一直以来，于购物中心或门店而言，客流数据都是衡量运营效率、支持运营决策的重要指标，因此能否获得精准的统计数据便成为关键的第一步。

文安智能观察到，大多数购物中心或门店都会装有若干宽度较大的门，为实现对门口区域的全覆盖，往往需要安装多台智能感知设备，此时这些设备自身的感知区域难免出现重叠，当行人经过重叠部分时便会产生重复计数的误差。

该发明专利技术可对重叠区域中的目标行人进行时间、空间等多维度特征匹配，以此去除客流统计的重复计数，保证线下智慧空间数据采集过程中准确性和可靠性。

自2008年推出购物中心店铺级客群数字化系统以来，文安智能始终以极致的AI算法能力与领先的硬件创新水平，已累计获得200+项知识产权，为500余座购物中心、超15万家线下门店提供全空间的数据感知与运营决策服务。

值得一提的是，文安智能还于近期获得“基于隐马尔可夫模型的目标检测模型的搜索方法”与“基于主动学习的目标检测模型训练方法”两项基于AI核心算法的创新发明专利，并已在多个具体场景中得到应用，受到了众多客户的高度赞扬与一致好评。

“基于隐马尔可夫模型的目标检测模型的搜索方法”通过重构隐马尔可夫模型得到特定网络结构的目标检测模型，有效减小了目标检测模型的尺寸及参数量，避免了高额存储空间资源与计算资源的消耗，大大提高了目标检测模型的实用性以及终端设备的稳定性。

“基于主动学习的目标检测模型训练方法”通过主动学习的半监督学习方式，在保证样本图像多样性的前提下，对样本数量进行精准化自动调控，有效避免了样本图像数量过大问题，大大提高了训练目标模型的高效性和稳定性。

创无边界 创无止境

作为线下空间智慧感知技术的引领者，文安智能从未停下创新的脚步。

“做AI、做技术，既要仰望星空又要脚踏实地。在新技术不断蜕变的同时，要保证它们能落在实处、产生价值，作用于每个具体场景上、每个实际需求上。”

未来，文安智能将持续增强创新实力，不断扩大核心技术领域的专利储备，为购物中心的数字化转型持续输出“VION力量”。

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