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申请/专利权人：上海瀚泰智能科技有限公司

摘要：本发明涉及感知分析技术领域，是一种基于置信网络的智慧酒店顾客感知分析方法和系统，具体方法包括：通过智慧酒店餐饮区覆盖的摄像头，捕捉采集当日顾客就餐全过程的视频；根据顾客就餐全过程的视频，对顾客和菜品分别进行目标检测和跟踪，并筛选出顾客所属年龄段和菜品所属窗口；对当日不同年龄段顾客用餐过程中的手臂姿态和面部情感状态进行识别分析；计算评估不同年龄段顾客对菜品的消费体验度和偏好度；计算不同类别菜品的改进系数，输出对智慧酒店的餐饮区服务的改进建议。本发明解决了传统现有技术中仅依赖于问卷进行酒店服务的反馈调整，局限性较大、顾客反馈时效性差且酒店服务的改进自动化低的问题。

主权项：1.一种基于置信网络的智慧酒店顾客感知分析方法，其特征在于：所述方法包括如下具体步骤：S1：通过智慧酒店餐饮区覆盖的摄像头，捕捉采集当日顾客就餐全过程的视频；S2：根据顾客就餐全过程的视频，对顾客和菜品分别进行目标检测和跟踪，并筛选出顾客所属年龄段和菜品所属窗口；S3：构建深度置信网络，对当日不同年龄段顾客用餐过程中的手臂姿态和面部情感状态进行识别分析；S4：根据S3，计算评估不同年龄段顾客对菜品的消费体验度和偏好度；S5：通过消费体验度和偏好度的数值，计算不同类别菜品的改进系数，输出对智慧酒店的餐饮区服务的改进建议；所述当日顾客就餐全过程的视频的捕捉和采集包括：顾客刷房卡取餐并移动至餐桌就餐到顾客用餐完成起身离开餐饮区的全过程视频，其中，顾客取餐时间点t1、顾客开始就餐时间点t2、顾客结束就餐时间点t3、顾客进行刷房卡取餐时所用房卡的房间号为a、顾客进行刷房卡取餐时所选菜品的编号为b；所述顾客所属年龄段和菜品所属窗口的筛选包括：根据顾客进行刷房卡取餐时所用房卡的房间号a，在智慧酒店顾客入住登记信息库中，筛选房间号a的房间入住的顾客的年龄为c，当c∈[10i-1,10i]时，顾客所属年龄段为i，其中，i∈{1,2...10}；根据顾客进行刷房卡取餐时所选菜品的编号b，在智慧酒店餐饮菜品信息库中，筛选菜品的编号b的菜品所属的出餐窗口为j，其中j∈{1,2...B}，B为智慧酒店餐饮区出餐窗口的总数；所述深度置信网络包括：可见层、三个隐藏层、输出层，其中，输出层包括50个输出节点，每个隐藏层中包括2000个神经元节点，且各个神经元节点之间是全连接的，第一个隐藏层中的神经元节点用于学习顾客手臂的姿态信息，第二个隐藏层中的神经元节点用于学习顾客面部表情信息，第三个隐藏层用于对前两个隐藏层学习到的信息进行降维处理；所述手臂姿态和面部情感状态的识别分析包括如下具体步骤：S301：对当日顾客就餐全过程的跟踪视频进行时间间隔为10s的序列分割，获得n个时长相等的视频序列，其中每段视频序列的帧数为m；S302：通过深度置信网络中的受限玻尔兹曼机对n个时长相等的视频序列中顾客手臂进行局部特征的提取，包括顾客手臂的抬起次数z，抬起高度h，每段视频中的连续帧的帧数为m1，其中相邻帧的画面中，顾客手臂抬起高度之差小于h0时，判断这两个相邻帧为连续帧；S303：根据S302，计算顾客就餐全过程的姿态流畅度δ；S304：通过深度置信网络中的受限玻尔兹曼机对n个时长相等的视频序列中顾客面部情感状态进行局部特征的提取，比对CK+面部表情识别数据库，对当前帧数的画面的顾客面部情感状态进行状态判别并分类输出，并对顾客面部情感状态进行评分；其中顾客状态包括惊讶、高兴、中性、厌恶4类，惊讶的评分为4分、高兴的评分为3分、中性的评分为2分、厌恶的评分为1分；所述S303中，姿态流畅度的计算策略如下： 所述顾客对菜品的消费体验度和偏好度的计算策略如下：第i个年龄段的当日就餐顾客对第j个出餐窗口的菜品的消费体验度μi,j的计算策略为： 其中，α1为就餐速度的权重因子；α2为就餐姿态流畅度的权重因子；α3为计算消费体验度时，顾客年龄段的权重因子；α4为计算消费体验度时，菜品所属的出餐窗口的权重因子；第i个年龄段的当日就餐顾客对第j个出餐窗口的菜品的偏好度ηi,j的计算策略为： 其中，U为当日所有年龄段顾客的总人数；si为第i个年龄段的当日就餐顾客的人数； 为第i个年龄段的当日就餐顾客的面部情感状态评分的均值；β1为顾客面部情感状态的权重因子；β2为计算偏好度时，顾客年龄段的权重因子；β3为计算偏好度时，菜品所属的出餐窗口的权重因子；其中，所述不同类别菜品的改进系数的计算策略如下： 所述餐饮区服务的改进建议包括：当0≤θj≤0.8时，对第j个出餐窗口的菜品进行培训整改，并减少该窗口的菜品数量；当0.8＜θj≤1.5时，对第j个出餐窗口的菜品继续进行监测分析；当θj＞1.5时，对第j个出餐窗口的菜品，针对消费体验度μi,j最大的年龄段的顾客，在其登记入住期间进行菜品的推广营销，并增加该窗口的菜品数量。

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