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红外线方式有红外对射、红外反射两种。其主要的原理是检测从红外感应区域经过的人体遮挡红外线使其产生的电阻变化、或是通过检测人体发出的特定波长红外线来判断人体数量。这种方式一次性投入费用相对较低，对光照度依赖不高。但问题是控制中心不能看到实时的视频，有些设备也不能区别经过的是人还是物体；当进出人数较多，或有多人同进出时，精度非常低；也无法判断人流的方向；再就是设备易损坏，后期维护费用较高。也是由于这些原因，红外的方式有没落趋势。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。需要入馆计数系统商家

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。智慧入馆计数系统欢迎咨询基于校园新空间模块，是一种无人管理新模式，明确展示图书馆人流量与借还书时间段。

为什么入馆需要计数？在不同的阶段有不同的需求内容，公共服务文化比如公共图书馆、博物馆、文化馆等需要有数据来支撑，说明服务情况是达标的；比如在世博会期间，每个馆的入馆人数也会实时显示，这样可以告知将要入馆的人员，可以优先有个选择，减少排队时间；比如在**管理期间，需要有人数显示，从而来有效的限制人数达到防控的作用。在很多时候，集中需求是并列的，因此要求入馆计数，需要尽可能的精确，同时还需要有自动的数据呈现功能。

调研发现，不少高中图书馆是和学校的校史馆、资料室等结合起来的，因此针对**场所，需要入馆计数器达到如下功能：1）进馆人次/人数统计：所选统计周期内每个场所进馆人次/人数（去重）统计。支持以时段、日、周、月等维度查询统计结果。2）过馆人次/人数统计：所选统计周期内每个场馆路过人次/人数（去重）统计。支持以时段、日、周、月等维度查询统计结果。3）有效进馆率：统计周期内，场所的有效进馆客流量占比（去掉徘徊人员等无效客流），有效进馆率=进馆客流人数/（过馆客流人数+进馆客流人数-过馆与进馆重复人数）。进馆刷卡统计，当读书人数过多的时候，就会导致排队队伍过长，造成不便。

由于基于WIFI计数的复杂性，决定了它检测到的数据一定是部分数据，覆盖不了完整人群；它的结果更可能是一种有偏差的抽样结果，也许需要很多经验参数去辅助判断。如果在特定区域，这些经验参数不够稳定的话，很可能对检测结果带来非常大的影响。对于中小学来说，由于图书馆的管理员较少，很多管理员还要兼任学科教学等工作，因此很多情况下，图书馆都是开放式的，没有老师管理的，学生可以随时进入图书馆进行借还书和阅读等活动，因此对于计数，需要完全的依赖于设备，所以基于WiFi的计数检测，在中小学不适用。在九十年代末是网络视频监控系统。北京入馆计数系统销售电话

智能视频客流统计技术利用智能视频分析技术来实现客流统计。需要入馆计数系统商家

在公共图书馆即文化馆，人脸识别进行入馆计数是常用的方法之一，人脸识别是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术，它的**性和不易被复制的良好特性为身份鉴别提供了必要的前提。近几年人脸识别技术已在公安、口岸、高校、机场、企业、服务行业等领域得到了**的应用。人脸识别的**应用时代已经到来，他将成为一种方便人们日常生活的重要技术。人脸检测在实际中主要用于人脸识别的预处理，即在图像中准确标定出人脸的位置和大小。人脸图像采集：不同的人脸图像都能通过摄像镜头采集下来，比如静态图像、动态图像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到很好的采集。当用户在采集设备的拍摄范围内时，采集设备会自动搜索并拍摄用户的人脸图像。需要入馆计数系统商家