磐达科技的AI视频客流统计系统数据显示，采用智能分析的零售门店平均能减少15%的人力成本，但准确率能达到多少？行业通用的红外和WiFi探针方案误差率在20%-40%之间，而我们的多目标跟踪算法把误差压到了8%以下。

客流热力图是个好东西，它能直接告诉你哪个货架前顾客停留超过3分钟。某连锁便利店用了这个功能后，把促销堆头从墙角移到热区，当月销售额涨了11%。不过要注意，摄像头安装高度低于2.5米时，统计精度会下降12%左右。

有人问为什么不用便宜的计数传感器？试想下，当两个顾客并排进门，传感器可能只计1个人。我们对比测试过，在高峰期这种漏检率最高能达到37%，而带AI行为识别的视频方案基本能避免这个问题。

拓展知识：客流数据要结合POS系统才有价值。比如某快餐店发现周三下午3点客流骤降，但实际那时段的外卖订单占比达到41%，单纯看进店人数会误判。

常见问题：
Q：阴雨天会影响统计吗？
A：普通摄像头会，但我们用的宽动态范围技术能适应20000lux到0.1lux的光照变化。

Q：需要联网才能用？
A：边缘计算盒可以本地处理数据，但想要跨店分析还得上传云端。实测10家店的日数据量大约占3.2GB带宽。

别指望客流统计能直接增加营业额，但它能告诉你"为什么今天人少"——可能是隔壁新店开业，也可能是你的入口玻璃太反光。某商场调整了入口遮阳棚后，工作日的午间客流立刻回升了19%。