轎廂人數識別的工作原理通常基于計算機視覺和圖像處理技術，具體步驟如下：

圖像采集：系統使用相應的攝像設備（如攝像頭）來獲取電梯轎廂內的圖像。

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）和深度學習算法如基于卷積神經網絡（CNN）的目標檢測算法（如YOLO、SSD等）。

人數計數：根據檢測到的人體位置信息，系統對每個人體進行標識并計數。可以使用不同的方法進行人數計數，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域進行區域內人數計數。

數據處理和分析：通過對檢測到的人數進行統計和分析，可以實時監測轎廂內的人數變化并生成相關報告。這些數據可以用于決策支持和優化電梯調度策略。

警報和反饋：當檢測到轎廂內人數超過規定上限或其他預設條件時，系統可以觸發警報或向管理人員發送相關信息，以確保安全性或調整電梯運行策略。