CN112699328A - 网点服务数据处理方法、装置、系统、设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种网点服务数据处理方法、装置、系统、设备及存储介质，涉及数据处理技术领域。该方法包括：摄像头采集服务网点的视频流数据，并将视频流数据传输给边缘服务器；边缘服务器对视频流数据进行聚类统计，得到视频流数据中的每个目标人物对应的图像文件，并将图像文件传输给物联网服务平台；物联网服务平台根据图像文件获取服务网点的服务数据，并将服务数据传输给物联网应用；物联网应用向终端推送服务数据。本发明可以实现对网点的员工服务质量进行监管，对网点的区域热力、分时段人流等进行实时的监控、预警，以及对网点安保动态进行监控。

Description

网点服务数据处理方法、装置、系统、设备及存储介质

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，具体而言，涉及一种网点服务数据处理方法、装置、系统、设备及存储介质。

背景技术

传统的商场、营业厅等，多采用人工管理，服务管理质量、效率低下，已经无法满足用户对多样化、个性化的服务需求。近年来，随着互联网以及金融科技的发展和深化，人们提出了采用基于视频流实时分析和物联网技术实现智能化的网点服务，辅助商场和营业厅的管控运营的方式。

例如，网点客流统计解决方案中可以通过抓拍摄像机采集图片进行人脸识别的方式获取客户信息，实现客户类型识别和网点流量统计。或者，智慧网点用户行为分析方案中可以通过网点的智能终端埋点，获取用户在设备上的操作状态。又或者，还可以实现针对商场、社区等公众服务设施的客流统计等。

但是，上述现有技术至少存在以下问题：1)无法对网点的员工服务质量进行监管；2)无法对网点的区域热力、分时段人流等进行实时的监控、预警；3)不能实现对网点安保动态进行监控；4)没有形成多维度的安保、运维、员工服务等的数据信息或运营报告，不方便网点管控，无法满足网点增效增收进行智慧转型的需求。

发明内容

基于上述现有技术存在的问题，本发明实施例提供一种网点服务数据处理方法、装置、系统、设备及存储介质。

第一方面，本发明实施例提供一种网点服务数据处理方法，所述方法应用于网点服务系统，所述网点服务系统包括：摄像头、边缘服务器、物联网服务平台、物联网应用、以及终端；所述方法包括：所述摄像头采集服务网点的视频流数据，并将所述视频流数据传输给所述边缘服务器；所述边缘服务器对所述视频流数据进行聚类统计，得到所述视频流数据中的每个目标人物对应的图像文件，并将所述图像文件传输给所述物联网服务平台；所述物联网服务平台根据所述图像文件获取所述服务网点的服务数据，并将所述服务数据传输给所述物联网应用；所述物联网应用向所述终端推送所述服务数据。

可选地，所述边缘服务器对所述视频流数据进行聚类统计，得到所述视频流数据中的每个目标人物对应的图像文件，包括：所述边缘服务器将所述视频流数据读取成帧图像；所述边缘服务器提取所述帧图像中含有人像的图像；所述边缘服务器对含有人像的图像进行聚类统计，将同一目标人物对应的图像聚类成组，得到每个目标人物对应的图像文件。

可选地，所述边缘服务器提取所述帧图像中含有人像的图像后，所述方法还包括：所述边缘服务器删除所述含有人像的图像中的异常图像。

可选地，所述终端包括管理终端；所述物联网服务平台根据所述图像文件获取所述服务网点的服务数据，包括：所述物联网服务平台根据所述图像文件获取所述服务网点的网点运营数据、网点员工服务数据、以及区域网点分析数据；所述物联网应用向所述终端推送所述服务数据，包括：所述物联网应用向所述管理终端推送所述网点运营数据、所述网点员工服务数据、以及所述区域网点分析数据。

可选地，所述终端包括员工终端；所述物联网服务平台根据所述图像文件获取所述服务网点的服务数据，包括：所述物联网服务平台根据所述图像文件获取所述服务网点的到访客户信息；所述物联网应用向所述终端推送所述服务数据，包括：所述物联网应用向所述员工终端推送所述到访客户信息。

可选地，所述终端包括安保终端；所述物联网服务平台根据所述图像文件获取所述服务网点的服务数据，包括：所述物联网服务平台根据所述图像文件获取所述服务网点的安保预警信息；所述物联网应用向所述终端推送所述服务数据，包括：所述物联网应用向所述安保终端推送所述安保预警信息。

