图书馆与展览馆的管理痛点
15年来，我见过太多场馆管理者抱怨客流统计不准。红外对射容易被书包、手推车误触发；闸机计数无法区分员工与访客；最头疼的是高峰期人流密集时，传统摄像头根本分不清重叠的人影。某省级图书馆曾因统计误差超过30%，导致空调和照明能耗浪费严重。
我们这样破局
倍特威视BVS-AI视频分析系统采用三路校验架构：
1. 前端部署200万像素广角摄像机，通过深度学习模型实时检测人头、肩部特征
2. 边缘计算节点运行改进的DeepSORT算法，解决人员短暂遮挡问题
3. 中心服务器进行轨迹去重，自动过滤工作人员反复进出区域的情况
在武汉某科技馆项目中，我们通过大小模型结合架构：
- 大模型处理全景人流密度热力图
- 轻量化模型专注出入口精确计数
最终将高峰时段统计误差控制在5%以内。
真正可落地的方案细节
这套系统最让工程商省心的是：
- 兼容海康、大华等主流摄像机利旧改造
- 提供标准RESTful API接口，2小时可对接场馆预约系统
- 支持离线运行，网络波动时自动缓存数据
去年在深圳某图书馆的改造中，我们从设备上架到系统联调只用了3个工作日。关键是不需要额外布线，直接复用原有监控网络。
为什么客户选择我们
国家高新技术企业背书只是基础。真正让客户放心的是：
1. 算法经过30+省市公共场馆验证
2. 支持华为Atlas、寒武纪等国产算力平台
3. 提供7×24小时远程诊断服务
某国际会展中心曾测试过三家厂商，最终选择我们是因为：当灯光突然变暗时，我们的系统仍能保持90%以上检出率——这得益于独家研发的低照度增强算法。
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