在复杂场景下提高客流统计的准确率，可以从以下几个方面入手：

一、选择合适的统计技术和算法

1. 采用双目立体视觉AI技术：通过双目客流统计终端实时获取3D深度信息，基于头肩特征算法识别复杂场景内的头肩特征，并通过人体跟踪算法实现精准客流量统计。这种方法能够更准确地识别行人的轮廓和行为，减少误计和漏计的情况。
2. 结合深度学习和传统算法：深度学习算法在目标检测和识别方面表现出色，但可能需要大量数据进行训练。传统算法如背景差分法、帧间差分法等在某些场景下也有其优势。因此，可以结合两者，利用深度学习算法进行初步识别，再利用传统算法进行优化和调整，以提高统计准确率。

二、优化数据采集和处理

1. 高质量数据采集：确保摄像头等数据采集设备具有高清晰度、低噪点和良好的适应性，能够在复杂光照和天气条件下正常工作。同时，合理布置摄像头位置，避免盲区和遮挡物，确保数据采集的全面性和准确性。
2. 数据预处理：对采集到的数据进行去噪、图像增强等预处理操作，以提高数据的清晰度和信噪比。此外，还可以利用图像分割、边缘检测等技术提取出有用的行人信息，为后续识别和处理提供便利。

三、调整和优化算法参数

1. 参数调优：针对复杂场景的特点，对算法中的关键参数进行调优。例如，调整深度学习模型中的卷积核大小、神经元数量等参数，以更好地适应复杂场景下的行人识别需求。同时，还可以调整传统算法中的阈值、步长等参数，以提高统计的准确性和稳定性。
2. 多模态信息融合：除了视频信息外，还可以考虑引入音频、红外线等其他模态的信息进行融合处理。多模态信息融合能够提供更全面的行人特征描述，从而提高识别的准确性和鲁棒性。

四、结合业务场景进行针对性优化

1. 业务需求分析：深入了解业务场景的具体需求，如统计目的、统计精度要求等。根据业务需求选择合适的统计方法和算法，并对算法进行针对性优化。例如，在商场门口部署客流统计系统时，可以将重点放在防止陌生人进入区域的目的上；而在旅游景区部署客流统计系统时，可以将重点放在游客数量统计和安全监控上。
2. 场景适应性调整：针对复杂场景中的特殊情况（如大型活动、节假日等），对算法和系统进行适应性调整。例如，增加摄像头的数量和密度以提高覆盖率；调整算法参数以适应人流密度的变化等。

五、持续监控和维护

1. 实时监控：对客流统计系统进行实时监控，及时发现并处理异常情况（如设备故障、数据异常等）。通过实时监控可以确保系统的稳定性和可靠性，提高统计的准确率。
2. 定期维护：定期对客流统计系统进行维护和升级，包括硬件设备的清洁和维修、软件系统的更新和优化等。通过定期维护可以保持系统的良好状态，提高统计的准确性和稳定性。

综上所述，提高复杂场景下客流统计的准确率需要从选择合适的统计技术和算法、优化数据采集和处理、调整和优化算法参数、结合业务场景进行针对性优化以及持续监控和维护等多个方面入手。通过综合运用这些方法和技术手段，可以显著提高客流统计的准确性和可靠性。