双目摄像头通过双镜头视差测距，结合深度学习算法，精准识别乘客上下车动作，有效解决拥挤场景下的人体遮挡、背包误判及光线剧变等难题，实现高达99%以上的客流计数精度。系统自动过滤驾驶员与乘务员，区分成人、儿童及携带大件行李的乘客，并实时统计每站上下车人数、车内滞留人数及满载率。所有数据在车载边缘端完成处理，仅上传结构化结果，不上传视频画面，充分保障乘客隐私。
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公交车乘客前后门同时上下，传统红外或单目设备难以区分上下车方向，导致站点客流数据失真，影响线路运力调配决策。
车辆运行时无法实时获知车内剩余载客量，司机凭经验判断是否限流，调度中心无法动态调整发车间隔与加车计划。
不清楚哪个站点上车人多、哪个站点下车人多，早晚高峰断面客流无数据支撑，线路优化与排班排班凭感觉。
双目深度感知精准区分上车与下车动作，即使前后门同时开关、多人并行上下也不混淆，方向准确率达99%以上，站点客流数据真实可靠。
实时计算车内剩余载客量，司机端与调度中心同步显示，超载自动预警，支持动态调整发车间隔与加开区间车，缓解高峰运力压力。
自动生成各站点上下车人数报表与断面客流曲线，清晰呈现早晚高峰潮汐规律，为线路增撤、站点调整、时刻表优化提供数据依据。
宽动态双目模组适应车内光线剧烈变化，逆光暗光均能稳定识别，震动颠簸不影响计数精度，满足公交全天候运营需求。
通过景深信息可有效区分乘客与车厢立柱、扶手、座椅等遮挡物，即使在早晚高峰人挤人的情况下也能准确统计各站点上车、下车人数。
摄像头可将各车厢的实时载客量上传至公交调度平台与手机APP，引导乘客分散乘车，降低车厢内矛盾与安全风险。
可实时检测乘客摔倒、打架斗殴、抢夺方向盘等突发事件，并在第一时间向调度中心和驾驶员发出警报
