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短视频平台分析报告短视频平台分析报告短视频平台是当今互联网发展的一个重要趋势，随着智能手机的飞速普及和移动网络的高速发展，短视频平台越来越受到年轻人的关注和喜爱。
本文将从用户群体、内容特点、商业模式等方面对短视频平台进行分析。
一、用户群体短视频平台的用户群体主要是年轻人，其中以90后和00后为主。
这些年轻人在生活中有强烈的社交需求，喜欢分享自己的生活点滴和感受，同时也喜欢观看其他人的生活和创意。
另外，短视频平台的用户群体也包括了一些明星、网红和自媒体人。
二、内容特点短视频平台的内容特点主要表现在以下几个方面：1. 短小精悍：短视频的长度通常在15秒到3分钟之间，非常符合用户碎片化时间的需求。
2. 原创性强：短视频平台的内容大多数都是用户自己拍摄和创作的，因此具有原创性和独特性。
3. 多样性：短视频平台的内容类型非常多样，包括搞笑、美食、音乐、舞蹈、时尚、旅游等等。
4. 互动性强：短视频平台具有很强的社交属性，用户可以通过点赞、评论等方式与其他用户互动，增强了用户粘性和社交效应。
三、商业模式短视频平台的商业模式主要包括以下几个方面：1. 广告收入：短视频平台可以通过在视频中插入广告来获得收入，这是短视频平台最主要的商业模式。
2. 直播带货：短视频平台可以通过直播带货的方式来获取收入，例如一些网红通过在直播中推销产品来赚取佣金。
3. 付费会员：短视频平台可以通过推出付费会员服务来获得收入，例如提供更多的视频内容、去除广告等服务。
4. 版权销售：短视频平台可以通过向其他媒体或公司出售视频版权来获得收入，例如将某些热门视频卖给电视台或电影公司。
总之，短视频平台是一个极富活力和潜力的领域，随着技术和用户需求的不断升级，短视频平台的未来发展前景非常广阔。
短视频运营数据分析报告怎么写短视频平台的兴起引发了大量用户对于追踪和分析短视频运营数据的需求。
通过运营数据分析报告，我们可以深入了解用户行为、内容效果、增长趋势等关键指标，为运营决策和优化提供重要支持。
本文将介绍如何编写一份高质量的短视频运营数据分析报告。
1. 引言在引言部分，我们需要简要介绍所分析的短视频平台的背景和目标，明确报告的目的和范围。
可以提及平台的用户规模、内容类型、市场竞争情况等，以便读者对报告有一个整体的认识。
2. 数据来源和方法在这一部分，我们需要明确所使用的数据来源和数据分析方法。
可以提到数据来源包括平台自身的数据统计系统、第三方数据分析工具等，以及所采用的数据分析方法如数据挖掘、统计分析等。
这样可以确保报告的数据可信度和分析方法的科学性。
3. 用户数据分析短视频运营的核心是用户，因此用户数据分析是一份报告中不可忽视的内容。
在用户数据分析部分，我们可以从以下几个方面进行分析：3.1 用户增长趋势通过分析用户增长趋势，我们可以了解平台的用户规模和用户增长速度。
可以根据不同时间段的用户数量，绘制用户增长曲线图，以及计算用户增长率和用户留存率等指标。
3.2 用户画像分析用户画像分析是为了更好地了解目标用户的特征和需求，从而更精准地制定运营策略。
可以分析用户的地域分布、性别比例、年龄段、兴趣爱好等，通过制作用户画像图表或数据报表，直观地展示用户特征。
3.3 用户行为分析用户行为分析可以帮助我们了解用户在短视频平台上的行为习惯和偏好。
可以分析用户的浏览时长、点赞、评论、分享等操作行为，计算用户的活跃度、参与度和转化率等指标，为改进用户体验和提升用户粘性提供依据。
4. 内容数据分析短视频平台的核心内容是吸引用户的关键因素，因此内容数据分析也是一份报告中非常重要的内容。
在内容数据分析部分，我们可以从以下几个方面进行分析：4.1 视频发布趋势通过分析视频发布的趋势，可以了解平台上的内容增长速度和内容更新频率。
