极视科技车内乘客密度统计算法服务：AI赋能公交，构建实时安全预警网络

极视科技车内乘客密度统计算法通过技术创新与场景深耕，为公共交通行业提供了“精准感知-智能分析-实时预警-优化决策”的全链路解决方案。从深圳公交的“毫秒级响应”到北京地铁的“零拥堵调度”，从中小企业的“低成本试水”到大型集团的“全生态共建”，算法正以智能化、柔性化、普惠化的方式，助力全球公交企业实现安全升级与效率跃迁。

一、算法介绍：多模态感知与动态建模的智能中枢

极视科技研发的车内乘客密度统计算法，以深度学习为核心，融合计算机视觉、时空特征建模与边缘计算技术，构建了“目标检测-密度估计-行为分析-风险预警”的全链路智能感知体系。该算法通过三大核心模块实现精准统计：

1. 多尺度目标检测网络
   采用改进的YOLOv9-X架构，集成动态注意力机制（Dynamic CBAM）与自适应特征融合（AFF），可实时识别乘客的站立、坐姿、弯腰、蹲下等15种姿态，并精准定位头部、肩部等关键点。在深圳公交实测中，系统在拥挤场景（乘客密度＞4人/㎡）下仍保持98.7%的检测准确率，较传统算法提升23%。例如，在深圳B668路早高峰时段，算法成功识别出99.2%的乘客目标，误检率低于0.3%。

2. 动态密度图生成与优化
   基于几何自适应高斯核密度估计（GADCE-Plus）技术，算法根据乘客头部位置动态调整核函数参数，生成分辨率达0.05m²/像素的密度图。通过引入时空一致性约束（STC），系统可有效过滤因乘客移动导致的密度图抖动。在广州BRT快速公交场景中，密度估计误差率低于1.2%，较红外传感器方案精度提升5倍，支持每平方米0.1人精度的密度统计。

3. 异常行为与风险预测模型
   结合3D-CNN与Transformer架构，算法可分析乘客移动轨迹、聚集趋势及异常行为（如推搡、跌倒）。在成都公交试点中，系统提前20秒预警5起乘客拥挤踩踏风险事件，并通过车载终端向司机发送语音警报，同时将风险位置与密度数据上传至调度中心，实现“车-云”联动处置。例如，在深圳地铁11号线某站点，算法通过分析乘客密度与到站时间数据，成功预测并避免了3次因乘客滞留导致的通道拥堵。

二、核心优势：精准、高效、安全的全方位突破

1. 超实时响应能力
   算法优化至单帧处理时间25ms，支持4K视频流（3840×2160）的实时分析，处理速度达40帧/秒，较行业平均水平快4倍。在杭州地铁1号线早高峰场景中，系统可同步处理8路摄像头数据，实现车厢全区域无死角监控，密度统计延迟低于0.3秒，确保调度中心在5秒内获取全车密度数据。

2. 跨场景自适应学习
   通过联邦学习框架，系统可动态收集全国部署节点的数据样本，实现模型迭代。针对北京冬季乘客穿戴厚重衣物导致的特征遮挡问题，算法通过持续学习优化，将误检率从1.5%降至0.2%；在上海夏季高温场景中，系统保持99.1%的检测稳定率，适应不同气候条件下的客流特征。

3. 全链路数据安全防护
   严格遵循《个人信息保护法》及交通行业数据规范，数据传输采用国密SM4+AES-256双加密算法，存储通过区块链存证技术确保不可篡改。系统已通过等保四级认证，支持本地化部署、私有云与混合云三种模式，满足不同客户对数据主权的需求。例如，在深圳公交集团的应用中，系统通过本地化部署，确保乘客数据不出车厢，同时满足政府对公共交通数据安全的要求。

4. 多源数据融合决策
   算法可与车载GPS、报站器、紧急按钮、温度传感器等设备联动，实现“密度-位置-时间-环境”四维度关联分析。在武汉公交集团的应用中，系统通过分析乘客密度与到站时间数据，优化发车间隔，使高峰时段乘客等待时间缩短28%；结合车内温度数据动态调节空调风速，提升乘坐舒适度。

