客流统计系统的实现，本质上是一个多模块视觉计算链路
news2026/5/8 7:20:49
传统方案的问题在于其输入信息单一只能提供“触发信号”无法支持行为级分析。因此当前主流实现逐渐转向基于 3D 双目视觉的方案。一、系统架构拆解典型架构分为四层1. 数据采集层双目摄像头ToF深度传感器RGB Depth同步采集作用提供空间结构信息Z轴深度2. 感知与检测层YOLO / RT-DETR 类目标检测模型人体区域提取ROI过滤输出bounding box depth map3. 目标跟踪层Kalman FilterSORT / DeepSORTRe-identificationReID核心作用解决遮挡 重复计数问题4. 数据分析层客流统计in/out countingdwell time计算heatmap生成path trackingzone-based analytics二、关键技术指标在工程实现中常见指标包括计数准确率90%~97%复杂场景轨迹连续率85%重复识别率降低80%实时延迟500ms边缘部署三、工程关键点多目标遮挡处理Occlusion handlingReID跨帧一致性边缘计算部署降低云依赖数据去重策略设计客流统计系统本质是“视觉检测 时序跟踪 行为建模”的组合系统而不仅是计数器。
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