地域交通の要である路線バスにおいて，乗降者数や乗降に要する時間などの乗降情報を把握することは，地域公共交通の利用状況を正しく理解し，それらに基づく改善に貢献するものである．しかし，赤外線ビームなどを用いた既存の乗客カウンタでは混雑時などにおける正確な人数計測が難しいという課題がある．また，乗降者数や乗客トリップ（乗降停留所）の把握には交通系ICカードなどの情報が有効であるものの，乗降時間の計測はできず，また定期券や特別パスなどの乗客には対応できない．本研究では，測域センサを用いて路線バスの乗降者数や乗降に要する時間を正確に計測するシステムを提案する．測域センサは広範囲にわたり物体までの距離データ（点群）を出力するセンサであり，提案システムはそれらの点群からリアルタイムに人体を識別しトラッキングを行う．一般に測域センサは大量の点群を生成するため，高精度な計算機による処理が必要となるが，提案手法では近接する点群データを集約して人体位置を大まかに予測することで計算量削減を図っており，安価なシングルボードコンピュータでもリアルタイム動作する軽量なアルゴリズムを実現し，小型省電力化に寄与している．大阪大学のキャンパス間を運行する路線バスに本システムを設置する実証実験を行い，3日間にわたる計測を行った結果，乗車人数推定では誤差率5.3%（平均絶対誤差0.94人），降車人数推定では誤差率7.5%（平均絶対誤差1.9人）と十分高精度な推定精度を達成できた．また，1フレームあたりの平均処理時間はRaspberry Pi 3 Model Bで3.4 msであり，安価なコンピュータでもリアルタイム計測が可能であることが示された．