本发明涉及客户流量识别和分析技术领域，尤其涉及一种会员识别方法和一种客流量分析方法。
背景技术：
在我国信息产业迅速发展的同时，手工管理方式在信息管理等需要大量事务处理的应用中已显得不相适应，采用it技术提高服务质量和管理水平势在必行。
目前市面上很多进销存软件，对于进货、销售、库存、基本资料、会员信息等功能都比较齐备，五脏俱全，但是基本存在一个问题，就是系统里的会员信息都是独立存在，没有很好的将线上与线下结合在一起，特别是在客流量分析这方面，不能结合线下实际人流情况做分析统计，通过分析后的结果做出相应的措施来提高销售业绩。
因此，发明客流量分析的设计方法来解决上述问题很有必要。
技术实现要素：
本发明的目的是为了解决现有技术中的问题，而提出的一种会员识别方法和一种客流量分析方法。
为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：
一种会员识别方法，主要包括以下步骤：
s1、客户人脸采集
利用人脸采集设备进行人脸采集，并利用云系统中的云视频选项进行操作，将所述的人脸采集设备的ip地址配置好；
s2、将云系统中的客户档案中已有的会员信息与人脸信息进行绑定；
s3、打开云系统中云视频的web展示页面，人脸采集设备对进入采集区域的客户人脸信息进行数据采集，并上传到ai人脸识别服务器，ai人脸识别服务器识别人脸id与与系统中的客户档案信息匹配和排重，若匹配成功则将会员相关信息显示到web展示页面上，若匹配失败则在web展示页面上显示为新客户。
优选的，所述步骤s3中若在web展示页面上显示为新客户通过鼠标双击云视频的web展示页面的该客户记录弹出窗口添加会员并绑定人脸信息，绑定成功后当会员再次进入采集区域系统自动进行数据匹配并显示会员相关信息。
一种客流量分析方法，主要包括以下步骤：
步骤一、采用会员方法进行会员识别；
步骤二、打开云系统中云视频的web展示页面，人脸采集设备对进入采集区域的客户人脸信息进行数据采集；
步骤三、云系统通过httppost对步骤二中所有人脸信息实时抓取更新，并进行数据排重和希尔排序，把最终分析统计结果通过web方式展示到统计页面上。
优选的，所述步骤三中最终分析统计结果包括当日客流、新增客户数、日环比、新老客户比例和到店次数排名。
优选的，所述步骤s3中当新客户进入采集区域会通过ajax异步请求技术自动刷新客流量分析数据。
与现有技术相比，本发明提供了一种会员识别方法和一种客流量分析方法，具备以下有益效果：
1、该会员识别方法和客流量分析方法，通过把系统里的会员信息与人脸信息绑定在一起，解决了企业人员流动和会员信息量太大导致店员无法给客户提供精准营销和服务的普遍问题，大大提高了中小企业的销售业绩与会员的满意度；通过海量数据ai人脸识别解决方案，利用httppost对步骤二中所有人脸信息实时抓取更新，并进行数据排重和希尔排序，把最终分析统计结果通过web方式展示到统计页面上充分降低企业对客流量分析困难的问题，让会员进入店铺的第一时间，系统就能马上对会员信息进行分析统计并展示到相应的功能页面上。
2、客流量分析方法，当新客户进入采集区域会通过ajax异步请求技术自动刷新客流量分析数据，进一步降低企业对客流量分析困难的问题，更好的对会员信息进行分析统计并展示到相应的功能页面上。
附图说明
图1为本发明提出的一种会员识别方法的人脸信息采集录入流程示意图；
图2为本发明提出的一种会员识别方法的会员信息录入示意图；
图3为本发明提出的一种会员识别方法的流程示意图；
图4为本发明提出的一种客流量分析方法的流程示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。
实施例1：
参照图1-3，一种会员识别方法，主要包括以下步骤：
s1、客户人脸采集
利用人脸采集设备进行人脸采集，并利用云系统中的云视频选项进行操作，将人脸采集设备的ip地址配置好；
s2、将云系统中的客户档案中已有的会员信息与人脸信息进行绑定；
s3、打开云系统中云视频的web展示页面，人脸采集设备对进入采集区域的客户人脸信息进行数据采集，并上传到ai人脸识别服务器，ai人脸识别服务器识别人脸id与与系统中的客户档案信息匹配和排重，若匹配成功则将会员相关信息显示到web展示页面上，若匹配失败则在web展示页面上显示为新客户。
