(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111641567.3 (22)申请日 2021.12.2 9 (71)申请人 金陵科技学院 地址 210000 江苏省南京市江宁区弘景 大 道99号 (72)发明人 周洪成　 (74)专利代理 机构 南京众联专利代理有限公司 32206 代理人 蒋昱 (51)Int.Cl. G06Q 30/02(2012.01) G06V 20/52(2022.01) G06V 10/26(2022.01) G06V 10/40(2022.01) G06V 10/774(2022.01)G06V 10/82(2022.01) G06K 9/62(2022.01) G06K 7/10(2006.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 一种基于物联网的线下智能门店管理系统 (57)摘要 一种基于物联网的线下智能 门店管理系统， 该方法包括以下步骤： 步骤1， 搭建物联网的线下 智能门店管 理硬件设备； 步骤2， 设计物联网的线 下智能门店管理流程； 步骤3， 分析店内热点商 品； 步骤4， 分析门店客流； 步骤5， 将构建的智能 门店管理系统进行在线应用， 实时对门店内的商 品流动数据和店内热点商品进行分析。 针对智能 门店管理问题， 本发明提出了一种基于物联网的 线下智能门店管理系统， 同时为了提高对时序数 据中对模型影 响大的数据权重， 弱化对模型影 响 小的数据权重， 解决不同数据的差异性问题， 本 发明改进了LS TM热点商品预测模型， 在LS TM前端 设置卷积 操作， 实现了对时序数据的筛 选。 权利要求书2页 说明书4页 附图1页 CN 114331537 A 2022.04.12 CN 114331537 A 1.一种基于物联网的线下智能门店管理系统， 具体步骤如下， 其特 征在于： 步骤1， 搭建物联网的线下智能门店管理硬件设备： 基于物联网的线下智能门店管理系 统分别由： 物联网门店感知 层、 物联网门店网络层和物联网门店应用层； 步骤2， 设计物联网的线下智能门店管理流程： 根据射频识别系统技术获取门店内的商 品流动信息， 根据所采集的商品流动数据对门店 内的商品流动进行建模， 根据所采集的监 控图像， 分析门店顾客所感兴趣的商品类别； 步骤3， 店内热点商品分析： 采集商品流动数据作为训练样本， 并将数据回传至物联网 应用层， 在物联网应用层上训练商品流动预测模型， 通过商品流动预测模型分析店 内热点 商品； 步骤3中店内热点商品分析的过程可以表示如下： 将采集的商品流动数据集划分为训练集和测试集， 使用训练集训练改进的LSTM预测模 型： 步骤3.1， 把商品流动数据矩阵d通过 卷积层进行 卷积操作： c＝conv1d    (1) 式中， c是卷积层输出， co nv1是卷积操作； 步骤3.2， 将卷积输出通过tanh 激活函数 得到W×H的特征映射M： M＝tanh(c)     (2) 式中， W和H是 卷积输出 特征矩阵集 合的行和列； 步骤3.3， 对特 征映射进行归一 化操作生成0～1的注意力权 重: σ ＝sigmo id(conv2M)    (3) 式中， conv2表示卷积 操作； 步骤3.4， 获得 特征加权的商品流动数据输出xt: xt＝σ×d    (4) 步骤3.5， 构建LSTM模型细胞的输入门： it＝σ(Wxixt+Whiht‑1+Wcict‑1+bi)    (5) 式中， it是输入门输出， t是样本的时间序列， xt是训练样本数据， ht‑1是隐藏层的时间序 列数据， ct‑1是细胞状态的时间序列数据， Wxi、 Whi和Wci是xt、 ht‑1和ct‑1在输入门的权重系数， σ 是sigmo id激活函数， bi是输入门偏置； 步骤3.6， 构建LSTM模型细胞的遗 忘门： ft＝σ(Wxfxt+Whfht‑1+Wcfct‑1+bf)    (6) 式中， ft是遗忘门输出， Wxf、 Whf和Wcf是xt、 ht‑1和ct‑1在遗忘门的权重系数， bf是遗忘门偏 置； 步骤3.7， 构建LSTM模型细胞的细胞状态 表达式： ct＝ftct‑1+ittanh(Wxcxt+Whcht‑1+bc)   (7) 式中， ct是细胞状态， Wxc和Wcf是xt、 ht‑1在细胞状态的权 重系数， bc是细胞偏置， 步骤3.8， 构建LSTM模型细胞的输出门： ot＝σ(Wxoxt+Whoht‑1+Wcoct+bo)    (8) 式中， Wxo、 Who和Wco是xt、 ht‑1和ct在输出门的权重系数， bo是输出门偏置； 其中隐藏层的 时间序列表示 为：权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114331537 A 2ht＝ottanh(ct)   (9) 步骤3.9， 利用SGD算法对LSTM中的权重和偏置参数进行更新， 直至损失函数达到收敛 阈值， 获得LSTM热点商品预测模型； 步骤4， 门店客流分析， 分析客户需求信息： 采集门店内的监控图像， 提取监控图像 中的 顾客行为图像， 根据分类模型分析 出顾客所感兴趣的商品信息； 步骤5， 将构建的智能门店管理系统进行在线应用， 实时对门店内的商品流动数据和店 内热点商品进行分析。 2.根据权利要求1所述的一种基于物联网的线下智能门店管理系统， 其特征在于， 步骤 1中搭建物联网的线下智能门店管理硬件设备的过程表示如下： 线下智能门店管理系统首先通过感知层来采集商品流动信息以及客户监控视频图像 数据， 网络层将感知层所采集的数据传输至物联网门店应用层， 物联网门店应用层再根据 所获得的各类数据来分析商品流动数据和客户需求信息； 感知层的商品信息采集系统采用射频识别技术， 在商品的表面贴上电子标签， 读写器 可以将商品信息写入到电子标签中， 同时在统计商品信息时， 通过读写器以空气介质和无 线电波的形式读出商品表面的电子标签信息； 同时在门店 内安装多个监控设备， 采集 门店 内的监控图像。 3.根据权利要求1所述的一种基于物联网的线下智能门店管理系统， 其特征在于， 步骤 4中门店客 流分析， 分析客户需求信息的过程表示如下： 在门店内安装多个监控设备： 在 收银台处设置高清摄像机负责对收银区的监控， 在店 内多个位置设置高清摄像机负责对货品区的监控； 采集 门店内货品区的监控图像， 提取监 控图像中的顾客图像， 根据YOLOV3模型对图像数据进行分割和提取， 实时分析出顾客所感 兴趣的商品。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114331537 A 3