基于计算机视觉的公交超载智能检测系统设计与实现

1. 项目背景与核心需求

公交超载是个老生常谈却始终未能根治的安全隐患。去年夏天亲眼目睹某郊区线路因超载导致车门故障，乘客在高温下滞留半小时的场面后，我决定用技术手段解决这个痛点。传统的人工计数方式存在三大缺陷：乘务员主观判断误差、高峰时段统计滞后、缺乏实时预警机制。

这个项目的核心是构建一个基于计算机视觉的智能检测系统，需要实现三个关键功能：

• 实时统计上下车乘客数量
• 动态计算车厢内当前载客量
• 在达到安全阈值时触发语音/视觉告警

2. 技术方案选型

2.1 人流检测方案对比

测试了三种主流技术路线后，最终选择方案如下：

选择普通摄像头+AI算法的组合，原因有三：

1. 公交公司现有监控系统改造即可复用
2. OpenCV+DNN方案在移动端也能流畅运行
3. 后期可扩展行为分析等高级功能

2.2 核心算法栈

python复制# 典型处理流程
cap = cv2.VideoCapture(0)  # 接入车载摄像头
net = cv2.dnn.readNet('yolov4-tiny.weights', 'yolov4-tiny.cfg')  # 轻量化模型

while True:
    ret, frame = cap.read()
    blob = cv2.dnn.blobFromImage(frame, 1/255, (416,416), swapRB=True)
    net.setInput(blob)
    outs = net.forward(output_l