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基于视觉的电梯轿厢乘客异常行为识别的任务书
任务书：基于视觉的电梯轿厢乘客异常行为识别
一、背景介绍
随着社会的不断发展和人口的不断增加，大型地下停车场和高层建筑的电梯使用越来越广泛。然而，在这些繁忙的场所中，乘客的异常行为也会不时发生，如携带易燃易爆物品、身体不适、乘坐电梯时的跳跃等行为可能会对电梯运行和其他乘客的安全造成威胁。如何及时准确地识别这些异常行为并采取相应的安全措施，成为社会关注的热点问题。
目前，电梯管理和安保单位往往采用人工巡视和监控设备相结合的方法，来发现和处理电梯乘客的异常行为。然而，由于人类视觉的局限性和不可靠性，以及监控设备的运行不稳定性等因素，这种方法在实际应用中存在一些缺点，如不能及时发现和处理异常行为、误报率高等问题。
基于此，本项目旨在研发一种基于视觉的电梯轿厢乘客异常行为识别系统，使其能够快速准确地发现和识别乘客的异常行为，为电梯管理和安保单位提供更加可靠和安全的管控手段。
二、任务目标
本项目任务的目标是设计和实现一种基于视觉的电梯轿厢乘客异常行为识别系统，其中主要包括以下内容：
1.定义电梯轿厢中的异常行为，例如携带易燃易爆物品、身体不适、跳跃等等；
2.收集并整理电梯乘客的视频数据，并标注其中的异常行为；
3.对收集的视频数据进行处理和分析，提取有关乘客行为的特征，为后续的建模和分类提供支持；
4.建立乘客行为的识别模型，采用深度学习等方法，实现对乘客行为的自动识别;
5.设计和实现异常行为的预警功能，包括对发现的异常行为进行报警和提示，以及对异常行为的记录和存储等功能；
6.对系统的性能进行测试和评估，包括准确度、召回率、误报率等指标的统计和分析。
三、任务分工和计划安排
1.系统设计与开发：该部分负责系统的整体架构设计、开发和实现工作，包括数据预处理、特征提取、模型建立等工作。计划时间：2个月。
2.数据收集与标注：该部分负责从电梯轿厢中收集视频数据，并进行标注。计划时间：1个月。
3.模型训练与测试：该部分负责模型的训练和测试工作，并统计评估模型的性能。计划时间：2个月。
4.系统集成与部署：该部分负责系统的实际应用部署工作，并进行系统的测试和性能调优。计划时间：1个月。
四、任务要求
1.必须采集一定规模、一定质量的大量视频数据，并对其中的异常行为进行标注和分类，以供后续的模型训练和测试使用。
2.模型建立和调优需要采用深度学习等先进的算法和技术，以提高模型的准确度和稳定性。
3.系统集成和部署要考虑实际应用的场景和环境，尽可能避免误报和漏报等问题，保证系统的可靠性和稳定性。
4.最终交付的系统必须具有一定的可扩展性和可维护性，方便后续的升级和改进。
五、任务成果
1.完成一份包括数据集、标注说明、系统设计与实现文档等详细的任务报告；
2.编写完整的程序代码，并能够实现模型训练、评估和应用等功能；
3.完成一份系统使用说明文档，并提供必要的技术支持和维护服务。