近年来，随着城市化进程的加快和人们生活水平的提高，大型公共场所的人流量日益增多，对客流信息的精准采集和分析需求也越来越迫切。
传统的客流统计方法如人工计数、红外感应等存在精度低、易受环境干扰等问题，难以满足智能化时代的要求。
而三维视觉技术凭借其非接触式测量、信息丰富、精度高等优势，为客流信息采集提供了新的思路。
本文首先介绍了客流信息采集的研究背景和意义，以及三维视觉技术在其中的应用优势；接着，对目前主流的客流信息采集算法进行了分类和比较，并重点阐述了基于三维视觉的客流信息采集算法的研究现状；然后，详细介绍了基于三维视觉的客流信息智能采集算法的设计思路，包括系统框架、关键算法和实现流程等；最后，对全文进行了总结，并展望了未来的研究方向。
关键词：客流信息采集；三维视觉；目标检测；目标跟踪；深度学习
#1.1客流信息采集
客流信息采集是指利用各种传感器和技术手段，对特定区域内的人员流动情况进行实时监测和记录，获取客流量、客流密度、客流动线等数据信息的过程。
#1.2三维视觉
三维视觉是指利用计算机技术，对现实世界中的三维场景进行感知、理解和重建的技术，其核心是从二维图像或视频中恢复三维信息，主要包括三维场景重建、目标检测与识别、目标跟踪等关键技术。
#1.3深度学习
深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法，其特点是能够自动地从数据中学习特征表示，并在各种计算机视觉任务中取得了显著成果。
近年来，深度学习也被广泛应用于客流信息采集领域，例如基于深度学习的目标检测和跟踪算法，可以有效提高客流统计的精度和鲁棒性。
2研究概况#2.1传统客流信息采集方法
传统的客流信息采集方法主要包括人工计数、红外感应、视频分析等。
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