轎廂人數(shù)識別的工作原理通常基于計算機視覺和圖像處理技術(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）來獲取電梯轎廂內(nèi)的圖像。

人體檢測：通過計算機視覺算法對采集到的圖像進行處理，在圖像中檢測和定位出人體的位置。常用的人體檢測算法包括 Haar 特征檢測、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）的目標檢測算法（如YOLO、SSD等）。

人數(shù)計數(shù)：根據(jù)檢測到的人體位置信息，系統(tǒng)對每個人體進行標識并計數(shù)。可以使用不同的方法進行人數(shù)計數(shù)，如基于跟蹤算法的多目標跟蹤，或者通過將圖像分割為不同的區(qū)域進行區(qū)域內(nèi)人數(shù)計數(shù)。

數(shù)據(jù)處理和分析：通過對檢測到的人數(shù)進行統(tǒng)計和分析，可以實時監(jiān)測轎廂內(nèi)的人數(shù)變化并生成相關(guān)報告。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。

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

總之，轎廂人數(shù)識別的工作原理基于圖像采集、人體檢測、人數(shù)計數(shù)以及數(shù)據(jù)處理和分析等技術(shù)，通過計算機視覺和圖像處理算法實現(xiàn)對轎廂內(nèi)人數(shù)的實時監(jiān)測和識別。