学习空间入馆计数系统数据分析

目前主流的视频客流量统计产品大体上可以分为四大类，随着算法的不同，它们在实现方式上又有些差异，对应的硬件设备也是很不一样：**类算法是通过对运动区域检测和跟踪算法来实现的。其基本原理是提取出固定场景视频中发生运动的像素区域，结合对人体大小判断的一些先验知识，对这些区域的进行统计。当区域和经验中人的大小相似的时候，就判定为有人通过，从而实现对客流的估计，包括人的运动方向等。第二种视频技术，****的特点是硬件上采用两个相同的摄像头，也就是平常人们所说的双目客流统计。其次，闸门统计无法识别出进出人数，在统计到馆人数的时候，无法自行计算出在馆读书人数。学习空间入馆计数系统数据分析

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。中高职图书馆入馆计数系统技术指导基于运动目标检测的人流统计技术。

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。

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。计数器与管理机相辅相成自成一套设备系统，图书馆到馆数据自动采集及展示管理系统（简称：计数系统）。

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）。在九十年代初以前是模拟视频监控系统。高职图书馆入馆计数系统是什么

人流量统计系统硬件模块图，其**包括：前端采集设备、传输系统、存储系统、显示系统、计算机系统。学习空间入馆计数系统数据分析

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。学习空间入馆计数系统数据分析

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