基于各種不同技術(shù)的客流統(tǒng)計(jì)技術(shù),，確實(shí)存在不同時(shí)代的差異，視頻分析（包括基于深度學(xué)習(xí)算法的單目相機(jī)和基于傳統(tǒng)算法的雙目相機(jī)）和WIFI是目前的主流技術(shù),，他們的優(yōu)劣勢(shì)對(duì)于不同的人來(lái)說(shuō),，也許由于需求的不同，會(huì)是一個(gè)見仁見智的問題,?？梢哉f(shuō)基于人工智能深度學(xué)習(xí)技術(shù)的第三、四類設(shè)備,，由于其在技術(shù)理念上的先進(jìn)性,，更加簡(jiǎn)潔的硬件設(shè)備與整體方案，未來(lái)會(huì)有更多的想象空間,。在中小學(xué),，是需要實(shí)踐加入研究的，因此學(xué)校會(huì)在基于數(shù)據(jù)準(zhǔn)備的基礎(chǔ)上,，會(huì)愿意去嘗試新的概念和新的模式,。基于運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)的人流統(tǒng)計(jì)技術(shù),。陜西入館計(jì)數(shù)系統(tǒng)終端

由于基于WIFI計(jì)數(shù)的復(fù)雜性,，決定了它檢測(cè)到的數(shù)據(jù)一定是部分?jǐn)?shù)據(jù)，覆蓋不了完整人群,；它的結(jié)果更可能是一種有偏差的抽樣結(jié)果,，也許需要很多經(jīng)驗(yàn)參數(shù)去輔助判斷,。如果在特定區(qū)域，這些經(jīng)驗(yàn)參數(shù)不夠穩(wěn)定的話,，很可能對(duì)檢測(cè)結(jié)果帶來(lái)非常大的影響,。對(duì)于中小學(xué)來(lái)說(shuō)，由于圖書館的管理員較少,，很多管理員還要兼任學(xué)科教學(xué)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(xué)生可以隨時(shí)進(jìn)入圖書館進(jìn)行借還書和閱讀等活動(dòng)，因此對(duì)于計(jì)數(shù),，需要完全的依賴于設(shè)備,，所以基于WiFi的計(jì)數(shù)檢測(cè)，在中小學(xué)不適用,。北京場(chǎng)館入館計(jì)數(shù)系統(tǒng)閘門統(tǒng)計(jì)方法,，雖然可以作為人數(shù)統(tǒng)計(jì)使用，但是數(shù)據(jù)無(wú)法實(shí)時(shí)的傳達(dá),，對(duì)于圖書館的管理而言十分的不便,。

入館數(shù)據(jù)收集完成后,，需要進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,，統(tǒng)計(jì)學(xué)作為一種科學(xué)方法，主要目的是對(duì)分?jǐn)?shù)樣本做概率解釋,。樣本就是我們收集到的人流量數(shù)據(jù),，就擺在你眼前的數(shù)值，用來(lái)表示既不在你眼前也沒收集到的更大的數(shù)值總體,。因?yàn)檫@些值幾乎總是用來(lái)表示某一特征的存在或**的數(shù)字,，所以測(cè)量界把這些值稱為分?jǐn)?shù)。概率解釋是對(duì)某件事情發(fā)生的可能性的解釋,。通過(guò)統(tǒng)計(jì)的專業(yè)分析,，數(shù)據(jù)可以一目了然的呈現(xiàn)給管理者，比如入館時(shí)間段,，近一年的入館情況等,，去分析今后的入館情況，以及調(diào)整后的入館情況,。

