可以预订会议室但仍然空着. 在繁忙的入口处, 两个人可以一起通过，而一根简单的光束只能记录一个交叉点. 这两种情况都需要更好的信息, 但他们不要求相同的测量. 一个团队需要知道某个空间是否被占用. 另一个需要可靠的进出人数统计.
选择传感器时这种区别很重要. 飞行时间传感器 (飞行时间传感器), 相机, 和 毫米波雷达传感器 都可以为室内居住项目做出贡献. 每个捕获不同类型的信息, 结果取决于设备, 它的位置, 以及其背后的计数方法.
每种技术如何感知人们
ToF 通过红外光测量距离
ToF 传感器将红外光发送到空间并测量其返回以估计距离. 直接 ToF 测量行程时间; 间接 ToF 利用调制光的相移. 单点传感器报告一个传感区域内的距离. 在多区域传感器中, 每个像素或区域报告自己的距离, 创建视图中对象的深度图. 该地图无需捕获传统的彩色图像或重建深度即可提供位置和形状，从而提供比传统被动红外探测器更精确的空间背景 (了解更多关于 ToF 与 PIR 差异).
因为ToF提供了自己的红外光, 它可以在黑暗的走廊和入口处进行测量，无需额外的可见光. 这可以简化在无法提供额外照明的室内区域的安装. 环境红外线强, 包括直射阳光, 仍然会减少某些设备的可用范围, 所以安置很重要.
相机通过软件将图像转化为计数
传统相机捕捉二维图像, 哪个软件必须转成计数. 诸如 YOLO 之类的物体检测器可以在每一帧中找到人物. Deep SORT 等跟踪器会随着时间的推移将这些检测链接起来, 允许系统计算定义线的交叉点或估计某个区域内还有多少人.
当团队需要镜头或运动分析时，视觉细节非常有价值, 拥挤, 或跌倒. 如果工作只是报告计数或占用状态, 这也带来了更多的考虑: 灯光, 视觉重叠, 图像访问, 和保留. 边缘AI可以减少发送或存储的视频, 但相机仍然捕获图像并在设备上运行处理. 当额外的视觉信息被实际使用时，它的价值是最强的.
毫米波雷达读取反射的无线电波
毫米波雷达 经营于 30 到 300 GHz范围. 它分析反射信号来估计人们在哪里以及他们如何移动: 时机有助于建立距离, 多普勒变化揭示径向速度, 天线处理添加角度信息. 生成的点云或检测到的目标提供空间和运动数据，而无需记录传统图像.
雷达无需可见光即可工作, 经过适当的处理, 当坐着的人在基本运动传感器看来静止时，可以检测诸如呼吸之类的小运动. 专门的系统可以检测与心跳相关的胸部运动, 而其他系统则监测护理机构中的跌倒情况. 一些雷达装置也在合适的非金属材料后面工作, 包括某些塑料, 木头, 玻璃, 或干墙.
室内占用监控中的隐私
团队只需要知道房间或摊位是否被占用, ToF 和雷达可以提供该信号，而无需记录可识别的面孔, 衣服, 或视频. 这种更窄的输出在办公室特别有用, 改变区域, 和卫生间. 当任务需要镜头或视觉分析时，相机仍然很有价值, 但它将图像处理引入到原本简单的占用工作流程中.
安装后差异仍然存在. 本地处理和快速删除可以减少存储的素材, 然而相机仍然捕捉图像并需要明确的访问和保留规则. 使用 ToF 或雷达, 团队可以使输出接近操作问题, 例如已占用或可用, 并限制这些记录的存储时间. 该方法支持 GDPR 关于数据最小化和存储的原则.
飞行时间如何, 相机, 和雷达处理繁忙的入口
在繁忙的门口, 人们可能并排走过，也可能紧随其后. 多区域 ToF 系统提供计数软件深度和高度提示，有助于区分平面图像中轮廓重叠的人. 具有合适的分辨率, 这些线索还可能有助于区分人和车或避免错过孩子. 安装高度和覆盖范围仍然需要让传感器能够清晰地看到通道.
相机在稳定的视野和合适的照明下也能很好地计数. 在强背光入口或拥挤的交通中, 人们可能会变得更难跨框架一致地检测到. 这些场景可能需要不同的拍摄角度, 额外的照明, 或软件调整.
雷达持续感知可见光的变化，并且可以在难以进行光学观察的烟雾或多尘环境中工作. 对于繁忙的入口, 为计数而构建的雷达系统可以结合距离和角度分辨率来区分同时穿过的人.
