天眼平台實現客流統計與熱力圖精準分析

隨着 AI 技術在芯片設計中的應用拓展，智慧安防視頻監控設備性能提升成為熱點。天眼 SkyVision 0 代碼視頻監控 AI 平台在客流統計與熱力圖場景中展現出強大優勢。

用戶場景：某大型商業綜合體在日常運營中，需要對不同區域的客流進行實時統計，並生成熱力圖，以便合理安排運營資源、優化店鋪布局。在商場的各入口、通道、店鋪門口等位置安裝了大量的視頻監控設備，檢測對象為進出商場及在商場內活動的人群。

痛點：傳統的客流統計和熱力圖生成方式存在诸多問題。一方面，由於芯片性能限製，視頻監控設備處理能力不足，導致漏檢率高達 15%，很多客流數據無法準確統計。另一方面，誤報情況頻繁，誤報率達到 20%，幹擾了運營決策。此外，人力成本高昂，需要專門人員進行數據收集和分析。結合當前 AI 技術在芯片設計的應用熱點，如何利用芯片技術提升視頻監控設備的性能，解決這些痛點成為關鍵。

技術原理

天眼 SkyVision 0 代碼視頻監控 AI 平台采用先進的深度學習算法，結合高性能芯片技術。芯片具備強大的計算能力，能夠快速處理大量的視頻數據。在算法層面，通過卷積神經網絡（CNN）對視頻中的人體特征進行識別和跟蹤。CNN 能夠自動提取人體的形狀、輪廓等特征，將其轉化為數字特征向量，從而實現準確的人數統計。同時，利用時空分析算法，對不同時間段和空間位置的客流數據進行分析，生成精準的熱力圖。這種算法與芯片的結合，有效提高了數據處理速度和準確性。

• 深度學習算法能夠不斷學習和優化，適應不同場景下的客流統計需求。
• 高性能芯片提供了強大的計算支持，確保實時處理大量視頻數據。
• 時空分析算法考慮了時間和空間因素，使熱力圖更加準確反映客流分布。

微鏈道愛解決方案與產品

核心產品天眼 SkyVision 0 代碼視頻監控 AI 平台，具有現場小時級訓練自有模型的能力，無需專業的編程知識，商場運營人員可以根據自身需求快速訓練適合商場場景的客流統計和熱力圖生成模型。平台支持行為/事件識別，能夠準確識別人員的進出、停留等行為。通過邊緣盒子實時告警，一旦出現客流異常情況，如某個區域客流突然大幅增加或減少，能夠及時發出警報。並且，平台實現了 100% 本地化數據不出場，保障了數據安全。同時，結合 DaoAI World 世界模型的語義理解能力，對客流數據進行深度分析，挖掘潛在的運營信息。

天眼 SkyVision 平台以其高效的模型訓練和準確的數據處理，為商場客流監控提供了有力支持。

量化成效：通過使用天眼 SkyVision 平台，漏檢率降低至 <2%，大大提高了客流數據的準確性。誤報率降低了 -85%，減少了對運營決策的幹擾。同時，節省了人力成本，原本需要 5 人進行的數據收集和分析工作，現在僅需 1 人，人力成本降低了 -80%。