可选地，所述边缘服务器对含有人像的图像进行聚类统计，将同一目标人物对应的图像聚类成组，得到每个目标人物对应的图像文件，包括：所述边缘服务器对含有人像的图像中的目标人物进行识别，得到图像中的目标人物的识别信息；所述识别信息包括：性别、年龄、情绪异常和行为异常；所述边缘服务器进行聚类统计，将同一目标人物对应的图像聚类成组，得到每个目标人物对应的图像文件，并将每个目标人物的识别信息保留在对应的图像文件中。

可选地，所述边缘服务器对含有人像的图像中的目标人物进行识别，得到图像中的目标人物的识别信息，包括：所述边缘服务器采用人脸识别算法，根据人脸的特征点信息对含有人像的图像中的目标人物进行识别，得到图像中的目标人物的识别信息。

可选地，所述边缘服务器对含有人像的图像中的目标人物进行识别，得到图像中的目标人物的识别信息，包括：所述边缘服务器采用人体识别算法，根据人像的衣着和体型特征点信息对含有人像的图像中的目标人物进行识别，得到图像中的目标人物的识别信息。

可选地，所述方法还包括：所述边缘服务器获取含有人像的图像中的目标人物在所述服务网点的坐标信息；所述边缘服务器为每帧含有人像的图像标记所述图像中的目标人物在所述服务网点的坐标信息。

本发明可以实现对网点的员工服务质量进行监管，对网点的区域热力、分时段人流等进行实时的监控、预警，以及对网点安保动态进行监控。

例如，本发明对银行方面可应用在网点客户分类、识别，智能分流，客户行为分析，产品规划，精准营销，合规管理等场景；对客户方面可识别客户需求，快速办理业务；在安保方面通过智能识别预警，实现24小时无人设防管控。通过数字化的运营手段，对网点的运营管理方面实现增效增收。

第二方面，本发明实施例提供一种网点服务数据处理装置，所述装置应用于边缘服务器；所述装置包括收发单元和处理单元；所述收发单元和所述处理单元配合实现如第一方面所述的网点服务数据处理方法中所述边缘服务器执行的步骤。

第三方面，本发明实施例还提供一种网点服务数据处理装置，所述装置应用于物联网服务平台；所述装置包括收发单元和处理单元；所述收发单元和所述处理单元配合实现如第一方面所述的网点服务数据处理方法中所述物联网服务平台执行的步骤。

第四方面，本发明实施例提供一种网点服务系统，所述网点服务系统包括：摄像头、边缘服务器、物联网服务平台、物联网应用、以及终端；所述摄像头用于采集服务网点的视频流数据，并将所述视频流数据传输给所述边缘服务器；所述边缘服务器用于对所述视频流数据进行聚类统计，得到所述视频流数据中的每个目标人物对应的图像文件，并将所述图像文件传输给所述物联网服务平台；所述物联网服务平台用于根据所述图像文件获取所述服务网点的服务数据，并将所述服务数据传输给所述物联网应用；所述物联网应用用于向所述终端推送所述服务数据。

第五方面，本发明实施例提供一种电子设备，包括：处理器、存储介质和总线，所述存储介质存储有所述处理器可执行的机器可读指令，当所述电子设备运行时，所述处理器与所述存储介质之间通过总线通信，所述处理器执行所述机器可读指令，以执行时执行如第一方面所述的方法中所述物联网服务平台执行的步骤、或者所述边缘服务器执行的步骤、又或者所述物联网应用执行的步骤。

第六方面，本发明实施例提供一种存储介质，所述存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时执行如第一方面所述的方法中所述物联网服务平台执行的步骤、或者所述边缘服务器执行的步骤、又或者所述物联网应用执行的步骤。

以上第二方面至第六方面所述的有益效果，可以参考第一方面中所述，在此不再赘述。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。

图1示出了本发明实施例提供的网点服务数据处理方法的流程示意图；

图2示出了本发明实施例提供的网点服务数据处理方法的另一流程示意图；

图3示出了本发明实施例提供的网点服务数据处理方法的另一流程示意图；

图4示出了本发明实施例提供的网点服务系统的架构示意图；

图5示出了本发明实施例提供的网点服务数据处理方法的又一流程示意图；

图6示出了本发明实施例提供的边缘服务器的处理流程示意图；

图7示出了本发明实施例提供的全场拥挤事件流程示意图；

图8示出了本发明实施例提供的区域拥挤事件流程示意图；

图9示出了本发明实施例提供的无人值守事件流程示意图；

图10示出了本发明实施例提供的客户异常事件流程示意图；

图11示出了本发明实施例提供的电子设备的结构示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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，应当理解，本发明中附图仅起到说明和描述的目的，并不用于限定本发明的保护范围。另外，应当理解，示意性的附图并未按实物比例绘制。本发明中使用的流程图示出了根据本发明的一些实施例实现的操作。应该理解，流程图的操作可以不按顺序实现，没有逻辑的上下文关系的步骤可以反转顺序或者同时实施。此外，本领域技术人员在本发明内容的指引下，可以向流程图添加一个或多个其他操作，也可以从流程图中移除一个或多个操作。

