轎廂人數(shù)識(shí)別的工作原理通常基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)和圖像處理技術(shù)，具體步驟如下：

圖像采集：系統(tǒng)使用相應(yīng)的攝像設(shè)備（如攝像頭）來(lái)獲取電梯轎廂內(nèi)的圖像。

人體檢測(cè)：通過(guò)計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法對(duì)采集到的圖像進(jìn)行處理，在圖像中檢測(cè)和定位出人體的位置。常用的人體檢測(cè)算法包括 Haar 特征檢測(cè)、HOG（Histogram of Oriented Gradients）和深度學(xué)習(xí)算法如基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的目標(biāo)檢測(cè)算法（如YOLO、SSD等）。

人數(shù)計(jì)數(shù)：根據(jù)檢測(cè)到的人體位置信息，系統(tǒng)對(duì)每個(gè)人體進(jìn)行標(biāo)識(shí)并計(jì)數(shù)。可以使用不同的方法進(jìn)行人數(shù)計(jì)數(shù)，如基于跟蹤算法的多目標(biāo)跟蹤，或者通過(guò)將圖像分割為不同的區(qū)域進(jìn)行區(qū)域內(nèi)人數(shù)計(jì)數(shù)。

數(shù)據(jù)處理和分析：通過(guò)對(duì)檢測(cè)到的人數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)和分析，可以實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)轎廂內(nèi)的人數(shù)變化并生成相關(guān)報(bào)告。這些數(shù)據(jù)可以用于決策支持和優(yōu)化電梯調(diào)度策略。

警報(bào)和反饋：當(dāng)檢測(cè)到轎廂內(nèi)人數(shù)超過(guò)規(guī)定上限或其他預(yù)設(shè)條件時(shí)，系統(tǒng)可以觸發(fā)警報(bào)或向管理人員發(fā)送相關(guān)信息，以確保安全性或調(diào)整電梯運(yùn)行策略。 

總之，轎廂人數(shù)識(shí)別的工作原理基于圖像采集、人體檢測(cè)、人數(shù)計(jì)數(shù)以及數(shù)據(jù)處理和分析等技術(shù)，通過(guò)計(jì)算機(jī)視覺(jué)和圖像處理算法實(shí)現(xiàn)對(duì)轎廂內(nèi)人數(shù)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和識(shí)別。