实施例2：
参照图2，一种会员识别方法，与实施例1基本相同，更进一步的是,步骤s3中若在web展示页面上显示为新客户通过鼠标双击云视频的web展示页面的该客户记录弹出窗口添加会员并绑定人脸信息，绑定成功后当会员再次进入采集区域系统自动进行数据匹配并显示会员相关信息。
实施例3：
参照图1-3，一种会员识别方法，主要包括以下步骤：
s1、客户人脸采集
利用人脸采集设备进行人脸采集，并利用云系统中的云视频选项进行操作，将人脸采集设备的ip地址配置好；
s2、将云系统中的客户档案中已有的会员信息与人脸信息进行绑定；
s3、打开云系统中云视频的web展示页面，人脸采集设备对进入采集区域的客户人脸信息进行数据采集，并上传到ai人脸识别服务器，ai人脸识别服务器识别人脸id与与系统中的客户档案信息匹配和排重，若匹配成功则将会员相关信息显示到web展示页面上，若匹配失败则在web展示页面上显示为新客户
参照图4，一种客流量分析方法，主要包括以下步骤：
步骤一、采用会员方法进行会员识别；
步骤二、打开云系统中云视频的web展示页面，人脸采集设备对进入采集区域的客户人脸信息进行数据采集；
步骤三、云系统通过httppost对步骤二中所有人脸信息实时抓取更新，并进行数据排重和希尔排序，把最终分析统计结果通过web方式展示到统计页面上。
步骤三中最终分析统计结果包括当日客流、新增客户数、日环比、新老客户比例和到店次数排名。
步骤s3中当新客户进入采集区域会通过ajax异步请求技术自动刷新客流量分析数据。
通过把系统里的会员信息与人脸信息绑定在一起，解决了企业人员流动和会员信息量太大导致店员无法给客户提供精准营销和服务的普遍问题，大大提高了中小企业的销售业绩与会员的满意度；通过海量数据ai人脸识别解决方案，利用httppost对步骤二中所有人脸信息实时抓取更新，并进行数据排重和希尔排序，把最终分析统计结果通过web方式展示到统计页面上充分降低企业对客流量分析困难的问题，让会员进入店铺的第一时间，系统就能马上对会员信息进行分析统计并展示到相应的功能页面上。
新客户进入采集区域会通过ajax异步请求技术自动刷新客流量分析数据，进一步降低企业对客流量分析困难的问题，更好的对会员信息进行分析统计并展示到相应的功能页面上。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。
1.一种会员识别方法，其特征在于，主要包括以下步骤：
s1、客户人脸采集
利用人脸采集设备进行人脸采集，并利用云系统中的云视频选项进行操作，将所述的人脸采集设备的ip地址配置好；
s2、将云系统中的客户档案中已有的会员信息与人脸信息进行绑定；
s3、打开云系统中云视频的web展示页面，人脸采集设备对进入采集区域的客户人脸信息进行数据采集，并上传到ai人脸识别服务器，ai人脸识别服务器识别人脸id与与系统中的客户档案信息匹配和排重，若匹配成功则将会员相关信息显示到web展示页面上，若匹配失败则在web展示页面上显示为新客户。
2.根据权利要求1所述的会员识别方法，其特征在于，所述步骤s3中若在web展示页面上显示为新客户通过鼠标双击云视频的web展示页面的该客户记录弹出窗口添加会员并绑定人脸信息，绑定成功后当会员再次进入采集区域系统自动进行数据匹配并显示会员相关信息。
3.一种客流量分析方法，其特征在于，主要包括以下步骤：
步骤一、采用权利要求1或2的会员方法进行会员识别；
步骤二、打开云系统中云视频的web展示页面，人脸采集设备对进入采集区域的客户人脸信息进行数据采集；
步骤三、云系统通过httppost对步骤二中所有人脸信息实时抓取更新，并进行数据排重和希尔排序，把最终分析统计结果通过web方式展示到统计页面上。
4.根据权利要求3所述的一种客流量分析方法，其特征在于，所述步骤三中最终分析统计结果包括当日客流、新增客户数、日环比、新老客户比例和到店次数排名。
5.根据权利要求3所述的一种客流量分析方法，其特征在于，所述步骤s3中当新客户进入采集区域会通过ajax异步请求技术自动刷新客流量分析数据。
技术总结