多元布局，對(duì)該區(qū)域的客流分析帶來(lái)挑戰(zhàn)。

（1）面積大，客流存在諸多不確定性，如商場(chǎng)外大廣場(chǎng)，城市綜合體多層立體，至少5萬(wàn)m2。客戶在不同店鋪間流動(dòng)存在很多跳躍，長(zhǎng)時(shí)停留，難以直接提取流向。

（2）客流量巨大，并非提取單個(gè)用戶的路線可以體現(xiàn)。如2013年萬(wàn)達(dá)廣場(chǎng)總客流12.2億人次，平均每個(gè)廣場(chǎng)日均客流5.2萬(wàn)人次。聚類、壓縮等機(jī)器學(xué)習(xí)方法復(fù)雜度過(guò)高，性能很低。

（3）地形不規(guī)則，客流呈現(xiàn)“曲折、斷線、回路”等流向，不利于提取方向。

（4）無(wú)線覆蓋不均，導(dǎo)致無(wú)線終端在用戶行走中出現(xiàn)斷線重連等情況影響連續(xù)分析。

2 現(xiàn)有技術(shù)方案與優(yōu)劣分析

2.1 視頻抓拍法

基于拍到的運(yùn)動(dòng)圖像，通過(guò)圖像識(shí)別算法與數(shù)理統(tǒng)計(jì)模型，對(duì)指定單個(gè)或多個(gè)視頻監(jiān)控區(qū)域內(nèi)的運(yùn)動(dòng)物體進(jìn)行跟蹤。還要判定其是否是人體，比如提取人體關(guān)鍵特征就要排除手臂、腿腳、背包、行李、推車等物體的干擾。

這種方法投入大（需多點(diǎn)無(wú)死角視頻跟蹤），識(shí)別算法復(fù)雜（要識(shí)別人及身邊附屬干擾物），處理的數(shù)據(jù)非線性（動(dòng)態(tài)視頻，切圖等）。統(tǒng)計(jì)的效果較差，因?yàn)閿z像頭變焦范圍有限，特別是在方向判斷上無(wú)法作到平面化。

2.2 激光掃描法

利用多臺(tái)激光掃描儀及攝像頭分布在商場(chǎng)出入口等位置，通過(guò)傳感器網(wǎng)絡(luò)統(tǒng)計(jì)客流數(shù)量?？蓹z測(cè)客流速度、經(jīng)過(guò)通道的方向等客流狀態(tài)。

這種方法只能部署在路徑寬度小的區(qū)域，而此類區(qū)域一般顧客的流向也就是進(jìn)或出，不會(huì)存在空曠位置的不確定性。無(wú)法實(shí)現(xiàn)大量不同顧客在不確定性方向下的路徑提取。所以主要用于客流量與簡(jiǎn)單的進(jìn)出方向分析。

2.3 無(wú)線AP連接法

目前無(wú)線移動(dòng)終端已大量普及，公共場(chǎng)所部署無(wú)線進(jìn)行顧客服務(wù)提升與營(yíng)銷活動(dòng)已經(jīng)很普遍。根據(jù)終端在不同時(shí)刻的連AP的記錄，只能大體上畫(huà)出單個(gè)終端的移動(dòng)路線。如果要提取大量不同終端的的主路徑，只利用在各個(gè)覆蓋點(diǎn)的AP位置并結(jié)合AP下所帶的人數(shù)多少來(lái)粗略分析主路徑。

這種方法目前提取的還只是AP的位置，距離與路線誤差很大，拆線明顯。

3 動(dòng)線自動(dòng)化提取方法

為解決現(xiàn)有解決方案中的問(wèn)題，本文基于wifi定位數(shù)據(jù)提出動(dòng)線自動(dòng)化提取方法。各步驟處理與圖示如圖1所示。

3.1 建立平面模型，將定位數(shù)據(jù)投射到平面上作數(shù)據(jù)導(dǎo)入

導(dǎo)入一段時(shí)間內(nèi)的無(wú)線終端定位的客流數(shù)據(jù)。并建立定位點(diǎn)數(shù)據(jù)表：P=（M，T，X，Y，），其中X，Y為坐標(biāo)；T為時(shí)間，M對(duì)應(yīng)單個(gè)用戶，即同一個(gè)終端MAC地址。即點(diǎn)Pm，t對(duì)應(yīng)位置（x，y）。

3.2 建立擬人化動(dòng)態(tài)圖形模板

初始以人體并排走路為最小模板，在此模板中的同向移動(dòng)點(diǎn)被認(rèn)為是“同行點(diǎn)”。如成年人肩寬約40cm左右，考慮中間會(huì)出安全距離，約為50cm，俯視效果如圖1s=所示。

建立主路徑數(shù)據(jù)表：R=（X，Y），如主路徑的第n個(gè)點(diǎn)的坐標(biāo)為Rn=（x，y），將模板投射到平面。

3.3 提取客流主路徑點(diǎn)

