马来西亚公交

以吉隆坡Rapid KL为代表，由马来西亚国家基建公司运营，管理5条轨道线路（LRT、MRT、单轨）总长203公里、149站，巴士273条线。轨道交通与巴士日均客运量超125万人次，是都市出行骨架。

合作伙伴
马来西亚公交
应用目标
公交客流统计
部署设备
公交 AJS-E68
合作年份
2026年

客户信息

高峰时段拥挤、座位不足及偏远地区班次稀疏等难题亟待解决。基于“Smart Passenger Analytics”理念，在公交车上部署iPassenger智能乘客分析系统，通过图像处理与人工智能技术实时、非接触式地自动统计上下车客流，并结合日期、时间、公交编号与经纬度坐标进行分析，支撑车队调度与线路服务优化，助力公共交通运营提质增效。

客户需求

拥挤风险防控

马来西亚公交在早晚高峰、KL Sentral 等换乘枢纽常出现站台水泄不通、车厢超载的窘境。过度拥挤不仅引发扒窃、骚扰等治安隐患，更可能因疏散不畅酿成踩踏事故。现有"凭经验"的巡检模式难以实时掌握车厢密度。这要求运营商建立数据驱动的监测能力，精准识别高拥挤风险点，从源头遏制安全事故。

公共安全 | 车厢拥挤 | 风险预警

出行信息服务

乘客在候车过程中普遍面临信息不对称问题，包括车辆到站时间不准、车厢拥挤度未知、换乘指引不清等，降低了公共交通吸引力。尤其对于外地游客与老年群体，缺乏直观、实时的出行决策支持工具。因此，需要构建面向乘客的客流信息发布平台，提供各线路、各时段的车厢拥挤度预测与动态导航，改善出行体验。

信息透明 | 拥挤度预测 | 体验优化

运营资源优化

马来西亚公交网络覆盖范围广，但各线路客流量时空分布极不均衡，固定班次调度模式导致高峰期运力不足、平峰期资源闲置并存。运营成本居高不下，而服务质量难以同步提升。必须引入客流大数据分析手段，实现运力投放与实际需求的动态匹配，优化车辆、司机及能源配置，达成降本增效目标。

运力匹配 | 资源调度 | 降本增效
解决方案

实现客流数据多维度分析、生成可视化报表，支持账号的多角色、多层级管理，让客流数据清晰且安全。


  • 全场客流热力图

    统计老年乘客出行站点、时段分布，识别高频敬老出行线路，后台输出服务优化参考，助力适老化公交服务落地

  • 旅游潮汐客流分析

    识别景区、文旅商圈节假日突发客流波动，区分日常通勤与旅游出行流量，为节假日临时运力调配提供数据依据

  • 运营方案仿真评估

    针对拟调整的线路、区间车、大站快线方案，基于历史客流做模拟推演，预判调整后的载客与运营效果，降低方案试错成本

  • 响应式停靠辅助分析

    统计各站点上下客触发频次，筛选低客流可实行响应式停靠的站点，辅助精简停站，提升全线车辆通行效率

  •  里程‑客流效益核算

    结合运营行驶里程与客流数据，核算千公里载客指标，识别低效运营线路班次，助力压缩无效空驶里程，降低整体运营成本

  • 线网运行闭环评价

    对已落地的线路调整、班次优化开展事后数据分析，对比调整前后客流变化，形成运营优化闭环，持续迭代公交线网服务能力



最终效果

实时拥挤预警
系统通过部署于车门、站台通道的视觉传感器，实时采集上下客人数及车厢滞留密度，生成动态客流热力图。当某站台或车厢密度超过预设安全阈值时，调度中心自动触发分级预警，指令就近备用车辆增援或实施临时限流措施。安全管理模式从事后处置转变为事前预防，显著降低安全事故概率。
热力图 | 阈值预警 | 主动干预
精准信息发布
实时客流数据经处理后推送至移动端应用与电子站牌，向乘客呈现各线路预计拥挤等级、下一班次剩余座位数及最优换乘方案。乘客可据此灵活调整出行时间与路线，有效分散高峰客流。信息透明度的提升减少了无效等待与盲目拥挤，增强了公共交通系统的可靠性与用户黏性。
信息发布 | 动态分流 | 体验提升
动态运力调度
系统积累的历史与实时客流OD数据为调度决策提供量化依据。运营中心可据此自动调整发车间隔、跨线路支援车辆、优化司乘排班计划。车辆投放与客流潮汐高度吻合，既消除低效线路的空驶浪费，又保障高需求时段的充足运力，实现运营成本与服务质量的双重优化。
按需匹配 | 灵活调度 | 降本增效
数据资产沉淀
系统在全运营周期内持续产生高精度客流轨迹数据，构成城市交通治理的核心数字资产。通过对客流规律、峰值特征、调度策略效果的深度分析，可构建适用于马来西亚本地化特征的客流预测模型，为未来新线路规划、票价体系设计、政府补贴核算提供科学依据，推动公交系统可持续发展。
数据沉淀 | 量化评估 | 决策支持
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