具体实施方式

依据本申请的上述结构特点，对本申请的实施方式做进一步说明：

实施例1

包括以下步骤：

S1：先进行自动售卖机投放地点预选，投放地点选在办公场所，如写字楼、外资企业，大型公司办公室，此类区域人员流动相对集中；在预先设定的区域分散放置有若干自动售卖机；

还包括云平台，云平台与自动售卖设备通信连接；自动售卖设备用于采集相关购买人员的各项数据，属于数据采集终端；自动售卖设备通过通信模块与云平台实现数据的传输；所述通信模块包括4G网络、5G网络、wifi模块等；

自动售卖设备具有用于统计的漫反射传感器，漫反射传感器包括红外线发射电路和红外线接收电路；漫反射传感器的电子信号转化为数字信号后经PLC处理后存储于本地存储介质中；PLC调取本地存储介质内数据与云平台进行数据传输。

S2：自动售卖机对单位时间内通过自动售卖机的人流量进行统计，记为通过人数α；

自动售卖机对单位时间内停留在自动售卖机前人流量进行统计，记为停留人数β；

自动售卖机对单位时间内购买产品的人流量进行统计，记为购买人数φ；

设定监控时间为工作时间，即早8:00—晚12：00；设定单位时间为2个小时，每2个小时，统计一轮，进行循环统计；

S21：自动售卖机对单位时间内通过自动售卖机的人流量进行统计：其中通过人数α由第一漫反射传感器进行统计，所述第一漫反射传感器安装于自动售卖机中部，距离地面0.5m-1m；设定第一漫反射传感器的检测半径为1-2m；当人员经过自动售卖机时，第一漫反射传感器检测到人员经过后开始计数；

设定距离地面0.5m-1m目的在于过滤高度较低的运动物体或人员，提高采集数据的准确性；

设定第一漫反射传感器的检测半径为1-2m，目的在于只统计靠近自动售卖机的人员，距离较远的人员相对购买意愿较低，不进行统计可以提高采集数据的准确性。

自动售卖机对单位时间内通过自动售卖机的人流量进行统计方法如下：

第一漫反射传感器发射红外线信号，当接受到反射信号后由PLC处理进行计数，记作α_1,2....n；所述α_1,2....n暂存在PLC的缓存内，缓存内的α_1,2....n为暂时存储，记录某一单位时间内的人流量；并将单位时间内的计数α_1,2....n存储在本地存储介质中，本地存储介质中的计数α_1,2....n为长期存储，第一单位时间内的计数为α₁，第二单位时间内的计数为α₂，以此类推，记为α_1,2....n；

如早8:00-早10:00，进行统计α₁=120人，α₁=120人暂存在PLC的缓存内；将α₁=120人存储在本地存储介质中，并将上述数据传输至云平台；

早10:00-早12:00，进行统计α₂=152人，α₂=152人暂存在PLC的缓存内；将α2=152人存储在本地存储介质中，并将上述数据传输至云平台，以此类推进行操作，PLC于第二日零时清空缓存内的计数α_1,2....。

S22：自动售卖机对单位时间内停留在自动售卖机前的人流量进行统计：停留人数β由第二漫反射传感器进行统计，所述第二漫反射传感器安装于自动售卖机中部，距离地面1.5m；设定第二漫反射传感器的检测半径为0.5m以内；当人员靠近自动售卖机时，第二漫反射传感器发射红外线信号，当接受到反射信号后由PLC处理进行计数，人员购买或操作时与自动售卖机距离较近，停留时间较长；

自动售卖机对单位时间内停留在自动售卖机前的人流量进行统计的方法如下：

第二漫反射传感器与脉冲计数器连接；第二漫反射传感器以一定频率发射红外线信号，当接受到反射信号后由脉冲计数器进行计数；由于人员距离第二漫反射传感器较近，因此信号反馈较快，通过脉冲计数器进行计数可以得到人员停留时间，当人员停留时间达到阈值后可以认定人员有购买意向；

设定脉冲计数器阈值为n，当脉冲计数器的计数超过阈值后，停止计数，当第二漫反射传感器无接收信号后脉冲计数器清零；所述脉冲计数器停止计数后，PLC获得信号，PLC计数+1，记作β_1,2....n，并暂存在PLC的缓存内，缓存内的β_1,2....n为暂时存储，记录某一单位时间内的未购买产品的人流量；PLC将单位时间内的PLC缓存内的计数β_1,2....n存储在本地存储介质中，本地存储介质中的计数β_1,2....n为长期存储，第一单位时间内的计数为β₁，第二单位时间内的计数为β₂，以此类推，记为β_1,2....n，其中单位时间内的β_1,2....n与α_1,2....n一一对应；

