バスの利用率向上には，バス路線の最適化が不可欠であり，そのためには，各バス停での乗降者数の正確な把握が重要である．先行研究では，バス乗降口の上部に取り付けたカメラの撮影動画を基に，物体検出モデルYOLOを用いて乗降者数を計測するシステムが提案された．しかし，人物の体の一部が独立した人物として認識され過剰に計測される，あるいは，複数の人物が同一人物として認識され過少に計測されるといった課題があり，計測精度の低下を招いていた．本研究では，検出モデルに加え，物体の領域通過方向判定を組み合わせることで，これらの課題を克服し，より正確に乗降者数を計測する方法を提案する．