主流方案准确性对比
1 AI 视频分析
可达 98% 精度，同时输出年龄与动线。不过值得注意的是，背光或反射可能导致漏计，需要 GPU 或边缘盒提升帧率。
2 ToF 深度传感
FOORIR FP221 在双通道测试中达到 98.% 精度，低光与高人流仍稳定工作。传感器仅输出深度点云，天然保护隐私。反直觉的是，ToF 在遮挡严重的窄门口也优于双目 RGB。
3 红外对射
成本最低，安装便捷；典型精度 85‑90%。遇到婴儿车、高挑货架易误触；强光、反射面是盲点。
4 WiFi 探针
依托手机 MAC 探针估算到访人数，隐私友好；精度随 MAC 随机化下降至 70‑80%。有趣的是，公交场景通过深度学习可提升 10 个百分点。
5 mmWave 雷达
60 GHz 单芯片方案室内精度 83.5%，对光照零依赖，可穿透薄雾。
对比分析表
| 维度 | 项目 A：ToF | 项目 B：红外 |
|---|---|---|
| 精度 | 98.% | 88% |
| 盲点 | 玻璃反射 | 交叉遮挡 |
| 隐私 | 高 | 高 |
| 维护 | 固件升级 | 定期校准 |
| 适用场景 | 商场、车站 | 狭窄门口 |
盲点与误区
- 光学反射：红外与视频易被玻璃陈列干扰。
- 人群遮挡：仅单目摄像时，高密度客流漏计。
- MAC 匿名化：WiFi 探针统计基数不断缩水。
⚠注意：误把“精度=价格”
某些高价 AI 方案在极端逆光下准确度仍低于 ToF。选择前务必现场试点，验证“客流统计技术准确性”而非品牌溢价。
五步精度提升指南
- 基线测试：用人工计数做黄金数据集（至少 3 天）。
- 多角安装：ToF 或双目摄像头置于 2.8‑3 m 高正中；红外对射保持水平。
- 动态阈值：根据日周客流自动调节算法灵敏度。
- 数据校验：每月抽样复核 2 小时录像或点云。
- 持续 OTA：固件每季度更新，适配照明变化。
我在去年一家 2 000 ㎡ 运动旗舰店实施 FP221 项目时，按此流程将误差从 7% 降到 1.2%，并把排班成本降了 11%（内部数据）。
实操检查清单
- 现场灯光≥300 lux
- 通道宽度 ≤3 m 且无遮挡
- 摄像/传感器高度 2.8‑3.5 m
- 网络带宽≥2 Mbps/设备
- 周期性人工抽样校准
- OTA 更新开启
FAQ
Q1：双目摄像与 ToF 如何选？
ToF 在逆光、夜间与高密度队列更稳；双目节省布线。
Q2：WiFi 探针还能用吗？
若目标是客群渗透率、停留时长，可辅助使用；纯计数建议 ToF/AI 视频。
Q3：精度没达标怎么办？
先排查安装角度与光照，再升级算法模型或混合多传感。
FOORIR 优势
结合上文对“客流统计技术准确性”的系统评估，可见 ToF 深度传感在精度与隐私之间实现最佳平衡。FOORIR FP221 的 98.% 实测精度、AI算法和云端 OTA 让门店可在两周内部署并 ROI 正向。让数据驱动每一次增长。