短视频数据分析报告怎么写引言短视频已成为如今社交娱乐领域的热门内容形式之一，其快速发展也带来了大量的数据。
作为短视频平台的运营者或企业推广者，了解和分析这些数据对于制定有效的运营策略和推广计划至关重要。
本文将介绍如何编写一份短视频数据分析报告，以协助你更好地利用这些数据。
数据来源和收集方式在撰写短视频数据分析报告之前，首先需要明确数据的来源和收集方式。
短视频平台通常提供一系列的运营数据报告，包括播放量、点赞数、评论数、转发数等等。
这些数据可以通过平台提供的接口或数据导出功能来获取，然后通过Excel等工具进行整理和分析。
报告结构和内容短视频数据分析报告应该具备清晰的结构，以便读者能够迅速理解报告的内容。
以下是一份合理的报告结构示例：1. 报告概述在报告开头，简要介绍报告的目的和范围，概括性地说明报告所涉及的数据指标和分析方法。
2. 数据概览在这一部分，展示和概述各项数据指标的基本情况。
可以使用表格、图表等形式，将数据指标的变化趋势、总量和平均值等数据进行可视化展示。
具体的数据指标可以根据需求进行选择，例如播放量、点赞数、评论数、转发数等。
3. 用户画像通过分析用户数据，深入了解短视频平台的用户画像和用户行为特征。
这部分可以包括用户年龄分布、性别比例、地域分布、用户活跃时间段、观看偏好等信息。
可根据需求使用表格、图表或图像进行可视化展示。
4. 视频内容分析这一部分主要针对短视频的内容进行分析。
可以根据不同的标签、分类或主题进行分析，分析热门标签、视频分类的热点、用户对不同标签的偏好等。
此外，还可以根据视频的长度、尺寸或特效等内容特征，分析用户对不同类型视频的喜好。
5. 用户行为分析通过分析用户行为数据，了解用户在短视频平台上的行为模式和互动情况。
可以分析用户的浏览时长、观看次数、点赞与评论情况、转发行为等。
根据分析结果，可以指导运营者制定更具针对性的用户互动策略。
6. 关键指标分析这一部分针对短视频平台的关键指标进行分析，如播放量增长率、用户留存率等。
短视频用户研究报告短视频用户研究报告报告目的：本研究的目的是调查和分析短视频用户的特征、行为和偏好，以便为短视频平台的优化和内容创作提供参考和指导。
调查方法：本研究采用了问卷调查的方式，通过在线平台发布问卷链接，邀请用户参与调查。
调查内容包括用户的基本信息、使用短视频的频率和时长、喜欢的类型和风格的短视频、短视频对情绪和消遣的影响，以及对短视频平台功能和改进的建议等。
样本特征：本研究共收集到500份有效问卷，样本中男性占30%，女性占70%。
年龄分布主要集中在18-35岁之间，教育背景主要是大专和本科学历。
参与者中有80%在过去一个月内使用过短视频平台。
调查结果：1. 用户特征：短视频用户主要是年轻人，特别是18-25岁的年轻群体。
男女比例接近1:2，女性使用短视频的频率和时长更高。
2. 短视频使用频率和时长：大多数用户每天使用短视频平台的频率超过一小时，平均使用时长为1-2小时。
3. 喜欢的类型和风格：用户最喜欢的短视频类型是搞笑、娱乐和生活类，最喜欢的风格是轻松、幽默和有趣的短视频。
4. 短视频对情绪和消遣的影响：用户认为短视频能让他们放松、开心、减轻压力，提供有趣的消遣方式。
5. 对短视频平台功能和改进的建议：用户期望短视频平台能提供更多个性化推荐的功能，加强用户交互和社交功能，同时关注用户的隐私保护和安全问题。
结论和建议：根据研究结果，我们可以得出以下结论和建议：1. 短视频平台应重点关注年轻用户群体，特别是18-25岁的年轻人，并提供符合他们喜好的内容和功能。
2. 短视频平台可以增加搞笑、娱乐和生活类的短视频，同时注重轻松、幽默和有趣的风格。
3. 短视频平台可以通过增加个性化推荐和社交功能，提高用户的参与度和粘性。
4. 同时，短视频平台需要加强用户的隐私保护和安全问题，提供安全的短视频环境。
5. 针对不同用户群体的需求差异，短视频平台可以进行更加精准的推荐和定位，提供更加个性化的服务和内容。
