高职图书馆入馆计数系统人流统计

3D双目智能视频人流分析技术，较2D单目人流统计，能统计黑色地面，地毯，光头，戴帽子（含大衣与帽子一体的情况），半室外阴阳图像（一半亮一半暗）、反光等原2D人流不能统计的情况的，3D人数统计可以准确统计。3D双目人流分析，解决了室外光线（太阳光）变化大，环境复杂等情况下的分析人流难题。可在室外和半室外准确统计人流数据。因此，针对环境要求较高的场所，采用3D双目统计设备，针对室内的条件较好的场所，采用2D单目设备，两者可以有效的结合起来进行应用。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。高职图书馆入馆计数系统人流统计

由于图书馆出入人员数是图书馆管理不可缺少的数据,通过它可以获得图书馆的运行状况。因此在智能计数系统还没出来之前，主要是红外计数：红外传输技术是广范应用的短距离传输技术，利用它的反射原理便可以对图书馆的出入人员进行统计。红外计数适用于单人次通过通道进行计数，对于多人次来说，红外计数是不能全是识别出来的，此外，红外计数的后台比较简单，是简单的excel表格，需要管理员定期进行数据整理和汇总，工作量比较大，因此在中小学，智能识别取代了红外识别。博物馆入馆计数系统案例计数器通过摄像头记录通过的人员数量。

在中小学，通常进入图书馆都是中午或者阅读课的时间，考虑到学生一个班级的身高差不都，而且进出图书馆是比较集中和拥挤的，因此声阅智能计数系统，还增加了智能分析算法：内置三点识别（头加双肩）智能视频分析算法，以拥挤情况下也无法遮挡的头和双肩为识别样本，在正常图书馆环境下，可实现高达95%的准确率。智能算法的增加，提高了识别率，也提高了入馆率的准确率，我们都知道，现代的图书馆不**提高借书和还书，图书馆还是学习交流研修的场所，通过入馆计数，可以更好的体现图书馆的服务情况。

声阅入馆计数系统，除了提供入馆计数和统计外，还根据用户需求提供数据分析服务，以上海市教育装备中心阅览室为例分析：1、每周到馆情况分析；2、每天到馆情况分析利用计数器后台数据，我们很快有了答案：通过后台数据分析 ，得到以下结论和数据：1） 单日入馆人数排列依次为周二、周三、周四、周五、周一、周六、周日。2） 单日入馆高峰时段前**名，分别为 12点-1点，9点-10点，8点至9点，13点-14点，10点-11点。 3） 得到每天分时入馆具体分布。为了提高图书馆的服务质量，人们开始使用计数器来统计人员流通量。

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。声阅计数器可以展示在馆人数、**或近一月甚至一年的借阅量。博物馆入馆计数系统案例

图书馆的服务和管理业务也日益增多，在采访、编目、典藏、流通等环节积累了海量数据。高职图书馆入馆计数系统人流统计

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%。高职图书馆入馆计数系统人流统计

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