进站客流分布 出站客流分布 来源：轨道城市
当前景区面临的管理痛点包括：客流信息查询难：客流信息查询途径缺失，无法快速查询到某区域的客流量信息； 人为管理漏洞多：依靠人为手段控制客流无数据支撑，缺乏科学性； 事后追责难度大：踩踏事件发生后，因无法找到相关证据...二、解决方案借助TSINGEYE清眸物联边缘智能AI视频分析网关，可以基于AI深度学习算法，实现对监控场景的客流精准、实时统计，并能支持大屏显示进场、离场和在场客流人数，同时支持客流超限报警功能，提升景区的智能化运营水平...AI智能分析网关内置多种AI深度学习算法，通过对监控场景中的视频图像进行智能识别与分析，可提供人脸、人体、车辆、烟火、行为等识别、抓拍、比对、告警等服务，可广泛应用于智慧安防、智慧安监、客流统计、明厨亮灶等场景...基于云-边-端一体化协同架构，可兼容多协议、多类型的设备接入，实现视频数据采集、海量视频汇聚与处理、按需调阅、全网分发、 告警消息推送、数据级联共享、AI智能分析接入等视频能力服务，可广泛应用于安防监控...3）客流统计双向统计：支持出入口双向客流量统计； 阈值设置：支持人数阈值设置及弹窗预警、语音报警； 数据汇总：支持多通道客流数据汇总。
对客户的漏斗分析能够反映每一阶段的客户转化情况。例如，对实体店铺，客户的转化可以分为三个阶段：多少人经过店铺门口，其中多少人进店，最后多少人购买。 促进顾客进店和促进成交可以促进业绩提升。...通过漏斗图可以分析哪个阶段的转化出现了问题，进而采取措改善。...以下是Power BI内置漏斗图的分析结果： 这个图个人认为不够直观，它有两个缺陷： 条形中间对齐，不利于一眼看出每个环节条形的长度差异。 只显示了最终的转化率，没有每个环节的转化情况。...微信公众号后台有对文章的阅读分析，文章送达了多少关注者，其中多少人阅读了，条形左对齐，并且显示了转化率，非常清晰。...='87.5'>" & [消费人数] &" [" & FORMAT([消费人数]/[经过人数],"0%") & "] " 两个text组分别定义坐标轴和数据标签
其中，智能安防视频监控是计算机视觉的重要应用领域，而AI客流统计则是近年来此领域大家关注热度较高的技术之一。...行业痛点传统的客流量统计采用的仍是人工计数方法，对进出商超的人员进行分计数统计，往往需要耗费大量的时间与人力物力，整体效率不高。...解决方案1、客流检测通过在EasyCVR监控平台中配备旭帆科技AI智能分析网关客流量检测算法，对视频图像进行了智能检测与分析，实现对于零售场景下的人、物、行为等识别分析，能对不同时间段下的门店用户进行准确的检测...，实时上报客流数据。...2、客流计数TSINGSEE青犀AI算法能对商场内有效目标的行为进行分析，将检测算法与跟踪算法进行有效结合，可以将客流量密集时的数据进行实时留存统计，系统有着高效稳定的算法，实现对商超客流的的准确检测和计数
▍我们从深圳地铁大数据中发现了什么问题 对地铁大数据的处理，首先是数据预处理，如果没法对数据进行预处理，很多高峰期的数据就会有问题。第二，对日常的地铁客流形成一些基本的分析。...说一下我们分析研究的成果，第一部分是日均客流的问题。 首先下面这个图，蓝色的线是现在地铁8条线路分别的里程数，红色的是客流量。...此外，对乘客在地铁内的乘坐时间我们也做了分析，乘车时长在5-35分钟之内的占比为76.52%，基本上可以折算出出行的具体行程时间。...深圳是个年轻人的城市，早高峰和晚高峰的客运量，占了全天运量的1/3左右，客流的潮汐性数据结果反映了深圳是一个居住、办公分离比较严重的城市。...（图片说明：工作日早高峰深圳地铁客流OD分布） 通过对全天客流大数据进行分析，深圳存在三条“客运走廊”：科技园工作的人大部分是住在宝安；在CBD上班的人很多住在龙华；在罗湖上班的人大部分来源于布吉、