短视频应用分析报告随着智能手机的普及和移动互联网的发展，短视频应用迅速崛起并在用户中流行起来。
本文将从用户群体、内容特点、商业模式等方面对短视频应用进行分析，并探讨其发展趋势和未来挑战。
一、用户群体的广泛性短视频应用不受年龄、性别等限制，各个年龄段的人群都可以成为其用户。
年轻人更为热衷于短视频应用，他们享受通过短视频表达自己、与他人互动的乐趣。
而中年人和老年人也逐渐加入其中，他们透过短视频应用接触到时下流行的文化和知识，满足自身需求。
二、内容特点丰富多样短视频应用提供了各种各样的内容，包括搞笑、美食、音乐、社交等多种类型。
用户可以自由选择自己感兴趣的内容进行观看和分享。
同时，用户也可以通过自己拍摄并编辑短视频来展现自己的创造力和才华，这让用户对短视频应用产生了更强的参与感。
三、用户黏性持续增强短视频应用通过采用极短的视频时长和自动播放的机制，有效提升了用户的黏性。
用户在等公交、排队等碎片时间里，可以打开短视频应用观看几个小视频，让时间变得有趣起来。
这种便捷的使用方式和持续的更新内容，让用户乐于沉浸其中。
四、商业模式崭露头角短视频应用的商业模式也在不断发展壮大。
广告是目前主要的商业收入来源，通过在短视频中插入广告或合作推广，吸引用户关注并带来商业价值。
此外，一些短视频应用还与明星或机构合作，推出付费内容，进一步扩大盈利空间。
五、社交属性愈发凸显短视频应用将社交元素融入其中，用户可以在视频下方留言、点赞、分享，与其他用户进行互动。
用户之间的互动和社交成为短视频应用吸引用户的关键因素之一，也给用户带来更多的交流和分享机会。
六、算法推荐驱动用户黏度短视频应用通过大数据和机器学习算法，根据用户的兴趣和偏好为其推荐适合的短视频内容。
这种个性化推荐模式可以提高用户的观看体验，也增强了用户对平台的依赖。
算法推荐对提升用户黏度和用户留存率起到了重要作用。
七、内容监管成为挑战短视频应用中的内容涉及广泛，其中难免存在低俗、恶搞、侵权等问题。
短视频数据分析报告1. 引言短视频平台在近年来的快速发展中，成为了人们进行娱乐、传播、沟通的重要载体。
如今，短视频已经成为了人们日常生活中不可或缺的一部分。
然而，短视频平台上产生的数据规模庞大，涉及到用户行为、内容特征、时段偏好等多个方面。
本篇短视频数据分析报告将从以下几个方面对短视频平台的数据进行分析：用户活跃度、用户行为偏好、热门内容分析和时段特征等。
通过对这些数据的分析，可以为短视频平台的运营和内容生产提供有效的参考意见。
2. 用户活跃度分析为了对用户活跃度进行分析，我们需要关注以下几个指标：日活跃用户数、月活跃用户数、用户留存率等。
通过对这些指标的分析，可以了解用户在短视频平台上的活跃程度。
根据我们的数据分析，短视频平台的日活跃用户数平均为10万人，月活跃用户数平均为30万人。
同时，用户留存率在首月为50%，第二月为40%，之后逐渐稳定在30%左右。
这些数据显示了短视频平台吸引用户的能力和用户对平台的黏性。
3. 用户行为偏好分析用户行为偏好分析是了解用户兴趣和需求的重要手段。
我们可以通过对用户在短视频平台上的点赞、评论、分享等行为进行分析，来获取用户喜好的信息。
根据我们的数据分析，用户在短视频平台上的主要行为是点赞和分享。
点赞数量与视频内容的受欢迎程度相关，而分享行为则与用户对内容的认可和推荐有关。
此外，用户在不同类型的短视频上的留言内容也可以反映用户的兴趣和需求。
4. 热门内容分析热门内容分析可以帮助短视频平台了解用户对不同类型内容的喜好和需求，为内容生产提供方向性建议。
根据我们的数据分析，热门内容主要包括以下几个方面：搞笑视频、美食制作、健身教程、时尚穿搭等。
这些类型的短视频得到了用户的广泛关注和喜爱，平台可以针对这些热门内容进行深入推广和生产。
此外，我们还发现视频的时长也是用户关注的一个重要因素。
大部分用户喜欢观看时长在5分钟以内的短视频，这与用户碎片化时间的特点密切相关。
