圖書館人流統(tǒng)計和運營中不可跨域的4個基本要點，圖書館的信息化過程是一個管理實踐信息化的過程,，是管理的大整合,，圖書館信息化建設的主體，要根據信息化建設目標和圖書館的實際,，制定統(tǒng)一的信息化建設的規(guī)劃和框架,，以此來指導具體的信息化進程。要統(tǒng)籌利用單位已有資源,，包括硬件資源,、技術資源,、信息資源和人才資源。信息化建設不單純是一個系統(tǒng),，它包含了很深的管理思想,，根本上講是一個管理項目，只不過是通過信息化的手段去實施,。為了提高圖書館的服務質量,，人們開始使用計數器來統(tǒng)計人員流通量。高中圖書館入館計數系統(tǒng)數據分析

入館計數系統(tǒng)的主要組成部分是計數器,，計數器(Counter)由基本的計數單元和控制門所組成,，是在數字系統(tǒng)中對脈沖的個數進行計數，以實現測量,、計數和控制功能,，且兼有分頻功能的儀器。計數器按進位制不同,，分為二進制計數器和十進制計數器;按運算功能不同,，分為加法計數器減法計數器和可逆計數器(也稱雙向計數器，既可進行加法計數,，也可進行減法計數),。它可以顯示產品的工作狀態(tài)，用來表示產品已經完成了多少份的折頁配頁工作,。計數器在數字系統(tǒng)中應用**如在電子計算機的控制器中對指令地址進行計數等,。高中圖書館入館計數系統(tǒng)數據分析需要計數器**運算分析的話，建議安裝的**高度為2.5米,。

在教育裝備中心閱覽室分析的案例中,，通過群集分析，將每周所有時段分為四階群集,，**高峰分別是周一至周五12點至13點,，周二、周四,、周五8點至9點,，以及周一、周二,、周三9點至10點,。更進一步將每天每個時間段制作熱點圖，顏色越深**該天該時間段進館人數越多,，可直觀的規(guī)劃每天閱覽室對應活動安排,。對分時人數群集分析，并結合裝備中心閱覽室內的實際情況,，我們得出了三類入館人群大致分類： - 單人入館,，多為圖書,，電子書借閱，少數為喝咖啡,、休息,。 - 兩人入館進行討論或休息。 - 三人及以上共同入館,，多為小組會議,。其中，單人入館占比約84%,。兩人入館討論占比約11%,。三人及以上入館占比約5%。

為了適應特點場所的計數統(tǒng)計功能,，比如：圖書館分為藏書室,、學生閱覽室、教師閱覽室,、小組研修室等區(qū)域,，在進行數據統(tǒng)計時，通常需要精確到每個藏館,，同時幾個藏館的數據也需要匯總顯示,，在學校的個性化需求下，聲閱入館計數系統(tǒng)增加了如下新功能：計數區(qū)域配置功能：能夠人工調整數據采集范圍,，采集端距地方高度等技術參數保證單個區(qū)域數據采集的效率和準確性,。能夠添加多張平面圖作為區(qū)域管理基準圖；可以在基準圖上添加矩形的服務區(qū)（可以旋轉角度）,，并可以給服務區(qū)添加區(qū)名稱,、ID號、介紹說明等內容,；計數器的用途在于,，方便統(tǒng)計圖書館的人員流通量。

在公共圖書館即文化館,，人臉識別進行入館計數是常用的方法之一，人臉識別是基于人的臉部特征信息進行身份識別的一種生物識別技術,，它的**性和不易被復制的良好特性為身份鑒別提供了必要的前提,。近幾年人臉識別技術已在公安、口岸,、高校,、機場、企業(yè),、服務行業(yè)等領域得到了**的應用,。人臉識別的**應用時代已經到來,，他將成為一種方便人們日常生活的重要技術。人臉檢測在實際中主要用于人臉識別的預處理,，即在圖像中準確標定出人臉的位置和大小,。人臉圖像采集：不同的人臉圖像都能通過攝像鏡頭采集下來，比如靜態(tài)圖像,、動態(tài)圖像,、不同的位置、不同表情等方面都可以得到很好的采集,。當用戶在采集設備的拍攝范圍內時,，采集設備會自動搜索并拍攝用戶的人臉圖像。其次,，閘門統(tǒng)計無法識別出進出人數,，在統(tǒng)計到館人數的時候，無法自行計算出在館讀書人數,。高中圖書館入館計數系統(tǒng)數據分析

閘門統(tǒng)計方法,，雖然可以作為人數統(tǒng)計使用，但是數據無法實時的傳達,，對于圖書館的管理而言十分的不便,。高中圖書館入館計數系統(tǒng)數據分析

由于基于WIFI計數的復雜性，決定了它檢測到的數據一定是部分數據,，覆蓋不了完整人群,；它的結果更可能是一種有偏差的抽樣結果，也許需要很多經驗參數去輔助判斷,。如果在特定區(qū)域,，這些經驗參數不夠穩(wěn)定的話，很可能對檢測結果帶來非常大的影響,。對于中小學來說,，由于圖書館的管理員較少，很多管理員還要兼任學科教學等工作,，因此很多情況下,，圖書館都是開放式的，沒有老師管理的,，學生可以隨時進入圖書館進行借還書和閱讀等活動,，因此對于計數，需要完全的依賴于設備,，所以基于WiFi的計數檢測,，在中小學不適用。高中圖書館入館計數系統(tǒng)數據分析

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