随着人民生活水平的不断提高,私家车的普及方便了居民的出行。但是私家车数量的急剧增长,也给城市交通系统带来巨大的负担,从而引发了交通堵塞、交通事故频发、汽车尾气污染等一系列问题。公交车作为城市公共交通的一个重要组成部分,是解决城市交通拥堵的重要途径,其运行情况的好坏直接影响到社会经济生活的运转效率和人们的生活质量。公交集团目前的路线规划、公交车调度都依据客流统计信息。而目前存在的客流统计信息存在各种各样的问题,要么是不能统计下车人数,要么不能处理复杂的乘客上下车环境,从而不能准确的统计乘客数量,进而导致不能做合理的规划及公交调度等。因此基于物联网通信技术的公交客流统计系统的设计与实现具有重要的理论意义和实际价值。本文应用物联网技术构建感知层、网络层和应用层的方法设计了公交客流统计系统。该系统借助于全球移动通信系统提供的网络连接功能实现远程数据传输,借助于嵌入式终端设备实现数据处理、借助图像处理技术实现乘客统计的远程系统,解决了以往统计信息成本大,统计不方便,统计信息单一的问题。公交客流统计系统涉及硬件和软件两部分,硬件部分完成数据采集,数据处理,数据传输的功能,软件部分完成公交乘客检测和多乘客跟踪并得到客流信息的功能。本文完成公交客流统计系统的软硬件各模块的设计和实现,其总结如下:(1)系统总体方案设计。调研目前存在的客流统计方案,分析其中各自存在的缺陷。然后设计一套基于物联网传输客流信息、嵌入式开发板处理数据、卷积神经网络检测乘客、关联分析法的多乘客跟踪的公交客流统计系统。(2)硬件设计。从数据采集设备、数据处理设备、数据传输设备三个方面进行设计。设计能够处理公交车中复杂工况,能够为接下来的公交乘客检测算法提供清晰的图像,以及能够为卷积神经网络的实时计算提供足够的计算资源硬件设备方案设计。(3)软件设计。针对运行卷积神经网络需要巨大的计算资源,难以运行在嵌入式开发板上的问题。本文在当前卷积神经网络技术及优化技术基础上,设计一个能够实时运行的用于公交乘客检测的卷积神经网络结构。根据图像序列中,乘客位移小、检测乘客目标大小变化小等特点,采用关联分析法对卷积神经网络结构检测的乘客进行多目标跟踪。然后根据公交车上下车的特点,对客流信息进行统计。在经过硬件安装、调试和软件算法设计及调优后,在真实环境的视频段上进行测试,该该系统取得了93%的统计准确度。