一、車(chē)輛票務(wù)系統(tǒng)
車(chē)輛票務(wù)系統(tǒng)是公交系統(tǒng)中傳統(tǒng)的客流統(tǒng)計(jì)方式之一，主要通過(guò)乘客購(gòu)票記錄來(lái)估算乘客數(shù)量。這種方式在統(tǒng)計(jì)付費(fèi)乘客時(shí)相對(duì)準(zhǔn)確，但存在明顯局限。首先，它無(wú)法統(tǒng)計(jì)到免票乘客（如老人、兒童、殘疾人等），導(dǎo)致統(tǒng)計(jì)結(jié)果存在偏差。其次，票務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)主要依賴(lài)于購(gòu)票行為，對(duì)于逃票或使用非正規(guī)支付方式的情況，則難以有效統(tǒng)計(jì)。因此，雖然票務(wù)系統(tǒng)為公交公司提供了一定的客流數(shù)據(jù)支持，但在全面性和準(zhǔn)確性上仍有待提升。
二、紅外客流計(jì)數(shù)器
紅外客流計(jì)數(shù)器是早期應(yīng)用于客流統(tǒng)計(jì)行業(yè)的產(chǎn)品，其工作原理基于紅外阻斷計(jì)數(shù)。當(dāng)有乘客經(jīng)過(guò)紅外傳感器時(shí)，會(huì)阻擋紅外光線(xiàn)的傳播，從而產(chǎn)生計(jì)數(shù)信號(hào)。在客流量較小且乘客有序通過(guò)的情況下，紅外客流計(jì)數(shù)器能夠保持較高的準(zhǔn)確率。然而，在公交車(chē)這種特殊環(huán)境中，早晚高峰時(shí)段乘客上下車(chē)頻繁且擁擠，多人同時(shí)經(jīng)過(guò)傳感器時(shí)往往只能被統(tǒng)計(jì)為一人，導(dǎo)致統(tǒng)計(jì)結(jié)果偏小。因此，紅外客流計(jì)數(shù)器在公交車(chē)上的應(yīng)用受到較大限制。
三、人臉識(shí)別客流統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)
人臉識(shí)別客流統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)利用先進(jìn)的人臉識(shí)別技術(shù)，通過(guò)捕捉乘客的人臉信息來(lái)統(tǒng)計(jì)人數(shù)。這種系統(tǒng)對(duì)使用場(chǎng)景的要求極高，需要乘客的臉部盡量對(duì)準(zhǔn)攝像頭，以獲取清晰的人臉圖像。然而，在當(dāng)前疫情背景下，乘客普遍佩戴口罩，極大地影響了人臉識(shí)別的效果。此外，乘客佩戴的墨鏡、帽子、圍巾等遮擋物也會(huì)降低人臉識(shí)別的準(zhǔn)確率。在公交車(chē)早晚高峰時(shí)段，乘客擁擠且相互遮擋，更增加了人臉識(shí)別的難度。因此，人臉識(shí)別客流統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)在公交車(chē)上的應(yīng)用同樣面臨諸多挑戰(zhàn)。但不可忽視的是，隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步，特別是在無(wú)接觸識(shí)別、深度學(xué)習(xí)算法等方面的突破，人臉識(shí)別客流統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)有望在解決上述難題后，成為未來(lái)智能交通系統(tǒng)中客流統(tǒng)計(jì)的重要手段。
四、熱成像客流分析系統(tǒng)
近年來(lái)，熱成像技術(shù)因其獨(dú)特的非接觸式測(cè)量特性，被引入到了客流統(tǒng)計(jì)領(lǐng)域。熱成像客流分析系統(tǒng)通過(guò)捕捉人體散發(fā)的熱量差異，形成熱力圖，進(jìn)而分析并估算出區(qū)域內(nèi)的乘客數(shù)量。在公交車(chē)內(nèi)，該系統(tǒng)可以無(wú)視光線(xiàn)、遮擋物及乘客的面部表情，只需檢測(cè)人體的熱量分布，就能實(shí)現(xiàn)較為準(zhǔn)確的客流統(tǒng)計(jì)。尤其是在疫情期間，熱成像系統(tǒng)還能輔助進(jìn)行體溫篩查，增強(qiáng)了公共交通的防疫能力。盡管成本較高且對(duì)環(huán)境溫度有一定要求，但熱成像客流分析系統(tǒng)展現(xiàn)出了廣闊的應(yīng)用前景。
五、融合多源數(shù)據(jù)的智能統(tǒng)計(jì)方案
面對(duì)單一技術(shù)手段在客流統(tǒng)計(jì)中的局限性，未來(lái)公交客流統(tǒng)計(jì)將更加趨向于融合多源數(shù)據(jù)的智能統(tǒng)計(jì)方案。這種方案將結(jié)合票務(wù)系統(tǒng)、紅外計(jì)數(shù)、人臉識(shí)別、熱成像以及車(chē)輛GPS定位、行駛速度、站點(diǎn)停留時(shí)間等多種數(shù)據(jù)源，通過(guò)大數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)手段，對(duì)客流數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合處理與分析，實(shí)現(xiàn)更為精準(zhǔn)、全面的客流統(tǒng)計(jì)與管理。同時(shí)，這種智能統(tǒng)計(jì)方案還能為公交公司提供決策支持，優(yōu)化線(xiàn)路布局、發(fā)車(chē)間隔及運(yùn)力配置，進(jìn)一步提升公共交通的服務(wù)質(zhì)量和運(yùn)營(yíng)效率。
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