5. 时段特征分析用户在短视频平台上的活跃度与时段特征密切相关。
短视频分析报告
随着移动互联网的快速发展，短视频平台已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分。
短视频作为一种新兴的媒体形式，以其短小精悍、内容新颖、传播速度快的特点，吸引了大量用户的关注。
本报告将对短视频平台的发展趋势、用户画像、内容特点以及商业价值进行分析。
首先，短视频平台的发展呈现出多样化和细分化的趋势。
从用户角度来看，短视频平台可以满足不同人群的需求，比如娱乐、知识学习、生活记录等。
同时，短视频内容也在不断创新，从原创短视频到明星综艺，再到UGC内容，形成了多元化的内容生态。
其次，短视频平台用户画像多元化。
根据数据统计，短视频用户年龄覆盖范围广泛，从青少年到中老年都有涉及。
同时，短视频用户在地域分布上也呈现出多样性，不同地区的用户对内容的偏好也不尽相同。
这为短视频平台提供了更多的发展机遇和挑战。
再者，短视频内容特点鲜明。
相比于传统视频形式，短视频更注重内容的精炼和快节奏，更符合用户碎片化时间的观看需求。
此外，短视频内容更注重情感共鸣和创意表达，吸引了大量用户的关注和互动。
最后，短视频平台具有巨大的商业潜力。
随着用户规模的不断扩大和用户黏性的增强，短视频平台成为了广告主和品牌商进行营销推广的重要渠道。
同时，短视频平台也在不断探索更多的商业化模式，比如内容付费、电商直播等，为平台和内容创作者带来了更多的商业机会。
总之，短视频平台作为一种新兴的媒体形式，具有广阔的发展前景和巨大的商业潜力。
随着移动互联网的不断普及和技术的不断创新，相信短视频平台将会在未来的发展中迎来更加美好的明天。
短视频用户数据分析报告2021短视频用户数据分析报告2021近年来，短视频行业飞速发展，吸引了越来越多的用户，成为了社交娱乐平台中备受瞩目的一员。
在这个充满活力和创新的行业中，数据分析成为了判断一个平台是否有前途的重要指标之一。
下面我们来看一下2021年的短视频用户数据分析报告。
首先，我们来看一下用户的年龄分布。
根据数据显示，短视频平台的用户年龄层次非常广泛，从10岁以下到50岁以上都有涵盖。
其中以18-30岁的年轻人为主要用户群体，占比超过50%，这也说明了短视频平台在年轻人中的广泛受欢迎程度。
此外，随着短视频平台的不断发展，年龄越来越高的用户也开始涌入，这为短视频平台未来的发展带来了更多的机会和挑战。
其次，我们来看一下用户的性别分布。
数据显示，短视频平台的用户性别比例基本平衡，男女比例均衡。
这也说明了短视频平台不仅仅是女性用户的专属领地，男性用户同样也在其中扮演着重要的角色。
再来看一下用户的使用习惯。
数据显示，短视频平台的用户使用时间集中在下班后和晚上，尤其是晚上9点到11点，这也是短视频平台的高峰期。
此外，短视频平台的用户使用时长也非常长，平均每天使用时长超过1小时。
这也说明了短视频平台在用户的娱乐生活中扮演了非常重要的角色。
最后，我们来看一下短视频平台的用户内容偏好。
数据显示，短视频平台的用户喜欢看各种类型的视频，其中以搞笑、美食、美妆、音乐、舞蹈等类型最受欢迎。
此外，热门话题和潮流文化也在短视频平台上受到了广泛关注。
这也说明了短视频平台在内容创作方面有着非常大的潜力，未来可以继续扩大内容类型，吸引更多的用户。
总之，短视频平台在用户年龄、性别、使用习惯和内容偏好等方面都有非常广泛的涵盖，为平台的未来发展提供了充足的动力和机会。
希望未来的短视频平台能够在数据分析的基础上，更好地满足用户的需求，不断创新和进化。
视频用户分析报告1. 引言随着互联网的发展，视频成为了人们日常生活中不可或缺的一部分。
在这个信息爆炸的时代，视频平台如YouTube、Netflix等成为了人们消费娱乐内容的主要渠道。
为了更好地了解视频用户的需求和行为，我们进行了一项视频用户分析调研。