另外，本发明所描述的实施例仅仅是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

需要说明的是，本发明实施例中将会用到术语“包括”，用于指出其后所声明的特征的存在，但并不排除增加其它的特征。还应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。在本发明的描述中，还需要说明的是，术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。

传统的商场、营业厅等，多采用人工管理，服务管理质量、效率低下，已经无法满足用户对多样化、个性化的服务需求。近年来，随着互联网以及金融科技的发展和深化，人们提出了采用基于视频流实时分析和物联网技术实现智能化的网点服务，辅助商场和营业厅的管控运营的方式。

例如，网点客流统计解决方案中可以通过抓拍摄像机采集图片进行人脸识别的方式获取客户信息，实现客户类型识别和网点流量统计。或者，智慧网点用户行为分析方案中可以通过网点的智能终端埋点，获取用户在设备上的操作状态。又或者，还可以实现针对商场、社区等公众服务设施的客流统计等。

但是，上述现有技术至少存在以下问题：1)无法对网点的员工服务质量进行监管；2)无法对网点的区域热力、分时段人流等进行实时的监控、预警；3)不能实现对网点安保动态进行监控；4)没有形成多维度的安保、运维、员工服务等的数据信息或运营报告，不方便网点管控，无法满足网点增效增收进行智慧转型的需求。

在此背景技术下，本发明实施例提供了一种网点服务数据处理方法，所述方法应用于网点服务系统，网点服务系统包括：摄像头、边缘服务器、物联网服务平台、物联网应用、以及终端。

图1示出了本发明实施例提供的网点服务数据处理方法的流程示意图。

如图1所示，所述方法包括：

S101、摄像头采集服务网点的视频流数据，并将视频流数据传输给边缘服务器。

S102、边缘服务器对视频流数据进行聚类统计，得到视频流数据中的每个目标人物对应的图像文件，并将图像文件传输给物联网服务平台。

图2示出了本发明实施例提供的网点服务数据处理方法的另一流程示意图。

可选地，如图2所示，所述边缘服务器对视频流数据进行聚类统计，得到视频流数据中的每个目标人物对应的图像文件，包括：

S201、边缘服务器将视频流数据读取成帧图像。

S202、边缘服务器提取帧图像中含有人像的图像。

S203、边缘服务器删除含有人像的图像中的异常图像。

S204、边缘服务器对含有人像的图像进行聚类统计，将同一目标人物对应的图像聚类成组，得到每个目标人物对应的图像文件。

图3示出了本发明实施例提供的网点服务数据处理方法的另一流程示意图。

可选地，如图3所示，所述边缘服务器对含有人像的图像进行聚类统计，将同一目标人物对应的图像聚类成组，得到每个目标人物对应的图像文件，包括：

S301、边缘服务器对含有人像的图像中的目标人物进行识别，得到图像中的目标人物的识别信息。

其中，识别信息包括：性别、年龄、情绪异常和行为异常。

S302、边缘服务器进行聚类统计，将同一目标人物对应的图像聚类成组，得到每个目标人物对应的图像文件，并将每个目标人物的识别信息保留在对应的图像文件中。

一些实施例中，所述边缘服务器对含有人像的图像中的目标人物进行识别，得到图像中的目标人物的识别信息，包括：边缘服务器采用人脸识别算法，根据人脸的特征点信息对含有人像的图像中的目标人物进行识别，得到图像中的目标人物的识别信息。

另外一些实施例中，边缘服务器对含有人像的图像中的目标人物进行识别，得到图像中的目标人物的识别信息，包括：边缘服务器采用人体识别算法，根据人像的衣着和体型特征点信息对含有人像的图像中的目标人物进行识别，得到图像中的目标人物的识别信息。

可选地，所述方法还包括：边缘服务器获取含有人像的图像中的目标人物在服务网点的坐标信息；边缘服务器为每帧含有人像的图像标记图像中的目标人物在服务网点的坐标信息。

S103、物联网服务平台根据图像文件获取服务网点的服务数据，并将服务数据传输给物联网应用。

S104、物联网应用向终端推送服务数据。

一些实施例中，终端包括管理终端；所述物联网服务平台根据图像文件获取服务网点的服务数据，包括：物联网服务平台根据图像文件获取服务网点的网点运营数据、网点员工服务数据、以及区域网点分析数据。所述物联网应用向终端推送服务数据，包括：物联网应用向管理终端推送网点运营数据、网点员工服务数据、以及区域网点分析数据。

