学校图书馆入馆计数系统怎么样

WIFI定位和智能视频是目前比较主流的技术，与其他技术不同，WIFI定位技术检测的不是人体自身，而是靠通过检测人们携带的移动设备mac地址来间接进行人数统计。理论上依托WIFI技术，可以对场所内的人流进行精确统计，并且可以依靠移动设备地址对消费者进行推送、判断新老顾客等。但是由于这是一种间接检测方式，学生可能存在不携带手机、手机关闭无线信号（这种情况随着4G无限流量业务的普及，会越来越普遍）、一人携带多个手机等复杂情况。图书馆自习室人流量统计系统,包括微处理器,设置于图书馆自习室入口的**光电传感器和第二光电传感器。学校图书馆入馆计数系统怎么样

基于各种不同技术的客流统计技术，确实存在不同时代的差异，视频分析（包括基于深度学习算法的单目相机和基于传统算法的双目相机）和WIFI是目前的主流技术，他们的优劣势对于不同的人来说，也许由于需求的不同，会是一个见仁见智的问题。可以说基于人工智能深度学习技术的第三、四类设备，由于其在技术理念上的先进性，更加简洁的硬件设备与整体方案，未来会有更多的想象空间。在中小学，是需要实践加入研究的，因此学校会在基于数据准备的基础上，会愿意去尝试新的概念和新的模式。四川入馆计数系统数据统计基于大数据展示模块，收集各种到馆人数、签到人数，方便管理者进行分析。

视频技术，****的特点是硬件上采用两个相同的摄像头，也就是平常人们所说的双目客流统计。两个摄像头各自取得的视频，经过计算处理得到3D的图像，包括人的高度；通过检测高度为1-2米之间的视频内容，形成对人的识别和判断。理论上，这种方式会有不错的准确度，但抛开成本不说，由于算法的复杂、设备的复杂带来的干扰，这类设备在实践中并没有表现出相对于单镜头设备的优势；同时由于算法采用的还是传统的视频处理算法，未来的发展潜力有待观察。硬件方面，由于存在两个镜头，产品很难做得小巧，再加上设备安装高度低，单一设备检测面积、美观性等都明显不如单镜头设备。

在图书馆入馆计数系统中，进馆和出馆主要依靠人工智能视觉判断功能：软件通过摄像头检测人头和肩膀，通过图像数据实时判断人体目标；分析行走方向，判断“进”或“出”；视觉辨别(Visual discrimination)是指人们利用视觉来区别环境中的人、事、物的形象、形状和符号的能力。随着信息化和智能化技术的发展，通过图书识别和视觉判断组合而成的智能识别设备已在生活和学习中随处可见，取代了人眼的视觉判断，自动进行判断和数据记录。为了提高图书馆的服务质量，人们开始使用计数器来统计人员流通量。

针对整个出入口，数据的需求和固定阅览室的需求会有所不同，主要需要计数系统达到如下功能即可：1）出入口出入场人次统计：所选统计周期内进入/离开各出入口的⼈次。支持以时段、日、周、月等维度查询统计结果。2）出入口出入场人数统计：所选统计周期内进入/离开各出入口的人数（去重）。支持以时段、日、周、月等维度查询统计结果。3）出入口贡献率：所选统计周期内各出入口贡献率，计算公式：出入口客流人次（人数）/进场人次（人数）。基于视频识别的模式工配技术和运动跟踪技术来实现的人流统计技术。学校图书馆入馆计数系统怎么样

"空间进出数据自动采集终端（简称：计数器）是人员进出空间记录的实时采集终端。学校图书馆入馆计数系统怎么样

在教育装备中心阅览室分析的案例中，通过群集分析，将每周所有时段分为四阶群集，**高峰分别是周一至周五12点至13点，周二、周四、周五8点至9点，以及周一、周二、周三9点至10点。更进一步将每天每个时间段制作热点图，颜色越深**该天该时间段进馆人数越多，可直观的规划每天阅览室对应活动安排。对分时人数群集分析，并结合装备中心阅览室内的实际情况，我们得出了三类入馆人群大致分类： - 单人入馆，多为图书，电子书借阅，少数为喝咖啡、休息。 - 两人入馆进行讨论或休息。 - 三人及以上共同入馆，多为小组会议。其中，单人入馆占比约84%。两人入馆讨论占比约11%。三人及以上入馆占比约5%。学校图书馆入馆计数系统怎么样