客流分析的江湖已经沉寂了许久，几路豪强各据一方，彼此相安无事。但新零售的风潮让这片江湖又起了波澜。 随着新零售时代的到来，高质量的客流数据成了零售行业的基础设施。...一位老牌客流分析企业的高层对雷锋网说道。 对于这种说法，AI厂商们嗤之以鼻。 零售行业需要高质量的数据支撑商业决策，这意味着客流识别系统必须具备极高的精度。...单纯的客流数据价值比较单薄，需要经过一系列分析和处理，比如分析不同时间段的客流分布情况和变化趋势。...至于第二个层级的运营，既不是AI公司也不是传统客流分析厂商的优势所在。 “头部零售商和大型数据咨询类公司——比如尼尔森，对数据营销有很深的洞察，它们才是这个领域的专家。...我们要做的是开放数据，基于平台能力和接入能力，和这些企业深度合作，让我们的数据作为他们分析模型的一部分，从而协助零售商做好客户运营。”
中兴智能视觉大数据报道：近年来，随着客流统计领域技术的成熟和需求增加，不断会有新的技术出来。...人脸识别客流分析技术，作为一种新颖的客流量统计分析手段，利用人脸图像采集及检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及人脸识别匹配四块技术提取客流量的属性，既丰富了传统客流量数据的多样化，也提升客流统计数据分析的价值...传统的客流量统计分析只是纯粹地做到统计每天进入、离开和停留的客流量信息，而客流统计引进人脸识别技术，无疑是增加了客流量更多的信息，为用户提供更具有分析意义的数据。...比如，分析顾客年龄、性别、到访频率、浏览商品等信息，能够为商户提供营销指导的决策数据支持。...（中兴视觉大数据报道，侵权必删）
Insights APP 时常分享商业图表，以下是一个简约的气泡示例： 来源：McKinsey Insights 麦肯锡的这个用法我感觉有些奇怪，它可能更适合用来展示转化漏斗，比如以下在Power BI模拟的门店客流转化情况...下图改变数据大小后，数据标签的位置自动发生了变化： 完整度量值如下，说明见注释。...--数据标签--> <tspan x='50' y='"...前期模拟微信公众号的漏斗图文章如下，读者可以比较使用： Power BI模拟微信官方漏斗图进行客流分析 ----
经常乘坐地铁的你，每刷一次交通卡，都会产生一条客流记录。而在北京上海这样的大城市，每天的地铁客流有千万左右。这些海量的客流数据该如何进行分析解读？...1月24日的数据侠线上实验室，DT君邀请到北京城建设计发展集团交通研究中心智能交通部副部长、高级工程师李金海，用数据为我们解读了北京地铁线网的客流特征。 ▍地铁客流分析是在分析什么？...今天很荣幸受到DT财经的邀请，来跟大家分享我们在轨道交通客流分析方面的一些新经验、新成果。 我个人从2008年开始就接触了城市的交通大数据，当时还不叫“大数据”，而是称为“海量交通数据”。...我主要做的是北京地铁、公交的刷卡数据的一些建模、分析工作，也包括城市交通的需求分析和预测。近期，我的研究还包括了手机信令数据等。...当我们获取了每一天地铁乘客的进站、出站数据，就会很容易获得总客流的数据。
通过对数据进行分析和清理后我们发现该问题为时序模型问题，因此我们在建立模型时分析并去除了异常的时间点，再应用构建的时序模型预测出相应的客流量。...AI项目体验地址 https://loveai.tech 字段分析 比赛数据给了41个字段的数值，用于预测每日客流量。...数据清洗 通过分析我们字段我们得出结论，这是一个关于时序模型预测的问题。其余无关的属性字段对预测并没有帮助，可以去除。...针对整理好的数据，可以分析出：地铁客流的时间序列具有一定的连续性，以一周为单位，整段时间的客流情况会具有相似性。因此对于该题我们决定使用 时间序列模型 作为基本模型进行解答。...这时开始继续分析数据： ? 该函数能提取相应TRADE_ADDRESS的时间序列数据，及每天的平均连接数。 ? 绘图结果如下，可以看出有存在异常的天数。 ?
