Введение. Цель исследования заключается в обзоре современных методов автоматического подсчета пассажиропотоков в общественном транспорте. Исследование посвящено актуальной проблеме подсчета пассажиропотока в общественном транспорте с использованием современных технологий, таких как видеонаблюдение, инфракрасные сенсоры и LiDAR.
Материалы и методы. Представлен обзор технологий, включая датчики, камеры, LiDAR и RFID, а также методы анализа, основанные на теоретических и эмпирических подходах. Использована информация от компаний-разработчиков для сравнения точности технологий в реальных условиях.
Результаты. Сравнения показывают, что наилучшую точность обеспечивают LiDAR и камеры с машинным обучением, особенно в условиях высокой плотности пассажиров. Технологии на основе Wi-Fi и Bluetooth имеют ограниченную точность, но комбинированные решения могут преодолеть их недостатки.
Обсуждение и заключение. Для точного подсчёта пассажиров наиболее эффективны LiDAR и видеонаблюдение с машинным обучением. Рекомендуется дальнейшее тестирование комбинированных технологий и развитие гибких систем, а также использование инновационных подходов в обучении нейронных сетей для улучшения точности.