零售行业客流,景区行业客流,公共安全客流,需求的方向,是不同的,所以,客流方案的侧重点也有所不同。零售行业可以提供人脸识别客流统计方案,统计入店客流,入店客流的年龄,性别,以及回头客等信息,还可以有效区分店员。针对零售管理者来说,这些客流数据协同第三方POS数据,结合不同维度,得出非常具有实际意义的报表,从而知道商超运营。如果客流应用在景区,除了进出景区门口的客流,在人群比较易于集中的景点,也在进行客流统计,实时监控客流,超过预警人数,要进行疏导和管理,防止踩踏和拥挤事件发生。 客流方案在逐步丰富中。前期,更多的是数人头顶的客流方案,安装在门口内部的天花上,可以统计进、出门口的客流情况,根据使用单目,还是双目,以及客流使用的环境,这种方案准确率比较高,适用于公园,车站大客流情况下,商超等零售行业使用也比较多。近期,随着人脸识别技术的发展,人脸识别客流方案应用逐渐增多,主要使用再商超等零售行业,因为可以有效排除店员,给出年龄、性别等客户画像特征,但是因为安装条件要求,以及顾客行走的装态,有时候在低头看手机,或者侧脸与其他人讲话,所以准确率会受到一定影响。 根据现有需求,在户外广场上,以及操场上,教室等地方,如何统计区域客流?一些客户也有很多类似需求。比如:一个瑜伽练习场地,学员可以根据情况,自由地出入,但是一天参与练习瑜伽的人数,需要有效地准确来统计。区域客流人数统计,一般使用广角摄像头,可以在摄像头范围内划分几个区域,根据每个区域的人数来进行统计和分析,以及判断停留时间,这样,可以给到客户更为详细的区域客流报表。区域客流统计,对服务器的GPU有所要求,因为算法要求独立的显卡,一般的计算机只可以带2台摄像头。如果需要部署多台摄像头,就需要提供GPU的计算机来提高算力。
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