智能图书馆入馆计数系统案例

知道了红外计数的原理，就知道期利弊了，因此我们需要对红外计数进行原理分析，红外线传输是以红外光作为传输媒体来传输信号的，使用的红外发光二极管和红外接受管是只有一个PN结的半导体器件，它与普通发光二极管(如:红、绿、黄发光二极管)结构原理与制作工艺基本相同，只是所用的材料不同。制造红外线发光二极管材料有砷化镓、砷铝化镓等，其中应用**多的是砷化镓。红外对管中，发射管用干发射一定波长的红外线，肉眼不可见。接收管是一个光敏二极管，无光照时饱和反向漏电流很小，当有光照时，饱和反向漏电流增加，在一定的范围内它随入射光强度的变化而变化，当发射管和接收管平行安放时，当有障碍物放置在两管前面时，发射管发射的红外线经障碍物反射后就能够被接收管所接收，进而可以判断出有障碍物。计数器通过摄像头记录通过的人员数量。智能图书馆入馆计数系统案例

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。智能图书馆入馆计数系统厂家计数器与管理机相辅相成自成一套设备系统，图书馆到馆数据自动采集及展示管理系统（简称：计数系统）。

WIFI定位和智能视频是目前比较主流的技术，与其他技术不同，WIFI定位技术检测的不是人体自身，而是靠通过检测人们携带的移动设备mac地址来间接进行人数统计。理论上依托WIFI技术，可以对场所内的人流进行精确统计，并且可以依靠移动设备地址对消费者进行推送、判断新老顾客等。但是由于这是一种间接检测方式，学生可能存在不携带手机、手机关闭无线信号（这种情况随着4G无限流量业务的普及，会越来越普遍）、一人携带多个手机等复杂情况。

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。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。

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。计数器依赖网络环境延时上传到数据中台。智能图书馆入馆计数系统案例

便于随时了解图书馆自习室的人数,为图书馆的科学管理和学生上自习提供了原始数据。智能图书馆入馆计数系统案例

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。智能图书馆入馆计数系统案例

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