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现代入馆计数系统终端

来源: 发布时间:2024年07月01日

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。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。现代入馆计数系统终端

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红外计数的主要原理如下:1) 任何一红外对管能够检测到有人走过,并将计数显示出来;2)当障碍物依次从红外发射管1到2走过的时候,人员数加1:3)当障碍物依次从红外发射管2到1走过的时候,人员数减1:4) 要求分别统计和显示进去的人员人次、出来的人员人次、里面逗留的人员人数;5)当留人员超限时报警(如100人)。6)充分发挥两对红外对管的功能,实现当人员走到一半再返回,则计数不变功7)为保证系统稳定性,连续两次及以上只经过红外对管1或2时,不计数。待再次从第 1、2 对红外管经过时,正常计数。上海入馆计数系统商家红外线感应统计。多人经过或有物体经过无法**统计,容易出现漏数和多数。

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在日常的计数系统中,会基于几点进行选择,1)****的是准确率,通常红外感应技术准确率在85%-90%之间,WiFi探针技术准确率在90%以上,视频分析技术准确率则均在95%以上(单目双目相当,比如文安智能的单目客流一体机产品可以达到98%以上的准确率)。2)后台管理系统的适用性和功能性,毕竟数据本身是不直接产生价值的,要结合管理系统的分析、解读,以及人性化呈现才能真正发挥作用。3)项目总成本、施工难度,还要考虑厂家的过往案例和服务水平。4)作为颜值党,****重要、特别提醒大家的还是千万要注意安装后的视觉效果,需要选择好看一点的产品。

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%。智能视频客流统计技术利用智能视频分析技术来实现客流统计。

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入馆计数**初的使用场景并不是图书馆,主要是商场、超市、连锁馆门口,用来统计人流量的机器和设备,一般安装在通道的两侧;通过该系统可以随时随地的掌控不同区域的人流信息,从而为日常经营决策的科学性、购物和休闲环境的舒适性、人力资源调配的合理性等提供科学依据。图书馆等文化藏馆对计数系统的安装,有几种方式,一个是安装在主要的出入口,用以统计总人数,二是针对性特定藏馆或者特定区域进行安装,主要目的也是统计人数,通过不同的位置安装选择,得到管理者需要的数据,从而为管理者进行决策调整时,提供有力的数据依据。计数器多维运算分析借还、检索、签到、到馆数据,及相关趋势变化等功能。现代入馆计数系统终端

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。现代入馆计数系统终端

在图书馆入馆计数系统中,进馆和出馆主要依靠人工智能视觉判断功能:软件通过摄像头检测人头和肩膀,通过图像数据实时判断人体目标;分析行走方向,判断“进”或“出”;视觉辨别(Visual discrimination)是指人们利用视觉来区别环境中的人、事、物的形象、形状和符号的能力。随着信息化和智能化技术的发展,通过图书识别和视觉判断组合而成的智能识别设备已在生活和学习中随处可见,取代了人眼的视觉判断,自动进行判断和数据记录。现代入馆计数系统终端