入馆计数系统人流量

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计数器通过对人体的肩部和头部三角形成的认证，从而减少人流量数值误差。入馆计数系统人流量

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。场馆入馆计数系统哪家好其次，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。

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。

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。计数系统基于智能视频分析原理检测，分析行走方向，判断“进”或“出”。

由于基于WIFI计数的复杂性，决定了它检测到的数据一定是部分数据，覆盖不了完整人群；它的结果更可能是一种有偏差的抽样结果，也许需要很多经验参数去辅助判断。如果在特定区域，这些经验参数不够稳定的话，很可能对检测结果带来非常大的影响。对于中小学来说，由于图书馆的管理员较少，很多管理员还要兼任学科教学等工作，因此很多情况下，图书馆都是开放式的，没有老师管理的，学生可以随时进入图书馆进行借还书和阅读等活动，因此对于计数，需要完全的依赖于设备，所以基于WiFi的计数检测，在中小学不适用。在**的大环境下，计数显示器上实时提示限流人数。场馆入馆计数系统哪家好

进馆刷卡统计，当读书人数过多的时候，就会导致排队队伍过长，造成不便。入馆计数系统人流量

调研发现，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如下功能：1）进馆人次/人数统计：所选统计周期内每个场所进馆人次/人数（去重）统计。支持以时段、日、周、月等维度查询统计结果。2）过馆人次/人数统计：所选统计周期内每个场馆路过人次/人数（去重）统计。支持以时段、日、周、月等维度查询统计结果。3）有效进馆率：统计周期内，场所的有效进馆客流量占比（去掉徘徊人员等无效客流），有效进馆率=进馆客流人数/（过馆客流人数+进馆客流人数-过馆与进馆重复人数）。入馆计数系统人流量