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龙图腾网获悉上海理工大学申请的专利一种基于公交车门视频的乘客上下车匹配与OD需求估计方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116596238B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310553283.1，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种基于公交车门视频的乘客上下车匹配与OD需求估计方法是由章程;陈馨;赵靖;刘心雨;韩印设计研发完成，并于2023-05-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于公交车门视频的乘客上下车匹配与OD需求估计方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于公交车门视频的乘客上下车匹配与OD需求估计方法，包括：S1、对公交乘客识别与跟踪，得到每个乘客的上下车信息；S2、对乘客的特征进行提取，该特征包括乘客外观特征及乘客上下车特征；S3、计算乘客外观特征距离，通过乘客外观特征距离计算可得到乘客外观特征距离分布情况；S4、进行乘客上下车匹配，通过乘客上下车匹配，再进行二分图匹配；S5、分配未成功匹配乘客的OD量；S6、进行公交OD需求估计。

本发明授权一种基于公交车门视频的乘客上下车匹配与OD需求估计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于公交车门视频的乘客上下车匹配与OD需求估计方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、对公交乘客识别与跟踪，得到每个乘客的上下车信息； S2、对乘客的特征进行提取，该特征包括乘客外观特征及乘客上下车特征；乘客外观特征提取需要先选取同一乘客中识别置信度最高的图片，再通过Yolov7实例分割去除图片的背景噪音，从而只保留乘客本身的颜色信息；乘客上下车特征通过乘客识别与跟踪提取； S3、计算乘客外观特征距离，通过乘客外观特征距离计算可得到乘客外观特征距离分布情况；乘客外观特征距离的似然函数由颜色特征距离和深度学习高维特征距离两者的似然函数融合得到，乘客外观特征距离包括计算颜色特征距离与计算深度学习高维特征距离，通过颜色特征距离与深度学习高维特征距离得到乘客颜色特征距离和深度学习高维特征距离的似然函数，具体为： 1计算颜色特征距离，对于一对上车乘客i与下车乘客j，他们的颜色特征分别记为和两者之间的颜色特征距离dci，j可用巴氏距离表示： 2计算深度学习高维特征距离，上车乘客i与下车乘客j的深度学习高维特征分别记为和两者之间距离记为dFi，j，采用曼哈顿距离计算，表示为： 3乘客外观特征距离似然函数融合； 通过1和2可以得到乘客颜色特征距离和深度学习高维特征距离的似然函数，乘客外观特征距离似然函数由颜色特征距离dci，j和深度学习高维特征距离dFi，j两者的似然函数融合得到，如公式3和4所示，表示颜色特征距离的似然函数，PdC|δij＝1表示深度学习高维特征距离的似然函数，θC表示颜色特征的权重，θF表示深度学习高维特征的权重； 4乘客特征距离分布计算； 由3和4得到融合的乘客外观特征距离分布似然函数，分别是乘客正确匹配似然函数Pdij|δij＝1与乘客错误匹配似然函数Pdij|δij＝0，先验概率函数Pδij＝1为公交历史OD概率； Pdij＝Pdij|δij＝1Pδij＝1+Pdijδij＝0Pδij＝05； Pδij＝0＝1-Pδij＝16； 根据贝叶斯方法，后验概率如公式7所示，公式8计算了上车乘客i与下车乘客j的匹配概率Pij： Pij＝Pδij＝1|dij8； S4、进行乘客上下车匹配，通过乘客上下车匹配，再进行二分图匹配； 乘客上下车匹配，分为两步进行，首先需要确定乘客的匹配范围，然后再进行二分图匹配；二分图包含上车乘客集U和下车乘客集D，k和v分别表示乘客上车站点和乘客下车站点，若乘客i在k站点上车，那么与之匹配的下车乘客j只可能在k站点之后下车，将能与乘客i匹配的乘客集记为j∈Si，得到匹配范围； 确定匹配范围后，将乘客上下车匹配构建为二分图匹配问题，以总匹配概率最大为目标进行最佳匹配，如公式9所示；公式10将决策变量δij指定为二进制整数，若i与j匹配则为1，反之为0；公式11确保任何上车乘客i只能与至多一个下车乘客j匹配；公式12确保任意下车乘客j最多只能与一个上车乘客i匹配； S5、分配未成功匹配乘客的OD量； 选取匹配概率较大的乘客上下车匹配对作为可信的部分匹配结果，剩余未匹配的乘客通过分配算法进行OD推断，基于成功匹配乘客的OD分别计算未成功匹配乘客所对应的各站点上车客流量、下车客流量，并将上下车客流量作为分配算法的输入流量； S6、进行公交OD需求估计； 综合成功匹配Pijδ乘客OD以及与分配算法得到第二部分的未成功匹配乘客OD，得到最终的乘客OD需求结果Lij： Lij＝Sij+Xij13； 其中，δ为乘客上下车匹配概率阈值，Sij为匹配成功乘客的OD需求，Xij为未匹配成功乘客的OD需求。

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