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。在**的大环境下，计数显示器上实时提示限流人数。高中图书馆入馆计数系统目的

目前主流的视频客流量统计产品大体上可以分为四大类，第三类和第四类视频客流技术，采用的都是基于人体图像特征、深度学习、边缘计算等概念的算法，人们说视频分析客流统计技术高大上，其实主要说的就是这类技术，它们也是目前**时髦的计算机视觉与人工智能技术的一个分支。这两类算法在基本原理上有些相似，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。其中一个模型是头部识别模型，即通过识别头部来判断计数人数。智能化入馆计数系统商家在九十年代中期是数字视频监控系统。

为什么入馆需要计数？在不同的阶段有不同的需求内容，公共服务文化比如公共图书馆、博物馆、文化馆等需要有数据来支撑，说明服务情况是达标的；比如在世博会期间，每个馆的入馆人数也会实时显示，这样可以告知将要入馆的人员，可以优先有个选择，减少排队时间；比如在**管理期间，需要有人数显示，从而来有效的限制人数达到防控的作用。在很多时候，集中需求是并列的，因此要求入馆计数，需要尽可能的精确，同时还需要有自动的数据呈现功能。

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。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。

解决人流统计问题的技术手段，人们基于不同原理，探索了很多不同的方式。有基于红外线的、有基于WIFI技术的、更有基于智能视频技术的，当然还有比较有机械气质的基于闸机技术和重力感应技术的。后面两种方式逐步的被学校所替换，主要是由于且局限性太大（比如应对大人流、区分人和物、施工难度、美观性等等），在中小学图书馆，目前主要使用的是基于智能视频计数的入馆计数系统，由于安装隐蔽、识别率高，统计完善，成本底，因此得到了学校的青睐。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。智慧入馆计数系统作用

对人数基础数据进行挖掘和分析，提供各种分析数据和报表，协助实施有效管理和提高服务质量。高中图书馆入馆计数系统目的

针对整个出入口，数据的需求和固定阅览室的需求会有所不同，主要需要计数系统达到如下功能即可：1）出入口出入场人次统计：所选统计周期内进入/离开各出入口的?次。支持以时段、日、周、月等维度查询统计结果。2）出入口出入场人数统计：所选统计周期内进入/离开各出入口的人数（去重）。支持以时段、日、周、月等维度查询统计结果。3）出入口贡献率：所选统计周期内各出入口贡献率，计算公式：出入口客流人次（人数）/进场人次（人数）。高中图书馆入馆计数系统目的