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。自助图书馆入馆计数系统案例
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)。高中图书馆入馆计数系统供应商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。
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。
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%。"空间进出数据自动采集终端(简称:计数器)是人员进出空间记录的实时采集终端。
在图书馆入馆计数系统中,进馆和出馆主要依靠人工智能视觉判断功能:软件通过摄像头检测人头和肩膀,通过图像数据实时判断人体目标;分析行走方向,判断“进”或“出”;视觉辨别(Visual discrimination)是指人们利用视觉来区别环境中的人、事、物的形象、形状和符号的能力。随着信息化和智能化技术的发展,通过图书识别和视觉判断组合而成的智能识别设备已在生活和学习中随处可见,取代了人眼的视觉判断,自动进行判断和数据记录。便于随时了解图书馆自习室的人数,为图书馆的科学管理和学生上自习提供了原始数据。需要入馆计数系统怎么样
计数器的用途在于,方便统计图书馆的人员流通量。自助图书馆入馆计数系统案例
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。自助图书馆入馆计数系统案例
声阅智能成立于2012年,面向基础教育,是一家以“校园学习新空间”为发展主线的技术服务型企业。近年来陆续推出了“智慧型图书馆”、“智慧型阅读角”、“学科展示空间”、“课后探究空间”、“研修微空间”、“学习引导空间”等一系列的解决方案和产品。公司现有专业人员70余人,目前在华东、华南、华中、西南等区域完整的产业链布局,能够提供包括内容开发、系统设计、软硬件开发、组装制造、产品销售、技术支持、项目实施、内容培训、售后服务等在内的整体化服务。同时,公司也获得了很多的资质和荣誉,包括****认定、软件企业认定、专精特新中小企业等,另外还有近50项的各种**和著作权。