在零售门店、展馆展厅等场景中，实时掌握进店人数与顾客停留时间，是优化运营策略的核心依据。基于 RV1126B 边缘计算平台，我们搭建了一套轻量化人流检测 Demo—— 通过摄像头采集画面并本地化处理，实现了精准的客流计数与停留分析。更关键的是，这套方案的技术逻辑与应用场景深度绑定，既保证了检测精度，又适配了实际运营需求。
我们的频道将会持续更新 AI Camera 的相关内容，更多详细信息与源代码请见于我们的Hackday频道与Github仓库。
Hackday栏目：https://hackaday.io/project/202943-peek-under-the-hood-how-to-build-an-ai-camera
Github仓库：https://github.com/Seeed-Studio/OSHW-reCamera-Series
检测效果展示：
RV1126B-Demo-couting
生成统计结果文本
核心逻辑：如何让摄像头 “看懂” 人流？
这套 Demo 的核心思路，是让系统像人眼一样 “观察 - 判断 - 记录”，具体分为三个步骤：
第一步：精准识别画面中的人
摄像头实时捕捉画面后，系统会先筛选出 “人” 这个目标 —— 通过预先训练的模型，排除商品、货架等无关物体，只聚焦于人体轮廓。哪怕光线忽明忽暗（比如门店门口的逆光、展厅灯光切换），系统依旧能稳定跟踪行人，确保不会因为光线问题漏看或误判。
第二步：追踪每个人的移动轨迹
识别到人像后，系统会给每个人分配一个 “临时 ID”，并实时追踪其移动路径。比如有人从门口走进来，系统会标记 “进入”，并开始计时。值得一提的是，跟踪算法做了ID储存化处理，即使目标丢失，当它重新出现在画面中，系统不会重复计数，只会继续计时，从而避免传统红外传感器 “挡一下记一次” 的弊端。
第三步：自动记录停留时间
当人进入监测区域后，系统会自动开始计时，直到其离开区域才停止。同时会统计 “平均停留时长”“最长停留时间” 等数据，这极具实用价值，比如在零售场景中，能看出顾客在哪个货架前停留最久；在展馆中，能分析哪个展区最吸引人。计时逻辑不依赖网络时间，而是基于画面帧率精准计算，确保哪怕断网也能准确记录。
方案特点
本地处理，响应更快
所有计算（识别、追踪、计时）都在 RV1126B 芯片上完成，不需要传送到云端。这意味着更低的延迟，不会因为网络卡顿导致数据滞后，对需要实时调整人力的门店来说尤为重要。
灵活适配不同场景
系统内置可调节的 “置信度参数”：在人流密集的商超，可调高识别阈值，避免人群拥挤时误判；在客流较少的精品店，则可降低阈值，确保每个进店顾客都被记录。同时我们还可以设置 “有效区域”（比如只统计进入门店的人，忽略门口路过的行人），通过简单配置就能适配不同场地的布局。
两种部署方式，按需选择
针对不同需求，提供两种实现路径：
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若需要快速测试效果，可用Python脚本模式运行，几分钟内完成配置，适合创客快速验证想法；
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若追求长期稳定运行，可基于C++语言进行交叉编译生成高效执行文件，降低功耗的同时提升连续工作能力，适合门店无人值守场景。
未来落地的场景
这套 Demo 的最终价值，在于将AI摄像头转化为可直接应用的运营工具：
对零售门店
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自动统计 “高峰时段”（比如工作日 18:00-20:00 人流最多），帮助店长合理安排排班；
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分析 “热门区域停留时间”，比如发现某款新品前顾客平均停留 5 分钟，可加大该区域陈列力度。
对展馆展厅
- 快速对比不同展区的客流数据，判断哪类展品更受欢迎，为下一次展览布局提供依据；
从技术逻辑来看，这套方案的核心是 “用最低成本解决实际问题”—— 不依赖复杂的服务器集群，仅通过 RV1126B 的本地算力，就实现了客流数据的实时采集与分析。对开发者而言，这套逻辑可直接复用：无论是调整识别区域，还是增加多摄像头联动，都能基于现有框架快速扩展，让技术真正服务于场景需求。
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