ai模型如何测试上下船是否有序？附：AI上下船有序性测试核心指标清单

AI 测试上下船是否有序的核心是通过计算机视觉分析行人行为与空间规则的匹配度，将 “有序” 转化为可量化的算法逻辑。

AI 模型主要通过 “数据采集→特征提取→规则判定→结果输出” 四个步骤实现测试，具体流程如下：

1. 数据采集：获取测试所需的场景信息

首先需要收集上下船场景的视觉数据，为后续分析提供基础。

采集设备：主要使用固定摄像头（如船体入口 / 出口、码头栈桥处）或移动拍摄设备，覆盖上下船的关键路径（如排队区、登船口、通道）。

数据类型：需包含正常有序场景（如排队、单向行进）和无序场景（如拥挤、逆向、插队）的样本，确保模型能识别不同情况。

环境覆盖：需包含不同光线（白天 / 夜晚）、人群密度（高峰 / 平峰）、船只类型（客轮 / 轮渡）的场景，提升模型泛化能力。

2. 特征提取：定位关键分析对象

AI 通过算法从采集的图像 / 视频中，提取与 “上下船” 相关的核心信息。

目标检测：识别画面中的 “行人”（标注每个人的位置、轮廓）和 “关键区域”（如登船口、排队引导线、入口 / 出口边界）。

行为追踪：通过多帧视频的关联，记录每个行人的移动轨迹（如从排队区到登船口的路径）和动作特征（如是否停顿、是否转向）。

时序信息：标记时间维度的数据，如 “某行人在登船口停留时长”“单位时间内通过登船口的人数”。

3. 有序性判定：建立规则并匹配分析

这是核心环节，AI 会将提取的特征与 “有序上下船” 的预设规则对比，判断是否符合要求。常见判定规则分为三类：

队列规则：判断是否形成有序队列。

空间距离：分析行人之间的横向 / 纵向距离，若多数人保持 “前后跟随、左右无重叠” 的间隔（如间距 0.5-1 米），则判定为队列。

路径一致性：同一方向的行人轨迹是否平行或重合，若出现 “横向穿插”“突然变道”，则标记为无序。

方向规则：判断上下船是否遵循单向流向。

轨迹方向：通过行人移动的向量（如 “从码头→船体” 为登船方向，“船体→码头” 为下船方向），统计逆向行走的人数比例，若超过预设阈值（如 5%），则判定为无序。

区域匹配：判断行人是否在规定区域内行动（如登船只能走 1 号通道，下船走 2 号通道），若出现跨区域行走，标记为违规。

冲突规则：判断是否存在拥挤、推搡等异常行为。

密度计算：通过 “单位面积内的行人数” 判断拥挤程度，若登船口区域密度超过阈值（如 1.5 人 / 平方米），则视为无序。

动作识别：通过姿态分析（如手臂挥舞、身体碰撞）识别 “推搡”“争抢” 等动作，出现此类行为直接判定为无序。

4. 结果输出：生成量化测试报告

AI 会将判定结果转化为可解读的指标，供测试人员参考。

核心指标：输出 “有序率”（符合规则的行人数 / 总人数）、“违规行为次数”（如插队、逆向的次数）、“拥挤时长占比” 等量化数据。

可视化呈现：通过视频标注（如用红色框标记违规行人，黄色线标记异常轨迹），直观展示无序场景的位置和时间。

AI 上下船有序性测试核心指标清单

一、队列合规类指标（核心关注 “空间秩序”）

二、方向规范类指标（核心关注 “流向秩序”）

三、冲突规避类指标（核心关注 “安全秩序”）

四、整体有序性综合指标

五、使用说明

阈值校准：建议根据实际场景（如船只类型：客轮 / 轮渡；时段：早高峰 / 夜间）调整阈值，首次使用可通过 3 次以上测试取平均值作为基准；

干扰排除：计算时需排除 “工作人员（如检票员、安全员）”“特殊人群（如使用轮椅、携带婴儿车者，建议单独标记不纳入违规统计）”；

数据联动：建议结合 AI 视频标注（如违规行为时间戳、位置坐标）使用，便于追溯问题原因。