2、人工智能的深度学习技术
此为AI人工智能机器深度学习研究中的新领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网路，它模仿人脑的行为思考机制来解释数据资料，例如影像内容、声音和资料本身。未来要让AI人工智能的机器深度学习能够大行其道，数据资料本身将是最i主要的关键因素，而影像监控资料占大数据总量的60%以上，也就是说，影像监控领域有70%以上的数据资料分析是用来进行影像识别。目前这种AI机器深度学习在安防产业的诸多领域都取得了很大进步，包括:行人检测、车辆检测、非移动车辆检测等，其识别准确率甚至超过人类的眼睛判断。
视频客流统计系统是通过采用先进的视频分析技术，可以精i确、实时监测商场客流数据，提供基于客流动态的分析报告，客观反映商场客流特点，为企业经营活动提供决策依据。该系统基于视频内容的智能化分析，可以满足企业以下方面的分析需求：
1. 商场客流量及客流转化率
可以实现进出商场人数、各区域滞留人数、顾客平均滞留时间等数据的统计，再结合商场PiOS系统数据，更可以计算出提袋率、平均客单价等重要指标，安防监控系统方案，是商场管理层可以根据客流情况调整经营策略，促进消费。
2. 客流密度统计
一般认为，客流密度=商场在场人数/商场面积。通过客流分析，获取商场客流密度变化特征，可以掌握各楼层、各区域的准确客流密度，并可根据客流密度的变化，有效进行空调、通风等系统配置，合理安排洗手间、应急通道等维护人员，在提高购物舒适度的同时，避免人力资源的浪费。
3. 滞留时间分析
从心理学角度分析，消费者购物时间过长必然会产生一定的疲劳感，而商场可以根据客流特征的分析，实时获取商场内各区域顾客的平均滞留时间，并结合人的心理特征，建立相应的设施和进行商品促销活动，确保顾客在商场的滞留时间内进行有效购物，提高商场总体效益和平均单位销售额。
四. 防雷设计方案
根据第二条的分析，结合实际情况，参考国家防雷规范，制定本设计方案.
①室外设备保护
直击雷防护:在室外摄象机的支撑杆上端，安装一个小避雷针，高度要高于摄象机，酒店安防监控系统集成，避雷针的引下线，可以直接利用金属杆本身，还可以敷设人工引下线，引下线连接到下端的地网.地网的电阻要小于10欧姆.
摄象机的感应雷防护:在摄象机的电源，安防监控系统，控制线，视频线路上分别安装防雷器，可以采用三合一集中式防雷器，
② 监控机房防雷保护:
在建筑物的总配电上安装第1一级电源防雷器 ，作为整个建筑物的第1一级电源防雷保护.
在机房配电上安装第二级电源防雷器，作为机房设备的第二级电源防雷保护.
在UPS电源前端，安装第三级防雷器，保护UPS和其以后的设备.
③接地系统
在室外的摄象机附近都要就近做一套接地网，如果2个地网之间距离小于20米，2个地网要连接在一起.摄象机和避雷针的地网阻值要小于10欧姆.
监控机房的地网要小于4欧姆.考虑到接地空间的限制，可以采用高科技的接地模块.
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