北京入馆计数系统数据统计

由于基于WIFI计数的复杂性，决定了它检测到的数据一定是部分数据，覆盖不了完整人群；它的结果更可能是一种有偏差的抽样结果，也许需要很多经验参数去辅助判断。如果在特定区域，这些经验参数不够稳定的话，很可能对检测结果带来非常大的影响。对于中小学来说，由于图书馆的管理员较少，很多管理员还要兼任学科教学等工作，因此很多情况下，图书馆都是开放式的，没有老师管理的，学生可以随时进入图书馆进行借还书和阅读等活动，因此对于计数，需要完全的依赖于设备，所以基于WiFi的计数检测，在中小学不适用。基于视频识别的模式工配技术和运动跟踪技术来实现的人流统计技术。北京入馆计数系统数据统计

入馆计数统计，是统计进入某个指定区域或者藏馆的计数方式和统计方式，里面包含了两个概念，一是计数，二是统计。根据计数系统计算和统计出来的数据，通常我们称为人流量，“流量”，是一个很古老的经济学概念，它是与“存量”并存且相对应的概念。但是，“到馆率”却是一个较新的图书馆学概念，多年前就有人提出过这个概念。但随着信息**的快速推进，移动互联网的**使用，大数据、云计算、人工智能、物联网等技术层面的突破和数字化的**性变化，到馆率的概念也发生了**性变化。流量对到馆率的影响力已超出了我们以前对流量的理解。浙江入馆计数系统读者统计早期的一些客流统计的技术，诸如重力感应等。

智能入馆计数系统中的主要技术手段-视频客流技术，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，其中一种模型方式是采用深度学习算法的技术，其原理是基于头肩模型检测统计原理，摄像头安置于通道的正面上方，对人从正面高处进行摄像，通过人的头肩形成的近似“品”字进行判定，其他与头模型检测方式类似。同时，该类视频客流分析技术天生具有与人脸识别技术结合的特性，可以带来更多黑科技体验。因此这种算法也是目前较先进的识别算法。

无论是红外计数、还是图像识别摄像头计数，都是匿名计数，也就是不会统计具体到人，只需要对人流量有直观的统计分析就可以。正对需要精确到每个人的计数统计，通常会采用人脸识别入馆或者刷卡入馆的方式，也就是在进入馆之前，需要进行个人身份认定，精确到个人的统计方式，可以更好的分析出读者的喜好等，在公共的图书馆，可以有更好的参考价值：比如年龄段、性别等。正对中小学，由于图书馆只对在校师生开发，为了营造随处可阅读的书香校园氛围，通常不会在入馆处进行强制身份认定，采用开放式的，自愿原则进行信息登记，总的人流量通过匿名方式统计。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。

智能的计数器主要是3D双目人流量统计设备。主要应用于商场，连锁馆，图书馆，图书馆，学校，工厂，等室内场所的人流量统计。​结合设备的软件-统计人流量平台进行多种场景的应用和分析。如：购物中心统计人数平台，可以分析商场、楼层，馆铺的人流分析，及历史对比情况；连锁馆人流分析平台，可以按地区，多用户，分析各馆的人流数据，可横向馆铺比较，或纵向历史数据比较；图书馆人流监控平台，可提供电视屏展示图。平台可根据用户要求定制报表等。使用云端平台，同时提供手机APP及微信公众号访问。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。北京入馆计数系统数据统计

计数系统基于智能视频分析原理检测，分析行走方向，判断“进”或“出”。北京入馆计数系统数据统计

声阅入馆计数系统，已在中小学图书馆**应用，其特色功能就是数据采集功能：通过安装在图书门口上方智能计数设备，智能统计分析经过门口的顾客，自动统计进馆的顾客人数及进馆时间、出馆时间，并将数据上传至云端，系统获取设备数据后，自动运算分析；其中，人流量分为入馆和出馆，通过智能计数设备，自动统计人馆人数和出馆人数，然后计算出当前在馆人数，在**期间，需要避免聚集，图书馆的在馆人数不能太多，因此计算出来的在馆人数，给管理员提供了很好的管理依据。北京入馆计数系统数据统计