浙江入馆计数系统来客分析

时间:2022年05月02日 来源:

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。通过计数器可反映出图书馆的运作状态,合理控制人员流通量。浙江入馆计数系统来客分析

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在中小学,通常进入图书馆都是中午或者阅读课的时间,考虑到学生一个班级的身高差不都,而且进出图书馆是比较集中和拥挤的,因此声阅智能计数系统,还增加了智能分析算法:内置三点识别(头加双肩)智能视频分析算法,以拥挤情况下也无法遮挡的头和双肩为识别样本,在正常图书馆环境下,可实现高达95%的准确率。智能算法的增加,提高了识别率,也提高了入馆率的准确率,我们都知道,现代的图书馆不**提高借书和还书,图书馆还是学习交流研修的场所,通过入馆计数,可以更好的体现图书馆的服务情况。中高职图书馆入馆计数系统销售电话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。

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声阅入馆计数系统,除了提供入馆计数和统计外,还根据用户需求提供数据分析服务,以上海市教育装备中心阅览室为例分析:1、每周到馆情况分析;2、每天到馆情况分析利用计数器后台数据,我们很快有了答案:通过后台数据分析 ,得到以下结论和数据:1) 单日入馆人数排列依次为周二、周三、周四、周五、周一、周六、周日。2) 单日入馆高峰时段前**名,分别为 12点-1点,9点-10点,8点至9点,13点-14点,10点-11点。 3) 得到每天分时入馆具体分布。

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。

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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。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。北京入馆计数系统数据分析

基于双目视差原理的双目立休视觉人流统计技术。浙江入馆计数系统来客分析

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