智慧图书馆入馆计数系统人流统计

3D双目智能视频人流分析技术，较2D单目人流统计，能统计黑色地面，地毯，光头，戴帽子（含大衣与帽子一体的情况），半室外阴阳图像（一半亮一半暗）、反光等原2D人流不能统计的情况的，3D人数统计可以准确统计。3D双目人流分析，解决了室外光线（太阳光）变化大，环境复杂等情况下的分析人流难题。可在室外和半室外准确统计人流数据。因此，针对环境要求较高的场所，采用3D双目统计设备，针对室内的条件较好的场所，采用2D单目设备，两者可以有效的结合起来进行应用。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。智慧图书馆入馆计数系统人流统计

目前主流的视频客流量统计产品大体上可以分为四大类，第三类和第四类视频客流技术，采用的都是基于人体图像特征、深度学习、边缘计算等概念的算法，人们说视频分析客流统计技术高大上，其实主要说的就是这类技术，它们也是目前**时髦的计算机视觉与人工智能技术的一个分支。这两类算法在基本原理上有些相似，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。其中一个模型是头部识别模型，即通过识别头部来判断计数人数。上海入馆计数系统人流统计可以通过计算机网络实时显示各种人数变化的数据曲线和相关区域的图像；

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。

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。为管理人员提供更精确、便捷地获得所需进出人数信息的手段，具有很高的实时性和准确性。

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）。早期的一些客流统计的技术，诸如红外幕帘等。智慧图书馆入馆计数系统人流统计

计数系统中的管理机可多维展示分析借还、检索、签到、到馆数据，及相关趋势变化等。智慧图书馆入馆计数系统人流统计

计数的**初原型就是数数，一二三四五六一个个的数，曾经（甚至就是十年前），由于技术手段的缺乏，人工统计人流是**可行的方式。请一位调查员，在关键地点一站，拿个计数器就可以开始操作。即使是现在，在一些特定的场景下，这样做也不是没有优点，比如不用安装设备，如果只是有限次统计，费用也少，人流量不多、持续时间不长的情况下可靠性很高。但人与机器的差异决定了时间一长、人数一多，这种方法的误差大幅增加，如果要进行多次或长年统计与分析，其可行性、实时性和成本都将成为问题。智慧图书馆入馆计数系统人流统计

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