另外一些实施例中，终端还包括员工终端；所述物联网服务平台根据图像文件获取服务网点的服务数据，包括：物联网服务平台根据图像文件获取服务网点的到访客户信息。所述物联网应用向终端推送服务数据，包括：物联网应用向员工终端推送到访客户信息。

还有一些实施例中，终端还包括安保终端；所述物联网服务平台根据图像文件获取服务网点的服务数据，包括：物联网服务平台根据图像文件获取服务网点的安保预警信息。所述物联网应用向终端推送服务数据，包括：物联网应用向安保终端推送安保预警信息。

下面以服务网点为银行网点为例进行更具体的说明。

图4示出了本发明实施例提供的网点服务系统的架构示意图。

如图4所示，该系统包括摄像头、边缘服务器、物联网服务平台、物联网应用和终端。其中，所述摄像头：部署到线下的物理网点，一个网点配置多个摄像头，该网点可划分为不同的区域，通过摄像头的布局方式，可将单个或多个摄像头与某一网点区域相匹配。所述边缘服务器：部署到线下的物理网点，该边缘服务器上报的数据信息均归属该网。所述物联网服务平台：提供边缘计算服务，边缘计算进行数据分析；物联网服务平台平台还提供连接物联网应用和终端的功能。物联网应用：连接到物联平台，且物联网应用下归属有终端。所述终端：连接到物联网服务平台，且归属于某一个或者多个物联网应用，包括但不限于可接受数据的软硬件终端，如安装到PC端的网点管理平台、员工可通过手机或PAD运行的APP以及接收异常报警短信、电话的通信设备(例如手机)。

图5示出了本发明实施例提供的网点服务数据处理方法的又一流程示意图。如图5所示，具体流程如下：

步骤1：通过摄像头采集服务网点的视频流数据。

步骤2：摄像头将视频流数据实时传到边缘服务器。

步骤3：边缘服务器根据算法，对视频流文件做实时聚类统计；并将聚类成组，并标记了时间、性别、年龄、摄像头ID、轨迹坐标的图像信息上传至物联网平台。

图6示出了本发明实施例提供的边缘服务器的处理流程示意图。如图6所示，其中步骤3包括：

3.1、读取视频流数据，并将视频流读取成帧图像；根据视频流信息将帧图像截取为保留了时间节点、摄像头ID。

3.2、提取含有人像的图片，并删去图片质量不合格的图片(如人像过于模糊、无人像等无法进行人员识别的图片)；同时根据摄像头ID和人像在图片中的位置，计算出人像在物理网点的地理坐标，用轨迹坐标继续为图片赋值(摄像头ID：对应所在网点的区域位置；根据人物在图片上的位置，推算出人物在该区域的坐标，通过该坐标信息算出人物在实际网点的地理坐标信息)。

3.3、根据算法，对所得图像文件进行人员识别，并将识别后的信息：性别、年龄、情绪异常和行为异常保留在对应的图像文件中；赋予人员面部特征值、人体特征值、性别属性和年龄属性，输出人员的唯一特征码FaceID：。

算法1：人脸识别算法：根据人脸的特征点信息，可将人脸识别为同一人的图像文件聚类成组，判断出人脸的性别、年龄的结构化信息；同时可识别出面部表情为愤怒的人像，并将该人像标记为潜在情绪异常。

算法2：人体识别算法：①根据人像的衣着和体型特征点信息，可将人体识别为同一人的图像文件聚类成组；②通过人体识别算法，可识别出行为异常的人像，如：撞墙、倒地等异常行为，并将该人像标记为行为潜在异常。

3.4、将算法认为是同一人的照片聚类成组。

步骤4：物联平台的边缘计算服务对聚类成组的图像文件做进一步的实时分析，如身份识别、客流分析、异常事件、区域热力、员工服务响应等.

