学校入馆计数系统意义

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。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。学校入馆计数系统意义

在声阅智能入馆计数系统中，会配置一个专门的签到和显示终端，统计数据图形化展示：系统可以分服务区，也可以统一展示所有服务区合计数据、趋势变化数据，可以按周、月、年、多年进行趋势变化分析数据；系统可以根据用户需要配置折线图、柱状图或点状图等等，对于学生来说，可以直观的了解到图书馆的整体人流量情况，对于管理者来说，可以通过数据来进行分析图书馆的服务情况，和针对不完善的地方进行及时的调整布局和图书位置，从而提高图书馆的服务率。中高职图书馆入馆计数系统人流统计声阅计数器可现实图书借还量、图书检索数量展示。

声阅智能计数系统中，整合了图书管理系统等内容，为读者呈现如下内容:1）显示图书外借量：和图书馆智能化管理云平台无缝集成，能够抓取图书馆所有的外借数据并进行多种条件样式的展示；2）显示图书检索次数：和图书馆智能化管理云平台无缝集成，能够抓取图书馆所有的检索数据并进行多种条件样式的展示；3）显示匿名到馆人数：和进出数据采集终端无缝集成，能够抓取图书馆所有的匿名到馆数据并进行多种条件样式的展示；4）显示实名签到数：和图书馆智能化管理云平台无缝集成，能够抓取图书馆所有的匿名到馆数据并进行多种条件样式的展示；

在中小学，通常进入图书馆都是中午或者阅读课的时间，考虑到学生一个班级的身高差不都，而且进出图书馆是比较集中和拥挤的，因此声阅智能计数系统，还增加了智能分析算法：内置三点识别（头加双肩）智能视频分析算法，以拥挤情况下也无法遮挡的头和双肩为识别样本，在正常图书馆环境下，可实现高达95%的准确率。智能算法的增加，提高了识别率，也提高了入馆率的准确率，我们都知道，现代的图书馆不**提高借书和还书，图书馆还是学习交流研修的场所，通过入馆计数，可以更好的体现图书馆的服务情况。计数器通过对人体的肩部和头部三角形成的认证，从而减少人流量数值误差。

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。进馆刷卡统计，当读书人数过多的时候，就会导致排队队伍过长，造成不便。什么是入馆计数系统包括什么

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”。学校入馆计数系统意义

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%。学校入馆计数系统意义

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