四川入馆计数系统数据统计

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。基于校园新空间模块，是一种无人管理新模式，明确展示图书馆人流量与借还书时间段。四川入馆计数系统数据统计

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。需要入馆计数系统原理是什么进馆刷卡统计，当读书人数过多的时候，就会导致排队队伍过长，造成不便。

为什么入馆需要计数？在不同的阶段有不同的需求内容，公共服务文化比如公共图书馆、博物馆、文化馆等需要有数据来支撑，说明服务情况是达标的；比如在世博会期间，每个馆的入馆人数也会实时显示，这样可以告知将要入馆的人员，可以优先有个选择，减少排队时间；比如在**管理期间，需要有人数显示，从而来有效的限制人数达到防控的作用。在很多时候，集中需求是并列的，因此要求入馆计数，需要尽可能的精确，同时还需要有自动的数据呈现功能。

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。计数器一般都与管理机配套出现统称为“计数系统”。计数器是数据运算的中台，管理机是通过显示屏展示结果。

如果学校图书馆有多个楼层，还需要进行楼层客流分析1）客流动线分析：馆内不同楼层、门馆、促销区域等客户群轨迹识别与动线分析。到达人次/人数统计：所选统计周期内到访楼层的人次/人数（去重）。支持以时段、日、周、月等维度查询统计结果。2）楼层热力图：系统可分析展示图书馆的客流热力图情况。3）楼层游逛深度：统计周期内，学生到达场所中的楼层的平均数量（基于视频客流数据），游逛深度=楼层总人数（次）/进场总人数（次）。4）爬楼率：所选统计周期内各楼层的爬楼率，计算公式：楼层客流人次（人数）/进场人次（人数）。计数器管理机上可以通过读者卡进行签到打卡。四川入馆计数系统数据统计

"空间进出数据自动采集终端（简称：计数器）是人员进出空间记录的实时采集终端。四川入馆计数系统数据统计

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四川入馆计数系统数据统计