三、开发流程：从需求到落地的全周期管理

1. 场景化需求分析
   根据车辆类型（如单层/双层巴士、地铁车厢）、摄像头安装位置（车门/车厢顶部/座椅下方）及运营线路特征（如通勤/旅游/校园专线），定制化设计算法参数。例如，针对重庆山地公交的频繁转弯场景，系统优化为“抗抖动+低光照”双模式，确保在车辆颠簸与隧道环境中仍保持98.5%的检测准确率。

2. 数据采集与模型训练
   采集千万级真实场景数据，覆盖不同时段（早晚高峰/平峰）、天气（晴天/雨天/雾天）与客流密度（0-6人/㎡）条件。采用EfficientNet-V2网络架构，通过神经架构搜索（NAS）技术优化模型结构，在NVIDIA A100 GPU上实现每秒10,000帧的推理速度，训练周期缩短至72小时。例如，在深圳东部公交的应用中，系统通过采集200万帧视频数据，训练出适应深圳夏季高温高湿环境的专用模型。

3. 算法封装与接口开发
   使用极视科技自主研发的EVDeploy-Pro部署套件，支持TensorRT、OpenVINO、Ascend 910等主流推理引擎，提供C++/Python/Java多语言SDK，实现算法与车载终端、调度平台、第三方APP的无缝对接。例如，在深圳公交集团的应用中，系统通过RESTful API接口与现有MES系统集成，仅用72小时完成全集团2000辆公交车的升级。

4. 测试验证与持续优化
   在模拟环境中进行压力测试，验证算法在40帧/秒视频流、8路摄像头并行处理下的稳定性。根据实际运行数据，通过自动机器学习（AutoML）技术持续优化模型参数。例如，在南京公交集团的应用中，系统通过分析50万帧视频数据，将夜间低光照场景的检测准确率从97.8%提升至99.3%，误检率降低至0.15%。

四、运用场景：从公交到枢纽的全域覆盖

1. 城市公交实时调度
   在深圳、广州、北京等超大城市，系统通过分析乘客密度与到站时间数据，优化发车间隔，减少乘客等待时间。例如，深圳B668路公交车通过部署系统，高峰时段发车间隔从8分钟缩短至5分钟，乘客满意度提升35%。

2. 地铁站点客流管控
   在广州、上海等地铁网络密集城市，系统通过分析站台人流密度，为调度中心提供数据支撑。例如，广州体育西路站通过部署系统，在早高峰时段提前15分钟启动客流疏导预案，避免站台拥挤。

3. 旅游专线安全预警
   在杭州、成都等旅游城市，系统通过分析旅游专线乘客密度，提前预警超载风险。例如，杭州西湖环线公交车通过部署系统，在节假日期间成功避免3起因超载导致的安全隐患。

4. 校园巴士需求响应
   在北京、上海等高校密集城市，系统通过分析学生出行数据，动态调整校园巴士班次。例如，北京大学校园巴士通过部署系统，在上下课高峰时段增加班次，减少学生等待时间。

五、部署方式：灵活适配多样化需求

1. 云端SaaS服务
   提供标准化API接口，支持与现有调度系统快速对接。客户按车次付费，适合车次低于1万次/日的线路。例如，杭州某社区微循环线路通过调用云端服务，仅用3天完成系统升级，成本降低80%，且无需维护硬件设备。

2. 边缘计算盒子
   搭载国产AI芯片（如寒武纪思元370）的轻量化设备，支持离线部署与4G/5G/WiFi6网络切换，算力达16TOPS。在成都偏远山区线路中，边缘盒子在无网络环境下仍可实现99.6%的检测准确率，解决信号覆盖难题，且功耗低于15W。

3. 定制化一体机
   针对超大型枢纽的复杂需求，提供“算法+硬件+平台”一体化解决方案。在广州南站公交枢纽，极视科技联合华为打造的“智能调度舱”集成16路摄像头、4台边缘计算终端与大屏可视化系统，实现从客流统计到车辆调度的全流程自动化管理，调度效率提升40%。