智能化轨迹分析技术

技术实现：

1、目标跟踪技术：采用DeepSORT（Deep Learning-based SORT）等目标跟踪算法，通过摄像头采集顾客的动态信息，并对顾客的行为进行实时跟踪。生成顾客的移动轨迹图，分析顾客在商场内的路径、停留时间和活动区域。通过时间序列分析方法，提取顾客在不同时间段的行为特征，进一步优化行为路径的分析精度。

2、时序分析与多摄像头协作：

（1）时序分析：利用深度学习和时序数据处理技术分析顾客行为的时间变化，消除复杂场景下的遮挡或模糊问题，提升行为轨迹的准确性。

（2）多摄像头协作：通过多角度摄像头的协同工作，确保在顾客的移动过程中，任何潜在的遮挡都不会影响行为分析，从而增强跟踪精度。

3、高频活动区域识别：根据顾客在不同区域停留的时间和频率，结合目标跟踪技术，识别出顾客活动的热区（例如频繁光顾的商品区域、入口处等）。使用空间分析算法对商场内的热区进行可视化，帮助商场管理者优化商品布局和促销区域。

4、个性化营销：基于顾客的行为动线和偏好数据，商场可为顾客提供定制化的推荐服务，例如在顾客经过某一商品区域时，通过推送消息提供优惠券或相关产品推荐。通过分析顾客停留时间较长的区域，商场可以调整商品陈列、促销策略或广告展示，以提升销售转化率。