需要说明的是，本发明实施例提供的客流信息实时分析的涉及的各模块之间相对独立，在逻辑上是解耦的，因此可根据实现的功能可以进行任意的组合或者进一步拆分。

以银行网点客流智能分析为例，图7示出了本发明实施例提供的全场拥挤事件流程示意图。如图7所示，边缘计算服务中全场拥挤事件流程如下：

1)物联边缘计算服务接收边缘服务器送上的kafka原子数据，存储轨迹数据，然后进入分析流程。

2)查询该摄像头该人员最后一次出现的时间：网点可在进出口的设置摄像头的属性为入场摄像头、离场摄像头；通过摄像头的属性即可判断人员进出网点的事件类型。

3)如果人员最后一次出现的时间超过1分钟，则将该信息标记到原子数据中。

4)通过摄像头的属性：入场摄像头、离场摄像头，判断访客进出网点的事件类型。

5)如果是离场——则上报客户离场事件。

6)如果是入场——则进入人员对比、建档流程。

6.1)对比边缘计算服务的人员档案数据库，查询人员是否存在，如存在则可确认人员身份(如工作人员、VIP客户、白名单要客、黑名单——如在逃人员、失信人员)、历史到访记录等档案，并更新人员的到访记录。(对于客流服务检索的人员档案数据库是一般默认临时客流库，即最近一段时间内的数据库，默认设置保留30天的客流数据；也可根据需求设置为永久客流数据库)。

6.2)如边缘计算服务的人员档案数据库无对应人员的身份信息，或人员到访时间已超过30天，则调用行内的人脸识别服务进行进一步地身份识别，并将人脸识别服务数据库返回的信息更新到边缘计算服务的人员档案数据库：如果人脸识别的结果存在该人员，则更新人员的到访记录；如以上数据库均无该人像的身份信息，则将该人像识别为网点新增访客，并为其新增人员档案信息，纳入边缘计算服务的人员档案数据库(该人员下次30天内抵达网点后，即被识别为二次访问，非新增客户)；并上报客户入场事件，如：VIP客户到场提醒.

实时数据分析：根据客户入场事件和客户离场事件实时计算当前网点的人流量，如超过人数阈值则上报网点拥挤事件。

以银行网点客流智能分析为例，图8示出了本发明实施例提供的区域拥挤事件流程示意图。如图8所示，边缘计算服务中区域拥挤事件流程中，区域人员数量通过区域摄像头上报的人数经去重处理后可得，如超过一定阈值则上报区域拥挤事件。

以银行网点客流智能分析为例，图9示出了本发明实施例提供的无人值守事件流程示意图。如图9所示，边缘计算服务中无人值守事件流程如下：

通过在原子数据库查询网点员工ID+对应工区摄像头ID，可确认有该员工是否在岗。无人值守事件可设置为定时查询任务，例：设置系统半小时查询一次员工是否在岗，如不在岗则上报无人值守事件。

以银行网点客流智能分析为例，图10示出了本发明实施例提供的客户异常事件流程示意图。如图10所示，边缘计算服务中客户异常事件流程如下：

通过边缘服务器传回的原子数据中，有对客户潜在情绪异常、潜在行为异常、轨迹坐标、时间节点等标记，通过算法和赋值的数据可分析出客户的异常事件：

情绪异常：如原子数据库中有标记客户潜在情绪异常(如：愤怒)，通过边缘计算超过一定时间阈值，则识别为情绪异常。

行为异常：①如原子数据库中有标记客户有倒地、撞墙、砸枪等行为，则识别为行为异常；②根据子数据库中有客户的轨迹坐标和时间节点，如果计算出：客户在一次到访中停留时间超过一定阈值；或是客户到场后未先在指定区域停留，而是直接前往其它区域停留；则识别为行为异常。

以银行网点客流智能分析为例，边缘计算服务中服务响应事件流程如下：

服务响应事件判断的逻辑是：在网点员工负责的对应区域发生客户异常、区域/全场拥挤事件、无人值守事件后，经物联平台推送提醒消息至员工终端如：员工智慧屏ipad、员工蓝牙手环、员工app后，该员工是否在收到提醒后的一段时间内抵达事件现场。

因此，员工服务响应为延迟触发事件、关联事件(通过UID与客户异常行为事件、全场拥挤事件、区域拥挤事件关联)。

推送服务响应事件规则：

针对以下事件，对事件触发后的员工行为进行持续分析，判断员工是否有响应行为，满足响应条件后触发该事件：

a)客户异常行为事件——员工是否在提醒发出后一定时间内前往客户所在位置提供服务(距离1.5米以内，停留时长超过30秒)；

b)拥挤事件——员工是否在提醒发出后一定时间内在发生拥挤的区域进行引导(停留时长超过30秒且在30秒内移动距离超过5米)；

c)长时间无人值守事件——员工是否在提醒发出后一定时间内回到指定区域(指定区域为长时间无人值守事件的指定区域且连续停留时长超过长时间无人值守终止计时阈值T2)；

流程与前文中逻辑模块类似，包含如：存储模块、查询模块、判定模块、计算模块等，在此不作赘述。

步骤5：物联应用通过物联平台接收网点分析数据后，可根据终端类型将分析的数据推送至终端；同时针对异常事件，还可向终端推送对应的提醒消息，如该区域人员拥挤、VIP客户到场等。

