人员计数

传统算法：以背景差分法、帧间差分法为代表，通过提取运动目标轮廓实现计数。优点是计算量小、实时性强，缺点是易受光照、遮挡影响，精度有限。

深度学习算法：主流分为两类，一是基于目标检测（如 YOLO、SSD），直接识别并计数单个人员；二是基于密度图估计，通过预测人群密度分布间接统计总数。这类算法抗遮挡、精度高，是当前主流。

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应用场景

地铁、车站、演唱会等人员密集场所，实时监测人流密度，超阈值时触发预警，预防踩踏事故。

门店、商场统计进店客流，结合转化率分析营销效果，优化商品陈列和人员排班。

办公楼、工厂统计在岗人数，门禁通道计数实现考勤管理，提升安防效率。

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