基于路網和圖像處理技術的卷煙商圈模型

劉 佳

（陜西省煙草公司西安市公司信息中心，陜西 西安 710061）

商圈理論最早由德國地理學家克里斯·泰勒提出，在商圈理論提出后，就“商圈”這一名詞，形成了三類傳統商圈模型：第一類模型以單個零售店為圓心，輻射距離為半徑規劃出的圓形區域作為商圈，這類模型圍繞單個零售戶進行商圈分析。第二類模型將研究區域劃分為邊長很小的正方形單元格，結合商業網點數據，利用反距離加權表面建模技術識別并顯示商圈分布，這類商圈的邊界劃分（較為粗糙）存在局限性。第三類模型將商業集群地的輻射影響區域作為商圈，這類商圈模型主要是圍繞城市商業繁華地區構建商圈。現階段隨著我國人民生活水平和消費水平的提高、商業發展迅速，這一理論在地理系統和商業系統的交叉領域得到了廣泛應用。

煙草行業零售戶一直存在商圈字段，針對這一行業，學者們對商圈的定義比較模糊，同時也缺少與之相關的應用場景，傳統商圈模型與煙草行業的適用性較低。我國煙草行業基于361個市級單位進行商業活動，零售戶呈現城區密集分布、郊區稀疏分布的特點，其分布與路網的分布特征相似。路網由城鎮管轄范圍內的各不同功能干道和區域性道路組成，其構成了城市總體規劃布局的骨架，城市基礎建設與經濟發展依托路網進行延伸。路網作為一個天然的屏障，將城市劃分為一個個閉合的區域，這些閉合區域由于交通、地理位置等因素具有不同的消費環境及商圈價值。因此，將路網作為基礎規劃商圈就有著重要的意義。基于此，本文將路網引入圖像識別算法構建商圈模型。

構建煙草行業商圈體系具有重要的戰略意義，隨著云計算、物聯網等信息技術發展，各行各業正在快速推進信息空間到地理空間的映射和關聯。全國煙草零售戶達500多萬戶，時刻在生成大量銷售數據，這些銷售數據構成了龐大的信息空間。而商圈所表達的地理實體是所有社會經濟活動的地理空間載體，將煙草信息數據關聯到商圈地理空間維度中，能更好地進行統計、分析、可視化處理，進而運用更科學的算法模型挖掘有價值的業務信息。

1 方法與數據

1.1 研究方法

1.1.1 連通域模型

本文構建的商圈劃分模型，是基于路網框架的連通域識別模型。連通域一般是指圖像中具有相同像素值且位置相鄰的前景像素點組成的圖像區域。

像素相鄰關系：4-領域（圖1）、8-領域（圖2），本文算法采用4-鄰域（圖1）模式。

圖1 4-領域

圖2 8-領域

連通域分析是指將圖像中的各個連通域找出并進行標記。從連通域的定義可知，一個連通域是由具有相同像素值的相鄰像素所組成的像素集合，因此可以通過這兩個條件在圖像中尋找連通域。對于找到的每個連通域，賦予其一個唯一的標識（label）以區別其他連通域。

連通域分析的基本算法如下所述。

例如，處理一張100*100像素的照片，首先將前景空白處像素值設為1，將背景道路和邊界線處像素值設為0，再初始設置一個唯一標示（label）數值為1，作為第一次尋找到的連通域的唯一標示。

第二步，在100×100即10000個像素點中隨機取一個點，若該點像素值為0，label數值保持不變，跳過該次循環。

第三步，繼續從未處理過的點中隨機取一個點，若該點像素值為1，將其像素值加上當前的label值代替當前像素值，然后繼續判斷該點上、下、左、右四個方向相鄰點的像素值。

（1）若四個相鄰點的像素值都為0，結束此循環，并將label值加1，作為下一次尋找到的連通域的唯一標示。

（2）若四個相鄰點中有像素值為1的點，則將該點的像素值賦值為當前像素值1加上當前的label值，之后再尋找該點周圍的相鄰點，只要有相鄰點的像素值為1，則將其像素值加上label值并繼續沿著周圍不斷尋找并重新賦值，而像素值為0的相鄰點，則不做處理，并停止尋找相鄰點。直到沒有相鄰點的像素值為1時，結束此循環。此時，已找到一個連通域，且此連通域的唯一標示（label）值為當前的label值。

