客流检测

客流检测和人脸客流统计技能是一种通过分析视频监控数据来统计进出特定区域的客流量的技术。这种技术可以识别个体的面部特征，从而对经过的人数进行计数，为商业决策提供重要数据支持。

人脸客流统计技能综述

在当今这个大数据和信息流的时代，数据信息的重要性日益凸显，对于商场、广告主等业务主体来说，客户信息的收集与分析变得尤为关键，传统的客流量统计分析已不能满足商家对客户需求的深入理解，而人脸识别技术的应用则大大扩展了这一领域的边界，本文将详细介绍人脸客流统计技能的各个方面，包括其技术原理、应用场景、优势以及实施过程中的注意事项。

人脸客流统计技能

人脸客流统计技能是一种基于深度学习算法的智能视频分析技术，它能够实时分析视频流，对进入特定区域的人形进行抓拍，并自动筛选出清晰度、角度最佳的人脸图像及其对应的原图上传至后台系统，通过结合云上人脸识别服务（Face Recognition Service, FRS），该技能不仅可以进行VIP客户统计、回头客统计等应用，还能为商家提供精准的客户数据分析，以优化营销策略和服务体验。

技术参数与要求

1. 摄像头部署与参数设置

分辨率：不低于720P，若需进行人脸识别和去重，则不低于1080P，不高于4K（3840*2160）。

帧率：建议值20fps，不高于25fps，不低于15fps。

码率：720P建议设为4096Kbps~6144Kbps，1080P建议设为6144Kbps~8192Kbps，更高分辨率可设置更高码率。

视频编码：若支持H.265，则设置为H.265。

日夜切换：关闭夜间自动切换红外模式，暂不支持抓取红外模式下的人脸。

宽动态：关闭宽动态设置，以避免运动模糊。

2. 光照与周围环境要求

光照条件：行人正脸光照强度适中，避免光线过强或过弱；人脸两侧光照强度差值不宜过大；行人背面光照强度应小于正面光照强度的两倍。

周围环境：镜头前方不应有遮挡物，避免影响人脸检测；室外安装时注意雨雪影响，不宜正对太阳光或背阴严重的地方架设。

应用场景与价值点

1. 应用场景

智慧门店：通过商店、超市监控，实现出入口处智能客流量统计，分析不同时段客流量变化等。

VIP识别：准确识别VIP客户，帮助制定营销策略。

新老顾客数统计：通过人脸识别，统计出新老顾客数量。

2. 价值点

客流分析统计：利用算法自动排除短时间内重复进入的客户，保证统计精准的到店客户量，减少统计误差。

回头客分析统计：通过人脸识别，软件会对每个进店客户进行记忆，显示客户的来访次数和频率，便于店员提供更好的服务。

自动识别VIP顾客：自动分析客流量中的VIP客户，推送历史到店记录和消费信息至系统，实现精准营销服务，提升成交率和业绩。

注意事项与实施步骤

1. 注意事项

摄像头架设高度：2m2.5m。

监控距离：5m6m。

监控宽度：2m3m。

俯视角度：约15°。

人脸大小：画面中人脸像素大小不小于30px*30px。

2. 实施步骤

需求分析：明确客流量统计的目标和应用场景。

设备选型：根据实际需求选择合适的摄像头和后端处理设备。

系统部署：按照技术参数要求进行摄像头的安装和调试。

数据接入与分析：将捕获的数据上传至后台系统进行分析和应用。

持续优化：根据实际应用效果调整摄像头参数和分析算法，确保准确性和可靠性。

人脸客流统计技能作为一种前沿的技术应用，为商家提供了更加精准和丰富的客户数据分析工具，通过合理部署和有效应用，该技能不仅能提升商业运营的效率，还能为顾客带来更加个性化的服务体验，随着技术的不断进步和成本的进一步降低，预计未来人脸客流统计技能将在更多领域得到广泛应用，成为智慧商业不可或缺的一部分。