智能公交站台是一个集成了物联网、大数据、人工智能等多种技术的综合体，其目标是提升公共交通的服务质量、效率和乘客体验。其核心技术可以分解为以下几个层面：

一、 感知与数据采集层（“眼”和“耳”）

这是智能站台的基础，负责收集各类原始数据。

乘客计数与行为识别摄像头：利用视频分析技术，实时统计站台候车人数、排队长度，并可识别异常行为（如摔倒、拥挤）以保障安全。

环境传感器：

温湿度、空气质量传感器：监测站台环境，为空调/通风系统提供数据，提升候车舒适度。

噪音传感器：监测环境噪音水平。

车辆感知设备：

GPS/RFID/蓝牙信标接收器：接收来自公交车的实时位置信号，是车辆到站预报的核心。

毫米波雷达/激光雷达：更精确地探测站台区域车辆、行人的位置和速度，用于安全预警。

交互设备：

触摸查询屏：乘客自主查询的入口。

一键呼叫/紧急按钮：实现乘客与后台管理中心的双向通信。

二、 网络与通信层（“神经网络”）

负责稳定、高速地传输数据。

有线网络：通常作为站台设备接入互联网的主干（如光纤），提供大带宽和稳定性。

无线网络：

公共网络：4G/5G，用于传输视频、位置等大数据量信息，灵活部署。

局域网络：Wi-Fi 6，为候车乘客提供免费高速上网服务，同时也可作为设备互联的补充。

低功耗广域网：如NB-IoT/LoRa，适用于连接分布广泛、数据量小的环境传感器（如垃圾桶满溢监测），具有低功耗、低成本的优势。

三、 数据处理与应用层（“大脑”）

这是智能化的核心，对采集的数据进行分析、处理并驱动应用。

边缘计算：在站台本地设备（如智能网关）上进行初步数据处理（如视频流分析、数据清洗和聚合），减少云端传输压力，实现更快的本地响应（如实时到站信息显示）。

云计算与大数据平台：在云端汇聚来自所有站台和车辆的数据。

数据融合与分析：将车辆GPS、站台客流、历史运营数据进行融合分析。

到站时间预测算法：利用实时交通路况、历史行驶数据、当前车辆位置，通过机器学习模型精准预测车辆到站时间（ETA），这是用户体验的关键。

客流分析与预测：分析各时段、各站点的客流规律，为公交公司优化发车间隔、线路规划提供数据支撑。

人工智能与机器视觉：

人脸识别（需合规）：可用于个性化信息推送（如提醒常坐的班车）或安全监控。

行为分析：如检测长时间滞留、物品遗留、人群过度聚集等，触发安防警报。

四、 信息展示与人机交互层（“脸面”）

将处理后的信息直观地传递给乘客和管理者。

电子站牌（核心载体）：

LCD/LED显示屏：高清显示线路、预测到站时间、车辆拥挤度、天气、新闻、广告等信息。

多媒体信息发布系统：支持远程统一管理和发布各类图文、视频信息。

移动端交互：通过二维码或小程序，乘客可用手机获取更详细的线路信息、换乘方案，甚至预约定制巴士。

无障碍交互：

语音播报系统：为视障人士提供到站信息广播。

盲文导览：集成在站牌或扶手位置。

五、 能源与设施管理（“后勤保障”）

智能照明系统：根据环境光传感器和客流情况，自动调节站台照明亮度，节能降耗。

光伏发电系统：利用站台顶棚安装太阳能电池板，为站台设备（尤其是显示屏和照明）提供绿色补充能源。

设施健康监测：监测站台结构健康、设备运行状态（如屏幕故障、照明损坏），实现预防性维护。

六、 安全与安防层（“保镖”）

视频监控与智能分析：7x24小时监控，结合AI识别危险行为或可疑物品。

紧急呼叫与广播：一键连通监控中心，中心可通过广播进行远程疏导或喊话。

火灾/烟雾报警：联动消防系统。

总结与趋势

智能公交站台的核心技术不是单一技术，而是一个以数据为驱动、以乘客为中心、以云边协同为架构的技术生态系统。

未来发展趋势包括：

数字孪生：在虚拟空间中创建站台的数字副本，进行仿真、预测和优化管理。

车路协同：站台与智能网联公交车进行直接通信（V2I），实现更精准的协同调度。

服务的深化与个性化：基于乘客画像（在保护隐私前提下）提供定制化出行建议、商业信息服务。

多功能集成：集成零售柜、共享设备充电站、共享单车/电单车点位等，成为城市“微枢纽”。

通过以上核心技术的协同工作，智能公交站台从传统的“等待空间”转变为一个信息交互节点、城市数据采集点和智慧公共服务终端。