В условиях роста городской мобильности задача точного подсчёта пассажиров становится особенно важной для планирования транспортной инфраструктуры. Цель данного исследования — разработка системы автоматического обнаружения и подсчёта людей в городском транспорте с использованием модели YOLOv8 и глубинных камер. В рамках исследования были поставлены задачи по сбору и аннотированию видеоданных, обучению модели и оценке её эффективности. Был создан специализированный датасет (4 047 изображений, 8 918 объектов), и модель обучена до достижения значения F1-показателя 0.90. Проведена серия экспериментов с различными алгоритмами трекинга. Результаты подтвердили высокую точность системы и её пригодность для применения в режиме реального времени. Разработанное решение может быть использовано для мониторинга пассажиропотока, оптимизации маршрутов и повышения эффективности управления городским транспортом.