基于AI智能摄像头的购物中心客流统计解决方案，以3D双目视觉与边缘计算为核心，在主入口、通道节点、电梯厅及主力店门前部署智能终端。每台摄像头内置深度学习模型，实时完成行人检测、跨镜追踪及匿名化特征提取，精准区分进出方向，自动过滤工作人员与重复计数，实现99%去重精度，有效解决高密度遮挡、逆光及并行等复杂场景。数据在边缘端处理，仅上传结构化指标，不保存人脸图像，严格符合隐私合规。
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红外对射遇多人并行、推车遮挡就失效；单目视频缺深度信息，门口徘徊、折返、肩并肩通行容易漏计或重复计，促销日误差可达20%–40%。
传统系统只给各门进出总数，无法区分进/出/经过、驻留时长、跨层动线、冷热区分布，租金定价、业态调整、排班都靠经验判断。
带人脸采集的设备受法规限制；老系统难对接BI、招商平台，楼层数据各自独立，报表依赖人工导出。
双目深度图区分前后景人体，逆光、夜间、玻璃反射下仍稳定运行，多人并行、遮挡、徘徊折返不漏不重，方案准确率高达99%以上，高峰时段误差低于1%。
不止计数，输出分时段进出、驻留时长、楼层间流动率、区域热力、店铺吸引力，直接支撑冷区盘活、租金梯度定价、营销ROI评估。
基于头肩、人头、人体等特征计算，不存储人脸、不建立人脸库，符合相关法规，规避投诉与监管处罚。
体机集图像采集、AI统计、传输于一身，POE少布线；后端标准API可接入既有安防和BI系统，报表自动生成，运营、招商、物业共用同一数据看板，降低长期运维成本。
通过计算景深信息，能有效区分行人、儿童和推车，并解决传统单目摄像头在人群遮挡、光线变化下的漏计或重复计数问题
结合人脸（脱敏）属性分析，可洞察客流的年龄、性别分布，为品牌招商和精准营销提供画像支撑
基于精准的人流热力图和动线分析，商场可以优化导视牌位置、调整扶梯与直梯布局，减少盲区提升顾客逛店效率