步骤6：网点的终端根据收到的数据分析报告/提醒消息后，可调整相应的服务/管理策略，，提高网点的管理效能和收益。

以银行网点举例，可涉及到的终端有以下3类：

一、管理终端：

网点管理人员可接收到网点的运营数据和网点人员服务数据

网点运营数据：记录网点的现场人数、到访规律、停留时间、排队时长等，在管理端后台形成热力图、轨迹图、排队长度(可分析网点的客户响应能力，优化管理资源的配置)等态势分析信息，并实现网点数据的实时在线，帮助管理者预知该网点/银行的业务高峰；更好的调配网点人力资源。

网点员工服务数据：区域无人值守：可识别工作人员(通过人脸识别+服装+数据库识别员工身份)是否在指定工区，并向管理者上报无人值守事件，降低网点区域无人值守事件的发生率；

服务人员响应时间：通过分析指定区域如大堂：员工和访客的轨迹重合度，可获取员工在工区的服务响应时长。

区域网点分析数据：通过对大区域内多个网点态势的综合分析，可以从更加宏观的角度来审视区域的运营效率，在跨网点的资源调配、人员管理、业务安排，以及新网点的选址等需求决策的场景提供智能化的建议。

二、员工终端

可接收和现场网点服务相关的数据提醒，如VIP客户到访、黑名单客户到访、白名单要客到访等客户信息，可针对性地提供个性化服务。网点员工使用的智慧屏或者是员工手机APP，可接收访客信息提醒，示例如：1VIP精准营销：VIP客户进入网点后，网点客流统计分析系统精准识别高净值客户，后台应用提醒大堂经理提供贴身的定制化服务，实现快速和及时的响应。又例如，其他客群营销：来网点办理业务的其他客群，基于网点摄像头的监控视频和大数据分析，可形成多维度的用户画像(到店时间、到店频次、到店停留时间等规律、年龄、性别；网点客流智能分析还可打通行内的业务系统，实现千人千面产品推荐，提高用户的转化率)；帮助网点人员提前识别用户可能存在的业务需求；从而有的放矢地提供服务，实现精准营销。

三、安保终端

安保终端接收物联平台下发的提醒后可分为2类操作，第一类为人员主动布防预警(人员事前预防)；第二类为控制的安保设备设施进行自动报警、关闭门禁等(设备智能安防)。第一类中，网点场景实时分析：对异常情绪如持续愤怒，以及对一些存在潜在安全的行为如：异常徘徊、倒地、撞墙、聚众等可以进行及时下发提醒消息至安保人员对讲机、蓝牙手环等，或者物联平台可调用建行短信向网点安保人员发送预警短信，提醒现场安保人员进行布控和预警。第二类中，针对7*24小时营业的ATM场景，物联平台可下发指令控制安防设备，可以起到拓展人工服务范围的作用：在安保人员无法实时覆盖的时间段，识别分析出纵火、抢劫、敲砸设备等违法行为，设备可进行实时报警、关闭(如门禁)等操作。

由上所述，本发明对银行方面可应用在网点客户分类、识别，智能分流，客户行为分析，产品规划，精准营销，合规管理等场景；对客户方面可识别客户需求，快速办理业务；在安保方面通过智能识别预警，实现24小时无人设防管控。通过数字化的运营手段，对网点的运营管理方面实现增效增收。

可选地，部分实例应用如下：

1)VIP精准营销：

VIP客户进入网点后，网点摄像头精准识别，后台应用提醒大堂经理提供贴身的定制化服务，实现快速和及时的响应。

2)潜在客群：

针对来网点办理业务的潜在客群，基于网点摄像头的监控视频和大数据分析，形成多维度的用户画像；帮助网点人员提前识别用户可能存在的业务需求；从而有的放矢地提供服务，实现精准营销。

3)网点运营增收：

记录网点的现场人数、坐标、到访规律、排队时长、停留时长，并在后台形成热力图、轨迹图、高频动线事件、员工值守和服务响应等态势分析信息，帮助管理者预知该网点/银行的业务高峰；更好的调配网点人力资源；通过对大区域内多个网点态势的综合分析，则可以从更加宏观的角度来审视区域的运营效率，在跨网点的资源调配、人员管理、业务安排，以及新网点的选址等需求决策的场景提供智能化的建议。

