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基于计算机视觉的电梯轿厢内异常行为检测的开题报告

一、选题背景

随着城市化进程的不断加快，高层建筑和电梯的数量也不断增加。电梯作为现代社会必不可少的交通工具，其在人们的日常出行和生活中扮演着重要的角色。但在电梯轿厢内，由于空间相对狭小、人员密集，一旦发生异常事件，如人员拥挤、摔倒等，往往会导致严重的后果。因此，开发一种能够检测电梯轿厢内异常行为的系统，意义重大。本文基于计算机视觉技术，致力于开发一种电梯轿厢内异常行为检测系统。

二、研究目的

本研究的主要目的是开发一种基于计算机视觉的电梯轿厢内异常行为检测系统，以提高电梯使用安全性，降低电梯事故风险。

三、研究内容和方法

1.数据采集

本系统所需要的数据主要为电梯轿厢内部的视频数据。我们将选取多种不同的电梯进行数据采集，通过模拟电梯内部的不同情况和交互，以获取多样化的数据集。

2.数据预处理

在开发电梯轿厢内异常行为检测系统之前，需要对数据进行预处理，包括视频的裁剪、分辨率的调整、颜色空间的转换等等，以提高系统的运行效率。

3.特征提取

为了识别电梯轿厢内的各种异常行为，需要从视频中提取出有效的特征。我们将使用深度学习领域常用的卷积神经网络（CNN）对视频进行特征提取，并通过降维算法对提取出的特征进行优化和筛选。

4.模型建立

基于提取出的特征，我们将建立一个异常行为检测模型。我们将采用深度学习算法，包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等，并通过交叉验证和混淆矩阵评估算法的性能。

5.系统实现

在建立异常行为检测模型后，我们将使用Python编程语言，在计算机上实现系统的搭建，并完成系统的调试和优化。

四、预期成果

本研究预期达成的成果包括：

1.基于计算机视觉的电梯轿厢内异常行为检测系统的实现，包括数据采集、预处理、特征提取、模型建立和系统实现。

2.完整的数据集和数据预处理方案。

3.基于深度学习算法的异常行为检测模型，能够有效地识别电梯轿厢内的各种异常行为。

4.通过系统测试，验证本研究所提出的异常行为检测系统的准确性和效率。

五、研究意义

本研究的主要意义在于：

1.提高电梯使用的安全性。

2.降低电梯事故的风险。

3.为相关政府部门提供参考，为日后出台相关政策提供支持。

4.开发基于计算机视觉技术的数据分析方法，在该领域得到深入的理解和应用。

六、研究计划

本研究计划分为以下几个阶段：

1.方案设计与文献调研（1个月）

2.数据采集与预处理（2个月）

3.特征提取和模型建立（3个月）

4.系统实现（2个月）

5.系统测试和数据分析（1个月）

七、参考文献

1.王青.电梯安全运行规程[M].机械工业出版社,2005.

2.YuF,LeTL,XiangT,etal.Recognizingandanalyzingabnormaleventsforelevatorsurveillance[J].IEEETransactionsonSystems,Man,andCybernetics:Systems,

2018,48(5):735-744.

3.WuC,LiB,LiS,etal.Escalatorvideosurveillanceusingacrowdbehaviorrecognitionalgorithm[J].ImageandVisionComputing,2013,31(6):477-487.

4.ZhangW,YinX,ZhangB,etal.Semantichumanbehaviourdataminingfromvideosforintelligentvideosurveillance[J].InternationalJournalofAutomationandComputing,2012,9(2):111-119.