一种基于图像的店员识别方法

摘要

本发明公开了一种基于图像的店员识别方法，包括建立/维护行人动作聚类池队列和店员判定。本发明通过通过对线下店面安装摄像头，进行门店内视频采集，对采集到的视频通过使用深度神经网络进行行人检测，同时使用深度神经网络对检测到的行人进行动作特征提取，得到动作特征向量，使用不同动作特征向量间的欧式距离的作为聚类匹配条件，对采集到的行人的动作进行有效的匹配，使用视频的采集的总体时间作为时间轴，把时间轴以相同的时间间隔进行划分得到时间片，同时以时间片为单位，建立时间分布直方图，根据聚类匹配后每一个动作类在时间直方图的分布情况，结合店内的店员在一段时间内在店内某处出现的次数相对频繁的条件，来实现店员识别。