入馆计数系统案例

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。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。入馆计数系统案例

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智慧入馆计数系统包括什么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”。

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。

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%。计数器云端强大的数据存储、 备份机制；

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。智慧入馆计数系统包括什么

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。入馆计数系统案例

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。入馆计数系统案例