深度神经网络的线下客户识别方法设计与实现(源码)【字数：9159】
目录
一、引言 1
（一）研究背景和意义 1
（二）研究现状 1
（三）主要内容 2
二、样本库建立 3
（一）相关技术 3
1. 卷积神经网络 3
2. CV2 4
3. LabelImage 4
（二）基于卷积神经网络的时间戳识别 5
1. 模型设计 5
2. 模型实现 6
3. 实验结果和分析 7
（三）视频切分和样本标注 8
1. 视频切分 8
2. 样本标注 9
三、YOLO模型客户识别方法 11
（一）YOLO的发展历程 11
（二）客户识别模型 11
1. 数据准备 11
2. 模型设计 12
3. 模型训练 13
4. 实验 13
四、结合报表的视频分析和可视化 17
（一）客户视频识别 17
（二）结合报表过滤的客户识别方法 18
（三）视频图像识别实验 18
（四）视频分析可视化 19
1. 按性别分布 20
2. 按年龄段分布 20
五、总结和展望 21
参考文献 22
个人成果和获奖 24
致谢 25
一、引言
（一）研究背景和意义
在这个网络时代中，客户信息的分析至关重要。一些新技术, 如知识发现技术、数据仓库技术和数据挖掘技术等, 有效地促进了数据获取、顾客细分和模式发掘[1]。例如美团、饿了么等平台会记录过去客户所消费的店家，根据店家标签向客户推荐新的店家，或使用优惠券、会员卡等方式刺激客户消费。这些互联网公司将挖掘客户的消费习惯，给客户打上标签，从而引导消费。
但对于未注册的线下客户，信息挖掘工作就非常困难。没有办法得到产品的消费者人群分布情况，只能依靠工作人员的主观印象来判断。在传统销售模式的情况下，发展会员和线下调查是解决这类问题的主要方法，但不可避免的存着缺陷。首先，由于会员制度和线下调查都非 *好棒文|www.hbsrm.com +Q: #351916072#
强制性，这必然导致部分客户数据的缺失，影响市场分析的准确度。其次，会员制度必然会使企业对消费者让利，对企业的收入产生影响。
因此，通过对企业的市场分析以及消费者人群分析，线下交易客户的数据分析具有重要的现实意义。本文基于深度神经网络研究，设计和和实现线下客户识别方法，使线下客户的用户画像能够快捷高效。
（二）研究现状
在视频分析的原始时期主要靠人工管理，主要用于打击违法犯罪。而现代的视频分析不仅用途广泛，基于计算机视觉技术的各种算法更是大大减少了人力的投入。计算机视觉技术采用大量原始视频进行建模分析，找到最适合的模型，完成识别目标，主要使用了深度学习技术来实现这一任务。
深度学习这个概念在2006年由Hinton等人提出[2]。深度学习能够通过模型将大量的数据进行训练，而中间过程中每个影响要素对于结果的权重是不同的。这就产生了贡献度分配问题（Credit Assignment Problem，CAP），而神经网络就是解决这个问题的较好方案。神经网络最早产生于1943年的Warren Mccullouch和Water Pitts[3]提出的ANN（Artificial Neural Network）人工神经网络，但单层感知器的结构，对于复杂问题没有办法解决。在反向传播（Back Propagation，BP）算法问世之后[4]，机器学习的时代也自此展开，但由于时代的局限性，在当时没有取得显著的成果。现在随着高性能GPU的出现，硬件条件得到了一定的改善，深度学习技术在近年来成为研究的热点。在深度学习中，最典型的深度学习框架便是卷积神经网络 (Convolutional Neural Network, CNN)[5][6]，对于图像的分类问题有着显著的优势。
2013年，Girshick等人首次提出的第一个基于深度学习的目标检测方法RCNN[7]，基于卷积神经网络等算法的RCNN方法提升了目标检测技术的准确度，为后续的技术提供了基础。2016年，Redmon等提出的YOLO（You Only Look Once）[8]把检测目标做回归处理，检测方法更为优化，虽然通用性有所欠缺，但检测速度有较大提升。本文将主要采用CNN、YOLO算法，对线下客户识别方法的设计与实现进行研究。
（三）主要内容
本文设计并实现了线下客户识别方法，研究内容包括：样本库建立、图像识别模型构建、视频客户分析和可视化。
第一节为引言。首先介绍了视频分析和深度学习目标检测技术的发展历程，重点叙述了国内外的研究现状和主要问题，对论文内容结构进行了概括。
第二节为样本库建立。主要对卷积神经网络进行了说明，对涉及的算法原理做了简要描述，介绍了样本库建立使用的技术手段，如CV2，LabelImage等。接着，描述建立时间戳样本库，对于基于卷积神经网络的数字识别模型的结构进行阐述，分析了数字识别模型的Keras实现，并对实验结果进行分析，解释了产生的结果。
第三节为图像识别模型构建。首先介绍了YOLO目标识别技术的发展历程，然后对采用YOLOv3技术的客户识别模型展开说明，对客户识别模型进行数据准备，模型设计，模型训练，最后通过实验比较方法之间各项数据的差异，选择最优方法，验证了模型准确性。
第四节为视频客户分析和可视化。在第三节的模型建立完成之后，介绍了对视频中客户的视频和基于报表过滤的客户识别，建立视频分析实验，展示可视化结果。
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