海康威视的客流量统计方案在零售、交通等领域应用广泛，但实际效果究竟如何？我们从数据和用户反馈中挖了点干货。

根据海康威视2022年技术白皮书显示，其基于AI的客流统计系统在标准场景下准确率达97%。不过这个数据是在光照充足、人流密度≤2人/㎡的理想条件下测得的。实际部署中，广州某商场2023年实测数据显示，高峰时段（密度4-5人/㎡）准确率会跌到89%左右。

常见的误差来源挺实在：多人并行时可能漏计，戴特殊帽子或撑伞会被误判，强逆光环境下摄像头可能直接"罢工"。北京地铁14号线部分站点就反映过早晚高峰存在8-12%的计数偏差。

但话说回来，对比传统红外传感器方案，海康这套系统确实能打。深圳宝安机场T3航站楼改造后，用DS-2CD63系列摄像机搭配DeepinMind算法，非接触式统计让误差从原来的15%降到了6%以内。

买不买得看使用场景。如果是超市、展厅这类中低密度场所，这方案够用；但要是地铁闸机、演唱会检票口这种地方，建议搭配RFID或门禁系统做交叉验证。毕竟再好的AI，面对乌泱泱的人流也得犯怵。

维护成本容易被忽略。杭州某连锁药店发现，摄像头每3个月就需要校准一次，灰尘或镜头老化会导致准确率每月下降约1.2%。这钱不花，数据就慢慢变"水"了。

现在你知道了吧，海康的客流统计就像个成绩不错但会偏科的学生——环境简单时表现优异，复杂场景就得掂量着用了。