展览馆入馆计数系统来客分析

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。计数器系统结构简单,性能可靠,灵敏度高,智能化。展览馆入馆计数系统来客分析

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%。展览馆入馆计数系统来客分析在九十年代初以前是模拟视频监控系统。

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。

无论是红外计数、还是图像识别摄像头计数，都是匿名计数，也就是不会统计具体到人，只需要对人流量有直观的统计分析就可以。正对需要精确到每个人的计数统计，通常会采用人脸识别入馆或者刷卡入馆的方式，也就是在进入馆之前，需要进行个人身份认定，精确到个人的统计方式，可以更好的分析出读者的喜好等，在公共的图书馆，可以有更好的参考价值：比如年龄段、性别等。正对中小学，由于图书馆只对在校师生开发，为了营造随处可阅读的书香校园氛围，通常不会在入馆处进行强制身份认定，采用开放式的，自愿原则进行信息登记，总的人流量通过匿名方式统计。"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。

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。计数器在数字系统中主要是对脉冲的个数进行计数，以实现测量、计数和控制的功能。展览馆入馆计数系统来客分析

基于校园新空间模块，是一种无人管理新模式，明确展示图书馆人流量与借还书时间段。展览馆入馆计数系统来客分析

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。展览馆入馆计数系统来客分析

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