TSINGSEE基于AI人脸检测的客流统计系统是一种运用视频图像分析技术进行人流量统计的视频智能化应用系统。通过内置算法对视频中人数和人群流动方向等信息进行有效统计并生成报表,用户可以在掌握监控区域实时动态信息的同时,及时得到现场准确的人数和人群流量数据,有利于管理单位更高效的组织工作,为科学决策提供数据支持。
客流量统计系统融合了图像处理、视频分析以及人工智能等多个领域的技术,彻底颠覆了一直以来依赖人工、红外感应等传统的统计分析方式。具有统计准确,施工简便、功能多样、操作方便等特点,并结合行业应用平台完善的数据综合及报表展现能力,形成了一套完整的解决方案。
1、实时视频监控与抓拍
支持实时视频监控与抓拍,对图片和视频源中面部特征进行提取分析,可实现多人脸检测与抓拍、人脸属性分析(如性别、年龄)、人脸识别、人流量统计、人脸比对检索、人脸库管理等。
2、人脸识别布控与告警
此外,还可支持记录并实时与布控名单进行比对和报警,可用在各种卡口进行布控和核查,如商场、楼宇、社区、车站、街道、机场、港口、娱乐等公共场所及重要出入口等场景中,满足不同场景的人员身份识别需求。
3、提供API接口
系统对接方便,可根据需求提供 API 开发接口,该接口可以自主进行程序的二次开发。 在系统触发告警时,输出的实时视频上显示告警目标的位置,并发送给平台,以供平台进行叠加显示。
API 开发接口能将告警发生的开始时间、结束时间、告警类型、视频源的名称以及告警触发时的截图或录像发送给指定的 IP 地址。
4、多维度数据统计
支持基于不同维度(客流统计/业务类型发展趋势/业务类型同环比分析)统计分析,包括日报表、周报表、月报表、季报表、年报表、自定义特殊日期统计的图形化数据展现和列表展现,以及支持自定义搜索时间进行查询统计,支持报表文档导出。
5、系统可拓展
系统拓展性强,算法采用图像模式识别与深度学习融合技术,在运行过程中,检测模型将持续更新升级,并借助前期人为参与,评估已有行为的正确性或优良度,系统自动进行记录与学习,促使检测精准度越来越高。
1)人脸客流设备在原理上共同使用了倾斜客流算法及人脸抓拍算法,故场景选择需要综合考虑两个算法,所以需要选择在人员行进方向单一,存在一定纵深的通道式、出入口式场景;
2)要求人员行进方向单一,标准的通道式或出入口式场景,人员无明显的前后遮挡,一般建议人流密集程度90人/分钟及以下较为合适;
3)需选择具有稳定、充足的光照环境,在背光条件以及光线不足的情况下要求增加相应的补光措施,确认人脸特征清晰可见;
4)摄像机需安装在通道的正前方位置,保证人脸的角度偏转不会过大;
5)建议尽可能满足一个门一台设备,或使用物理隔离一台设备覆盖一个明确的进出通道,防止出现一人进入两次客流计数及人脸抓拍情况,从配置上较难调试;
6)勘点时需考虑设备的安装高度上限值和下限值,以及抓拍距离的上限值和下限值。
原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。
如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。
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