需要入馆计数系统常见问题

通常计数器会有自带的计数管理软件，计数器应用包括通话、短信、数据等类别的记录，并支持用户自主选择清零日期，以及按照类别添加提醒数值，如用户可以选择每月任--天，或者**天、**后**作为记录循环清零日，同时添加通话时长、短信条数、数据流量数量的提醒节点。系统要求:wp7.0、wp7.8、wp8.0；在智能的入馆计数系统中，采取与计数器软件接口开发的方式，进行软件的二次开发和应用，在声阅入馆计数系统里面，还对接了图书馆智能化管理系统，计数的管理和统计根据图书馆的标准需求进行定义分类统计。计数器管理机上可以通过读者卡进行签到打卡。需要入馆计数系统常见问题

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）。需要入馆计数系统常见问题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。

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。

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。"空间进出数据自动采集终端（简称：计数器）是人员进出空间记录的实时采集终端。

解决人流统计问题的技术手段，人们基于不同原理，探索了很多不同的方式。有基于红外线的、有基于WIFI技术的、更有基于智能视频技术的，当然还有比较有机械气质的基于闸机技术和重力感应技术的。后面两种方式逐步的被学校所替换，主要是由于且局限性太大（比如应对大人流、区分人和物、施工难度、美观性等等），在中小学图书馆，目前主要使用的是基于智能视频计数的入馆计数系统，由于安装隐蔽、识别率高，统计完善，成本底，因此得到了学校的青睐。可以对实际进出图书馆自习室的人数进行准确的计数,显示和查询。需要入馆计数系统常见问题

计数器系统结构简单,性能可靠,灵敏度高,智能化。需要入馆计数系统常见问题

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。需要入馆计数系统常见问题