幼儿园图书馆入馆计数系统客流统计

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。红外线感应统计。多人经过或有物体经过无法**统计，容易出现漏数和多数。幼儿园图书馆入馆计数系统客流统计

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。陕西入馆计数系统常见问题如学校有多个阅览室和藏书室可以统计各个区域图书馆的吸引率和繁忙度。

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

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。通过统计主要楼层人员的到馆率状态，从而进行图书馆选址的合理分布。

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。计数器的用途在于，方便统计图书馆的人员流通量。智慧图书馆入馆计数系统什么价格

基于大数据展示模块，收集各种到馆人数、签到人数，方便管理者进行分析。幼儿园图书馆入馆计数系统客流统计

WIFI定位和智能视频是目前比较主流的技术，与其他技术不同，WIFI定位技术检测的不是人体自身，而是靠通过检测人们携带的移动设备mac地址来间接进行人数统计。理论上依托WIFI技术，可以对场所内的人流进行精确统计，并且可以依靠移动设备地址对消费者进行推送、判断新老顾客等。但是由于这是一种间接检测方式，学生可能存在不携带手机、手机关闭无线信号（这种情况随着4G无限流量业务的普及，会越来越普遍）、一人携带多个手机等复杂情况。幼儿园图书馆入馆计数系统客流统计