如早8:00-早10:00，对停留在自动售卖机前一定时间的人员进行统计β₁=18人，β₁=18人暂存在PLC的缓存内；将β₁=18人存储在本地存储介质中，并将上述数据传输至云平台；

早10:00-早12:00，进行统计β₂=33人，β₂=33人暂存在PLC的缓存内；将β₂=33人存储在本地存储介质中，并将上述数据传输至云平台，以此类推进行操作，PLC于第二日零时清空缓存内的计数β_1,2...。

其中：脉冲计数器采用单片机AT89C51。

进一步，设定脉冲计数器阈值为n大于等于500，当脉冲计数器计数达到阈值后说明人员停留在自动售卖机达到一定时间，可以认为有购买意向，PLC进行计数；此时第二漫反射传感器继续发射信号和接收信号，而脉冲计数器停止计数，当第二漫反射传感器无接收信号后，脉冲计数器清零；当第二漫反射传感器再次接收信号后重复上述计数步骤。

S23：自动售卖机对单位时间内购买产品的人流量进行统计：购买人数φ由第二漫反射传感器和第三漫反射传感器进行统计；所述第三漫反射传感器安装于取料口处，用于统计购买产品数量；当同时满足在自动售卖机前停留一定时间，并且检测到取料口处有产品可以认定人员进行了购买；满足上述两项条件，PLC进行计数μ_1,2....n；

自动售卖机对单位时间内购买产品的人流量进行统计的方法如下：第三漫反射传感器发射红外线信号，当接受到反射信号后由PLC处理进行计数，记作μ_1,2....n；当PLC缓存内计数β_1,2....n加1且μ_1,2....n大于等于1时，PLC处理进行计数，记作φ_1,2....n，其中，第一单位时间内的计数为φ₁，第二单位时间内的计数为φ₂，以此类推，记为φ_1,2....n，其中单位时间内的φ_1,2....n与β_1,2....n一一对应；

如早8:00-早10:00，对停留在自动售卖机前购买产品的人员进行统计φ₁=16人，φ₁=16人暂存在PLC的缓存内，其中在单位时间内，第一位购买产品的人购买了一项商品，μ₁=1，φ₁计数加1，第二位购买产品的人购买了3项商品，μ₂ =3，φ₁计数加1；将φ₁=18人存储在本地存储介质中，连同μ值一并将上述数据传输至云平台；

再如早10:00-早12:00，进行统计φ₂=28人，φ₂=28人暂存在PLC的缓存内；将φ₂=28人存储在本地存储介质中，并将上述数据传输至云平台，以此类推进行操作，PLC于第二日零时清空缓存内的计数φ_1,2....。

同一单位时间内（早8:00-早10:00），α₁=120，β₁=18，φ₁=18，

同一单位时间内（早10:00-早12:00），α₂=152，β₂=33，φ₂=28，

得到以下数据：

α₁=120，β₁=18，φ₁=18；α₂=152，β₂=33，φ₂=28；α₃=116，β₃=10，φ₃=10；α₄=133，β₄=24，φ₄=20；α₅=146，β₅=30，φ₅=30；α₆=128，β₆=23，φ₆=22；α₇=50，β₇=7，φ₇=4；α₈=1，β₈=0，φ₈=0；

S3：对同一单位时间内停留人数β与通过人数α进行数学拟合，得到拟合系数C1，用来评估自动售卖机放置位置是否合理；

其中，数学拟合为线性拟合，得到β=0.2*α-2.98，拟合误差：0.822；C1=0.2，投放地点不同，通过人数不同，C1数值越大说明投放地点人流量与停留人数β越相关，购买需求较大，投放位置越合理；未购买成功可以考虑自动售卖机操作是否便利，以及投放产品是否符合当前区域人员需求。

S4：对同一单位时间内停留人数β与购买人数φ之差，为未购买人数θ；未购买人数θ与停留人数β进行数学拟合，得到拟合系数C2，用来评估自动售卖的产品是否对某一投放地点人群具有吸引力；

其中，数学拟合为线性拟合，得到θ=0.06*β+0.64，拟合误差：0.127；C2=0.06，未购买人数θ相对停留人数β分布较为离散，未购买人数占停留人数β比例越少，说明购买意向越强，产品投放越精准；

