天眼平台：实现客流统计与热力图精准分析

本文聚焦于天眼SkyVision平台在商业综合体客流统计与热力图分析中的应用，详细阐述了其技术原理、典型应用场景、落地案例以及显著的量化成效，为商业运营提供了高效的解决方案。

在当今数字化时代，AI技术在各个领域的应用日益广泛，尤其是在芯片设计领域，其应用拓展为智慧安防视频监控设备性能的提升带来了新的机遇。对于大型商业综合体而言，日常运营中对不同区域的客流进行实时统计，并生成热力图是至关重要的。通过准确的客流数据和热力图，商场运营方可以合理安排运营资源，如调整安保人员的分布、优化保洁服务的时间和路线等；同时，还能根据客流分布情况优化店铺布局，将热门店铺设置在更显眼的位置，提高商场的整体运营效率和经济效益。在商场的各入口、通道、店铺门口等位置，通常会安装大量的视频监控设备，检测对象为进出商场及在商场内活动的人群。

痛点：为什么难

传统的客流统计和热力图生成方式存在诸多问题，首先在漏检率方面，由于芯片性能限制，视频监控设备的处理能力严重不足。一般情况下，传统方式的漏检率高达15%，这意味着大量的客流数据无法被准确统计。例如，在商场高峰期，人群密集，视频监控设备可能因为处理不过来而遗漏部分人员的进出信息，导致统计数据与实际情况偏差较大。其次，误报情况频繁，误报率达到20%。这是因为传统算法在识别人员时容易受到环境因素的干扰，如光影变化、物体遮挡等，从而将一些非人员的物体误判为人员，或者将人员的正常行为误判为异常情况，这严重干扰了运营决策。此外，人力成本高昂也是一个突出问题。传统方式需要专门人员进行数据收集和分析，不仅耗费大量的人力，而且效率低下。例如，原本需要5人进行的数据收集和分析工作，不仅需要花费大量的时间在视频查看和数据记录上，而且人工统计还容易出现误差。

这些问题产生的根因在于传统技术在芯片和算法层面的局限性。芯片性能不足，无法快速处理大量的视频数据，导致数据处理滞后和遗漏。而传统算法缺乏足够的智能性和适应性，不能很好地应对复杂的商场环境，如人员密集、光线变化等情况，从而导致误判和误报。

技术原理

天眼SkyVision 0代码视频监控AI平台采用了先进的深度学习算法，结合高性能芯片技术。在芯片方面，其具备强大的计算能力，能够快速处理大量的视频数据。与传统芯片相比，它的运算速度更快，能够在短时间内对视频中的图像进行分析和处理。在算法层面，通过卷积神经网络（CNN）对视频中的人体特征进行识别和跟踪。CNN是一种专门用于处理具有网格结构数据的神经网络，它能够自动提取人体的形状、轮廓等特征，并将其转化为数字特征向量。通过对这些特征向量的分析和比对，就可以实现准确的人数统计。

同时，该平台利用时空分析算法，对不同时间段和空间位置的客流数据进行分析，生成精准的热力图。时空分析算法考虑了时间和空间两个维度的因素，能够更准确地反映客流的分布和变化情况。与传统方法相比，它不仅可以分析某个时刻的客流分布，还可以对不同时间段的客流变化进行预测和分析。这种算法与芯片的结合，有效提高了数据处理速度和准确性。深度学习算法能够不断学习和优化，根据不同的场景和数据进行调整，适应不同场景下的客流统计需求。高性能芯片则提供了强大的计算支持，确保可以实时处理大量的视频数据。

典型应用场景

• 商场入口客流统计：在商场入口处，由于人员进出频繁且速度较快，传统方法容易出现漏检和误检。天眼SkyVision平台通过高精度的人体特征识别和快速的数据处理能力，能够准确统计进出商场的人数。难点在于要在短时间内对快速移动的人员进行准确识别，避免因人员速度过快而导致漏检。
• 通道客流监测：商场通道内人员流动复杂，可能存在人员交叉、遮挡等情况。平台利用时空分析算法，结合CNN的跟踪能力，对通道内的客流进行实时监测和分析。难点在于如何在人员相互遮挡的情况下准确识别和跟踪每个人的轨迹。
• 店铺门口客流统计：店铺门口的客流数据对于店铺的运营决策非常重要。平台通过对店铺门口的视频监控，准确统计进入和离开店铺的人数。难点在于店铺门口可能存在一些非目标人员的徘徊和停留，需要准确区分目标人员和非目标人员。
• 促销活动区域客流分析：在商场举办促销活动时，活动区域的客流会大幅增加，且人员行为更加复杂。平台可以对活动区域的客流进行实时分析，包括客流密度、停留时间等。难点在于如何准确分析人员在活动区域的行为和停留时间，为活动效果评估提供准确的数据支持。

落地案例

某大型商业综合体，拥有多个楼层和众多店铺，日常客流量较大。在引入天眼SkyVision平台之前，该商场采用传统的客流统计和热力图生成方式，面临着漏检率高、误报率高和人力成本高的问题。在上线过程中，技术团队首先对商场内的视频监控设备进行了检查和调试，确保设备正常运行。然后，根据商场的实际情况，对天眼SkyVision平台进行了定制化配置，包括设置不同区域的检测规则、训练适合商场场景的模型等。经过数小时的现场训练，模型成功投入使用。上线前，商场的漏检率为15%，误报率为20%，需要5人进行数据收集和分析工作。上线后，漏检率降低至<2%，误报率降低了 -85%，仅需1人进行数据处理，人力成本降低了 -80%。

天眼SkyVision平台的应用，为商业综合体的客流统计和运营决策带来了质的飞跃。

微链道爱解决方案与产品

微链道爱的核心产品天眼SkyVision 0代码视频监控AI平台，具有现场小时级训练自有模型的能力。这意味着商场运营人员无需专业的编程知识，就可以根据自身需求快速训练适合商场场景的客流统计和热力图生成模型。平台支持行为/事件识别，能够准确识别人员的进出、停留等行为。通过边缘盒子实时告警，一旦出现客流异常情况，如某个区域客流突然大幅增加或减少，能够及时发出警报，提醒运营人员采取相应的措施。并且，平台实现了100%本地化数据不出场，所有客流数据都在本地处理和存储，避免了数据泄露风险，有效保障了商场运营数据的安全。同时，结合DaoAI World世界模型的语义理解能力，对客流数据进行深度分析，挖掘潜在的运营信息，为商场运营提供更有价值的决策支持。

量化成效：通过使用天眼SkyVision平台，漏检率降低至<2%，大大提高了客流数据的准确性。误报率降低了 -85%，减少了对运营决策的干扰。同时，节省了人力成本，原本需要5人进行的数据收集和分析工作，现在仅需1人，人力成本降低了 -80%。

本文由人工智能生成。文中客户案例为基于产品真实能力的模拟场景，成效数字为示例性质；官方标定口径以产品页为准。