对于零售门店、连锁商超、景区展馆等场景来说，客流量统计不仅是运营决策的基础数据，更直接影响坪效、营销预算和排班策略。然而在实际管理中，许多企业都会遇到一个共同困扰：设备明明在运行，但数据始终偏差较大。
当出现客流量统计不准时，不少人会将问题简单归因于“设备不好”。但真实情况往往更复杂。准确的数据源自“设备 + 安装 + 场景 + 算法”四者的共同作用，需要系统排查。
下面，我们从 4 个关键环节逐一分析误差来源，并给出可执行的优化方法，帮助你把客流统计还原到可靠水位。
一、确认设备类型与原理是否匹配场景
不同门店结构、光照环境和人群特征，对客流计数器有不同要求。如果设备原理与现场不匹配，误差会从一开始就被放大。
常见设备原理区别
| 设备类型 | 工作原理 | 易出现问题 | 推荐场景 |
|---|---|---|---|
| 红外对射 | 统计遮挡次数 | 易受遮挡、多人同行误差高 | 小门宽、单人通行 |
| 视频识别 | 依赖摄像与图像算法 | 逆光、阴影、人群重叠影响识别 | 室内外大多数通道 |
| ToF深度传感 | 利用深度距离建模人体轮廓 | 抗光强、抗重叠、抗遮挡 | 商超、展馆、景区、连锁商业 |
如果在大门口、高光环境、多人同时进出的场景仍使用红外对射，那么客流量统计出现偏差是必然的。此时应优先考虑ToF深度式人流监控设备，其识别算法更适合复杂客流场景。
二、检查安装位置、角度与高度是否规范
即使设备本身性能可靠，不规范安装也会导致数据偏差。许多门店忽视这一步，导致后续无论怎么调参都不准。
常见安装错误
- 设备斜着装，视角未垂直地面
- 安装过高或过低，影响深度成像效果
- 门口横幅、装饰品或吊顶遮挡
- 临近玻璃反光导致识别异常
建议参考参数
- 深度式设备安装高度：2.2m – 3.5m
- 覆盖宽度 ≤ 门宽 + 30% 冗余区域
- 保持视角 垂直向下 90° 或轻微倾角
三、场景中人群特征是否影响识别算法
客流量分析并不是“看到一个人就加一”，算法需要区分成人、儿童、婴儿车、员工等目标。若模型没有做足分类训练，就会出现误判与漏判。
典型误差来源
- 员工频繁经过导致重复计数
- 儿童身高较低未被识别
- 多人并排时边缘人物被忽略
- 顾客停留或回头造成重复流量
解决方法
- 启用员工去除机制（通过工牌、区域限制或人形特征识别）
- 开启轨迹跟踪识别算法，确保进出人数统计不重复
- 使用具备密集人群识别模型的设备替代旧款摄像式计数器
四、校验数据口径与业务系统一致性
即使前端采集准确，若数据流到报表层口径定义不一致，会造成误解。
例如：
- 店门未完全开放时间是否计入？
- 是否区分进店与路过？
- 展馆是否计算“回流”或二次进入？
- 连锁总部与门店是否使用同一统计区间？
建议每月进行一次客流模型对照校准，确保口径一致，否则客流量统计只是“看起来接近”，却不能真正指导业务决策。
实际可执行的排查流程总结
- 确认设备类型是否适配场景
- 核对安装参数是否符合标准
- 评估识别算法与人群特征匹配度
- 校验数据口径与报表逻辑
当四项逐项排查后，通常可将误差从 20% 降低到 <3%。
为什么 FOORIR 方案更容易做准？
FOORIR 在多类场景的深度客流识别中使用 ToF双目深度建模 + 多模型轨迹跟踪算法，相较传统视频识别，具备：
- 抗逆光、抗人群遮挡、抗高密度通行能力更强
- 员工去除和儿童识别更加准确
- 可直接接入连锁 BI、CRM、排班系统，提高管理效率
对于商业空间而言，数据不是越多越好，而是越真实越有价值。
FAQ 常见问题解答
Q1：客流量统计准确率一般能做到多少？
专业 ToF 计数器可做到 97%–99%，关键取决于安装与模型参数校准。
Q2：商场门口人群密集，还能统计吗？
可行。需要使用支持密集人群轨迹分割的深度算法设备。
Q3：员工如何自动去除？
可通过工牌识别、区域排除或轨迹特征模型完成，无需手动标记。
Q4：是否支持多店统一管理？
支持，FOORIR可提供总部统一看板与多终端可视化。