场馆入馆计数系统读者统计

知道了红外计数的原理，就知道期利弊了，因此我们需要对红外计数进行原理分析，红外线传输是以红外光作为传输媒体来传输信号的，使用的红外发光二极管和红外接受管是只有一个PN结的半导体器件，它与普通发光二极管(如:红、绿、黄发光二极管)结构原理与制作工艺基本相同，只是所用的材料不同。制造红外线发光二极管材料有砷化镓、砷铝化镓等，其中应用**多的是砷化镓。红外对管中，发射管用干发射一定波长的红外线，肉眼不可见。接收管是一个光敏二极管，无光照时饱和反向漏电流很小，当有光照时，饱和反向漏电流增加，在一定的范围内它随入射光强度的变化而变化，当发射管和接收管平行安放时，当有障碍物放置在两管前面时，发射管发射的红外线经障碍物反射后就能够被接收管所接收，进而可以判断出有障碍物。在**的大环境下，计数显示器上实时提示限流人数。场馆入馆计数系统读者统计

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。场馆入馆计数系统读者统计早期的一些客流统计的技术，诸如重力感应等。

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。

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。红外线感应统计。多人经过或有物体经过无法**统计，容易出现漏数和多数。

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。计数器可记录天、周、月、年统计，根据实际人流量制定合理的开闭馆时间。场馆入馆计数系统读者统计

如学校有多个阅览室和藏书室可以统计各个区域图书馆的吸引率和繁忙度。场馆入馆计数系统读者统计

入馆计数统计，是统计进入某个指定区域或者藏馆的计数方式和统计方式，里面包含了两个概念，一是计数，二是统计。根据计数系统计算和统计出来的数据，通常我们称为人流量，“流量”，是一个很古老的经济学概念，它是与“存量”并存且相对应的概念。但是，“到馆率”却是一个较新的图书馆学概念，多年前就有人提出过这个概念。但随着信息**的快速推进，移动互联网的**使用，大数据、云计算、人工智能、物联网等技术层面的突破和数字化的**性变化，到馆率的概念也发生了**性变化。流量对到馆率的影响力已超出了我们以前对流量的理解。场馆入馆计数系统读者统计