不同零售场景都在使用客流统计系统，但很多人会问：既然目的都是“统计人流量”，为什么不能直接使用同一套方案？这背后涉及到场景结构差异、数据颗粒度、硬件视场角、识别模型训练、以及运营指标优先级等因素。
为什么同样是“看人”，要求却完全不同？
商场、街铺、连锁店的物理结构与运营目标均不一致。
因此，客流统计系统在镜头部署高度、覆盖范围、算法模型和输出报表中都需要区分。
商场：重视整体流动性与楼层分布
商场通常面积大，动线复杂，需要监测公共区域的商场客流流向，包括楼层人流分布、动线热区、节点停留与跨楼层转换。
此时客流数据用于 招商、租金定价、动线优化。
因此商场侧的客流系统注重大范围覆盖和区域级聚合。
街铺：入口即全部，数据更强调“真实转化”
街铺入口单一，人群快速经过。
此时，客流统计系统的目标不再是观察流向，而是捕捉自然到店率：
- 多少路过？
- 多少真正入店？
- 入店后停留多久？
- 有没有回头客？
街铺更关注转化率和促销对比效果。
此时模型必须 精准区分“路过”与“进入”，并排除反复经过的同一人。
连锁店：关键在“标准化”与“可复制性”
连锁店需要统一管理大量门店，并建立连锁数据中台。
此时对客流统计系统的要求是：
- 安装方式统一
- 数据口径一致
- 报表结构标准化
- 可对比、可横向排名
- 支持总部策略下发与验证
如果使用商场方案，会导致数据颗粒过粗；
如果使用街铺方案，会导致跨店模型不一致，门店无法批量扩张。
所以连锁店的算法更偏向批量校准和云端模型统一管理。
技术层面差异：不是“能数人”就能用
| 场景 | 设备高度 | 监控范围 | 模型训练侧重点 | 数据用途 |
|---|---|---|---|---|
| 商场 | 3m-12m | 大区域、楼层中庭 | 人群密度、动线聚集 | 招商 & 动线规划 |
| 街铺 | 2.2m-3.5m | 单一入口 | 入店识别、去重 | 转化率提升 |
| 连锁店 | 统一高度 | 可复制布局 | 模型标准化、云管控 | 总部运营策略执行 |
这意味着 硬件镜头角度、ToF深度测距、双目摄像头标定与算法训练集都不能混用。
用户为什么会误以为可以通用？
常见误区有三类：
- 以为摄像头能看到人就能数
但不同高度、角度变化会导致算法精度变化巨大。 - 认为软件报表都类似
但零售的价值不在“看人数”，而在分析行为。 - 不考虑未来扩展性
一开始省下几千，后期重装成本反而更高。
总结：不是“系统不同”，而是“场景不同”
客流统计系统真正的价值不在“结果有多少人”，而在让每家店更会经营。
因此商场、街铺、连锁店必须根据场景来选型，而不是以“便宜可用”为第一标准。
FOORIR 如何解决三类场景分化？
FOORIR 在商场、街铺、连锁门店中有成熟落地经验，并针对场景提供 差异化算法模型：
| 场景 | FOORIR 对应产品优势 |
|---|---|
| 商场 | 多区域 ToF 人群密度热力图模型，支持楼层客流转化分析 |
| 街铺 | 双目+ToF 精准入店识别模型，支持路过人数去重与停留时长 |
| 连锁店 | 云端统一模型管理 + 批量标定，支持总部运营数据体系 |
核心价值：让数据不只是“统计”，而是可执行的经营策略依据。
FAQ 常见问题解答
Q1：我现在只有几十平小店，还有必要用客流系统吗？
有必要。小店最敏感的是“进店率”，只要能看到转化，就能指导陈列、海报、广告投放调整。
Q2：如果我已经用摄像头，能否直接软件升级实现统计？
通常不行。普通监控镜头视角、畸变、遮挡、对焦都不符合识别要求，软件很难补救。
Q3：连锁店数据如何保证不同城市一致？
FOORIR 采用统一模型训练 + 云端标定，确保多地数据可横向比较。
Q4：是否支持员工去除？
支持。通过标签和定制工牌，可去除员工数据