日常生活中，人們用到人數統計的一個典型情形是用客流統計幫助大型商場、購物中心、連鎖店、超市等商業改善經營管理。合理準確的客流數據，可以幫助商家實現合理調整業態及店鋪布局、提高商場人氣、改善店鋪KPI、改善消費者體驗等目的。事實上零售業有一個經典公式：門店銷售額=客流量×成交率×客單價。這一公式堪稱零售業內第一定律，與電商的對應公式“銷售額=流量×轉化率×客單價”本質上是同一事情。門店的“客流量”對應的就是電商的“流量”，流量對電商有多重要，客流量對線下的商業就有多重要。而另一個關鍵的應用場景則與安全相關。
客流量統計系統架構特點：
1） 系統是開放式的，能提供最大的靈活度
2） 不須專有硬件，通用接口，支持符合行業標準的攝像頭
3）對可視和不可視光（紅外線和熱成像）都能做出準確分析，易于添加在現有系統上
4）通過前段放置設備做到完全的“分布式”或放在后端服務器的“集中式”架構
5）可無限擴展，支持成千上萬個攝像頭，標準輸入/輸出接口，靈活整合第三方系統

對于機場、火車站、公交車、廣場等公共場所，客流統計的優勢尤其體現在它對客流變化趨勢和突發事件的預見性上。提前預判公共場所客流是否接近最大承受能力，及時發現重大的客流安全隱患，幫助場所管理人員及時作出判斷，在客流高峰時期采取適當措施，正確引導，避免事故的發生。事實上，對于商業場所，以及景區、博物館、展覽館等經營性質的公共場所而言，提升經營業績和增進安全保障兩種目標常常兼而有之。所以說，對它們而言，人太多了、人太少了，都是要命的問題。
智能視頻分析產生的背景來源于最基本的需求，例如：當安保值班人員面對成百上千的攝像機，無法真正的在風險產生時預防或干涉，多數靠回放相關的錄像事后處理；另外，在一些非安防應用中，如商業上人流統計、目標識別（車牌、人臉）等等，也需要自動智能的統計識別。智能視頻分析將事件的分析和識別轉交給計算機或者芯片，使值班人員從死盯監視器的工作中解脫出來，當計算機發現問題的時候，產生報警，由值班人員進行相應處理操作。