入館計(jì)數(shù)系統(tǒng)作為智慧圖書館的基礎(chǔ)設(shè)施,，正通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)與大數(shù)據(jù)技術(shù)實(shí)現(xiàn)讀者流量的精細(xì)化管理。現(xiàn)代智慧圖書館采用多模態(tài)識(shí)別技術(shù),，在入口處部署智能閘機(jī),、人臉識(shí)別攝像頭和Wi-Fi探針等多重傳感器,，不僅能實(shí)時(shí)統(tǒng)計(jì)入館人次，更能區(qū)分師生身份,、記錄駐留時(shí)長(zhǎng),。這些數(shù)據(jù)通過(guò)云端平臺(tái)生成可視化熱力圖，直觀展示各時(shí)段,、各區(qū)域的人流密度,，為圖書館的空間優(yōu)化提供依據(jù)——例如在高峰期動(dòng)態(tài)調(diào)整閱覽區(qū)開放數(shù)量，或根據(jù)學(xué)科樓層的人流特征優(yōu)化資源配置,。更智能的計(jì)數(shù)系統(tǒng)已與圖書館服務(wù)深度耦合,。當(dāng)入館人數(shù)達(dá)到預(yù)設(shè)閾值時(shí)，系統(tǒng)可自動(dòng)觸發(fā)分流提醒,，引導(dǎo)讀者使用線上預(yù)約服務(wù),；結(jié)合歷史數(shù)據(jù)分析，還能預(yù)測(cè)特殊時(shí)段（如考試周）的流量高峰,，提前做好服務(wù)預(yù)案,。部分高校圖書館甚至將入館數(shù)據(jù)與學(xué)習(xí)行為分析系統(tǒng)關(guān)聯(lián)，通過(guò)入館頻率,、停留時(shí)長(zhǎng)等維度評(píng)估讀者的學(xué)習(xí)投入度,。這種從簡(jiǎn)單計(jì)數(shù)到智慧化運(yùn)營(yíng)的演進(jìn)，體現(xiàn)了現(xiàn)代圖書館以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)服務(wù)的轉(zhuǎn)型方向,，讓每一組數(shù)字都能轉(zhuǎn)化為提升服務(wù)質(zhì)量的決策依據(jù),。計(jì)數(shù)器系統(tǒng)結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單,性能可靠,靈敏度高,智能化。

目前主流的視頻客流量統(tǒng)計(jì)產(chǎn)品大體上可以分為四大類,，第三類和第四類視頻客流技術(shù),，采用的都是基于人體圖像特征、深度學(xué)習(xí),、邊緣計(jì)算等概念的算法,，人們說(shuō)視頻分析客流統(tǒng)計(jì)技術(shù)高大上，其實(shí)主要說(shuō)的就是這類技術(shù),，它們也是目前**時(shí)髦的計(jì)算機(jī)視覺與人工智能技術(shù)的一個(gè)分支,。這兩類算法在基本原理上有些相似，采用的硬件也都是單鏡頭設(shè)備（單目客流統(tǒng)計(jì)）,，但其采用的模型是不一樣的,。其中一個(gè)模型是頭部識(shí)別模型，即通過(guò)識(shí)別頭部來(lái)判斷計(jì)數(shù)人數(shù),。計(jì)數(shù)器多維運(yùn)算分析借還,、檢索、簽到,、到館數(shù)據(jù),，及相關(guān)趨勢(shì)變化等功能,。北京場(chǎng)館入館計(jì)數(shù)系統(tǒng)

紅外線感應(yīng)統(tǒng)計(jì)。多人經(jīng)過(guò)或有物體經(jīng)過(guò)無(wú)法**統(tǒng)計(jì),，容易出現(xiàn)漏數(shù)和多數(shù),。陜西入館計(jì)數(shù)系統(tǒng)終端

聲閱入館計(jì)數(shù)系統(tǒng)，已在中小學(xué)圖書館**應(yīng)用,，其特色功能就是數(shù)據(jù)采集功能：通過(guò)安裝在圖書門口上方智能計(jì)數(shù)設(shè)備,，智能統(tǒng)計(jì)分析經(jīng)過(guò)門口的顧客，自動(dòng)統(tǒng)計(jì)進(jìn)館的顧客人數(shù)及進(jìn)館時(shí)間,、出館時(shí)間,，并將數(shù)據(jù)上傳至云端，系統(tǒng)獲取設(shè)備數(shù)據(jù)后,，自動(dòng)運(yùn)算分析,；其中，人流量分為入館和出館,，通過(guò)智能計(jì)數(shù)設(shè)備,，自動(dòng)統(tǒng)計(jì)人館人數(shù)和出館人數(shù)，然后計(jì)算出當(dāng)前在館人數(shù),，在**期間,，需要避免聚集，圖書館的在館人數(shù)不能太多,，因此計(jì)算出來(lái)的在館人數(shù),，給管理員提供了很好的管理依據(jù)。陜西入館計(jì)數(shù)系統(tǒng)終端