比较 ToF, 相机, 和毫米波雷达
| 考虑 | 飞行时间传感器 | 常规相机 | mrink rass |
| 它是如何运作的 | 红外光从表面返回以测量距离. | 分析图像以检测人员并计算交叉路口. | 反射无线电波提供范围, 速度, 和角度. |
| 数据输出 | 单点传感器的距离读数, 或多区域传感器的深度图. | 2D 图片或视频. | 范围, 速度, 和角度; 处理后的数据可能包括点云. |
| 隐私 | 报告距离或深度，无需录制可识别的视频. | 捕获可能识别人员身份并需要小心处理的图像. | 报告运动和位置，无需录制可识别的视频. |
| 人数统计 | 当分辨率和位置适合门口时，多区域深度可以帮助分隔附近的人. | 可以通过清晰的视图和合适的软件进行准确计数; 照明和遮挡很重要. | 专用系统可以统计多人; 近距离目标的分离需要测试. |
| 灯光 | 无需可见光即可工作; 强烈的环境红外线可能会缩小范围. | 标准相机需要合适的光线或额外的低光设备. | 独立于可见光工作. |
| 现场干扰 | 阴影影响不大, 但阳光和遮挡的视线会干扰. | 强光, 阴影, 遮挡视线会影响检测. | 可以在一些多尘或多烟的环境中运行; 杂乱和安装材料仍然很重要. |
| 空间细节 | 多区域模型提供采样深度; 单点模型不映射场景. | 标准相机是 2D; 立体或深度相机可以提供深度. | 如果某些系统还测量高程，则会生成 3D 点云. |
| 加工 | 计数仍然需要软件来区分人员并确定交叉方向. | 图像检测, 交叉分析, 和视频处理需要处理. | 信号处理和多人计数需要计算资源. |
| 安装 | 当范围和视野合适时，天花板安装可以覆盖指定区域. | 需要无障碍视野和合适的照明. | 如果覆盖范围仍然足够，可以放在经过测试的非金属盖后面. |
| 典型用途 | 办公桌或摊位占用; 合适的多区域系统的入口计数. | 安全录像, 视觉分析, 和入场人数. | 存在感应, 谨慎的安装, 以及专门的人数统计或跌倒监控. |
将技术与用例相匹配
办事处. ToF 可以报告办公桌是否, 座位, 或指定的会议区域已被占用而未捕获视频. 这个简单的信号可以帮助设施团队识别未使用的预留并规划空间使用. 当连接到合适的楼宇控制装置时, 它还可以通知照明和供暖或制冷时间表.
零售. 在一个入口处, 为计数而构建的多区域 ToF 系统可以利用深度来帮助区分靠近经过的访客，而无需记录他们的图像. 人流量趋势可以为人员配置提供信息, 如果传感器覆盖相关区域，区域占用趋势可以指导展示和产品放置决策. 试衣间可能只需要私人占用或可用的信号.
公共空间. 图书馆, 车站, 展览场馆可以根据入场人数和面积占用情况来确定需求和拥挤时段. 专为计数而设计的多区域 ToF 或雷达系统无需连续视频馈送或可见光即可提供这些测量.
工业和仓库. ToF 距离传感可以监控货架和库存水平, 邻近性, 或在指定区域进行活动. 当空气中的灰尘或谨慎的安装位置导致光学视图不切实际时，雷达可以提供帮助. 叉车碰撞警告和生产线安全功能需要专门构建的系统和验证.
当安全录像时，摄像机更适合, 视觉行为分析, 或者需要从图像中获得客户洞察. 专用毫米波雷达系统适合存在感测, 护理机构中的跌倒监测, 和谨慎的安装. 适用于需要可靠计数且无可识别图像的室内入口, 定位良好的多区域 ToF 系统是首选, 平衡深度细节, 隐私, 和无可见光操作. 最佳选择仍然取决于所需的输出和实际现场的测试.
如何选择室内人数统计系统
首先选择输出: 占领状态, 入场次数, 实时人数, 运动数据, 或镜头. 然后权衡隐私, 场地条件, 计数错误, 和总成本.
1. 从隐私开始
在洗手间, 改变区域, 以及类似的空间, ToF 或毫米波可以在没有可识别镜头的情况下报告占用情况. 选择图像对于安全或视觉分析来说是必需的并且适合捕获的摄像机. 对于每个系统, 定义谁可以访问数据以及何时删除数据.
2. 检查照明和安装
ToF 和雷达不需要可见光, 使它们在昏暗或背光入口处很有用. 多区域 ToF 适合定义的通道（如果其范围）, 视野, 和位置覆盖人们走得很近; 强烈的环境红外和遮挡视野仍需要检查. 雷达可以在合适的非金属盖后面或灰尘阻碍光学视野的地方工作, 但安置很重要. 相机还需要合适的视野和照明, 尽管专门的系统可以处理具有挑战性的场景. 如果门口数量决定大空间的占用情况, 覆盖每个出入口.
3. 定义您需要的精度
距离准确度不是人数统计准确度. 多区域 ToF 深度有助于计数软件区分近距离步行者, 而专用雷达和摄像头系统也可以统计几个人的数量. 当微小的运动比计数更重要时，雷达就很有用. 设置可接受的漏算率和误算率, 然后与密切关注者进行测试, 孩子们, 推车, 和相关的固定占用者.
4. 比较总成本
比较硬件, 安装, 力量, 软件, 加工, 贮存, 维护, 以及与建筑或零售系统的集成. 当作业仅需要计数或占用信号时，ToF 深度数据可以避免视频存储. 总体成本仍然取决于覆盖范围和所需的软件, 因此，将系统与相同的输出和精度目标进行比较.
对于需要可靠计数但没有可识别图像的室内入口, 专门构建的多区域 ToF 系统是一个强有力的起点. 在更广泛的推广之前，将其结果与高峰流量期间检查的手动计数进行比较.