基于智能电子站牌的客流分析及车辆调度方法技术

本发明专利技术公开了一种基于智能电子站牌的客流分析及车辆调度方法，在划定公交客流分析的城市区域后，通过安装在城市区域范围内的每个公交站点的智能电子站牌和安装在途经该城市区域内的各公交站点的公交车上的人脸采集终端采集的人脸数据，并通过预设的逻辑分析及判断方法实现了对所划定的城市区域内的公交客流及是否需要向该城市区域内调度执行相应线路的公交车的快速、准确分析判断。准确分析判断。准确分析判断。

【技术实现步骤摘要】
基于智能电子站牌的客流分析及车辆调度方法


[0001]本专利技术涉及城市公交客流分析及车辆调度
，具体涉及一种基于智能电子站牌的客流分析及车辆调度方法。

技术介绍

[0002]城市公交是居民日常出行的主要交通工具。为了提高居民公交出行的便捷度，公交运营部门需要及时感知城市不同区域内的公交客流情况，并需要根据感知到的当前客流情况，准确预测出当前是否需要向指定城市区域临时调度公交车以缓解居民对执行指定线路的公交乘车需求。现有的公交客流分析及车辆调度方法有许多，部分方法对公交客流的分析逻辑及判断是否需要调度车辆的逻辑非常复杂，需要耗费较长的时间才能够得出分析结果。而通常情况下，早晚上下班高峰是最容易产生公交调度需求的时段，一般而言，早高峰时段为7:30
‑
9:00，晚高峰时段为17:00
‑
18:30，早高峰或晚高峰的持续时间通常在1个半小时之内，当判定需要向指定城市区域临时调度执行相应线路的公交车时，调度车辆行驶到该指定城市区域又需要一定的时间，且当需要同时对大规模数量的城市区域进行公交客流分析及是否需要调度车辆的逻辑判断时，同个处理器的数据分析处理时间会大幅增加，不利于快速作出客流分析结果及快速作出是否需要临时调度执行相应线路的公交车的判断结果，且会影响后续调度车辆行驶到指定城市区域的及时性。