S5：对同一单位时间内购买人数φ与停留人数β进行数学拟合，得到拟合系数C3，用来评估自动售卖机是否操作简便；

其中，数学拟合为线性拟合，得到φ=0.94*β-0.64，拟合误差：0.97 ；C3=0.94，C3数值越大,越接近于1，说明停留的人基本上都进行了购买，说明购买意向比较明确，购买过程较为顺利，自动售卖机的操作方式符合消费者的操作习惯。

通过C1、C2、C3进行综合考虑，当C1数值较大时可以判断投放地点相对合理，消费者购买意愿较大；然后结合C2、C3综合判断，如果停留人数β较大，但购买人数φ较小，应当判断是自动售卖机不便于操作导致购买不成功，还是因为产品未能吸引消费者进行购买；通过采集的大数据进行统计和运算，合理评估自动售卖机的投放地点、投放产品、操作功能是否合理。

实施例2

包括以下步骤：

S1：先进行自动售卖机投放地点预选，投放地点选在学校场所，分别投放在图书馆门口，篮球场入口；在预先设定的区域分散放置有若干自动售卖机；

还包括云平台，云平台与自动售卖设备通信连接；自动售卖设备用于采集相关购买人员的各项数据，属于数据采集终端；自动售卖设备通过通信模块与云平台实现数据的传输；所述通信模块包括4G网络、5G网络、wifi模块等；

自动售卖设备具有用于统计的漫反射传感器，漫反射传感器包括红外线发射电路和红外线接收电路；漫反射传感器的电子信号转化为数字信号后经PLC处理后存储于本地存储介质中；PLC调取本地存储介质内数据与云平台进行数据传输。

S2：自动售卖机对单位时间内通过自动售卖机的人流量进行统计，记为通过人数α；

自动售卖机对单位时间内停留在自动售卖机前人流量进行统计，记为停留人数β；

自动售卖机对单位时间内购买产品的人流量进行统计，记为购买人数φ；

设定监控时间为单日，监测7-30天的数据量；

S21：自动售卖机对单位时间内通过自动售卖机的人流量进行统计：其中通过人数α由第一漫反射传感器进行统计，所述第一漫反射传感器安装于自动售卖机中部，距离地面0.5m-1m；设定第一漫反射传感器的检测半径为1-2m；当人员经过自动售卖机时，第一漫反射传感器检测到人员经过后开始计数；

设定距离地面0.5m-1m目的在于过滤高度较低的运动物体或人员，提高采集数据的准确性；

设定第一漫反射传感器的检测半径为1-2m，目的在于只统计靠近自动售卖机的人员，距离较远的人员相对购买意愿较低，不进行统计可以提高采集数据的准确性。

自动售卖机对单位时间内通过自动售卖机的人流量进行统计方法如下：

第一漫反射传感器发射红外线信号，当接受到反射信号后由PLC处理进行计数，记作α_1,2....n；所述α_1,2....n暂存在PLC的缓存内，缓存内的α_1,2....n为暂时存储，记录某一单位时间内的人流量；并将单位时间内的计数α_1,2....n存储在本地存储介质中，本地存储介质中的计数α_1,2....n为长期存储，第一单位时间内的计数为α₁，第二单位时间内的计数为α₂，以此类推，记为α_1,2....n；

S22：自动售卖机对单位时间内停留在自动售卖机前的人流量进行统计：停留人数β由第二漫反射传感器进行统计，所述第二漫反射传感器安装于自动售卖机中部，距离地面1.5m；设定第二漫反射传感器的检测半径为0.5m以内；当人员靠近自动售卖机时，第二漫反射传感器发射红外线信号，当接受到反射信号后由PLC处理进行计数，人员购买或操作时与自动售卖机距离较近，停留时间较长；

自动售卖机对单位时间内停留在自动售卖机前的人流量进行统计的方法如下：

第二漫反射传感器与脉冲计数器连接；第二漫反射传感器以一定频率发射红外线信号，当接受到反射信号后由脉冲计数器进行计数；由于人员距离第二漫反射传感器较近，因此信号反馈较快，通过脉冲计数器进行计数可以得到人员停留时间，当人员停留时间达到阈值后可以认定人员有购买意向；

设定脉冲计数器阈值为n，当脉冲计数器的计数超过阈值后，停止计数，当第二漫反射传感器无接收信号后脉冲计数器清零；所述脉冲计数器停止计数后，PLC获得信号，PLC计数+1，记作β_1,2....n，并暂存在PLC的缓存内，缓存内的β_1,2....n为暂时存储，记录某一单位时间内的未购买产品的人流量；PLC将单位时间内的PLC缓存内的计数β_1,2....n存储在本地存储介质中，本地存储介质中的计数β_1,2....n为长期存储，第一单位时间内的计数为β₁，第二单位时间内的计数为β₂，以此类推，记为β_1,2....n，其中单位时间内的β_1,2....n与α_1,2....n一一对应；

