只有对公交OD（起点—终点）产生的数据进行足够深入的分析，才能更好地了解和满足乘客的出行需求，大幅提高公交的营运效率，如今这一观点受到越来越多公交运营企业的认可与重视，在此背景下，智能客流统计设备也得到了快速的发展和普及。

公交客流OD应用分为三个步骤，依次是客流感知、算法计算、智能调度。

一、客流感知

客流感知是算法和智能调度的基础，因此采集的图像细腻系要足够清晰细腻，目前安吉升客流统计系统AJS-E68使用的3D双目镜头，能够大幅提高采集精度。

普通2D镜头只能记录二维的图像彩色信息，如果出现乘客发型着装相似、车内光线变化等情况，很容易出现误计，而3D双目镜头可以模仿人眼的视角，通过两个摄像头的视差来获取人体的三维特征点，它不受颜色、光线的影响，能够准确分析三维空间中的人，进而提高识别精准度。

此外，3D镜头还能克服乘客遮挡的问题。上下车时乘客会存在遮挡的情况，普通摄像头可能将几个人标记为一个，双目摄像头则能准确识别出被遮挡的乘客并进行记录，从而提高记录精度，另外手持大件行李、车外广告牌等干扰，双目摄像头也能准确识别区分。

并且双目相机高达800万像素，更多的感光单元让图像细节更加细腻，当乘客距离摄像头较远时，可以保障乘客的图像信息的识别率，以便算法更好地分析乘客特征。

二、深度融合算法

安吉升双目客流统计系统融合了头肩特征和跟踪算法，两者优势互补，将计数统计准确率提高到99%以上。

1、头肩算法模型，精准识别个体

头肩特征算法模型方面，可以克服乘客拥挤遮挡的难题。在乘车高峰期，乘客身体可能会互相拥挤和遮挡，但头部和肩部一般不会被完全挡住，并且每个人的头肩特征都不一样，在极端拥挤的情况下，通过分析乘客的“头肩特征”，就能准确记录每一位乘客。另外，当乘客进入车厢后，不管是坐着还是站着，头肩特征都不会明显变化，算法识别起来也更加精准。

这种算法模型，是通过上千万张不同角度、着装发型、光线等人体图片训练而来，一旦扫描到的头肩图像与训练过的头肩特征匹配，就会将图像的头肩区域标注出来，并且系统能够根据使用场景持续学习优化，持续改善识别准确率。

2、目标跟踪算法，解决误计的问题。

当一位乘客在准备乘公交时，可能会突然弯腰捡东西、系鞋带等，做这种幅度过大的动作时，普通算法模型就会认为新出现一个人，从而出现重复计数。而安吉升4g双目公交客流一体机，采用先进的目标跟踪算法，在乘客走到划定记录区域内的第一帧，就会始终追踪这名乘客，直至安全走出记录区域，才会计数一次，不管是中途折返还是逗留，都不会出现误计的情况。

三、智能调度

基于以上技术，可以为公交运营方的调度提供支持。

AJS-E68系统支持 4g和wifi通讯，系统后台可以实时接收当前车辆的实时人数、满载率、站台候车乘客等数据，根据这些数据，管理方就能精准调度车辆。如连续几辆车满载率都较高，就可以增多发车频次，启动大站快车等，从而快速消化客流。如果满载率都较低，则可以适当降低频次，节约运力资源。

相较于固定的发车时刻表，这种方式可以更科学地应对客流波动，既提高乘客的乘车体验，又节省了成本。

除了实时调度车辆，根据这些数据，还能对行车区间做出更科学的规划。公交每天的数据都会保留，汇总到历史数据中，根据积累的历史数据，就能精准看出哪些是低需求区间，哪些是高需求区间，结合不同月份、季节、节假日等维度，分析区间车站客流的规律，从而整体上长远上规划车辆的运行区间，将运力精准投放到各路段，提高运输效率。

四、一体机设计 便携安装

公交车是一个移动空间，并且车体内线路众多不便于大拆大卸，安吉升双目客流统计系统采用一体化设计，不仅将相机、算法、信号发射接收器等装置内置于一个系统内，同时还支持POE充电，免去复杂布线的麻烦，安装起来更加便携，尤其是车辆较多时，可以快速做到规模化复制。

安吉升双目4g客流智能ai摄像机系统，将公交的运营模式数字化可视化，让公交管理方的人员排班、公交调度管理更加科学。未来，安吉升将助力更多公交公司降本增效，提升乘客的出行体验，让智慧交通走进更多人的生活。