目前主流的視頻客流量統計產品大體上可以分為四大類，第三類和第四類視頻客流技術，采用的都是基于人體圖像特征、深度學習、邊緣計算等概念的算法，人們說視頻分析客流統計技術高大上，其實主要說的就是這類技術，它們也是目前**時髦的計算機視覺與人工智能技術的一個分支。這兩類算法在基本原理上有些相似，采用的硬件也都是單鏡頭設備（單目客流統計），但其采用的模型是不一樣的。其中一個模型是頭部識別模型，即通過識別頭部來判斷計數人數。圖書館的服務和管理業務也日益增多，在采訪、編目、典藏、流通等環節積累了海量數據。高職圖書館入館計數系統人流量

為什么入館需要計數？在不同的階段有不同的需求內容，公共服務文化比如公共圖書館、博物館、文化館等需要有數據來支撐，說明服務情況是達標的；比如在世博會期間，每個館的入館人數也會實時顯示，這樣可以告知將要入館的人員，可以優先有個選擇，減少排隊時間；比如在**管理期間，需要有人數顯示，從而來有效的限制人數達到防控的作用。在很多時候，集中需求是并列的，因此要求入館計數，需要盡可能的精確，同時還需要有自動的數據呈現功能。新空間入館計數系統人流統計在九十年代初以前是模擬視頻監控系統。

通常計數器會有自帶的計數管理軟件，計數器應用包括通話、短信、數據等類別的記錄，并支持用戶自主選擇清零日期，以及按照類別添加提醒數值，如用戶可以選擇每月任--天，或者**天、**后**作為記錄循環清零日，同時添加通話時長、短信條數、數據流量數量的提醒節點。系統要求:wp7.0、wp7.8、wp8.0；在智能的入館計數系統中，采取與計數器軟件接口開發的方式，進行軟件的二次開發和應用，在聲閱入館計數系統里面，還對接了圖書館智能化管理系統，計數的管理和統計根據圖書館的標準需求進行定義分類統計。

在聲閱智能入館計數系統中，會配置一個專門的簽到和顯示終端，統計數據圖形化展示：系統可以分服務區，也可以統一展示所有服務區合計數據、趨勢變化數據，可以按周、月、年、多年進行趨勢變化分析數據；系統可以根據用戶需要配置折線圖、柱狀圖或點狀圖等等，對于學生來說，可以直觀的了解到圖書館的整體人流量情況，對于管理者來說，可以通過數據來進行分析圖書館的服務情況，和針對不完善的地方進行及時的調整布局和圖書位置，從而提高圖書館的服務率。需要計數器**運算分析的話，建議安裝的**高度為2.5米。

如果學校圖書館有多個樓層，還需要進行樓層客流分析1）客流動線分析：館內不同樓層、門館、促銷區域等客戶群軌跡識別與動線分析。到達人次/人數統計：所選統計周期內到訪樓層的人次/人數（去重）。支持以時段、日、周、月等維度查詢統計結果。2）樓層熱力圖：系統可分析展示圖書館的客流熱力圖情況。3）樓層游逛深度：統計周期內，學生到達場所中的樓層的平均數量（基于視頻客流數據），游逛深度=樓層總人數（次）/進場總人數（次）。4）爬樓率：所選統計周期內各樓層的爬樓率，計算公式：樓層客流人次（人數）/進場人次（人數）。計數器依賴網絡環境延時上傳到數據中臺。高職圖書館入館計數系統人流量

基于運動目標檢測的人流統計技術。高職圖書館入館計數系統人流量

在中小學，通常進入圖書館都是中午或者閱讀課的時間，考慮到學生一個班級的身高差不都，而且進出圖書館是比較集中和擁擠的，因此聲閱智能計數系統，還增加了智能分析算法：內置三點識別（頭加雙肩）智能視頻分析算法，以擁擠情況下也無法遮擋的頭和雙肩為識別樣本，在正常圖書館環境下，可實現高達95%的準確率。智能算法的增加，提高了識別率，也提高了入館率的準確率，我們都知道，現代的圖書館不**提高借書和還書，圖書館還是學習交流研修的場所，通過入館計數，可以更好的體現圖書館的服務情況。高職圖書館入館計數系統人流量