2. 调研方法本次调研采用了以下方法： - 问卷调查：设计了一份针对视频用户的问卷，通过网络渠道进行了调查。
共有500名用户参与了问卷调查。
- 数据分析：采集了部分视频平台的用户数据，包括用户观看时长、观看频率、观看偏好等。
3. 用户画像基于问卷调查和数据分析的结果，我们对视频用户进行了画像分析。
以下是我们得出的几个用户画像：3.1 年龄段分布根据问卷调查结果，我们发现视频用户的年龄段主要集中在18-35岁之间，占总用户数的60%。
其中，25-30岁的用户占比最大，达到了30%。
此外，35岁以上的中年用户也占有一定比例。
3.2 观看偏好通过数据分析，我们发现用户对于视频内容的偏好主要集中在以下几个方面：- 娱乐性节目：大多数用户喜欢观看搞笑、娱乐性质的视频节目，如综艺节目、搞笑短片等。
- 学习类节目：约有30%的用户对于学习类视频节目有一定的需求，如教程、知识科普等。
- 游戏类节目：对于一些游戏类视频节目，如游戏解说、游戏攻略等，也有一部分用户持续关注。
3.3 观看时间与频率通过问卷调查，我们了解到用户观看视频的时间和频率： - 大多数用户每天观看视频的时间集中在晚上18:00-23:00，占比超过70%。
- 用户观看视频的频率相对较高，每周至少观看3-5次视频，其中约30%的用户每天都会观看视频。
4. 用户行为分析通过数据分析，我们还对用户的行为进行了一些分析，主要包括以下几个方面：4.1 观看时长我们对用户观看视频的时长进行了统计，结果显示大部分用户观看视频的时长集中在10-30分钟之间，约占总用户数的60%。
此外，还有约20%的用户观看视频的时长超过30分钟。
大规模人群分析预警系统方案书1、项目背景在近两年黄金周全国旅游的统计来看，旅游业作为新列入国民战略性经济支柱产业的地位凸显，旅游井喷时代的到来指日可待。
随着客流量不断增加，旅游景区和一些旅游城市的管理和服务面临前所未有的挑战：如景区安全、游客管理服务、以及资源保护等，任何一个问题解决不好，都有可能影响一些人群易聚集区域的整体效益和规划目标，并可能出现重大事故。
当前，景区科学管理、旅游城市发展已进入一个新的历史时期，要实现旅游区域新一轮的大发展和新超越，必须依靠科技的手段，着力打造智慧旅游，通过科学管理的建设，实现智慧城市管理，智慧旅游服务、智慧旅游管理、智慧旅游营销的目标，为旅游业的可持续发展奠定扎实基础。
特别在一些人群容易聚集的区域，通过科学的手段能够实时对人群聚集等等异常情况发生预警，并能清晰对当前区域人群做出趋势分析，完成异常事件查询等等为决策者提供决策的帮助。
2．建设目标项目建设以深度学习高级算法技术为基础，对目标区域进行客流统计，并实时形成数据报表，一方面可对当前人群流量进行统计，在人群高峰期管理方可以此为依据对该区域做出及时部署，避免客流量“超载”，另一方面，客流统计系统应给景区的项目规划和商业活动提供必要的数据支持。
3．大规模人群分析预警系统核心价值大规模人群分析预警系统可以提供监控中每个人群监控点的人群规模数据，将这些数据汇总到数据中心并进行分析汇总，从时间和空间维度对监控区域中人群的分布以图表的形式进行展示。
该系统具有以下核心价值：A、大区域大规模人群聚集预警，大规模人群异常状况预警实时判断人群规模，人群滞留发现，人群异常行为检测，如聚集、逆行、奔跑等。
B、评估营销策略效果，提高销量通过客流量对比，有效评估所推行的推广活动，对营销和促销回报进行有效评估通过对历史销量和客流量的对比，可以有效的分析景区服务项目及各项管理策略对流量及销量的影响，进而更好的进行管理决策，提高销量。
通过每天的客流变化规律的统计，可以很好的安排景区工作时间，从而提高景区的工作效率。
C、差异化经营，降低成本通过对不同区域的客流量统计，可以使管理人员统计各个区域的吸引率和繁忙度，从而对服务人员进行合理分布，提高销售量，降低成本。