4)保障安全：

针对7*24小时营业的ATM场景，在安保人员无法实时覆盖的时间段，对纵火、抢劫、敲砸设备等违法行为，采取实时报警，可以起到拓展人工服务范围的作用，从而帮助安保日常履职工作智能化，节约人力；助力银行网点管理高效、风险可控。同时，对营业厅一些存在潜在安全的行为，比如异常徘徊，可以进行及时提醒网点安防人员布控和预警，助力银行网点管理高效，实现风险可控。

基于前述实施例的方法，本发明实施例还提供一种网点服务系统，网点服务系统包括：摄像头、边缘服务器、物联网服务平台、物联网应用、以及终端；摄像头用于采集服务网点的视频流数据，并将视频流数据传输给边缘服务器；边缘服务器用于对视频流数据进行聚类统计，得到视频流数据中的每个目标人物对应的图像文件，并将图像文件传输给物联网服务平台；物联网服务平台用于根据图像文件获取服务网点的服务数据，并将服务数据传输给物联网应用；物联网应用用于向终端推送服务数据。

基于前述实施例的方法，本发明实施例还提供一种网点服务数据处理装置，所述装置应用于边缘服务器；所述装置包括收发单元和处理单元；所述收发单元和所述处理单元配合实现如前述实施例所述的网点服务数据处理方法中所述边缘服务器执行的步骤。

可选地，本发明实施例还提供一种网点服务数据处理装置，所述装置应用于物联网服务平台；所述装置包括收发单元和处理单元；所述收发单元和所述处理单元配合实现如前述实施例所述的网点服务数据处理方法中所述物联网服务平台执行的步骤。

上述装置可以集成于服务器、计算机等设备，本发明在此不作限制。所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，该装置的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中所述的方法的对应过程，本发明中不再赘述。

应该理解，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，本发明实施例所揭露的装置和方法，也可以通过其它的方式实现。例如，所述模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，又例如，多个模块或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另外，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些通信接口，装置或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。

所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个处理器可执行的非易失的计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得处理器执行时实现本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。也即，本领域内的技术人员应明白，本发明实施例可以采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式中的任一种实现。

基于此，本发明实施例还提供一种程序产品，该程序产品可以是U盘、移动硬盘、ROM、RAM、磁碟或者光盘等存储介质，存储介质上可以存储有计算机程序，计算机程序被处理器运行时执行如前述方法实施例中所述的方法中所述物联网服务平台执行的步骤、或者所述边缘服务器执行的步骤、又或者所述物联网应用执行的步骤。具体实现方式和技术效果类似，在此不再赘述。

可选地，本发明实施例还提供一种电子设备，该电子设备可以是服务器、计算机等设备，图11示出了本发明实施例提供的电子设备的结构示意图。如图11所示，该电子设备可以包括：处理器1101、存储介质1102和总线1103，存储介质1102存储有处理器1101可执行的机器可读指令，当电子设备运行时，处理器1101与存储介质1102之间通过总线1103通信，处理器1101执行机器可读指令，以执行时执行如前述实施例中所述的方法中所述物联网服务平台执行的步骤、或者所述边缘服务器执行的步骤、又或者所述物联网应用执行的步骤。具体实现方式和技术效果类似，在此不再赘述。

为了便于说明，在上述电子设备中仅描述了一个处理器。然而，应当注意，一些实施例中，本发明中的电子设备还可以包括多个处理器，因此本发明中描述的一个处理器执行的步骤也可以由多个处理器联合执行或单独执行。

以上仅为本发明的具体实施方式，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，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (15)

1.一种网点服务数据处理方法，其特征在于，所述方法应用于网点服务系统，所述网点服务系统包括：摄像头、边缘服务器、物联网服务平台、物联网应用、以及终端；所述方法包括：

所述摄像头采集服务网点的视频流数据，并将所述视频流数据传输给所述边缘服务器；

所述边缘服务器对所述视频流数据进行聚类统计，得到所述视频流数据中的每个目标人物对应的图像文件，并将所述图像文件传输给所述物联网服务平台；

所述物联网服务平台根据所述图像文件获取所述服务网点的服务数据，并将所述服务数据传输给所述物联网应用；

所述物联网应用向所述终端推送所述服务数据。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述边缘服务器对所述视频流数据进行聚类统计，得到所述视频流数据中的每个目标人物对应的图像文件，包括：

