学校入馆计数系统好的推荐

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%。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。学校入馆计数系统好的推荐

红外线方式有红外对射、红外反射两种。其主要的原理是检测从红外感应区域经过的人体遮挡红外线使其产生的电阻变化、或是通过检测人体发出的特定波长红外线来判断人体数量。这种方式一次性投入费用相对较低，对光照度依赖不高。但问题是控制中心不能看到实时的视频，有些设备也不能区别经过的是人还是物体；当进出人数较多，或有多人同进出时，精度非常低；也无法判断人流的方向；再就是设备易损坏，后期维护费用较高。也是由于这些原因，红外的方式有没落趋势。四川智慧空间入馆计数系统基于视频识别的模式工配技术和运动跟踪技术来实现的人流统计技术。

在图书馆入馆计数系统中，进馆和出馆主要依靠人工智能视觉判断功能：软件通过摄像头检测人头和肩膀，通过图像数据实时判断人体目标；分析行走方向，判断“进”或“出”；视觉辨别(Visual discrimination)是指人们利用视觉来区别环境中的人、事、物的形象、形状和符号的能力。随着信息化和智能化技术的发展，通过图书识别和视觉判断组合而成的智能识别设备已在生活和学习中随处可见，取代了人眼的视觉判断，自动进行判断和数据记录。

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/离开各出入口的⼈次。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）。为管理人员提供更精确、便捷地获得所需进出人数信息的手段，具有很高的实时性和准确性。

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。在**的大环境下，计数显示器上实时提示限流人数。广东入馆计数系统设备

智能统计分析经过计数器下的人员，自动统计路过或者进出图书馆范围的人员。学校入馆计数系统好的推荐

如果学校图书馆有多个楼层，还需要进行楼层客流分析1）客流动线分析：馆内不同楼层、门馆、促销区域等客户群轨迹识别与动线分析。到达人次/人数统计：所选统计周期内到访楼层的人次/人数（去重）。支持以时段、日、周、月等维度查询统计结果。2）楼层热力图：系统可分析展示图书馆的客流热力图情况。3）楼层游逛深度：统计周期内，学生到达场所中的楼层的平均数量（基于视频客流数据），游逛深度=楼层总人数（次）/进场总人数（次）。4）爬楼率：所选统计周期内各楼层的爬楼率，计算公式：楼层客流人次（人数）/进场人次（人数）。学校入馆计数系统好的推荐