Etone 的視頻圖像識別引擎EFRM_V2.0 (Etone Face Recognition Manager Ver 2.0 ),可以完成視頻圖像識別的智能如靜止到動作的感應、圍欄計數、以及越線偵測和計數。其中越線計數，用于俯視的攝像頭圖像分析，可以完成出入門禁的客流統計。

我們采用吸頂或者掛壁安裝的攝像頭，安裝在離地3米左右的通道頂板上，可以壁掛可以吸頂，視野需要覆蓋本通道所對應的客流，可以完成出入客流的統計。

系統模塊示意圖

監控攝像頭的安裝，建議按如下方式安裝，確保1-2個攝像機可以完整的看到通道的全部寬度

如圖示布局，進行出入人數統計，我們設計按下圖安裝。

通過這樣視野的安裝，可以拿到如下的圖像，調整清晰度和照度，確保24小時可以取到清晰的視頻，如下面左圖的原始圖像，分別通過可見光和紅外光熱源的判斷，將原始圖像分別成像。

對圖像的識別首先進行人體特征的判斷，將視野中的人體在畫面中實時進行跟蹤，刻畫出其軌跡，以判斷其行動方向。

對視野進行區塊劃分，只有進入門口的區域人像才進行計數，并提供行進方向作為進出判斷。對停留在視野中，但是沒有進入門口區域的人像，不進行計數。

針對小孩等人群，通過頭像的大小，進行判斷，以捕獲抱在手中的兒童計數，以及解決成片小孩一起行進的問題。