入馆计数系统读者统计

日常生活中，人们用到人数统计的一个典型情形是用人流统计帮助大型商场、购物中心、连锁馆、超市等商业改善经营管理。合理准确的人流数据，可以帮助商家实现合理调整业态及馆铺布局、提高商场人气、改善馆铺KPI、改善消费者体验等目的。而另一个关键的应用场景则与安全相关。对于机场、火车站、公交车、广场等公共场所，人流统计的优势尤其体现在它对人流变化趋势和突发事件的预见性上。提前预判公共场所人流是否接近**大承受能力，及时发现重大的人流安全隐患，帮助场所管理人员及时作出判断，在人流高峰时期采取适当措施，正确引导，避免事故的发生。可以实时准确地统计出通过监控区域的人数，包括双向统计利单向统计。入馆计数系统读者统计

不少高中图书馆是和学校的校史馆、资料室等结合起来的，因此针对**场所，需要入馆计数器达到更深层次的功能：1）深逛率：深逛率=进馆时长大于阈值的人数/进馆人员总数。2）停留时长统计：利用精确到人的进出馆信息统计每个场馆人均停留时长，以及停留时间区间分布。3）场馆关联分析：利用精确到人的进不同馆信息来关联统计馆与馆之间共同的进馆关注比例关系。4）馆流向分析：选定馆后，可分析导流到该馆的其他馆以及流量百分比，该馆导流到其他馆的流量百分比。广东入馆计数系统设备提供多种数据分析模式，同时提供开放式接口，可根据特殊需求定制。

针对固定的图书馆、比如阅览室，需要计数系统达到如下功能：进场人次统计：所选统计周期内到访图书馆的人次。支持以时段、日、周、月等维度查询统计结果，支持实时或回溯查看。 进场人数统计：所选统计周期内到访图书馆的人数（去重）。支持以时段、日、周、月等维度查询统计结果。停留时长分析：统计每位师生的停留时长，分析展示图书馆的人均停留时长以及停留时间区间分布。同一个人**内多次到访，做累积计算单人停留时长。游逛深度：统计周期内，师生到达场所中的区域或者场所的平均数量

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。需要计数器**运算分析的话，建议安装的**高度为2.5米。

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。根据图书馆的人流转化率，提高图书馆服务质量，如，周三中午到馆率**，多安排志愿者服务。广东入馆计数系统设备

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。入馆计数系统读者统计

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。入馆计数系统读者统计