其中：脉冲计数器采用单片机AT89C51。

进一步，设定脉冲计数器阈值为n大于等于500，当脉冲计数器计数达到阈值后说明人员停留在自动售卖机达到一定时间，可以认为有购买意向，PLC进行计数；此时第二漫反射传感器继续发射信号和接收信号，而脉冲计数器停止计数，当第二漫反射传感器无接收信号后，脉冲计数器清零；当第二漫反射传感器再次接收信号后重复上述计数步骤。

S23：自动售卖机对单位时间内购买产品的人流量进行统计：购买人数φ由第二漫反射传感器和第三漫反射传感器进行统计；所述第三漫反射传感器安装于取料口处，用于统计购买产品数量；当同时满足在自动售卖机前停留一定时间，并且检测到取料口处有产品可以认定人员进行了购买；满足上述两项条件，PLC进行计数μ_1,2....n；

自动售卖机对单位时间内购买产品的人流量进行统计的方法如下：第三漫反射传感器发射红外线信号，当接受到反射信号后由PLC处理进行计数，记作μ_1,2....n；当PLC缓存内计数β_1,2....n加1且μ_1,2....n大于等于1时，PLC处理进行计数，记作φ_1,2....n，其中，第一单位时间内的计数为φ₁，第二单位时间内的计数为φ₂，以此类推，记为φ_1,2....n，其中单位时间内的φ_1,2....n与β_1,2....n一一对应；

得到以下数据：

图书馆门口放置自动售卖机，采集7天数据如下：

α₁=2115，β₁=235，φ₁=213；α₂=2426，β₂=277，φ₂=265；α₃=2265，β₃=180，φ₃=178；α₄=2518，β₄=289，φ₄=277；α₅=2165，β₅=285，φ₅=271；α₆=1865，β₆=181，φ₆=168；α₇=1778，β₇=211，φ₇=192；

S3：对7天内停留人数β与通过人数α进行数学拟合，得到拟合系数C1，用来评估自动售卖机放置位置是否合理；

其中，数学拟合为线性拟合，得到β=0.11*α-6.34，拟合误差：0.411；C1=0.11，通过分析图书馆人流量较大，通过自动售卖机的人数较多，但是停留人数占比并不是很大。

S4：对同一单位时间内停留人数β与购买人数φ之差，为未购买人数θ；未购买人数θ与停留人数β进行数学拟合，得到拟合系数C2，用来评估自动售卖的产品是否对某一投放地点人群具有吸引力；

其中，数学拟合为线性拟合，得到θ=0.0299*β+0.63，拟合误差：0.051；C2=0.0299，未购买人数θ相对停留人数β较为离散，说明未购买产品随机性较大，总体上产品较为符合学生消费需要；

S5：对同一单位时间内购买人数φ与停留人数β进行数学拟合，得到拟合系数C3，用来评估自动售卖机是否操作简便；

其中，数学拟合为线性拟合，得到φ=0.97*β-0.63，拟合误差：0.98 ；C3=0.97，C3数值越大,越接近于1，说明停留的人基本上都进行了购买，说明进出图书馆的同学对自动售卖机比较熟悉，基本上停留后都会进行购买。

通过监测可以初步判断，图书馆虽然人流量较大，但是购买人数却不是很高，投放数量不宜过多，但是产品购买较为精准，进出图书馆的同学操作自动售卖机后可以轻松购买产品；可以考虑扩大产品品类以及自动售卖机的宣传力度，增加购买几率。

篮球场入口放置自动售卖机，采集7天数据如下：

α₁=568，β₁=223，φ₁=221；α₂=678，β₂=246，φ₂=241；α₃=632，β₃=235，φ₃=228；α₄=589，β₄=248，φ₄=246；α₅=557，β₅=285，φ₅=278；α₆=631，β₆=281，φ₆=278；α₇=622，β₇=231，φ₇=230；

S3：对7天内停留人数β与通过人数α进行数学拟合，得到拟合系数C1，用来评估自动售卖机放置位置是否合理；

其中，数学拟合为线性拟合，得到β=0.186*α+128.7，拟合误差：0.121；C1=0.186，通过分析篮球场入口人流相对稳定，停留人数β占通过人数α比例较大，因此在篮球场附近应当适当增加自动售卖机的投放量，减少购买人员的等待时间。

