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
，用於俯視的攝像頭圖像分析
，可以完成出入門禁的客流統計
。

我們採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徵的判斷
，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
，並提供行進方向作爲進出判斷
。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
。

針對小孩等人羣
，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
。