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区域人数统计视频分析网关算法网关客流统计AI算法介绍及应用场景

时间:2024-11-11 14:20:35浏览次数:1  
标签:视频 网关 AI 算法 客流量 统计

在当今数字化转型的浪潮中,人工智能技术正以其独特的数据处理能力和智能分析优势,深刻改变着各行各业的运作方式。特别是在客流量管理这一领域,AI算法的应用已经成为提升效率、优化决策的关键工具。本文将详细介绍客流量统计AI算法及其在区域人数统计视频分析网关中的应用,展示如何通过这一技术实现对人流的实时监测和统计,以及它在多个场景下的实际应用和带来的变革。

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。该算法主要基于机器学习和计算机视觉技术,其基本流程包括图像采集、图像预处理、目标检测、目标跟踪和客流量统计等步骤,通过在监控视频中识别和跟踪人的轮廓或特征,从而实现对人流量的统计和分析。

一、智能分析网关V4

TSINGSEE智能分析网关V4属于高性能、低功耗的软硬一体AI边缘计算硬件设备,内置近40种AI算法模型,支持对接入的视频图像进行人、车、物、行为等实时检测分析,上报识别结果,并能进行语音告警播放。在算法上,硬件可支持行人结构化数据、区域人数统计、客流统计、区域人数异常检测、区域人数不足检测、区域人数超员检测等。

  1. 区域人数统计:自动检测和统计在指定区域内设定的人员流量,可选择人头一体,减少误报率。

  2. 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。客流统计AI算法的原理是使用目标跟踪算法来追踪检测到的目标,目标跟踪算法可以通过目标的运动轨迹来判断客流量,例如判断目标穿越界线的次数等。

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。

二、算法应用场景

客流量统计AI算法的应用场景包括商场、地铁站、公共交通工具、车站、机场等人流量较大的场所。通过实时监控客流量,可以进行人员调度、资源分配、安全预警等方面的管理和决策。

1)智慧景区/公园:利用客流量统计算法实时监测景区、公园等场所的人流量,保障场所安全,防止因人流量过大出现拥挤现象,同时基于客流量统计与变化数据能更好地了解游客需求和市场趋势,从而协助管理者制定针对性的管理和优化策略,提升游客的满意度和品质。

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。

3)智慧工厂/工地:可用于监测工地、工厂、车间等场景出入口的人流量,协助管理人员对工地人员进出实现更加智慧高效的管理。

4)交通运输:该算法可以用于监测地铁、公交车站等公共交通场所的人流量,为交通管理部门提供数据支持,优化交通规划和运营。

三、硬件特点

  1. 高达17.6的INT8峰值算力;

  2. 支持高达16路1080P高清视频全流程处理;

  3. 可选配支持4G/5G模块;

  4. 支持动态加载多种算法应用、扩容能力;

  5. 支持算法在线迭代更新和升级能力;

  6. 支持通过HTTP或者MQTT的方式进行集成调用数据;

  7. 算法可按需组合、按场景配置,算法配置后,即可对监控视频流进行实时检测,当检测到事件后,将立即触发告警并抓拍,并上报告警消息。告警消息可通过弹窗、提示音等方式进行提醒,便于管理人员及时查看;

  8. 无需独立开发:智能分析网关V4具备多种AI算法模型智能分析和视频智能化综合管理的基础能力,同时还拥有主副设备协作管理,无需独立开发业务管理系统,降低了交付周期及交付成本。

综上所述,客流量统计AI算法结合了先进的机器学习和计算机视觉技术,为各种人流量密集的场所提供了一种高效、智能的解决方案。区域人数统计视频分析网关作为这一算法的核心硬件支持,以其高性能、低功耗的特性,为用户提供了一种即插即用的边缘计算解决方案,能够实时处理视频图像数据,实现对人流的精确统计和分析。

算法网关视频分析网关的多样化AI算法模型和强大的硬件特点,使其在智慧景区、智慧门店、智慧工厂以及交通运输等多个场景中都能发挥重要作用。它不仅能够提升场所的安全性,还能帮助管理者优化资源分配,提高运营效率,并通过数据分析为决策提供支持。总之,区域人数统计视频分析网关是现代智能化管理和数据分析的理想选择。它不仅能够提高场所的运营效率,还能为管理者提供宝贵的数据支持,帮助做出更加精准的决策。

标签:视频,网关,AI,算法,客流量,统计
From: https://www.cnblogs.com/EasyDarwin/p/18539605

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