新空间入馆计数系统案例

在日常的计数系统中，会基于几点进行选择，1）****的是准确率，通常红外感应技术准确率在85%-90%之间，WiFi探针技术准确率在90%以上，视频分析技术准确率则均在95%以上（单目双目相当，比如文安智能的单目客流一体机产品可以达到98%以上的准确率）。2）后台管理系统的适用性和功能性，毕竟数据本身是不直接产生价值的，要结合管理系统的分析、解读，以及人性化呈现才能真正发挥作用。3）项目总成本、施工难度，还要考虑厂家的过往案例和服务水平。4）作为颜值党，****重要、特别提醒大家的还是千万要注意安装后的视觉效果，需要选择好看一点的产品。基于视频的人流量统计技术正是智能视频监控系统中的一个重要应用。新空间入馆计数系统案例

入馆计数**初的使用场景并不是图书馆，主要是商场、超市、连锁馆门口，用来统计人流量的机器和设备，一般安装在通道的两侧；通过该系统可以随时随地的掌控不同区域的人流信息，从而为日常经营决策的科学性、购物和休闲环境的舒适性、人力资源调配的合理性等提供科学依据。图书馆等文化藏馆对计数系统的安装，有几种方式，一个是安装在主要的出入口，用以统计总人数，二是针对性特定藏馆或者特定区域进行安装，主要目的也是统计人数，通过不同的位置安装选择，得到管理者需要的数据，从而为管理者进行决策调整时，提供有力的数据依据。海南学习空间入馆计数系统计数器多维运算分析借还、检索、签到、到馆数据，及相关趋势变化等功能。

智能入馆计数系统中的主要技术手段-视频客流技术，采用的硬件也都是单镜头设备（单目客流统计），但其采用的模型是不一样的，其中一种模型方式是采用深度学习算法的技术，其原理是基于头肩模型检测统计原理，摄像头安置于通道的正面上方，对人从正面高处进行摄像，通过人的头肩形成的近似“品”字进行判定，其他与头模型检测方式类似。同时，该类视频客流分析技术天生具有与人脸识别技术结合的特性，可以带来更多黑科技体验。因此这种算法也是目前较先进的识别算法。

如果学校图书馆有多个楼层，还需要进行楼层客流分析1）客流动线分析：馆内不同楼层、门馆、促销区域等客户群轨迹识别与动线分析。到达人次/人数统计：所选统计周期内到访楼层的人次/人数（去重）。支持以时段、日、周、月等维度查询统计结果。2）楼层热力图：系统可分析展示图书馆的客流热力图情况。3）楼层游逛深度：统计周期内，学生到达场所中的楼层的平均数量（基于视频客流数据），游逛深度=楼层总人数（次）/进场总人数（次）。4）爬楼率：所选统计周期内各楼层的爬楼率，计算公式：楼层客流人次（人数）/进场人次（人数）。人流量统计系统硬件模块图，其**包括：前端采集设备、传输系统、存储系统、显示系统、计算机系统。

针对固定的图书馆、比如阅览室，需要计数系统达到如下功能：进场人次统计：所选统计周期内到访图书馆的人次。支持以时段、日、周、月等维度查询统计结果，支持实时或回溯查看。 进场人数统计：所选统计周期内到访图书馆的人数（去重）。支持以时段、日、周、月等维度查询统计结果。停留时长分析：统计每位师生的停留时长，分析展示图书馆的人均停留时长以及停留时间区间分布。同一个人**内多次到访，做累积计算单人停留时长。游逛深度：统计周期内，师生到达场所中的区域或者场所的平均数量计数器一般都与管理机配套出现统称为“计数系统”。计数器是数据运算的中台，管理机是通过显示屏展示结果。海南学习空间入馆计数系统

基于运动目标检测的人流统计技术。新空间入馆计数系统案例

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。新空间入馆计数系统案例