（3）將label值加1，作為下一次尋找到的連通域的唯一標示。

不斷重復第二步和第三步操作，直到沒有未處理過的點，則圖像的連通域分析完成。

1.1.2 骨架算法模型

骨架結構化是目標圖像被二值化后的一個關鍵問題。數學形態學是目標圖像處理的一種有力工具，本文將Khalid Sheed的K3M形態學變換細化骨架算法在路網圖像中實現，并討論了這種算法的優越性和適用性。本文對原始路網圖像數據集進行了預處理，為路網骨架的識別乃至細化都提供了有益的借鑒。

骨架圖像可以看作是一種以圖片中軸組成的圖片，其有嚴格的數學定義，可認為是圖像細化的產物。目前已經有許多細化算法，這些算法得到的骨架可能略有差異。本文實現了應用于路網細化的骨架算法。該算法屬于迭代腐蝕邊界類算法的一種，該類算法的思想是假定從二值圖像中物體的邊界處同時開始燃燒，物體就會被逐步細化，但在燃燒過程中要滿足一定條件的點被保留或者被“燒掉”，以保證燃燒結束后剩下的最后一個像素寬的圖像為圖像的骨架。

一般來講，為了滿足計算的速度要求和算法的準確性，迭代中算法會對圖像邊界上某點的3*3鄰域進行檢查，判斷是否滿足要求。

算法簡化流程圖如圖3所示。

圖3 算法簡化流程圖

流程圖過程：

Phase0：標記出圖像的邊界。

Phase1：如果該點的鄰域中有3個點（非零點）相鄰，刪除該點。

Phase2：如果該點的鄰域中有3或4個點（非零點）相鄰，刪除該點。

Phase3：如果該點的鄰域中有3，4，5個點（非零點）相鄰，刪除該點。

Phase4：如果該點的鄰域中有3，4，5，6個點（非零點）相鄰，刪除該點。

Phase5：如果該點的鄰域中有3，4，5，6，7個點（非零點）相鄰，刪除該點。

Phase6：剩余的邊界點取消標記，如果Phase5中沒有點被修改，停止迭代，返回Phase0。

1.2 數據處理

網圖層數據分為不同層級，第一層級主要展示國道，隨著級別提升顯示的道路精細程度遞增。本文的商圈劃分模型首先基于城市主要街道圖層做連通域分析，又因面積過小的連通域缺少作為單位商圈的基本條件，需要通過規則與鄰近商圈做融合處理。

融合處理規則：（1）分布于城市內主干道兩側的連通域不能融合，主要因為城市主干道對交通的阻隔程度較大。（2）區縣邊界兩側的連通域不能融合，煙草行業通常從區縣層面出發統計分析數據，商圈劃分模型同樣應以區縣為基礎單位構建。

路網圖像處理過程（圖4－圖9）：（1）將路網RGB圖像轉為灰度圖，對灰度圖進行二值化處理。方法是分析圖像灰度值分布范圍，找到路網和背景的臨界值，把小于臨界值的數據替換成0，把大于臨界值的數據替換成1。（2）將二值化后的城市主干道圖層通過K3M算法進行處理，提取城市主干道骨架圖。（3）將二值化處理后的城市主要街道路網圖層疊加區縣邊界數據，導入商圈劃分模型中，得到初始連通域。（4）疊加城市主干道骨架數據圖層作為限定條件，對面積小的連通域進行融合處理，最終完成商圈的劃分。

圖4 路網灰度圖

圖5 城市主干道骨架

圖9 商圈最終顯示效果

2 煙草行業商圈體系應用

2.1 商圈與精準投放

近幾年，煙草行業大力推進市場化取向改革，貨源投放作為卷煙營銷的核心組成部分，是維系零售戶盈利水平及品牌健康發展的重要保障。因此，如何完善客戶經營能力評價體系，構建面向市場的貨源供應機制已經成為適應市場化取向改革的迫切要求。當前，貨源投放采用的是V6模式，在該模式下，客戶檔位是評價零售戶經營能力的最主要指標，由評測周期內零售客戶的卷煙購進量、卷煙購進金額和自主品牌卷煙購進量三個維度進行加權評分后綜合確定。貨源管理員按照評定檔位將卷煙貨源分配至各檔零售客戶，同檔位客戶享受一致的貨源分配策略。因此，現行投放模式雖然對客戶經營能力進行了量化，確保貨源分配有據可依，但由于檔位評價維度較為粗放，且其中的購進量和購進金額指標具有較高的相關性，貨源管理員難以通過客戶檔位細分零售戶所面向的消費環境，制定各檔位客戶貨源分配量時主要依據主觀經驗，容易造成部分規格低價銷售和二次流通。