所述边缘服务器将所述视频流数据读取成帧图像；

所述边缘服务器提取所述帧图像中含有人像的图像；

所述边缘服务器对含有人像的图像进行聚类统计，将同一目标人物对应的图像聚类成组，得到每个目标人物对应的图像文件。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述边缘服务器提取所述帧图像中含有人像的图像后，所述方法还包括：

所述边缘服务器删除所述含有人像的图像中的异常图像。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述终端包括管理终端；

所述物联网服务平台根据所述图像文件获取所述服务网点的服务数据，包括：

所述物联网服务平台根据所述图像文件获取所述服务网点的网点运营数据、网点员工服务数据、以及区域网点分析数据；

所述物联网应用向所述终端推送所述服务数据，包括：

所述物联网应用向所述管理终端推送所述网点运营数据、所述网点员工服务数据、以及所述区域网点分析数据。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述终端包括员工终端；

所述物联网服务平台根据所述图像文件获取所述服务网点的服务数据，包括：

所述物联网服务平台根据所述图像文件获取所述服务网点的到访客户信息；

所述物联网应用向所述终端推送所述服务数据，包括：

所述物联网应用向所述员工终端推送所述到访客户信息。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述终端包括安保终端；

所述物联网服务平台根据所述图像文件获取所述服务网点的服务数据，包括：

所述物联网服务平台根据所述图像文件获取所述服务网点的安保预警信息；

所述物联网应用向所述终端推送所述服务数据，包括：

所述物联网应用向所述安保终端推送所述安保预警信息。

7.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述边缘服务器对含有人像的图像进行聚类统计，将同一目标人物对应的图像聚类成组，得到每个目标人物对应的图像文件，包括：

所述边缘服务器对含有人像的图像中的目标人物进行识别，得到图像中的目标人物的识别信息；所述识别信息包括：性别、年龄、情绪异常和行为异常；

所述边缘服务器进行聚类统计，将同一目标人物对应的图像聚类成组，得到每个目标人物对应的图像文件，并将每个目标人物的识别信息保留在对应的图像文件中。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述边缘服务器对含有人像的图像中的目标人物进行识别，得到图像中的目标人物的识别信息，包括：

所述边缘服务器采用人脸识别算法，根据人脸的特征点信息对含有人像的图像中的目标人物进行识别，得到图像中的目标人物的识别信息。

9.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述边缘服务器对含有人像的图像中的目标人物进行识别，得到图像中的目标人物的识别信息，包括：

所述边缘服务器采用人体识别算法，根据人像的衣着和体型特征点信息对含有人像的图像中的目标人物进行识别，得到图像中的目标人物的识别信息。

10.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

所述边缘服务器获取含有人像的图像中的目标人物在所述服务网点的坐标信息；

所述边缘服务器为每帧含有人像的图像标记所述图像中的目标人物在所述服务网点的坐标信息。

11.一种网点服务数据处理装置，其特征在于，所述装置应用于边缘服务器；所述装置包括收发单元和处理单元；

所述收发单元和所述处理单元配合实现如权利要求1-10任一项所述的网点服务数据处理方法中所述边缘服务器执行的步骤。

12.一种网点服务数据处理装置，其特征在于，所述装置应用于物联网服务平台；所述装置包括收发单元和处理单元；

所述收发单元和所述处理单元配合实现如权利要求1-10任一项所述的网点服务数据处理方法中所述物联网服务平台执行的步骤。

13.一种网点服务系统，其特征在于，所述网点服务系统包括：摄像头、边缘服务器、物联网服务平台、物联网应用、以及终端；

所述摄像头用于采集服务网点的视频流数据，并将所述视频流数据传输给所述边缘服务器；

所述边缘服务器用于对所述视频流数据进行聚类统计，得到所述视频流数据中的每个目标人物对应的图像文件，并将所述图像文件传输给所述物联网服务平台；

所述物联网服务平台用于根据所述图像文件获取所述服务网点的服务数据，并将所述服务数据传输给所述物联网应用；

所述物联网应用用于向所述终端推送所述服务数据。

14.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器、存储介质和总线，所述存储介质存储有所述处理器可执行的机器可读指令，当所述电子设备运行时，所述处理器与所述存储介质之间通过总线通信，所述处理器执行所述机器可读指令，以执行时执行如权利要求1至10任一项所述的方法中所述物联网服务平台执行的步骤、或者所述边缘服务器执行的步骤、又或者所述物联网应用执行的步骤。

15.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时执行如权利要求1至10任一项所述的方法中所述物联网服务平台执行的步骤、或者所述边缘服务器执行的步骤、又或者所述物联网应用执行的步骤。

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