高职图书馆入馆计数系统常见问题

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。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。高职图书馆入馆计数系统常见问题

声阅入馆计数系统，除了提供入馆计数和统计外，还根据用户需求提供数据分析服务，以上海市教育装备中心阅览室为例分析：1、每周到馆情况分析；2、每天到馆情况分析利用计数器后台数据，我们很快有了答案：通过后台数据分析 ，得到以下结论和数据：1） 单日入馆人数排列依次为周二、周三、周四、周五、周一、周六、周日。2） 单日入馆高峰时段前**名，分别为 12点-1点，9点-10点，8点至9点，13点-14点，10点-11点。 3） 得到每天分时入馆具体分布。高职图书馆入馆计数系统常见问题"空间进出数据自动采集终端（简称：计数器）是人员进出空间记录的实时采集终端。

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。

在日常的计数系统中，会基于几点进行选择，1）****的是准确率，通常红外感应技术准确率在85%-90%之间，WiFi探针技术准确率在90%以上，视频分析技术准确率则均在95%以上（单目双目相当，比如文安智能的单目客流一体机产品可以达到98%以上的准确率）。2）后台管理系统的适用性和功能性，毕竟数据本身是不直接产生价值的，要结合管理系统的分析、解读，以及人性化呈现才能真正发挥作用。3）项目总成本、施工难度，还要考虑厂家的过往案例和服务水平。4）作为颜值党，****重要、特别提醒大家的还是千万要注意安装后的视觉效果，需要选择好看一点的产品。计数器云端强大的数据存储、 备份机制；

计数的**初原型就是数数，一二三四五六一个个的数，曾经（甚至就是十年前），由于技术手段的缺乏，人工统计人流是**可行的方式。请一位调查员，在关键地点一站，拿个计数器就可以开始操作。即使是现在，在一些特定的场景下，这样做也不是没有优点，比如不用安装设备，如果只是有限次统计，费用也少，人流量不多、持续时间不长的情况下可靠性很高。但人与机器的差异决定了时间一长、人数一多，这种方法的误差大幅增加，如果要进行多次或长年统计与分析，其可行性、实时性和成本都将成为问题。声阅计数器可现实图书借还量、图书检索数量展示。智慧图书馆入馆计数系统价格

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。高职图书馆入馆计数系统常见问题

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。高职图书馆入馆计数系统常见问题