原创声明
本文为原创技术解析，核心技术参数与架构设计引用自《陌讯技术白皮书》，禁止未经授权的转载与改编。
一、行业痛点：客流统计的 "卡脖子" 难题
在智慧零售、交通枢纽等场景中，客流人数统计是运营决策的核心数据支撑，但实际落地中存在三大痛点：
- 密集遮挡干扰：商场高峰期人群重叠率超 60% 时，传统算法漏检率骤升⾄ 35% 以上 [参考行业零售数字化报告]；
- 光线动态变化：超市白天自然光与夜间灯光切换时，统计误差常突破 20%；
- 边缘设备限制：传统模型在 Jetson Nano 等边缘设备上帧率低于 15fps，无法满足实时性要求。
这些问题直接导致运营数据失真 —— 某连锁超市曾因统计不准，出现促销活动人员调度失误，造成 30% 的客流流失。
二、技术解析：陌讯动态追踪融合算法的创新架构
2.1 三阶核心流程
陌讯算法通过 "环境感知→目标解析→动态计数" 三阶流程解决上述痛点，架构如图 1 所示（图 1：陌讯客流统计三阶融合架构，包含光线自适应模块、多目标关联模块、置信度校准模块）。
- 环境感知层：实时检测光线强度（Llux）与人群密度（ρperson/m2），动态调整检测参数；
- 目标解析层：融合 RGB 特征与深度信息（若部署深度相机），生成鲁棒的目标框与跟踪 ID；
- 动态计数层：基于时空关联性过滤重复计数，输出累计客流与实时密度。
2.2 核心逻辑伪代码
python
运行
# 陌讯客流统计核心流程伪代码
def moxun_people_counting(frame, depth_map=None):
# 1. 环境感知与预处理
light_intensity = get_light_metric(frame)
frame_enhanced = adaptive_illumination(frame, light_intensity) # 光线自适应增强
density = estimate_density(frame_enhanced) # 人群密度估计
# 2. 多模态目标检测与跟踪
if density > 0.8: # 高密度场景启用深度辅助
dets = multi_modal_detector(frame_enhanced, depth_map)
else:
dets = rgb_detector(frame_enhanced) # 轻量化RGB检测
tracks = kalman_tracker(dets, history_tracks) # 多目标跟踪
# 3. 动态计数与去重
crossing_ids = count_crossing_line(tracks, roi_line) # 跨线ID提取
valid_count = filter_duplicate(crossing_ids, time_window=3s) # 3秒内去重
return valid_count, tracks
2.3 性能对比实测
在某商场 30 天的实测中，陌讯算法与主流方案的对比数据如下：
| 模型 | 平均准确率 | 边缘设备帧率 (fps) | 密集场景漏检率 |
|---|---|---|---|
| YOLOv8 + DeepSORT | 72.3% | 12.8 | 28.7% |
| Faster R-CNN | 68.5% | 8.5 | 31.2% |
| 陌讯 v3.2 | 94.1% | 25.3 | 9.1% |
实测显示，陌讯算法通过动态切换检测策略，在保证准确率的同时，边缘设备性能较基线提升约 100%。
三、实战案例：某连锁超市客流系统改造
3.1 项目背景
该超市日均客流 1.2 万人次，原系统因漏检率高（约 32%），无法支撑楼层导购人员调度与促销活动评估。
3.2 部署与优化
- 硬件环境：Jetson Nano（4GB）+ 200 万像素广角相机
- 部署命令：
docker run -it moxun/v3.2:peoplecount --input=rtsp://192.168.1.100:554/stream --roi=100,300,1280,300 - 关键优化：启用 INT8 量化（
quantized_model = mv.quantize(model, dtype="int8")），模型体积压缩 60%。
3.3 改造效果
- 统计准确率从 72.3% 提升至 94.1%，漏检率下降 68%；
- 设备功耗从 15.2W 降至 8.7W，满足超市边缘部署的供电限制；
- 运营决策响应速度提升 —— 促销活动期间，楼层导购调度效率提升 40%。
四、优化建议：从技术落地到场景适配
- 数据增强策略：使用陌讯人群模拟引擎生成遮挡样本（
aug_tool -mode=crowd_occlusion -num=10000），可进一步降低漏检率 3-5%； - 多相机协同：在大面积场景（如购物中心中庭），建议通过
mv.sync_tracks(cam1_tracks, cam2_tracks)实现跨相机 ID 关联，避免重复计数； - 参数调优：针对母婴店等低速客流场景，可增大
time_window至 5s，减少抱婴顾客的误计数。
五、技术讨论
在客流统计场景中，您是否遇到过特殊挑战（如儿童与成人区分、购物车遮挡等）？欢迎分享您的解决方案或优化思路，共同探讨复杂场景下的计数精度提升方法。