公交公司“视觉多模态”赋能分类（2025落地版）

目录

一、安全驾驶类（Safe Driving）

二、客流与运营类（Passenger Flow & Operations）

三、设备维保类（Asset Maintenance）

四、执法与合规类（Enforcement & Compliance）

五、乘客服务类（Passenger Service）

六、应急与救援类（Emergency & Rescue）

七、绿色低碳类（Green & Low-Carbon）

八、数字孪生类（Digital Twin）

图表示例

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每类均给出①典型场景②模态组合③量化成效④资料来源，可直接嵌入论文或技术方案。

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一、安全驾驶类（Safe Driving）

1. 驾驶员疲劳-分心视觉监测

   • 模态：舱内红外视频+眼球跟踪+语音提醒+排班文本

   • 成效：疲劳告警准确率96%，事故率-40%（广州公交2024）

2. 盲区行人视觉-雷达融合

   • 模态：右侧盲区视频+77GHz雷达+刹车传感+语音告警

   • 成效：盲区碰撞0起，急刹次数-30%（深圳巴士2025）

3. BRT车道占用视觉执法

   • 模态：道路视频+车牌OCR+雷达测速+处罚文本

   • 成效：占道率由8%→1%，BRT旅行时间-12%（厦门公交2024）

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二、客流与运营类（Passenger Flow & Operations）

1. 车厢客流视觉-WiFi探针融合

   • 模态：车载视频+Wi-Fi MAC+票务文本+调度语音

   • 成效：满载率预测MAPE<5%，发车间隔优化-8%（北京公交2025）

2. 站台大客流视觉-声音诱导

   • 模态：站台视频+广播音频+LED文本+语音交互

   • 成效：大客流疏散时间-25%，投诉率-18%（重庆公交2024）

3. 视觉-语音电子站牌

   • 模态：站牌摄像头+语音播报+LCD文本+GPS文本

   • 成效：乘客查询时间30s→5s，满意度+20%（上海巴士2025）

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三、设备维保类（Asset Maintenance）

1. 电机舱视觉-红外热像巡检

   • 模态：舱内视频+红外热点+温度文本+维修卡

   • 成效：过热漏检率<0.5%，停场时间-20%（广州公交2024）

2. 电池仓视觉