论文将公交车内前后摄像头采集的视频文件作为研究对象,利用视频图像处理技术对公交车内的乘客拥挤情况进行检测,并设计了一套关于公交车内乘客拥挤程度的检测系统,从而高效的获取现有公交车内乘客流信息,对公交优化调度、提升公交服务水平有着重要意义。分析目前智能公交的发展现状,从技术角度对智能公交系统的结构进行分析,以目前主流的智能公交应用为例,对几类较为常用且成熟的功能进行分类,分析各自技术特点,并提出未来智能公交的发展方向和实现途径。以西安市公交为例,对现有公交车视频监控系统的应用进行扩展,在完成日常监控的同时实现车内乘客拥挤度的自动检测。明确公交乘客拥挤的定义,确定论文对于公交乘客拥挤的标准。以公交车视频监控设备所采集的视频图像作为实验对象,设计一套高效且准确的检测算法,实现对车内乘客拥挤的自动检测。乘客拥挤检测算法包括感知哈希算法和边缘差分算法,采用特定的融合机制将两种算法进行融合,以达到算法速度快和精确度高的统一;利用融合后的算法对前后摄像头采集的视频图像数据进行同步分析,并将前后两组检测结果进行融合,输出最终的拥挤检测结果,从而进一步提高检测精确度;通过对12段视频文件,共7439帧视频图像进行实验操作,计算结果表明检测的平均准确率达到92.3%,检测速度约为0.3s/帧,达到了实验预设的目标。为了便于用户进行拥挤检测操作,利用MATLAB GUI设计可视化的操作界面,提供必要的窗口显示、文件输入和结果输出以及部分辅助功能,由此体现出拥挤检测系统的实用性。