机器视觉进行顾客流量统计主要通过智能AI视觉算法实现，具体过程如下：
1. 图像采集：
通过监控摄像头实时捕获视频画面，这是进行顾客流量统计的基础。
2. 图像预处理：
对采集到的图像进行去噪、增强等处理，以提高后续目标检测的准确性。
3. 目标检测：
利用深度学习算法识别图像中的人头或人体，提取出感兴趣区域（ROI）。这一步骤是识别并定位顾客的关键。
4. 目标跟踪：
通过目标跟踪算法对检测到的目标进行连续跟踪，记录其运动轨迹。这有助于避免重复计数，并确保统计的准确性。
5. 客流量统计：
根据目标穿越指定界线（如出入口）的次数统计客流量。系统能够实时更新人流数据，并通过显示屏或移动设备随时查看实时人流量，同时保存历史数据方便后续分析和回溯。
机器视觉在顾客流量统计中还具有以下优势：
高精度识别：利用高清摄像头捕捉图像，并应用计算机视觉技术处理图像数据，实现高精度识别。
方向感知：系统能够根据行人行走的方向，自动区分进入和离开的人数，确保统计数据的准确性。
实时更新与历史记录：系统能够实时更新人流数据，并保存历史数据，方便后续分析和回溯。
多场景应用：不仅适用于商场、超市等零售场景，还可应用于车站、办公楼宇等多种场景。
机器视觉通过智能AI视觉算法实现顾客流量统计，具有高精度、实时性和多场景应用等优势。
