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龙图腾网获悉北京逐光星辰科技有限公司申请的专利一种基于深度学习的公交车客流统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：CN120564129B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202510700752.7，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权一种基于深度学习的公交车客流统计方法是由程涛远;雷成军;刘卓亚设计研发完成，并于2025-05-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的公交车客流统计方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于深度学习的公交车客流统计方法，属于智慧交通技术领域，其方法包括获取公交车构造图，部署检测装置，基于检测装置进行多源数据采集；对多源数据进行分类，确定车辆数据与乘客数据，根据车辆数据与乘客数据对乘客进行上下车行为检测，得出行为检测结果；对行为检测结果进行量级分析，得出结构化量级报告，对结构化量级报告进行人脸识别模型参数关联，得出关联结果，基于关联结果配置人脸识别模型；基于人脸识别模型融合历史客流、车辆北斗轨迹与天气数据，形成预测模型，得出预测变动人数，将预测变动人数推送至调度中心优化车辆调配实现数据驱动的动态车辆调配，提高感知的精准度，实现对客流的智能预测，优化资源分配。

本发明授权一种基于深度学习的公交车客流统计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的公交车客流统计方法，其特征在于，包括： 步骤1：获取公交车构造图，基于所述公交车构造图部署检测装置，基于所述检测装置进行多源数据采集； 步骤2：对所述多源数据进行分类，确定车辆数据与乘客数据，根据所述车辆数据与乘客数据对乘客进行上下车行为检测，得出行为检测结果； 步骤3：对行为检测结果进行量级分析，得出结构化量级报告，对所述结构化量级报告进行人脸识别模型参数关联，得出关联结果，基于所述关联结果配置人脸识别模型； 步骤4：基于人脸识别模型融合历史客流、车辆北斗轨迹与天气数据，形成预测模型，得出预测变动人数，将所述预测变动人数推送至调度中心优化车辆调配； 所述步骤1，包括： 基于所述公交车构造图确定多源传感器阵列，使用多源传感器阵列对公交车进行数字孪生验证，根据验证结果得出所述多源传感器阵列的实际布置； 基于所述实际布置部署对应的检测装置，进行多源数据采集； 所述基于所述公交车构造图确定多源传感器阵列，使用多源传感器阵列对公交车进行数字孪生验证，根据验证结果得出所述多源传感器阵列的实际布置，包括： 对所述公交车构造图进行解析，提取关键尺寸参数，并对公交车内现有设备进行位置标记，根据所述关键尺寸参数与位置标记确定可用线路； 基于所述可用线路将车厢划分为多个检测区域，每个检测区域配置主-辅传感器对，形成空间维度矩阵，基于所述主-辅传感器对建立传感器能力互补表，形成功能维度矩阵，结合所述空间维度矩阵与功能维度矩阵得出多源传感器阵列； 基于所述多源传感器列阵对公交车进行数字孪生验证，生成基础性能验证结果、极端场景验证结果以及多模态融合验证结果； 根据基础性能验证得出第一布置，根据极端场景验证结果得出第二布置，根据多模态融合验证结果得出第三布置； 综合所述第一布置、第二布置与第三布置进行帕累托最优推算，得出多源传感器阵列的实际布置。

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