校园入馆计数系统商家

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。智能统计分析经过计数器下的人员，自动统计路过或者进出图书馆范围的人员。校园入馆计数系统商家

入馆数据收集完成后，需要进行统计分析，统计学作为一种科学方法，主要目的是对分数样本做概率解释。样本就是我们收集到的人流量数据，就摆在你眼前的数值，用来表示既不在你眼前也没收集到的更大的数值总体。因为这些值几乎总是用来表示某一特征的存在或**的数字，所以测量界把这些值称为分数。概率解释是对某件事情发生的可能性的解释。通过统计的专业分析，数据可以一目了然的呈现给管理者，比如入馆时间段，近一年的入馆情况等，去分析今后的入馆情况，以及调整后的入馆情况。校园入馆计数系统商家早期的一些客流统计的技术，诸如重力感应等。

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。

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。对人数基础数据进行挖掘和分析，提供各种分析数据和报表，协助实施有效管理和提高服务质量。

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。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。校园入馆计数系统商家

在九十年代中期是数字视频监控系统。校园入馆计数系统商家

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。校园入馆计数系统商家