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基于计算机视觉的电梯轿厢内异常行为检测
一、引言
随着城市化进程的不断加速，人口密集度的不断提高，现代化的社会生活方式的推进，综合楼宇已成为人们居住、工作、娱乐、购物等多种需求的集中体现，而电梯作为一种现代化的交通工具，也是综合楼宇中必不可少的设施之一。然而过于频繁的电梯使用与繁杂的人流交织，也带来了电梯轿厢内异常行为检测等安全问题。因此，基于计算机视觉的电梯轿厢内异常行为检测，成为了现代楼宇安全领域中备受关注的研究方向。
二、现有问题及其挑战
在电梯轿厢内，一些异常行为常常会引起安全问题。例如，打架、拉扯、推搡、雨伞等物品的挥舞等行为容易造成损伤，还有些行为容易引发应该没有的差错，如破坏物品、误按警报器等，从而引发更严重的安全问题。然而，在实际环境中，往往存在人数多、高噪声、复杂背景等问题，对电梯轿厢内异常行为检测算法提出了极高的挑战。
三、基于计算机视觉的电梯轿厢内异常行为检测
1.检测框架
基于计算机视觉的电梯轿厢内异常行为检测，通常分为3个步骤：目标检测、行为识别和异常行为检测。其中，目标检测通常采用基于深度学习的目标检测算法，如FasterRCNN、YOLOv2等。行为识别则需要对目标的姿态、动作等进行识别，常用的算法包括基于人体姿态估计的方法和基于时序模型的方法。最后，异常行为检测则根据目标检测和行为识别的结果，进行异常事件的判断和识别。
2.目标检测
目标检测是电梯轿厢内异常行为检测的核心环节，常用的算法包括FasterRCNN、YOLOv2等。其中FasterRCNN采用了深度神经网络和区域建议网络，通过对物体进行分类和位置回归，可以高精度地检测出电梯轿厢内可能存在的异常行为事件目标，如人、物体等。
3.行为识别
行为识别通常分为两个部分：人体姿态估计和时序模型。前者主要根据人体关键点估计实现，后者则通过对目标动画时序特征进行建模。
4.异常行为检测
对于基于计算机视觉的电梯轿厢内异常行为检测，异常行为检测是最终实际应用的关键环节。基于计算机视觉的异常行为检测算法通常采用预定的异常事件类型或特定时序行为序列进行本地或在线学习，通过特定行为模型的匹配算法实现异常事件的检测。此外，异常行为检测还可以通过聚类分析、离群点检测、不平衡数据处理等技术手段来提高异常检测的效果。
四、研究展望
在未来，基于计算机视觉的电梯轿厢内异常行为检测仍然有许多挑战和困难需要解决。其中，以下几个方向值得重点探讨：
1.针对多人行为的检测。目前大多数检测算法是基于单一目标进行的，针对多人行为的检测如何实现仍然需要研究。
2.对于环境光照、复杂背景下的异常行为检测技术尚未达到普及的目标，这方面也是一个值得深入研究的方向。
3.如何在不需要数据标注的情况下，提取不同行为特征的方法是一个值得关注的研究方向，这将有助于改善模型输出质量。
4.基于计算机视觉的电梯轿厢内异常行为检测也可以将多种传感器融合起来，比如声音、震动、气味等传感器，综合使用可提高异常行为检测的准确性和可靠性。
五、总结
基于计算机视觉的电梯轿厢内异常行为检测，能够从多个角度对电梯轿厢内存在的安全隐患进行检测，并尽早发现异常事件并采取相应措施，从而保障人们居住与工作的安全。在未来，随着技术的不断发展，基于计算机视觉的电梯轿厢内异常行为检测将不断完善，为人们的居住与工作带来更多的便利性和安全保障。