智慧空间入馆计数系统效果

入馆计数系统的首要部分是计数，即计算进入图书馆的人数，传统的计数方法是通过人工登记，比如进入图书馆之前，在服务台进行手工登记姓名、班级等重要信息，随着信息计数的发展，开始有了红外计数器，其基本原理如下：红外线计数器分为对射式和反射式2种电路，对射是一个发射头和一个接收头在中间如有物件通过就遮挡一下光线，就输出一个脉冲信号触发一下计数电路，反射式红外线是把发射头和接收头做在一块成为一个红外探头，当探头前有一个物件出现就把发射头的红外线反射给接收头，探头输出一个脉冲给计数器计数。基于视频的人流量统计技术正是智能视频监控系统中的一个重要应用。智慧空间入馆计数系统效果

在中小学，对入馆计数器的需求也是不一样的，根据不同的年龄段，需求点是不一样的。比如在小学，由于学生的进入馆时间基本是固定的，每个班每个班级会有固定的排班时间进行上阅读课，或者说到图书馆借书，因此对入管技术的需求量就没有那么大，因为从。排课表里面就能大概统计出入馆的入馆的人数。在初高中，由于阅读课的时间很少，基本上是学生自由的自习、阅读以及借阅，因此对初中和高中来说，对计数器的需求量会更大一点，因为初高中，特别是高中图书馆提供的不****是借阅图书，更多的是馆内的活动和自习。海南入馆计数系统目的计数器云端强大的数据存储、 备份机制；

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。

基于各种不同技术的客流统计技术，确实存在不同时代的差异，视频分析（包括基于深度学习算法的单目相机和基于传统算法的双目相机）和WIFI是目前的主流技术，他们的优劣势对于不同的人来说，也许由于需求的不同，会是一个见仁见智的问题。可以说基于人工智能深度学习技术的第三、四类设备，由于其在技术理念上的先进性，更加简洁的硬件设备与整体方案，未来会有更多的想象空间。在中小学，是需要实践加入研究的，因此学校会在基于数据准备的基础上，会愿意去尝试新的概念和新的模式。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。

不少高中图书馆是和学校的校史馆、资料室等结合起来的，因此针对**场所，需要入馆计数器达到更深层次的功能：1）深逛率：深逛率=进馆时长大于阈值的人数/进馆人员总数。2）停留时长统计：利用精确到人的进出馆信息统计每个场馆人均停留时长，以及停留时间区间分布。3）场馆关联分析：利用精确到人的进不同馆信息来关联统计馆与馆之间共同的进馆关注比例关系。4）馆流向分析：选定馆后，可分析导流到该馆的其他馆以及流量百分比，该馆导流到其他馆的流量百分比。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。海南入馆计数系统目的

在**的大环境下，计数显示器上实时提示限流人数。智慧空间入馆计数系统效果

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。智慧空间入馆计数系统效果