通讯门店作为实体营销渠道,在企业品牌形象建设、产品业务宣传、客户服务体验提升等方面发挥着不可替代的作用。通讯门店运营管理系统致力于实现多层次、全方位的组织管理和信息服务,门店客流监控识别是其重要环节之一。传统门店客流监控识别主要依赖于人工计数,工作效率与精度均难以满足实际发展需求。本研究以“客流监控识别”为核心,构建了一套通讯门店智能管理系统,旨在改善这一现状。开发需求分析显示,通讯门店客流智能监控识别系统应包含组织管理、业绩考核、现场管理等功能;基于此,本研究设计组织管理、经营管理、客流监控三大主功能模块。本研究应用C/S架构、Visual Studio、C#语言、ASP.NET等开发技术完成了系统的设计工作,并搭建合适的运行环境展示了系统功能运行。系统功能设计中,客流识别是核心功能。基于深度学习的目标检测方法应用较为广泛,通过多层表示深入描述目标特征,目标特征检测准确率较高;但存在一定局限性,未考虑目标运动信息,检测结果容易出现误检目标或者虚检目标。本研究结合目标建模方法与深度学习神经网络设计一种改进的客流识别算法,充分利用目标外观特征和运动信息,可以对大客流量情况下进行客流统计,并且准确率较高。算法实验结果表明,该算法效能较好,能够满足复杂环境下的客流识别需求。通讯门店客流智能监控识别系统实现效果显示,系统功能满足预期目标。