北京场馆入馆计数系统

头模型检测方式，即认定人的头顶部是一个深色的圆（近似圆或椭圆），通过视频分析，在视频图像中提取一些人体基本特征，通过深度学习算法建立的识别模型定位出图像中每个人，从而得到客流量数据。在目前硬件**运算能力的背景下，这种识别方式非常高效并且具有极高的准确率。同时，通过结合多个智能客流摄像头的视频图像，以及对视频进行逐帧分析，可以判断客流的运动方向和对特定人员进行动线分析。这种情况下智能视频客流统计摄像头需设置于监测场所的顶部。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。北京场馆入馆计数系统

提到信息化建设，是离不开对网络的实施和部署的。在目前的中小学图书馆，网络部署是很重要的基础建设，通过网络部署，除了实现智能设备的自助借阅外，还可以增加读者进行信息搜索的体验感。图书馆人流统计通过建设稳定的数字化网络环境，不但有助于现场开展更多的信息化互动，提升师生的体验，同时也将是图书馆建设自身大数据中心的必备技术手段。因此，在进行入馆计数系统的部署之前，需要和校方沟通网络部署情况，良好的网络部署，是入馆计数系统正常工作的前提。学习空间入馆计数系统数据统计可以实时准确地统计出通过监控区域的人数，包括双向统计利单向统计。

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。

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%。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。

入馆计数系统的首要部分是计数，即计算进入图书馆的人数，传统的计数方法是通过人工登记，比如进入图书馆之前，在服务台进行手工登记姓名、班级等重要信息，随着信息计数的发展，开始有了红外计数器，其基本原理如下：红外线计数器分为对射式和反射式2种电路，对射是一个发射头和一个接收头在中间如有物件通过就遮挡一下光线，就输出一个脉冲信号触发一下计数电路，反射式红外线是把发射头和接收头做在一块成为一个红外探头，当探头前有一个物件出现就把发射头的红外线反射给接收头，探头输出一个脉冲给计数器计数。基于运动目标检测的人流统计技术。公共图书馆入馆计数系统图片

早期的一些客流统计的技术，诸如红外幕帘等。北京场馆入馆计数系统

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。北京场馆入馆计数系统