入馆计数系统设备

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。计数器的用途在于，方便统计图书馆的人员流通量。入馆计数系统设备

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。自助图书馆入馆计数系统包括什么人工统计需要长时间执行、统计人员注意力不集中或疲倦的时候容易漏数，且需要支付薪酬，增加了运营成本。

通常计数器会有自带的计数管理软件，计数器应用包括通话、短信、数据等类别的记录，并支持用户自主选择清零日期，以及按照类别添加提醒数值，如用户可以选择每月任--天，或者**天、**后**作为记录循环清零日，同时添加通话时长、短信条数、数据流量数量的提醒节点。系统要求:wp7.0、wp7.8、wp8.0；在智能的入馆计数系统中，采取与计数器软件接口开发的方式，进行软件的二次开发和应用，在声阅入馆计数系统里面，还对接了图书馆智能化管理系统，计数的管理和统计根据图书馆的标准需求进行定义分类统计。

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。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。

提到信息化建设，是离不开对网络的实施和部署的。在目前的中小学图书馆，网络部署是很重要的基础建设，通过网络部署，除了实现智能设备的自助借阅外，还可以增加读者进行信息搜索的体验感。图书馆人流统计通过建设稳定的数字化网络环境，不但有助于现场开展更多的信息化互动，提升师生的体验，同时也将是图书馆建设自身大数据中心的必备技术手段。因此，在进行入馆计数系统的部署之前，需要和校方沟通网络部署情况，良好的网络部署，是入馆计数系统正常工作的前提。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。自助图书馆入馆计数系统包括什么

早期的一些客流统计的技术，诸如重力感应等。入馆计数系统设备

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%。入馆计数系统设备

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