中小学图书馆入馆计数系统设备

头模型检测方式，即认定人的头顶部是一个深色的圆（近似圆或椭圆），通过视频分析，在视频图像中提取一些人体基本特征，通过深度学习算法建立的识别模型定位出图像中每个人，从而得到客流量数据。在目前硬件**运算能力的背景下，这种识别方式非常高效并且具有极高的准确率。同时，通过结合多个智能客流摄像头的视频图像，以及对视频进行逐帧分析，可以判断客流的运动方向和对特定人员进行动线分析。这种情况下智能视频客流统计摄像头需设置于监测场所的顶部。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。中小学图书馆入馆计数系统设备

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。中小学图书馆入馆计数系统设备其次，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。

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。

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。计数器系统结构简单,性能可靠,灵敏度高,智能化。

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。早期的一些客流统计的技术，诸如重力感应等。中小学图书馆入馆计数系统设备

基于双目视差原理的双目立休视觉人流统计技术。中小学图书馆入馆计数系统设备

在中小学，对入馆计数器的需求也是不一样的，根据不同的年龄段，需求点是不一样的。比如在小学，由于学生的进入馆时间基本是固定的，每个班每个班级会有固定的排班时间进行上阅读课，或者说到图书馆借书，因此对入管技术的需求量就没有那么大，因为从。排课表里面就能大概统计出入馆的入馆的人数。在初高中，由于阅读课的时间很少，基本上是学生自由的自习、阅读以及借阅，因此对初中和高中来说，对计数器的需求量会更大一点，因为初高中，特别是高中图书馆提供的不****是借阅图书，更多的是馆内的活动和自习。中小学图书馆入馆计数系统设备