圖6 區縣邊界數據

圖7 初始連通域展示

圖8 連通域融合處理

完善商圈字段后，可以采用檔位+商圈的組合投放策略，通過對零售客戶所在商圈消費環境和品規在各檔位、各商圈的市場狀態表現（上柜率、訂足率、訂單滿足率等指標）進行分析，反復驗證投放策略的精準性，動態調整投放策略。同時，研究基于銷售、商圈、終端數據相似度的面向客戶的品牌推薦，實現供應與需求、品牌與品牌、客戶與客戶狀態相協調，提高精準投放水平。

2.2 基于商圈的GIS平臺

隨著信息化的不斷深入，煙草系統積累了獨有的豐富的煙草大數據，借助GIS技術能更形象地對這些數據進行可視化展示和數據挖掘分析。地理信息系統（Geographic Information System，簡稱GIS）是融合計算機圖形和數據庫于一體，用來存儲和處理空間信息的高新技術。GIS作為一種空間信息輸入、處理、存貯、管理、分析和輸出的技術，其獨有的空間分析功能和可視化表達功能，可以輔助進行各種管理決策。

GIS平臺集成多維度大數據信息，分為四個可視化圖層：地圖層、商圈層、煙草數據層、非煙數據層。GIS的引入在精細化客戶管理方面提供了一個直觀的顯示平臺，如在電子地圖上顯示客戶的分布，平臺精準定位全市零售戶的物理絕對位置，結合零售戶銷售信息和屬性信息，圖文并茂地實現對零售戶多維度信息快速準確的展示和查詢分析。以不同地圖符號來表達客戶的基本信息，客戶的分類、銷售狀況、忠誠度、貢獻度、生產經營狀態等等都可以在地圖上直觀地反映出來。同時，對客戶的統計信息如銷售品牌的分布等，也可以在地圖上以統計圖的方式顯示出來。在非煙數據層中，平臺基于商圈位置關聯主流房地產、旅游、交通、美食、生活服務網站的相關數據，可以建立覆蓋全面、坐標相對精確、時效性好、屬性內容豐富的商圈矢量數據，完善商圈畫像并與煙草數據進行全方面對比。

GIS的優勢主要體現在兩個方面：一是建立在矢量化基礎上的數據庫，與系統中的相應程序模塊可以建立一一對應關系，進而來分析現實中各對象之間的拓撲關系;二是基于可視化的終端使用設備，可以讓操作簡單化，使各種信息更生動地顯示出來。

2.3 商圈與合理化布局

商圈飽和度反映的是商業供給和消費需求之間的動態關系。煙草行業商圈飽和度分析需從多維度出發，包括業態配比、交通狀況、常住人口、旅游人口、商圈內商店關門情況、商圈內零售戶盈利能力、商圈單位面積銷售額、商圈內大戶所占份額、商圈內零售戶卷煙總購進金額和總營業面積的比值等。

在科學評價商圈的飽和情況后，明確商圈結構優化方向，進而可以促進煙草零售戶合理化布局。對于處于失衡狀態的商圈，應立足修正不良指標、優化良性指標，優化商圈業態結構、品牌結構、消費者結構，從多維度提升商圈的吸引力，促進商圈實現供求均衡狀態。對于未飽和商圈，說明商業體量布局上仍存在潛力，可根據評價結果進行改善，引導更多零售戶及業態入駐。對于商圈飽和程度高，甚至處于過飽和狀態的，需要進行業態結構、商業空間布局的調整，同時加大宣傳及交通等周邊環境的改造，擴大客流量，讓商圈從飽和狀態向均衡狀態發展。

3 結束語

隨著行業高質量發展的不斷深化，需要進一步明確高質量發展的內容，其中就包括零售戶商圈字段的精準定義，商圈是零售戶開展經營的環境基礎，本文通過圖像處理技術對城市路網進行分析，構建出了符合煙草行業高質量發展的商圈體系。

同一商圈內零售戶的經營環境是相似的，商圈畫像就是圈內零售戶的市場畫像，結合GIS和大數據技術將煙草營銷數據在商圈層面進行展示，刻畫多維度零售戶市場畫像。完善的市場畫像能更好地統計出市場需求，以市場需求為出發點，發揮市場在行業資源配置中的作用，按需投放，達到精準投放的目的。商圈飽和度的分析能更好定義商圈內的經營競爭狀態，根據狀態做出針對性優化。