在視頻監控與智能監控領域，客流統計與熱力圖分析對于商業場所、公共設施等的運營管理至關重要。微鏈道愛憑借先進的 AI 視覺技術，為該場景提供了高效、精準的解決方案。
用戶場景：某頭部視頻監控廠商服務于众多商業綜合體、交通樞紐等場所，其核心業務之一是對這些場所進行客流統計與熱力圖分析。檢測對象為進出場所的人員，產線/工序主要圍繞視頻監控系統的部署、數據采集與分析。
痛點：傳統的客流統計與熱力圖分析方法存在诸多量化困境。一是漏檢率較高，人工統計或簡單的算法難以準確識別所有人員，漏檢率可達 10%左右，導致數據不準確。二是誤報問題嚴重，容易將非人員物體誤判為人員，誤報率約為 8%，影響分析結果的可靠性。此外，傳統方法需要大量人力進行數據處理和分析，效率低下，且難以實時更新數據。
技術原理
微鏈道愛采用先進的深度學習算法和計算機視覺技術來解決這些問題。深度學習算法通過大量的圖像數據進行訓練，能夠準確識別人員的特征和行為模式。計算機視覺技術利用攝像頭采集的視頻圖像，進行實時分析和處理。具體來說，算法會對圖像中的目標進行檢測和跟蹤，通過分析目標的運動軌跡和特征，判斷其是否為人員。同時，利用多傳感器融合技術，結合红外、激光等傳感器的數據，提高檢測的準確性和可靠性。這種方法之所以有效，是因為深度學習算法具有強大的特征提取和分類能力，能夠適應不同的場景和光照條件，而多傳感器融合技術則可以弥補單一傳感器的不足，提高整體的檢測性能。
- 深度學習算法對人員特征進行精準識別。
- 計算機視覺技術實時分析視頻圖像。
- 多傳感器融合提高檢測準確性和可靠性。
微鏈道愛解決方案與產品
微鏈道愛提供了天眼 SkyVision 0 代碼視頻監控 AI 平台。該平台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，平台可以實時采集視頻數據，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數據和熱力圖。同時，平台支持 SDK / API / Docker 部署，可實現 100% 本地私有化，確保數據不出廠，保障數據安全。
天眼 SkyVision 平台為客流統計與熱力圖分析提供了高效、安全的解決方案。
量化成效：通過使用微鏈道愛天眼 SkyVision 平台，該頭部視頻監控廠商的客流統計漏檢率降低至 <1%，誤報率降低了 −75%，大大提高了數據的準確性和可靠性。同時，平台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，實現了實時數據更新，為場所的運營管理提供了有力支持。