为此，腾讯位置服务特别推出“零售行业保障计划”，希望通过位置大数据服务，帮助地产零售商提前掌握商圈客流动向，解决那些迫在眉睫的难题。...腾讯位置服务推出的“零售行业保障计划”，包括免费为全国各地的地产零售商提供返工后每日客流量恢复情况、返工期客流群体特征、疫前商圈客流分析、去年同期商圈客流情况等4大方面的数据分析服务，通过海量的腾讯位置大数据...从2020年1月15日至3月31日期间，满足活动条件的企业可以获得免费提供的每日商圈客流恢复情况分析，能有效帮助企业掌握每日客流数量增幅，做好防控及备货准备；其次，返工期每周的商圈客群分析，包括年龄、人生阶段...；去年同期商圈客流情况分析，通过跨时空同比观察，帮助商家了解同期客流恢复情况，提早制定防控和运营规划。...依托日均超1100亿次的全球定位请求服务经验和能力，腾讯位置服务针对返工期推出的“零售行业保障计划”将通过精准的数据分析服务帮助零售行业尽快有效投入到复工工作中。
在近期的数据侠线上实验室中，大数据服务提供商“网聚宝”品牌数据部首席数据分析师宋剑豪为我们带来了一场“接地气”的零售数据典型分析方法分享。干货满满，本文为其分享实录。...与此同时，移动支付的发展，同样也让线下的数据被吸收到线上。 对于电商行业来说，越来越多的商家开始重视数据分析，也成立了数据分析部门。...在对这家公司进行分析时，我们首先想到的不仅仅是数据本身，这根本看不出什么问题，我们会根据他们的业务来帮助其分析具体哪些地方做的不好。...这其中需要考虑到几点因素，一是历史数据，这其中的用户数是最多的，也是对品牌方销售作出预测的统计基础。 第二，我们需要结合他们的业务逻辑，因为从业务逻辑角度看，会员增长、新客流失都是必然的规律。...作者 | 宋剑豪 编辑 | 胡世龙 ： hushilong@dtcj.com 题图 | 视觉中国 ▍数据侠门派 本文数据侠宋剑豪，花名火狐，大数据服务提供商“网聚宝”公司品牌数据部首席数据分析师。
有用户反馈，在使用EasyCVR平台时，通过大华SDK接入来获取大华客流量数据。...如下图：收到反馈后，技术人员立即开展排查解决，以下为分析解决步骤：1、首先分析此大华设备是否支持客流量数据，在调用大华SDK客流量数据加入如下打印：2、在虚拟机运行EasyCVR，添加客户大华客流量设备是否有客流量数据...最终确认有客流量数据。...如下图（InCount:进入人数；OutCount:出去人数）：3、分析EasyCVR上级和下级的数据库，并进行比较代码中的错误部分:代码中先获取与ip匹配的大华设备，然后再获取通道信息；查看上下级数据库对应的字段...所以查找DBChannelInfo表加入一个“parent_device_id”字段，用于对应大华sdk接入的设备；6、修改完毕后，上级数据库客流量数据即可查看。
经过一天的辛苦作战，总算基础的东西出来了。踩了太多的坑，综合我踩坑的经过，明白到，选好一篇引导文很重要！有些步骤不要先做了，不然后面你都不知道怎么死的..
客流量统计AI算法是一种基于人工智能技术的数据分析方法，通过机器学习、深度学习等算法，实现对客流量的实时监测和统计。...客流统计：自动检测和统计设定区域内人头过线的数量。通过将监控现场的摄像机接入到智能分析网关V4管理平台中，即可对采集到的视频、图像数据进行实时检测。...智能分析网关V4客流统计AI算法可以自动检测和统计设定区域内人头过线的数量。...系统可以对跟踪到的人体目标进行统计分析，计算客流量，可以根据需要统计不同时间段的客流量、累计的客流量等，为用户提供参考数据用于决策分析。...2）智慧门店/商场：基于客流量统计AI算法可以帮助商家了解顾客的流量和行为，基于对客流动态的分析，客观反映门店/商场运营特点，为商家优化店面布局和服务质量提供决策数据支持。
本文将通过展示地铁站点客流量预测，并结合一个Python随机森林极限梯度提升回归器XGB实例的代码数据，为读者提供一套完整的实践数据分析流程。...解决方案 我们采用了分层读取数据并采用二分法进行数据的筛选，处理缺失值和异常值的方法有很多种，这里我们采用删除法进行处理和分析。...任务/目标 主要是通过客户提供的郑州市数据，分别提取出每个月各个站点的进站和出站的日客流量，有选择性地从原始数据中抽取地点、日期和交易类型数据，进而根据交易类型统计各个站点进站和出站的日客流量并进行数据汇总...对提取的数据进行可视化分析，目的是分析周末和节假日是否能成为影响日客流量的影响因素，然后对数据进行汇总，采用神经网络回归模型进行预测12月1日-7日客流量的数据 数据源准备 准备从8月到11月的地铁人流量数据...数据可视化结果： 12月1日-12月7日地铁站点日客流量预测结果： 由十二月份一号到七号的预测数据画出的图表观察得出，站点135与137的客流量普遍较高，地铁工作人员应该在人流量多的站点多安排值班人员进行巡逻