技术实现思路

[0003]本专利技术以在确保城市公交客流分析结果的准确性的前提下，提高城市公交客流分析速度，进而提高公交车辆调度及时性为目的，提供了一种基于智能电子站牌的客流分析及车辆调度方法。
[0004]为达此目的，本专利技术采用以下技术方案：
[0005]提供一种基于智能电子站牌的客流分析及车辆调度方法，包括：
[0006]步骤S1，划定待进行客流分析的城市区域；
[0007]步骤S2，获取所划定的所述城市区域内的各公交站点名称以及途经每个站点的公交线路名称；
[0008]步骤S3，获取安装在每个公交站点的智能电子站牌在当前时间采集到的候车人员的人脸数据；
[0009]步骤S4，获取距离所述当前时间的第一指定间隔时间内执行步骤S2获取的途经所等候的所述公交站点的相应线路的每辆公交车上的人脸采集终端历史采集的上车人员的人脸数据；
[0010]步骤S5，将步骤S3获取的候车人员人脸数据与步骤S4获取的历史上车人员人脸数据进行逐一的人脸图像匹配，
[0011]若匹配成功，则获取匹配到的历史上车人员对应乘坐的公交线路名称作为对应候车人员的拟乘坐公交线路，并对拟乘坐所获取的公交线路的人员累加“1”；
[0012]若匹配不成功，则计算步骤S3采集的未匹配到人脸的每个候车人员乘坐执行相应线路的公交车的概率
[0013]步骤S6，根据所述概率以及每条公交线路拟乘坐人员的数量并通过以下公式(1)计算在所述当前时间拟乘坐所述城市区域内的每条公交线路的人数Num
linex
：
[0014][0015]公式(1)中，Num
lunex
表示在所述当前时间拟乘坐途径所述城市区域内的第k个公交站点的第x条公交线路linex的人数；
[0016]表示步骤S5中人脸匹配成功的在所述城市区域内的第k个公交站点候车的拟乘坐第x条公交线路linex的候车人数；
[0017]n表示第x条公交线路linex在所划定的所述城市区域内设置的公交站点数量；
[0018]表示步骤S5未匹配到人脸的在第k个公交站点候车的第i个候车人员乘坐执行第x条公交线路linex路的公交车辆的概率；
[0019]m表示步骤S5未匹配到人脸的在第k个公交站点候车的候车人员的数量；
[0020]步骤S7，获取在所述当前时间后的预设间隔时间内驶入所述城市区域内的每辆公交车上的所述人脸采集终端当前采集的车内人员的人脸数据；
[0021]步骤S8，获取距离所述当前时间的第二指定间隔时间内安装在所述城市区域内的每个公交站点处的所述智能电子站牌历史采集的下车人员的人脸数据；
[0022]步骤S9，将步骤S7获取的车内人员人脸数据与步骤S8获取的历史下车人员人脸数据进行逐一的人脸图像匹配，
[0023]若匹配成功，则获取匹配到的车内人员当前乘坐的公交线路名称，并对驶入所述城市区域的执行对应公交线路的公交车的拟下车人数累加“1”；
[0024]若匹配不成功，则转入步骤S10；
[0025]步骤S10，获取途经所述城市区域的所有公交线路在距离所述当前时间的第三指定间隔时间内停靠在所述城市区域外的各公交站点时历史采集的下车人员的人脸数据；
[0026]步骤S11，将步骤S9中未匹配成功的人脸数据集中的人脸与步骤S10中获取的人脸数据进行逐一的人脸图像匹配，
[0027]若匹配成功，则将匹配到人脸的车内人员判定为在所述城市区域外下车；
[0028]若匹配不成功，则计算未匹配到人脸的每辆公交车内的每个乘车人员在所述城市区域内下车的概率
[0029]步骤S12，根据所述概率以及步骤S9中最终累加的拟下车人数并通过以下公式(2)计算在所述当前时间乘坐在执行每条线路的公交车上的车内人员拟在所述城市区域内下车的人数：
[0030][0031]公式(2)中，表示在所述当前时间乘坐在执行第x条公交线路linex的公交车上的车内人员拟在所述城市区域内下车的人数；
[0032]表示步骤S9对匹配到人脸的最终累加的在所述当前时间乘坐在执行第x条公交线路linex的公交车中的车内人员拟在所述城市区域内下车的人数；
[0033]表示步骤S11未匹配到人脸的在所述当前时间乘坐在执行第x条公交线路linex的公交车中的第j个车内人员拟在所述城市区域内下车的概率；
[0034]q表示步骤S11中未匹配到人脸的在所述当前时间乘坐在执行第x条公交线路linex的公交车中的人员数量；
[0035]步骤S13，通过以下公式(3)预测途经所述城市区域的每条公交线路的乘车人数增量
[0036][0037]公式(3)中，表示对途经所述城市区域的执行第x条公交线路linex的公交车预测的乘车人数；
[0038]表示执行第x条公交线路linex的公交车驶入所述城市区域时的车内人数；
[0039]步骤S14，判断是否大于对应的预设阈值，
[0040]若是，则判定需要向所述城市区域临时调度执行线路linex的公交车以缓解当前时间点的乘车压力；
[0041]若否，则判定在所述当前时间不需要向所述城市区域临时调度执行线路linex的公交车。
[0042]作为优选，步骤S5中，通过以下公式(4)计算未匹配到人脸的每个候车人员乘坐执行相应线路的公交车辆的概率
[0043][0044]公式(4)中，表示步骤S5未匹配到人脸的在第k个公交站点候车的第i个候车人员乘坐途经公交站点k的执行第x条公交线路linex路的公交车辆的概率；表示途经本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于智能电子站牌的客流分析及车辆调度方法，其特征在于，包括：步骤S1，划定待进行客流分析的城市区域；步骤S2，获取所划定的所述城市区域内的各公交站点名称以及途经每个站点的公交线路名称；步骤S3，获取安装在每个公交站点的智能电子站牌在当前时间采集到的候车人员的人脸数据；步骤S4，获取距离所述当前时间的第一指定间隔时间内执行步骤S2获取的途经所等候的所述公交站点的相应线路的每辆公交车上的人脸采集终端历史采集的上车人员的人脸数据；步骤S5，将步骤S3获取的候车人员人脸数据与步骤S4获取的历史上车人员人脸数据进行逐一的人脸图像匹配，若匹配成功，则获取匹配到的历史上车人员对应乘坐的公交线路名称作为对应候车人员的拟乘坐公交线路，并对拟乘坐所获取的公交线路的人员累加“1”；若匹配不成功，则计算步骤S3采集的未匹配到人脸的每个候车人员乘坐执行相应线路的公交车的概率步骤S6，根据所述概率以及每条公交线路拟乘坐人员的数量并通过以下公式(1)计算在所述当前时间拟乘坐所述城市区域内的每条公交线路的人数Num
linex
：公式(1)中，Num
linex
表示在所述当前时间拟乘坐途径所述城市区域内的第k个公交站点的第x条公交线路linex的人数；表示步骤S5中人脸匹配成功的在所述城市区域内的第k个公交站点候车的拟乘坐第x条公交线路linex的候车人数；n表示第x条公交线路linex在所划定的所述城市区域内设置的公交站点数量；表示步骤S5未匹配到人脸的在第k个公交站点候车的第i个候车人员乘坐执行第x条公交线路linex路的公交车辆的概率；m表示步骤S5未匹配到人脸的在第k个公交站点候车的候车人员的数量；步骤S7，获取在所述当前时间后的预设间隔时间内驶入所述城市区域内的每辆公交车上的所述人脸采集终端当前采集的车内人员的人脸数据；步骤S8，获取距离所述当前时间的第二指定间隔时间内安装在所述城市区域内的每个公交站点处的所述智能电子站牌历史采集的下车人员的人脸数据；步骤S9，将步骤S7获取的车内人员人脸数据与步骤S8获取的历史下车人员人脸数据进行逐一的人脸图像匹配，若匹配成功，则获取匹配到的车内人员当前乘坐的公交线路名称，并对驶入所述城市区域的执行对应公交线路的公交车的拟下车人数累加“1”；若匹配不成功，则转入步骤S10；步骤S10，获取途经所述城市区域的所有公交线路在距离所述当前时间的第三指定间
隔时间内停靠在所述城市区域外的各公交站点时历史采集的下车人员的人脸数据；步骤S11，将步骤S9中未匹配成功的人脸数据集中的人脸与步骤S10中获取的人脸数据进行逐一的人脸图像匹配，若匹配成功，则将匹配到人脸的车内人员判定为在所述城市区域外下车；若匹配不成功，则计算未匹配到人脸的每辆公交车内的每个乘车人员在所述城市区域内下车的概率步骤S12，根据所述概率以及步骤S9中最终累加的拟下车人数并通过以下公式(2)计算在所述当前时间乘坐在执行每条线路的公交车上的车内人员拟在所述城市区域内下车的人数：公式(2)中，表示在所述当前时间乘坐在执行第x条公交线路linex的公交车上的车内人员拟在所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：郭君元，李超群，李群，陈炳华，
申请(专利权)人：杭州图软科技有限公司，
类型：发明
国别省市：