2025 年景区客流量的统计方法主要有以下几种：
智能技术统计法
- 视频监控与 AI 分析：在景区的出入口、主要通道、热门景点等关键位置安装摄像头，利用 AI 智能分析网关和相关算法，对监控视频中的人体目标进行识别、跟踪和统计。可以准确地统计进出景区的人数、不同区域的人流密度，还能分析游客的行为模式，如停留时间、行走路线等，为景区管理提供多维度的数据支持。
- 红外传感器统计：通过在特定区域（如入口、狭窄通道）安装红外传感器，当游客经过时，传感器会感应到人体的红外信号，从而统计瞬时客流量。这种方法成本相对较低，但可能会受到光线、遮挡物等因素的影响，导致数据不准确。
- 闸机计数：在景区入口和出口设置闸机，游客通过刷卡、扫码或人脸识别等方式通行，闸机系统会自动记录进出人数。这种方式统计数据较为准确，同时还能与票务系统相结合，方便对游客的身份和购票信息进行管理。
热力图分析技术
- 核密度估计（KDE）：以每个游客位置为中心生成高斯核，叠加计算密度，将景区划分为 1m×1m 网格，统计每个网格内游客数量，然后根据密度情况通过 HSV 颜色空间插值，将低密度显示为蓝色，逐渐过渡到绿色、黄色、红色表示高密度，生成客流热力图。通过热力图可以直观地了解景区内不同区域的客流分布情况，以及客流随时间的变化曲线，帮助景区管理者及时发现人流聚集区域和高峰时段，以便采取相应的疏导措施。
传统统计方法
- 人工计数：安排工作人员在景区的出入口、重要景点或特定区域进行现场计数。这种方法虽然成本较低，但容易受到人为因素的影响，如疲劳、疏忽等，导致数据不准确，而且在客流量较大时，人工计数的难度和误差会增加。
- 票务系统统计：利用景区的票务系统来统计客流量。无论是纸质门票、电子门票还是指纹、人脸识别等票务验证方式，都可以记录游客的入园信息，通过对门票的销售和使用数据进行分析，能够得出景区的入园人数、不同时间段的客流量等信息。
大数据与运营商合作统计
- 与通信运营商合作：通过与移动、联通、电信等通信运营商合作，利用手机信令数据来统计景区客流量。运营商可以根据游客手机与基站的通信信息，获取游客的位置、停留时间等数据，从而分析出进入景区的人数、游客的来源地、在景区内的移动轨迹等信息。这种方法可以提供较为宏观和全面的客流数据，并且不受景区内设备安装条件的限制，但数据的准确性可能会受到信号覆盖、手机使用情况等因素的影响。
- 互联网大数据分析：借助互联网旅游平台、社交媒体等大数据资源，分析与景区相关的搜索量、预订量、游客评价等信息，以及游客在社交媒体上分享的照片、定位等内容，来推测景区的客流量和游客行为趋势。虽然这些数据不能直接反映实际的客流量，但可以作为参考，帮助景区了解市场需求和游客关注度的变化。
在实际应用中，景区通常会综合采用多种统计方法，以提高客流量统计的准确性和可靠性，为景区的运营管理、资源调配、安全保障等提供有力的数据支持。