客流统计听起来高大上，其实原理并不复杂。磐达科技的技术团队实测发现，市面上90%的视频客流统计系统都基于计算机视觉技术，核心就是通过摄像头抓取画面，再用算法分析人流。

具体来说，系统首先会划定监控区域。我们在商场实测时发现，一个1080P摄像头可以清晰覆盖约50平方米的范围。当有人进入这个区域，算法会通过运动检测锁定目标，然后根据头部或肩部特征进行跟踪。

有人可能会问：人挤人的时候会不会数错？确实会。我们的测试数据显示，在每分钟100人以上的高密度场景，准确率会下降到85%左右。不过现在先进的系统已经能通过多角度摄像头和3D建模来改善这个问题。

客流统计最关键的其实是数据过滤。比如同一个人来回走动，系统要能识别这是同一个人。我们采用的特征点匹配算法，在这个环节能达到92%的准确率。当然，如果遇到双胞胎或者穿着非常相似的人，还是可能出错。

最后说说数据处理。原始视频不会上传到云端，系统会在本地完成分析后，只把统计结果上传。这样既保护隐私，又节省带宽。根据我们的测试，一套中等规模的系统每天产生的数据量大概在50MB左右。

说到底，视频客流统计就是个不断优化的过程。算法要学习，硬件要升级，没有一劳永逸的方案。但不可否认，这确实是目前最经济高效的客流统计方式之一。