客流属性统计构建_人脸客流统计技能

人脸客流统计技能通过人脸识别技术，对进出特定区域的顾客进行实时监测与分析。这项技能能够精确统计客流量，识别顾客年龄、性别等属性，为商家提供数据支持，优化营销策略和提升服务质量。

人脸客流统计技能的构建与应用

（图片来源网络，侵删）

在当今数字化和智能化快速发展的背景下，人脸客流统计技能成为了零售、安防等领域的重要技术之一，该技能通过深度学习算法实时分析视频流，能够精确地抓取和统计人流量，为商家提供丰富的数据支持，本文旨在探讨人脸客流统计技能的构建过程、技术要求及其应用场景。

人脸客流统计技能

技能描述

人脸客流统计技能是智慧门店管理系统中的一项关键技术，它利用多个深度学习算法，对进入门店的顾客进行实时视频分析，自动抓拍并筛选出最佳的人脸图像和对应的原图上传至后台系统，结合云上的人脸识别服务（FRS），还可以进一步进行VIP客户统计、回头客统计等高级应用。

应用场景

这种技能广泛应用于智慧门店、商场、超市等场所，帮助管理者了解顾客流量、顾客构成等信息，从而优化店面布局、货品摆放和促销策略。

（图片来源网络，侵删）

技能参数说明

摄像头部署

摄像头的架设位置和角度会直接影响到人脸抓拍的效果，为了保证清晰度和减少遮挡，摄像头应安装在距离抓拍点较近的位置，并保证拍摄画面清晰、光照充足、人脸无遮挡，具体架设建议如下：

架设高度：2m2.5m

监控距离：5m6m

监控宽度：2m3m

（图片来源网络，侵删）

俯视角度：15°左右

摄像头参数设置

摄像头的基本参数设置对抓拍效果也至关重要，推荐设置如下：

分辨率：不低于720P，做人脸识别和去重时不低于1080P，不高于4K

帧率：15fps25fps，建议值20fps

码率：720P为4096Kbps6144Kbps, 1080P为6144Kbps8192Kbps

视频编码：支持H.265时设置为H.265

日夜切换：关闭红外模式

宽动态：关闭宽动态设置

人脸角度和大小要求

为了确保高抓拍准确率，人脸的角度和大小也有明确要求：

人脸抬头低头角度 (pitch) 不超过30°

正面人脸旋转角度 (roll) 不超过20°

前后转头偏转角度 (yaw) 不超过45°

人脸像素大小不小于30px*30px，若需发送给FRS服务，则需大于80px*80px

光照和环境要求

良好的光照条件是获取高质量人脸图像的关键，具体要求包括：

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，避免阴阳脸现象

行人背面光照强度应小于正面光照强度的两倍，避免背光现象

室外安装避开直射阳光，选择无遮挡物的地方

技能配置与接口设计

运行时配置参数

为了确保技能稳定运行，需要合理配置运行时参数：

logLevel: 日志级别，建议设置为INFO

keep_running: 技能崩溃后是否自动重启，建议设为1

multi_camera: 多路视频的技能参数配置

技能结果上传接口

技能结果上传接口负责将抓拍到的人脸图片及统计数据上传至后台系统，当前最大支持两路网络摄像头接入，传输协议为RTSP，输出方式为POST请求。

应用场景解析与拓展

基于AI的视频处理系统

基于AI的视频处理系统可以实现实时视频监控与抓拍、人脸识别布控与告警、提供API接口以及多维度数据统计等功能，这种系统适用于商场、楼宇、社区等多种场景，满足不同场景的人员身份识别需求。

系统拓展性

系统的拓展性非常强，算法采用图像模式识别与深度学习融合技术，检测模型持续更新升级，促使检测精准度越来越高，系统还可根据需求提供API开发接口，方便进行二次开发。