本次大赛以广州白云机场真实的客流数据为基础，每天数万离港旅客在机场留下百万级的数据记录。希望参赛队伍通过数据算法来构建客流量预测模型。 2....但是经过分析发现，airport_gz_security_check及airport_gz_departure的数据虽然和airport_gz_wifi_ap的数据有一定的关联，但是其本身存在较大的随机因素...后期提供的几个表格由于数据质量问题，经分析后发现贡献不是特别大，故也没有进一步利用。...基于以上思想，并做了一点小修改写了如下两个模型，两个模型比较接近，但是在某些WIFIAP上其中一个会表现好很多，这使得我们之后利用误差分析挑选模型时多一个候选模型。...最后在某些步骤上做些小修改，共建立三个候选模型，依据初赛的思路进行误差分析整合模型进行预测。 误差分析的的结果大概如下，基于误差值可以挑选使用哪个模型 5.
关于景区直播，我们有很多不同平台的解决方案，由于很多景区要求统计人流量，自身也配备了人流统计摄像头，同时还会对票务系统进行审计，保证摄像机人流量的统计和票务系统一致性，此外，还需要将原始的满足条件的视频数据和现有的直播进行整合对外输出提供...对于这种需求，我们也可以采用EasyCVR平台来进行多方数据的整合，下面就对这种资源整合的需求来做个简单的方案说明。...视频段中分别是由：16:0016:59（原始摄像机数据）、17:0017:59（模拟视频数据ch1）、18:00~18:59（模拟视频数据ch3）组成。.../121.40.50.44/playback/ch1-2021-0704-1159.mp4http://121.40.50.44/playback/ch3-2021-0704-1259.mp4有统一的数据库进行记录录像信息...，包含回看地址和时间段等信息，提供对外进行选择和播放界面，已经是一个完整的数据记录和统计功能，且理解和操作也十分简单。?
说明： controller: 所有接口逻辑代码 middleware: 所有的中间件 models: 数据库model router: 路由/接口 app.js: 入口 config.js: 配置文件...}else{ console.log("数据库连接成功！")...await next() } } 通过 koa-static 管理静态文件入口 注意事项： 1. cnpm run server 启动服务器 2.启动时，记得启动mongodb数据库...123456",roles:[{role:"readWrite",db:'test'}]})(mongodb 注册用户) 4. cnpm run dev:admin 启动后台管理界面 5.登录后台管理界面录制数据...6.登录后台管理时需要在数据库 创建 users 集合注册一个账号进行登录 db.users.insert({ "name" : "cd", "pwd" : "e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e
✅ 首先，我们通过历史乘客流量数据对地铁站点的周期性特征进行分析，发现乘客流量在一天的不同时间段存在明显的周期性变化。然后，我们采用周期性移动模式来描述乘客流量的变化规律。...该模式将一天分为多个时间段，并将每个时间段的乘客流量视为一个移动模式。通过对历史数据进行模式提取和分析，我们可以获取每个时间段的移动模式及其对应的乘客流量。...接下来，我们使用时间序列分析方法，如ARIMA模型，对每个移动模式的乘客流量进行建模和预测。ARIMA模型可以考虑数据的趋势、季节性和随机性，从而提高预测的准确性。...基于课题组收集到的数据，分析地铁站的历史刷卡记录，考虑人流量的周期性因素搭建深度学习模型，预测站点未来的客流量变化（进站人次和出站人次），帮助实现更合理的出行路线选择，规避交通堵塞。...季节性分解 季节性分解是一种常用的时间序列分析方法，用于将时间序列数据分解为趋势、季节性和残差三个组成部分，以便更好地理解和分析数据的特征。
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