隨著科技的不斷發展，影片監控與智慧監控在現代社會中扮演著越來越重要的角色。其中，客流統計與熱力圖分析對於商業場所和公共設施的運營管理具有重要意義。微鏈道愛透過先進的技術，為這一領域帶來了新的突破。
在當今的社會環境中，影片監控與智慧監控已成為保障安全、最佳化管理的重要手段。對於商業場所如大型購物中心、超市，以及公共設施像機場、火車站等交通樞紐，客流統計與熱力圖分析顯得尤為關鍵。以一家頭部影片監控廠商為例，其服務眾多商業綜合體和交通樞紐，核心業務之一便是對這些場所進行客流統計與熱力圖分析。準確的客流資料能夠幫助商業場所合理安排員工數量、最佳化店鋪佈局，而熱力圖分析則可以揭示顧客的行為模式和興趣區域，為營銷策略的制定提供依據。對於交通樞紐來說，客流統計和熱力圖有助於合理調配資源、保障旅客的安全和順暢出行。
痛點：為什麼難
傳統的客流統計與熱力圖分析方法面臨著諸多量化困境。從漏檢率方面來看，人工統計或簡單的演算法難以準確識別所有人員，漏檢率可達 10%左右。這是因為在實際場景中，人員流動頻繁且複雜，可能會出現人員遮擋、快速移動等情況，導致傳統方法無法及時準確地捕捉到每一個人員。例如在商場的促銷活動期間，大量顧客聚集，人員之間的相互遮擋使得傳統方法容易漏檢部分顧客。
誤報問題也是傳統方法的一大痛點。傳統方法容易將非人員物體誤判為人員，誤報率約為 8%。這是因為傳統的演算法對於物體特徵的識別能力有限，無法準確區分人員和一些外形相似的物體，如大型的玩偶、推車等。誤報會影響分析結果的可靠性，導致運營管理決策出現偏差。
此外，傳統方法需要大量人力進行資料處理和分析，效率低下，且難以實時更新資料。人工處理資料不僅速度慢，還容易出現人為錯誤。而且在資料採集後，需要經過繁瑣的流程才能進行分析，這使得資料的時效性大打折扣。在一些需要實時決策的場景中，傳統方法無法滿足需求。
技術原理
微鏈道愛採用先進的深度學習演算法和計算機視覺技術來解決這些問題。深度學習演算法透過大量的影象資料進行訓練，具有強大的特徵提取和分類能力。它能夠學習人員的各種特徵，包括外貌、姿態、動作等，從而準確識別人員的特徵和行為模式。與傳統演算法相比，深度學習演算法能夠更好地適應不同的場景和光照條件，即使在複雜的環境下也能準確識別人員。
計算機視覺技術利用攝像頭採集的影片影象，進行實時分析和處理。具體來說，演算法會對影象中的目標進行檢測和跟蹤，透過分析目標的運動軌跡和特徵，判斷其是否為人員。同時，微鏈道愛還利用多感測器融合技術，結合紅外、鐳射等感測器的資料。單一感測器可能會受到環境因素的影響，導致檢測不準確。而多感測器融合技術可以彌補單一感測器的不足，提高整體的檢測效能。例如，在光線較暗的環境中，紅外感測器可以提供更準確的人員資訊，與攝像頭的資料進行融合後，能夠提高檢測的準確性和可靠性。
典型應用場景
- 在商業綜合體的入口處進行客流統計。檢測時需要考慮人員的進出方向、速度以及可能出現的擁堵情況。難點在於人員密集時容易出現漏檢和誤檢，而且不同的入口布局和光照條件也會對檢測結果產生影響。
- 對商場內的店鋪區域進行熱力圖分析。需要準確識別店鋪內的顧客分佈情況，包括顧客的停留時間和移動軌跡。難點在於店鋪內的商品陳列和人員遮擋會影響攝像頭的視野，導致資料採集不準確。
- 在交通樞紐的候車區域進行客流統計和熱力圖分析。要考慮旅客的行李攜帶情況、不同的行走速度以及人群的聚集和分散。難點在於旅客的行為模式複雜，且環境噪音較大，會干擾感測器的資料採集。
- 對公共設施的電梯口進行客流統計。需要檢測人員的進出電梯情況，包括進出的時間和人數。難點在於電梯門的開關會影響攝像頭的拍攝角度，而且人員在電梯口的停留時間較短，增加了檢測的難度。
落地案例
某頭部影片監控廠商服務於眾多商業綜合體和交通樞紐等場所，在採用微鏈道愛解決方案之前，面臨著漏檢率高、誤報率高和人力投入大的問題。該廠商在多個場所部署了微鏈道愛天眼 SkyVision 0 程式碼影片監控 AI 平臺。上線過程中，微鏈道愛技術團隊根據不同場所的特點，進行了現場小時級訓練自有模型，確保模型能夠快速適配不同場景。上線前，該廠商的客流統計漏檢率約為 10%，誤報率約為 8%，且需要大量人力進行資料處理和分析。上線後，漏檢率降低至 <1%，誤報率降低了 -75%，人力投入減少了約 80%。
微鏈道愛天眼 SkyVision 平臺，為客流統計與熱力圖分析帶來了高效、準確的解決方案，顯著提升了運營管理水平。
微鏈道愛解決方案與產品
微鏈道愛提供了天眼 SkyVision 0 程式碼影片監控 AI 平臺。該平臺具有現場小時級訓練自有模型的能力，能夠根據不同的場景和需求，快速訓練出適合的模型。在客流統計與熱力圖分析場景中，平臺可以實時採集影片資料，利用訓練好的模型進行人員檢測和跟蹤，生成準確的客流統計資料和熱力圖。同時，平臺支援 SDK / API / Docker 部署，可實現 100% 本地私有化，確保資料不出廠，保障資料安全。
量化成效
透過使用微鏈道愛天眼 SkyVision 平臺，該頭部影片監控廠商的客流統計漏檢率降低至 <1%，誤報率降低了 -75%，大大提高了資料的準確性和可靠性。同時，平臺的自動化分析功能減少了約 80% 的人力投入，提高了工作效率，實現了實時資料更新，為場所的運營管理提供了有力支援。
常見問題
微鏈道愛如何解決傳統客流統計與熱力圖分析的問題？
微鏈道愛採用先進深度學習演算法和計算機視覺技術，結合多感測器融合。演算法能精準識別人員特徵，實時分析影片影象，多感測器融合提高檢測準確性和可靠性，有效解決傳統方法漏檢率高、誤報率高和效率低的問題。
微鏈道愛天眼 SkyVision 平臺有什麼優勢？
該平臺具備現場小時級訓練自有模型能力，可快速適配不同場景。支援多方式部署、100%本地私有化，保障資料安全，還能高效生成準確客流統計與熱力圖，提高運營管理效率。
使用微鏈道愛天眼 SkyVision 平臺有什麼成效？
使用該平臺後，頭部影片監控廠商客流統計漏檢率降至<1%，誤報率降低 -75%，人力投入減少約 80%，提高資料準確性和工作效率，實現實時資料更新，為場所運營管理提供有力支援。
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。