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客流密度統計算法運用計算機視覺與深度學習技術，對大量不同場所（如商場、車站、景區、體育場館等）在不同時段、不同活動場景下人群聚集的圖像和視頻數據進行訓練，精準提取人員在特定區域內的分布位置、間隔距離、人員數量等特征信息，構建出精確的客流密度計算模型。通過安裝在場所內各個區域（如出入口、通道、大廳、看臺等）的監控攝像頭，對人員流動情況進行實時監測，準確計算出不同區域的客流密度數值，以便場所管理者及時了解人員分布的疏密程度，為資源調配、安全防控、設施規劃等提供關鍵的數據支持。
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在智慧商場應用場景下，客流密度統計可讓管理者清晰知曉各樓層、各區域的人員擁擠程度。據此合理安排空調、通風等設備的運行功率，優化保潔、安保人員的部署，還能在客流密度過高時及時引導顧客疏散，避免過度擁擠造成安全隱患，提升顧客購物體驗。
智慧景區借助該算法，能夠精確掌握各景點、游覽路線上的游客密度。便于景區合理規劃游覽路線，當某些景點游客密度過大時，及時引導游客前往其他景點，避免游客長時間排隊等候，提高游客的游覽舒適度，同時保障景區的安全運營。
智慧車站運用客流密度統計，可實時監控候車大廳、站臺等區域的客流疏密情況。車站管理人員能據此科學調配引導人員，確保旅客有序候車、乘車，在客流高峰時提前做好應對措施，如增加臨時檢票口、調整列車停靠站臺等，保障旅客出行順暢與車站安全。
智慧體育場館利用客流密度統計，可對場館內觀眾看臺、休息區、通道等區域的人員分布進行精準監測。有助于場館運營方合理安排餐飲、紀念品售賣等服務設施的布局，在賽事期間根據客流密度調整安保和服務人員配置，確保觀眾有良好的觀賽體驗，保障體育賽事的順利進行。
算法可部署于本地服務器及云服務器，攝像頭接入數量無限制，且攝像頭路數與各路攝像頭所應用算法種類僅受本地服務器性能制約，同時支持在國產化服務器上進行部署。
在邊緣端進行部署時，能夠與算能、瑞芯微等類型的邊緣計算盒子實現良好兼容，可依據客戶的特定需求開展定制化部署工作，以充分滿足不同應用場景下的多樣化需求。
基于對實際業務場景的深入評估與分析，提供契合特定業務需求的定制化算法解決方案，算法定制流程：數據采集→數據標注→算法開發→算法測試→算法迭代。
為客戶提供為期一年的免費質保服務，包括與客戶需求進行算法升級工作；提供每周 7 天、每天 24 小時的全天候技術支持服務。
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