风险管理计划

风险分析、评估与控制

识别精度风险

自行车识别的工作环境严苛，要求在高噪音、低清晰度、特征点少、拍摄角度多样的自行车图像中对车辆进行识别（好消息是车辆图像可以靠YOLO分割出来，可以大幅减少背景干扰）。出于精度考虑我们需要找到足够高精度的表示学习方法来识别自行车身份。人脸部分识别直接调用现成库即可。 由于识别的结果不会是稳定的，在几乎相同的时间、地点下的同一辆车的识别结果有时会出现跳变，为提高鲁棒性，可能还需要加入基于时间与地点信息的滤波算法，使得在时间地点变化不大时，识别结果具有一致性。

改进表示学习方法：通过研究和实践选择更高精度的表示学习方法，例如使用更深层次、更复杂的神经网络架构。还可以考虑使用预训练模型和迁移学习，以利用更大规模数据集上的先验知识。

数据增强技术：通过数据增强技术，如旋转、平移、缩放和反射等操作，生成更多样化和丰富的自行车图像数据，以提高模型的泛化能力和鲁棒性。但可能拖慢推理速度。

合理设置阈值：在目标检测模块中，设置合理的置信度阈值和非极大值抑制（NMS）阈值，以排除置信度较低的目标，减少误识别。这样可以提高识别的准确性，并减少虚警率。

滤波算法：引入基于时间与地点信息的滤波算法，在一定的时间窗口内保持识别结果的一致性。通过考虑车辆在相邻帧之间的运动关系和相对速度，可以提高稳定性和鲁棒性。

定期校准：定期对系统进行校准，包括自行车识别和人脸识别模型的性能评估和调整。这可以通过引入一些标记好的样本进行测试和验证，以确保系统的准确性和稳定性。

持续监控和优化：持续监控系统的运行情况，通过收集用户反馈和日志数据等信息，发现和修复可能的问题和错误。同时，根据实际应用的反馈，不断优化系统的算法和参数设置，以提高精度和鲁棒性。

备用方案与灾备措施：在识别精度不达标或出现故障时，需要考虑备用方案和灾备措施。例如，可以预留人工审核的环节或手动标注的方式来纠正错误的识别结果，并及时修复和恢复系统正常运行。