天眼平臺：實現客流統計與熱力圖精準分析

本文聚焦於天眼SkyVision平臺在商業綜合體客流統計與熱力圖分析中的應用，詳細闡述了其技術原理、典型應用場景、落地案例以及顯著的量化成效，為商業運營提供了高效的解決方案。

在當今數字化時代，AI技術在各個領域的應用日益廣泛，尤其是在晶片設計領域，其應用拓展為智慧安防影片監控設備效能的提升帶來了新的機遇。對於大型商業綜合體而言，日常運營中對不同區域的客流進行實時統計，並生成熱力圖是至關重要的。透過準確的客流資料和熱力圖，商場運營方可以合理安排運營資源，如調整安保人員的分佈、最佳化保潔服務的時間和路線等；同時，還能根據客流分佈情況最佳化店鋪佈局，將熱門店鋪設定在更顯眼的位置，提高商場的整體運營效率和經濟效益。在商場的各入口、通道、店鋪門口等位置，通常會安裝大量的影片監控設備，檢測對象為進出商場及在商場內活動的人群。

痛點：為什麼難

傳統的客流統計和熱力圖生成方式存在諸多問題，首先在漏檢率方面，由於晶片效能限制，影片監控設備的處理能力嚴重不足。一般情況下，傳統方式的漏檢率高達15%，這意味著大量的客流資料無法被準確統計。例如，在商場高峰期，人群密集，影片監控設備可能因為處理不過來而遺漏部分人員的進出資訊，導致統計資料與實際情況偏差較大。其次，誤報情況頻繁，誤報率達到20%。這是因為傳統演算法在識別人員時容易受到環境因素的干擾，如光影變化、物體遮擋等，從而將一些非人員的物體誤判為人員，或者將人員的正常行為誤判為異常情況，這嚴重干擾了運營決策。此外，人力成本高昂也是一個突出問題。傳統方式需要專門人員進行資料收集和分析，不僅耗費大量的人力，而且效率低下。例如，原本需要5人進行的資料收集和分析工作，不僅需要花費大量的時間在影片檢視和資料記錄上，而且人工統計還容易出現誤差。

這些問題產生的根因在於傳統技術在晶片和演算法層面的侷限性。晶片效能不足，無法快速處理大量的影片資料，導致資料處理滯後和遺漏。而傳統演算法缺乏足夠的智慧性和適應性，不能很好地應對複雜的商場環境，如人員密集、光線變化等情況，從而導致誤判和誤報。

技術原理

天眼SkyVision 0程式碼影片監控AI平臺採用了先進的深度學習演算法，結合高效能晶片技術。在晶片方面，其具備強大的計算能力，能夠快速處理大量的影片資料。與傳統晶片相比，它的運算速度更快，能夠在短時間內對影片中的影像進行分析和處理。在演算法層面，透過卷積神經網路（CNN）對影片中的人體特徵進行識別和跟蹤。CNN是一種專門用於處理具有網格結構資料的神經網路，它能夠自動提取人體的形狀、輪廓等特徵，並將其轉化為數字特徵向量。透過對這些特徵向量的分析和比對，就可以實現準確的人數統計。

同時，該平臺利用時空分析演算法，對不同時間段和空間位置的客流資料進行分析，生成精準的熱力圖。時空分析演算法考慮了時間和空間兩個維度的因素，能夠更準確地反映客流的分佈和變化情況。與傳統方法相比，它不僅可以分析某個時刻的客流分佈，還可以對不同時間段的客流變化進行預測和分析。這種演算法與晶片的結合，有效提高了資料處理速度和準確性。深度學習演算法能夠不斷學習和最佳化，根據不同的場景和資料進行調整，適應不同場景下的客流統計需求。高效能晶片則提供了強大的計算支援，確保可以實時處理大量的影片資料。

典型應用場景

• 商場入口客流統計：在商場入口處，由於人員進出頻繁且速度較快，傳統方法容易出現漏檢和誤檢。天眼SkyVision平臺透過高精度的人體特徵識別和快速的資料處理能力，能夠準確統計進出商場的人數。難點在於要在短時間內對快速移動的人員進行準確識別，避免因人員速度過快而導致漏檢。
• 通道客流監測：商場通道內人員流動複雜，可能存在人員交叉、遮擋等情況。平臺利用時空分析演算法，結合CNN的跟蹤能力，對通道內的客流進行實時監測和分析。難點在於如何在人員相互遮擋的情況下準確識別和跟蹤每個人的軌跡。
• 店鋪門口客流統計：店鋪門口的客流資料對於店鋪的運營決策非常重要。平臺透過對店鋪門口的影片監控，準確統計進入和離開店鋪的人數。難點在於店鋪門口可能存在一些非目標人員的徘徊和停留，需要準確區分目標人員和非目標人員。
• 促銷活動區域客流分析：在商場舉辦促銷活動時，活動區域的客流會大幅增加，且人員行為更加複雜。平臺可以對活動區域的客流進行實時分析，包括客流密度、停留時間等。難點在於如何準確分析人員在活動區域的行為和停留時間，為活動效果評估提供準確的資料支援。

落地案例

某大型商業綜合體，擁有多個樓層和眾多店鋪，日常客流量較大。在引入天眼SkyVision平臺之前，該商場採用傳統的客流統計和熱力圖生成方式，面臨著漏檢率高、誤報率高和人力成本高的問題。在上線過程中，技術團隊首先對商場內的影片監控設備進行了檢查和調試，確保設備正常執行。然後，根據商場的實際情況，對天眼SkyVision平臺進行了定製化配置，包括設定不同區域的檢測規則、訓練適合商場場景的模型等。經過數小時的現場訓練，模型成功投入使用。上線前，商場的漏檢率為15%，誤報率為20%，需要5人進行資料收集和分析工作。上線後，漏檢率降低至<2%，誤報率降低了 85%，僅需1人進行資料處理，人力成本降低了 80%。

天眼SkyVision平臺的應用，為商業綜合體的客流統計和運營決策帶來了質的飛躍。

微鏈道愛解決方案與產品

微鏈道愛的核心產品天眼SkyVision 0程式碼影片監控AI平臺，具有現場小時級訓練自有模型的能力。這意味著商場運營人員無需專業的編程知識，就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。平臺支援行為/事件識別，能夠準確識別人員的進出、停留等行為。透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，提醒運營人員採取相應的措施。並且，平臺實現了100%本地化資料不出場，所有客流資料都在本地處理和儲存，避免了資料洩露風險，有效保障了商場運營資料的安全。同時，結合DaoAI World世界模型的語義理解能力，對客流資料進行深度分析，挖掘潛在的運營資訊，為商場運營提供更有價值的決策支援。

量化成效：透過使用天眼SkyVision平臺，漏檢率降低至<2%，大大提高了客流資料的準確性。誤報率降低了 85%，減少了對運營決策的干擾。同時，節省了人力成本，原本需要5人進行的資料收集和分析工作，現在僅需1人，人力成本降低了 80%。

本場景的完整方案：應急安防 / 智慧安防 的完整檢測方案

本文由人工智慧生成。文中客戶案例為基於產品真實能力的模擬場景，成效數字為示例性質；官方標定口徑以產品頁為準。