（1）先提取一個(gè)用戶的路徑，按時(shí)間順序作為輸入。如圖中灰色用戶點(diǎn)m=1，t=1，P1，1=（x，y）。

（2）判斷是否有模板內(nèi)同行點(diǎn)。方法如下。

①以P為模板中心，即Rn=Pm，t。

②以T為運(yùn)算步長(zhǎng)，即t=t+1。

③判斷是否有其他點(diǎn)落入模板，有則為同行點(diǎn)（如上圖中模板右下角的黑色點(diǎn)）。同時(shí)將此模板中的所有點(diǎn)中心作為新的模板中心，輸出第一個(gè)主路徑點(diǎn)。否則繼續(xù)以t為步長(zhǎng)，輸入下一個(gè)定位點(diǎn)。以i計(jì)數(shù)，即：

i=1

if X（Rn）-75

i=i+1

Rn=average（Pi），i=1，2，…，n

else

t=t+1

3.4 選擇主路徑的移動(dòng)方向

在完成新的中心點(diǎn)更新后，需要選擇下一個(gè)移動(dòng)方向，以便客觀地表達(dá)客流流向，從而連接出整個(gè)主路徑。方法如下。

（1）以模板內(nèi)所有點(diǎn)但不包含前一個(gè)輸入點(diǎn)中最近的點(diǎn)為下一個(gè)移動(dòng)方向（即選擇主導(dǎo)方向的那個(gè)顧客，可能是上一個(gè)顧客，也可能是新的顧客）。即：Pm+i， t+i=min（Ri，Pm+i，t+i），i=1，2，…，n。如圖2。

（2）再以下一個(gè)主導(dǎo)移動(dòng)方向的顧客下一個(gè)時(shí)間的定位點(diǎn)為作輸入，移動(dòng)模板。即Pm+i，t+i=Pm+i，t+i+1。

（3）利用當(dāng)前移動(dòng)的模板所圈住的新同行點(diǎn)，作新模板中心的更新，作為下一個(gè)主路徑點(diǎn)。方法同步驟3。

（4）主路徑停止與連接條件。

①當(dāng)下一個(gè)方向的定位點(diǎn)集完成輸入后，即停止本段主路徑的提取。

②再按移動(dòng)方向進(jìn)行主路徑點(diǎn)的連接，即要得到對(duì)應(yīng)模板的主路徑。

（5）根據(jù)不同客流量與客戶要求的調(diào)優(yōu)。

①可以根據(jù)實(shí)際情況調(diào)節(jié)模板大小，或進(jìn)行二次迭代。如在上圖基礎(chǔ)上再用加大模板進(jìn)行提取。

②針對(duì)客流量與流向需要組合分析的場(chǎng)景，可以利用每個(gè)單位面積的定位點(diǎn)數(shù)來(lái)評(píng)估顧客人數(shù)與模板大小，得到不同粗細(xì)的主路徑以直觀看出流量與流向的關(guān)系。

4 結(jié)論與展望

通過(guò)以上解決方案驗(yàn)證與商業(yè)項(xiàng)目實(shí)踐，總結(jié)如下。

（1）投入成本低：在無(wú)線覆蓋的場(chǎng)所，利用顧客手上已有移動(dòng)終端即可，不需要額外的攝相機(jī)，激光等裝置。

（2）客流數(shù)據(jù)精度高：與無(wú)線AP連線法等相比，提取的主路徑更平滑，誤差小于1m。

（3）運(yùn)行速度快速：從多終端多路徑不同時(shí)間等多維的定位數(shù)據(jù)利用距離與方向函數(shù)計(jì)算，非傳統(tǒng)高復(fù)雜度機(jī)器學(xué)習(xí)算法。

（4）數(shù)據(jù)調(diào)節(jié)靈活：利用的擬人化模板匹配，可以根據(jù)不同客戶場(chǎng)景靈活調(diào)節(jié)，獲得不同流量的主路徑。

除了本文使用的無(wú)線終端定位中提取客流主路徑的商場(chǎng)環(huán)境外，也可以利用本文技術(shù)方案用于其他公共場(chǎng)所人員路線或其他物體密集移動(dòng)的場(chǎng)所分析中，如景區(qū)路線規(guī)劃，物流園貨物與人員管理。

參考文獻(xiàn)

[1] 廖珊，顏舒婷.基于業(yè)態(tài)的商業(yè)動(dòng)線設(shè)計(jì)研究[J].山西建筑，2017，43（8）：20-21.

[2] 汪黎.購(gòu)物中心空間設(shè)計(jì)與內(nèi)部動(dòng)線組織的探析[J].建筑工程技術(shù)與設(shè)計(jì)，2016（26）.

[3] 黃華晉，秦建息.基于三角定位算法的WiFi室內(nèi)定位系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J].廣西科學(xué)院學(xué)報(bào)，2016（1）：59-61.