客流统计构建_人脸客流统计技能

人脸客流统计技能通过高清摄像头和图像识别算法，精确地追踪并计算进出特定区域的顾客数量。这项技术不仅提高统计数据的准确性，还帮助商家分析顾客行为，优化商业策略，提升顾客体验。

人脸客流统计技能解析

技能

1. 技能定义及应用场景

技能名称：人脸客流统计

应用场景：智慧门店

技能描述：利用深度学习算法，实时分析视频流，对进店顾客进行人脸抓拍，并筛选出最佳人脸图像上传至后台系统，结合人脸识别服务（FRS），可进一步进行VIP客户和回头客统计等高级应用。

2. 技能支持与要求

支持固件版本：HiLens Framework 1.1.2及以上

系统固件要求：2.2.200.011（TR6）

最大路数：最多2路网络摄像头

视频流传输协议：RTSP

输入方式：外接IPC摄像头

输出方式：POST请求

3. 摄像头部署及参数设置

部署建议：

保证拍摄画面清晰、光照充足、人脸无遮挡。

架设高度：2m2.5m

监控距离：5m6m

监控宽度：2m3m

俯视角度：15°左右

参数设置要求：

分辨率：不低于720P，建议1080P

帧率：建议值20fps

码率：根据分辨率调整

编码格式：优先H.265

日夜切换：关闭自动切换红外模式

宽动态：关闭宽动态

技能配置与接口设计

1. 运行时配置参数

参数名	是否必选	参数类型	说明
logLevel	是	Enum	日志级别，建议设置为INFO
keep_running	是	Int	技能崩溃后是否自动重启并持续运行
multi_camera	是	List	多路视频的技能参数

2. 视频参数说明

参数名	是否必选	参数类型	说明
camera_names	是	List	摄像头名称列表
sendOriImgFlag	否	Int	是否发送原始背景图，默认0（不发送）
cropSizeMax	否	Int	裁剪大小上限，默认0（不裁剪）
cropSizeMin	否	Int	裁剪大小下限，若检测到的人脸小于该值则丢弃

3. 技能结果上传接口

技能通过RESTful接口上传人脸抓拍结果，包含最佳人脸图片及相关元数据，接口需提供业务方的URL以接收数据。

技术架构与实现功能

1. 技术架构

基于AI人脸检测的客流统计系统融合了图像处理、视频分析及人工智能等技术，颠覆了传统的统计分析方式，具有统计准确、施工简便、功能多样等特点，形成了一套完整的解决方案。

2. 实现功能

实时视频监控与抓拍：支持多人脸检测、抓拍、属性分析、识别及比对检索。

人脸识别布控与告警：支持实时布控名单比对，用于各种卡口核查。

提供API接口：方便系统对接，支持自主二次开发。

多维度数据统计：支持日报表、周报表、月报表等多维度图形化数据展现。

系统可扩展性：算法采用图像模式识别与深度学习融合技术，检测模型将持续更新升级。

安装环境与注意事项

1. 安装环境要求

场景选择：通道式、出入口式场景，人员行进方向单一，纵深明显。

光照条件：稳定且充足，背光或光线不足时需增加补光措施。

摄像机位置：安装在通道正前方，防止人脸角度偏转过大。

设备数量：尽可能一个门一台设备，或用物理隔离覆盖明确通道。

2. 注意事项

人脸清晰度：确保人脸在画面中像素大小不小于30px*30px，最佳大于80px*80px。

角度要求：人脸偏转角度不超过规定范围，具体为yaw≤45°， pitch≤30°， roll≤20°。

光照条件：正面光照强度应适中，避免阴阳脸及严重背光现象，室外安装不宜正对太阳光。

人脸客流统计技能凭借先进的深度学习算法和高效的实现机制，已成为智慧门店不可或缺的一部分，随着技术的不断进步和应用场景的拓展，这项技能将在更多领域发挥重要作用，助力各行业实现数字化、智能化转型。