显示当前客流状态和变化趋势，对流量较大的区域采取预防突发事件的措施，并可实时观察景区当前的停留人数，从而对电力、维护人员及安防人员等进行合理调整，控制运做成本。
4．大规模人群分析预警系统优势本方案采用，新舟锐视人群分析系统融合了图像处理、视频分析、大数据处理以及深度学习等多个领域的高级算法，彻底颠覆了一直以来依赖人工、红外感应等传统的统计方式。
具有统计准确，施工简便、功能多样等特点。
新舟锐视人群分析系统主要应用于对大规模人群的当前人群数量进行统计，得到当前的人群数量及异常情况。
本方案介绍采用视频分析技术的人群统计系统，与目前已有的统计人群数量的产品相比，本系统具有以下特点：⏹统计量准确，适合在人流拥挤、现场人和物体复杂的场合；⏹统计准确率可升级，根据不同场合需求提供差异化数据；⏹目前国内唯一能统计户外大场景实时人群的产品；⏹不易察觉性，通过视频记录客流，不会对人产生行为干扰；⏹施工简便，美观，公共区只需安装摄像机；⏹功能强大，可统计上千人规模的数量；⏹操作方便，支持web技术查看数据；⏹系统扩容改造方便，通过简单的网络配置和摄像机增加就可以实现系统扩容和改造；⏹可在原有监控系统的基础上，升级改造成人群统计系统，监控人流统计两不误，更加经济；目前人群统计主要为旅游景点、城市广场、重要机关门口等提供人群异常数据，并提供图形化报表。
5．系统介绍5．1系统核心技术原理本方案中大规模人群计数系统基于目前最先进的视频深度学习算法，区别于目前市面上简单的智能分析算法，通过高级计算机对所需要监控的场景进行训练学习，让软件系统对该场景进行场景适应性学习，从而针对该场景做出各种我们所需要的判断，并得出统计数据。
通过深度学习算法得出的数据结论，从技术上来讲，更大可能的避免了普通智能分析出现的各种虚假判断，大大的降低了出现误判和漏判的可能性，也提高了各种场景适应性，并能对大规模的人群进行有效的分析和预警。
5．2系统功能介绍《新舟锐视大规模人群分析预警系统》是一款面向人群行为进行监控的安防软件系统，可广泛用于公安、著名旅游景点等场所。
其工作原理是基于图像识别、人工智能、大数据处理等技术，对监控视频中的人群的特征性行为进行分析，并将发现的异常情况向监控人员发出告警，帮助其及时介入处理。
同时，系统包含的趋势分析、事件查询等功能，还可分别帮助为监控人员完成智能趋势预测、特征事件定位等任务，为突发事件预防、可疑线索追查等提供有效帮助。
6 软件系统主要功能实时监控看板针对多路视频监控摄像头，系统提供了实时看板功能，可帮助监控人员快速、及时地发现5类异常事件。
颜色区分预警状态信息：绿色——正常黄色——值得关注红色——达到预警条件并预警人群饱和预警：可设定预定阀值，根据不同的阀值，看板以不同的颜色区分饱和程度，当区域内饱和度超标时自动预警。
关注区域可自由通过软件选定。
异常聚集预警：发现人群聚集，系统在看板上直观显示出来，并对异常进行预警滞留预警对视频内发生滞留人群进行预警，时间可设定看板以矩阵形式展示内容，其中一列表示一个视频通道，一行表示某一类事件。
通道和事件类型的行列组合，即表示当前该通道上对应事件的发展情况。
监控人员可根据事件的严重程度采取相应措施进行干预。
为便于对多路视频的同时监控，系统还提供了扩屏展示功能，即16路视频以下可用一个屏幕展示，而超过16路的则自动按每16路为一屏的形式进行分屏展示。
通过这一方式，系统可有效实现对视频通道数的横向扩展。
此外，此页面还支持用全屏撑满整个监控显示器的方式使用，方便监控人员快速发现关键信息。
●趋势分析为帮助监控人员了解某一通道详细的事件发生情况，发现潜在规律并帮助决策，系统提供了趋势分析功能。
选定某一通道后，系统即按照时间、空间两个维度对这一通道上的事件发生情况进行分析展示。
监控人员可通过翻页方式切换视频通道选择窗口。
其主要功能包括3大模块：●实时监控模块实时监控模块反映当前时间点一路视频场景内人群的情况，主要由人群停留染色图（左）和人群分布热力图（右）构成。
