博物館入館計數系統數據分析

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。其次，閘門統計無法識別出進出人數，在統計到館人數的時候，無法自行計算出在館讀書人數。博物館入館計數系統數據分析

在日常的計數系統中，會基于幾點進行選擇，1）****的是準確率，通常紅外感應技術準確率在85%-90%之間，WiFi探針技術準確率在90%以上，視頻分析技術準確率則均在95%以上（單目雙目相當，比如文安智能的單目客流一體機產品可以達到98%以上的準確率）。2）后臺管理系統的適用性和功能性，畢竟數據本身是不直接產生價值的，要結合管理系統的分析、解讀，以及人性化呈現才能真正發揮作用。3）項目總成本、施工難度，還要考慮廠家的過往案例和服務水平。4）作為顏值黨，****重要、特別提醒大家的還是千萬要注意安裝后的視覺效果，需要選擇好看一點的產品。智能圖書館入館計數系統商家在**的大環境下，計數顯示器上實時提示限流人數。

智能入館計數系統中的主要技術手段-視頻客流技術，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，其中一種模型方式是采用深度學習算法的技術，其原理是基于頭肩模型檢測統計原理，攝像頭安置于通道的正面上方，對人從正面高處進行攝像，通過人的頭肩形成的近似“品”字進行判定，其他與頭模型檢測方式類似。同時，該類視頻客流分析技術天生具有與人臉識別技術結合的特性，可以帶來更多黑科技體驗。因此這種算法也是目前較先進的識別算法。

在教育裝備中心閱覽室分析的案例中，通過群集分析，將每周所有時段分為四階群集，**高峰分別是周一至周五12點至13點，周二、周四、周五8點至9點，以及周一、周二、周三9點至10點。更進一步將每天每個時間段制作熱點圖，顏色越深**該天該時間段進館人數越多，可直觀的規劃每天閱覽室對應活動安排。對分時人數群集分析，并結合裝備中心閱覽室內的實際情況，我們得出了三類入館人群大致分類： - 單人入館，多為圖書，電子書借閱，少數為喝咖啡、休息。 - 兩人入館進行討論或休息。 - 三人及以上共同入館，多為小組會議。其中，單人入館占比約84%。兩人入館討論占比約11%。三人及以上入館占比約5%。計數器能夠方便館員對在館人數的把控，控制人員的在館量。

解決人流統計問題的技術手段，人們基于不同原理，探索了很多不同的方式。有基于紅外線的、有基于WIFI技術的、更有基于智能視頻技術的，當然還有比較有機械氣質的基于閘機技術和重力感應技術的。后面兩種方式逐步的被學校所替換，主要是由于且局限性太大（比如應對大人流、區分人和物、施工難度、美觀性等等），在中小學圖書館，目前主要使用的是基于智能視頻計數的入館計數系統，由于安裝隱蔽、識別率高，統計完善，成本底，因此得到了學校的青睞。通過計數器可反映出圖書館的運作狀態，合理控制人員流通量。智能圖書館入館計數系統商家

在九十年代中期是數字視頻監控系統。博物館入館計數系統數據分析

紅外線方式有紅外對射、紅外反射兩種。其主要的原理是檢測從紅外感應區域經過的人體遮擋紅外線使其產生的電阻變化、或是通過檢測人體發出的特定波長紅外線來判斷人體數量。這種方式一次性投入費用相對較低，對光照度依賴不高。但問題是控制中心不能看到實時的視頻，有些設備也不能區別經過的是人還是物體；當進出人數較多，或有多人同進出時，精度非常低；也無法判斷人流的方向；再就是設備易損壞，后期維護費用較高。也是由于這些原因，紅外的方式有沒落趨勢。博物館入館計數系統數據分析