S4：对同一单位时间内停留人数β与购买人数φ之差，为未购买人数θ；未购买人数θ与停留人数β进行数学拟合，得到拟合系数C2，用来评估自动售卖的产品是否对某一投放地点人群具有吸引力；

其中，数学拟合为线性拟合，得到θ=0.04*β-6.07，拟合误差：0.15；C2=0.04，未购买人数θ相对购买人数φ较为少，说明产品投放较为准确，符合篮球场附近同学的购买需求，但仍有些未购买情况，可以考虑增加自动售卖机数量，并投放新产品；

S5：对同一单位时间内购买人数φ与停留人数β进行数学拟合，得到拟合系数C3，用来评估自动售卖机是否操作简便；

其中，数学拟合为线性拟合，得到φ=0.96*β+6.067，拟合误差：0.99；C3=0.96，C3数值越大,越接近于1，说明停留的人基本上都进行了购买，说明进出篮球场的同学对自动售卖机比较熟悉，购买人数占流通人数比例较大，可以判断篮球场附近同学购买产品需求较大，可以增加自动售卖机投放力度。

实施例3：

基于实施例1和实施例2：

还包括对自动售卖机周边环境以及人流量的图像采集，来进一步取舍拟合系数C1、拟合系数C2、拟合系数C3，提高自动售卖机数据采集的准确性，更便于商家评估该区域自动售卖机的利润机会和改机机会，提高自动售卖机服务消费者的能力；

具体步骤如下：

自动售卖机通过无人机采集区域人口密度，所述无人机具有摄像头，用于采集图像信息；所述无人机包括无线传输模块，无线传输模块为4G网络、5G网络等；所述无人机通过无线传输模块与云平台连接；所述自动售卖机和所述无人机均安装有GPS定位模块，无人机通过无线传输模块将定位信息传送给所述云平台，所述云平台将自动售卖机的定位信息反馈给所述无人机；

无人机根据通过人数α，停留人数β进行神经网络数据训练，通过云平台发送升空指令，无人机根据云平台指令停留在一定高度的空中，通过摄像头采集图像信息，并将采集的图像信息反馈至云平台；所述云平台还发送移动指令，云平台将自动售卖机的GPS定位信息发送给无人机，无人机沿规划路线飞行至目标自动售卖机；

无人机收到平台指令，垂直升高到一定高度，通过摄像头采集单位时间内通过自动售卖机的人流量图像，根据通过人数α，停留人数β进行神经网络数据训练后，云平台判定该自动售卖机主要的售卖时间，指令无人机在指定时间段进行数据采集；

每个无人机用于2-3个自动售卖机数据的采集；当无人机从一个自动售卖机移动至另一个自动售卖机时，无人机的摄像头打开，当无人机的摄像头拍摄到航线上有障碍物时，将图像信息反馈给云平台，由云平台根据自动售卖机的GPS定位信息重新规划路线或指令无人机返回原位置；

无人机通过太阳能电池板进行供电，无人机的电量信息通过无线传输模块反馈给云平台，当无人机电量低时，云平台调取其他无人机覆盖待采集数据的自动售卖机；

云平台将图像信息进行比例分隔成若干图像块，通过图像分析每个所述图像块内人流密度；计算自动售卖机所在的所述图像块内的人流密度，将该时间段内的人流密度、通过人数α、购买人数φ进行神经网络数据训练，若人流密度与拟合系数C1成正相关，则保留拟合系数C1；若人流密度与拟合系数C1成负相关且与拟合系数C2成正相关，则去除拟合系数C1，保留拟合系数C2；若人流密度与拟合系数C2成正相关，则保留拟合系数C2，若人流密度与拟合系数C2成负相关，则去除拟合系数C1和拟合系数C2；

通过拟合系数C1、拟合系数C2、拟合系数C3来调整自动售卖机的位置、售卖产品以及辅助自动售卖机操作功能的改变。

本发明的描述中，需要说明的是，术语“上”、“下”、“左”、“右”、“中”等指示的方位或者位置关系为基于产品的相对位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或者暗示所指的装置或者元件必须具有特定的方位，以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。

本发明的描述中，还需要说明的是，除非另有明确的规定和限制，术语“设置”、“安装”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接，可以是机械连接，也可以是电连接，可以是直接连接，也可以是通过中间媒介相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。

综上所述，对于本领域的技术人员，依据本发明的指导，在不脱离本发明的原理与精神的前提下，对本发明所做的改变、修改、替换、变形仍落入本发明的保护范围。