人群停留染色图：按照停留时间长短，对场景中的人群进行染色，绿色和蓝色为移动中的人物；黄色为有短暂停留行为的人物；随着停留时间越来越长，其颜色也会越来越趋近红色。
不同颜色的表示，监控人员可以一目了然地看出场景内人群停留时间状况，并能及时发现异常停留的人群。
后者按照人群疏密，以热力图的形式展现场景中人群的实时分布情况。
同样区分为绿色、黄色和红色，以颜色区分聚集程度。
趋势发现模块趋势发现由人群数量折线图和人群平均分布热力图组成。
人群数量折线图表示在一段时间内人群的人数，包括峰值人数和平均人数。
可选择1小时内、1天内、7天内等时间粒度进行查看。
人群平均分布热力图与实时人群热力图相似，按照选定时间段为维度，对人群的平均分布情况进行展示。
事件统计模块事件统计功能，是基于某一事件最近4周发生频度在周期性时间上的投影，以查看事件发生在周期性时间上的规律。
事件查询对各监控视频内已发生的事件的追溯和定位，可通过事件查询功能来完成。
在事件查询页面内，依次选择视频通道、事件类型、发生的时间段，即可查询出已发生的事件。
在展示结果中，除了显示历史事件的截图，还会显示关键信息。
点击单个查询出的事件，可在新窗口中打开对应事件的详细信息。
详细信息由关键信息摘要、关键帧截图组成。
监控人员可通过查看关键帧，了解事件发生的起始、高潮、结束的整个发生过程，对事件的整体情况有基本的了解。
7.系统架构本方案采用中心部署方式，在监控中心部署人群分析服务器，从已部署的高清摄像机中取得实时视频流，然后做分析。
客户端采用B/S方式访问服务器的分析结果。
目前预警信息存放在人群分析服务器中。
系统配置智能跟踪一体机，可以实现对异常聚集事件的自动拉近跟踪取证。
如人群聚集。
8.推荐配置序号名称参数1 摄像机130万以上枪机2 服务器4路1080P输入CPU:6核12线程内存：16G显卡:Titan3 智能跟踪一体机推荐，可自动拉近异常人群抓拍，增设人脸识别服务器可识别人脸智能跟踪一体机广角摄像机摄像机图像传感器1/2.8” 200M CMOS最低照度0.05Lux，0Lux with IR镜头 2.8mm-12mm，水平视场角>100°带自动聚焦功能宽动态范围数字宽动态3D降噪支持口图像传输接口HD-SDI一般规工作温度和湿度-10°C-+50°C 电源DC12V防护等级IP66产品尺寸110*65*77mm范智能跟踪球机摄像机图像传感器1/2.8°200M CMOS最低照度0.05Lux，0Lux with IR 3D降噪支持光学放大倍数20倍云台水平范围360°连续旋转水平转动最大速度大于300°/S垂直范围-10°~ 90°红外灯控制自动/近灯/远灯/关闭红外灯距离150米接口网络接口1xRJ45控制接口RS485，支持云台控制和在线升级一般规范工作温度和湿度-30°C-60°C，湿度<95%电源DC/AC24V防护等级IP66跟踪参数视频图像运行平台嵌入式linux系统视频输入最大支持两路1080p输入压缩标准H.264图像输出分辨率1080P视频帧率1~25fps视频码率64kbps~8Mbps检测跟踪控制参数最大监控范围150米x150米运动目标特写最大抓拍数量20个/分钟运动目标同时锁定数量>60个可检测和锁定最小运动目标像素3x3可锁定运动目标最高速度100公里/小时（切向方向）目标跟踪切换时间小于0.5S目标检测确认时间小于0.5S支持协议Onvif、GB28181-2011警戒区域支持多种不同优先级别的警戒区设置警戒线单向、双向定标方式单向、双向跟踪模式全自动跟踪、半自动跟踪、手动跟踪外部接口控制接口1XRS485 网络接口3xRJ45电源接口1x电源接口网络协议TCP/IP、HTTP、RTP/RTCP/RTSP、DHCP、DNS、FTP、Telnet图像延时<0.5秒一般规范电源1xDC12V，外接最大功耗<12W工作温度-10°C~ 60°C。
