场馆入馆计数系统数据分析

针对固定的图书馆、比如阅览室，需要计数系统达到如下功能：进场人次统计：所选统计周期内到访图书馆的人次。支持以时段、日、周、月等维度查询统计结果，支持实时或回溯查看。 进场人数统计：所选统计周期内到访图书馆的人数（去重）。支持以时段、日、周、月等维度查询统计结果。停留时长分析：统计每位师生的停留时长，分析展示图书馆的人均停留时长以及停留时间区间分布。同一个人**内多次到访，做累积计算单人停留时长。游逛深度：统计周期内，师生到达场所中的区域或者场所的平均数量其次，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。场馆入馆计数系统数据分析

基于各种不同技术的客流统计技术，确实存在不同时代的差异，视频分析（包括基于深度学习算法的单目相机和基于传统算法的双目相机）和WIFI是目前的主流技术，他们的优劣势对于不同的人来说，也许由于需求的不同，会是一个见仁见智的问题。可以说基于人工智能深度学习技术的第三、四类设备，由于其在技术理念上的先进性，更加简洁的硬件设备与整体方案，未来会有更多的想象空间。在中小学，是需要实践加入研究的，因此学校会在基于数据准备的基础上，会愿意去尝试新的概念和新的模式。江苏入馆计数系统系统基于校园新空间模块，是一种无人管理新模式，明确展示图书馆人流量与借还书时间段。

为了适应特点场所的计数统计功能，比如：图书馆分为藏书室、学生阅览室、教师阅览室、小组研修室等区域，在进行数据统计时，通常需要精确到每个藏馆，同时几个藏馆的数据也需要汇总显示，在学校的个性化需求下，声阅入馆计数系统增加了如下新功能：计数区域配置功能：能够人工调整数据采集范围，采集端距地方高度等技术参数保证单个区域数据采集的效率和准确性。能够添加多张平面图作为区域管理基准图；可以在基准图上添加矩形的服务区（可以旋转角度），并可以给服务区添加区名称、ID号、介绍说明等内容；

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。红外线感应统计。多人经过或有物体经过无法**统计，容易出现漏数和多数。

在公共图书馆即文化馆，人脸识别进行入馆计数是常用的方法之一，人脸识别是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术，它的**性和不易被复制的良好特性为身份鉴别提供了必要的前提。近几年人脸识别技术已在公安、口岸、高校、机场、企业、服务行业等领域得到了**的应用。人脸识别的**应用时代已经到来，他将成为一种方便人们日常生活的重要技术。人脸检测在实际中主要用于人脸识别的预处理，即在图像中准确标定出人脸的位置和大小。人脸图像采集：不同的人脸图像都能通过摄像镜头采集下来，比如静态图像、动态图像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到很好的采集。当用户在采集设备的拍摄范围内时，采集设备会自动搜索并拍摄用户的人脸图像。根据图书馆的人流转化率，提高图书馆服务质量，如，周三中午到馆率**，多安排志愿者服务。高中图书馆入馆计数系统作用

如学校有多个阅览室和藏书室可以统计各个区域图书馆的吸引率和繁忙度。场馆入馆计数系统数据分析

计数的**初原型就是数数，一二三四五六一个个的数，曾经（甚至就是十年前），由于技术手段的缺乏，人工统计人流是**可行的方式。请一位调查员，在关键地点一站，拿个计数器就可以开始操作。即使是现在，在一些特定的场景下，这样做也不是没有优点，比如不用安装设备，如果只是有限次统计，费用也少，人流量不多、持续时间不长的情况下可靠性很高。但人与机器的差异决定了时间一长、人数一多，这种方法的误差大幅增加，如果要进行多次或长年统计与分析，其可行性、实时性和成本都将成为问题。场馆入馆计数系统数据分析

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