CN101452646A - 一种公交车次生成方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种公交车次生成方法，包括：a.加载公交基础信息；b.根据所述公交基础信息并利用按到离站识别车次、按到离场识别车次、按打卡数据识别车次、车载机采集车次、调度上传车次中的至少两种生成车次。本发明中，由于设置了多种车次的生成方法，并利用其中的至少两种来生成车次，从而使得生成的车次更加可靠。

Description

一种公交车次生成方法

技术领域

本发明涉及交通控制领域，尤其涉及一种公交车次生成方法。

背景技术

目前公交公司的行车路单生成主要靠人工记录或打卡记录的方式来生成。使用人工记录方式是目前未实现信息化的公交公司普遍采用一种方式。随着公交信息化的推进，使用计算机技术来处理公交营运业务已成为一种必然趋势。

目前有些地方采用发车到站打卡生成车次，采用这种打卡方式生成行车路单要求司机必须在车次的开始和结束时进行正确打卡操作，一旦打卡错误或忘记打卡会造成后台行车路单生成出错，同时还增加了司机的工作量。

在装备公交GPS车载终端的车辆上一般都具有GPS定位功能和自动报站功能。这两项功能可以帮助生成行车路单。实现不用打卡就能完成行车路单的生成。在目前的通信状况情况下，公交车辆上传的数据有时是不完整的，会发生缺少中途报站和首末报站的情况。从而使得车次的生成产生错误，进而影响了路单的正确性。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于提供一种可靠的公交车次生成方法。

为了解决上述技术问题，本发明提出一种公交车次生成方法，包括：

a、加载公交基础信息；

b、根据所述公交基础信息并利用按到离站识别车次、按到离场识别车次、按打卡数据识别车次、车载机采集车次、调度上传车次中的至少两种生成车次。

其中，公交基础信息至少包括以下信息中的一种：

公交线路信息、单程信息、站点信息、车辆信息、人员信息、车辆人员信息。

其中，所述按到离站识别车次包括以下步骤：

获得报站数据并计算相邻两个站点的报站时间间隔；

滤除不合理数据；

对应提取所述基础信息中的司机信息及车辆信息并结合所述有效报站数据生成车次。

其中，所述按照到离场识别车次包括以下步骤：

获得到达场数据；

根据所述到达场数据及所述基础信息确定车次类型；

滤除不合理到离站数据；

对应提取所述基础信息中的司机信息及车辆信息并结合所述有效到离场数据中剩余车次信息生成车次。

其中，所述通过打卡数据识别车次包括以下步骤：

获得打卡数据；

滤除不合理数据；

对应提取所述基础信息中的司机信息及车辆信息并结合所述有效打卡数据生成车次。

其中，所述步骤b中优先执行的顺序为：

按到离场识别车次、按到离场识别车次、按打卡数据识别车次、车载机采集车次、调度上传车次。

其中，按照所述顺序，下一顺序位的识别方法得到的车次对上一级识别方法得到的车次进行校正补充。

其中，所述滤除不合理数据的步骤包括：滤除不连续的数据、滤除重复的数据、滤除不是惯性递增/减的数据。

其中，所述滤除不合理数据的步骤包括：滤除相邻站点报站时间间隔超出设定范围的数据；以及，除不连续的数据、重复的数据和不是惯性递增/减的数据。

其中，所述滤除不合理数据的步骤包括：滤除车次时间超出设定范围的数据；以及，除不连续的数据、重复的数据和不是惯性递增/减的数据。

本发明中，由于设置了多种车次的生成方法，并利用其中的至少两种来生成车次，从而使得生成的车次更加可靠。

另外，由于车次的生成无需人工进行统计计算，因而提高了效率，降低了复杂度。

附图说明

图1是本发明公交车次生成方法的一个实施例的流程图；

图2是按到离站识别车次的一个实施例的流程图；

图3是按到离场识别车次的一个实施例的流程图；

图4是按打卡数据识别车次的一个实施例的流程图；

图5是各种识别方法中生成车次的综合处理流程的一个实施例的流程图；

图6是各种识别方法中完善车次信息的一个实施例的流程图。

具体实施方式

首先，对于本领域中的一些术语进行解释。

线路：公交企业最小营运组织单位，有完备的营运资源配备。线路根据客流分布和走向而设计规划，一条线路需要包含的基本要素有：线路名称、首末站(主副站)、中途站、线路走向、子线和单程。

线路有环线线路和上下行线路之分。环行线路指车辆全部从主站发车，上下行线路指车辆从主副站两端发车。

子线：是同一条线路的不同分支，一条线路可能包含多条子线。子线的基本要素有：首末站(主副站)、中途站、线路走向和单程(一个或两个)。

环行子线由一个单程组成；上下行子线由两个单程组成。

单程：是将首末站点作为起止站点的一个完整运行轨迹。单程的基本要素有：首末站(主副站)、中途站和线路走向。

站点：车辆在线路运行的时候经过的站点。站点主要类型：主站(首站)、副站(末站)、中途站。

站点单程号：站点在一个单程上的排序称为单程号，单程号从1开始，连续递增。

站点双程号：站点在一个子线内的编号称为双程号，双程号按递增顺序排列，可以不连续。

车次：公交车行驶完一个单程就是一个车次。其包含车号、人员、发车时间、到达时间、准晚点、起点站、终点站等信息。

车次有营运车次和非营运车次之分，营运车次一般指载客的车次。非营运车次指不载客的车次，例如：车辆加油、进出停车场。

车辆：在线路上营运的公交车辆。

人员：车辆上的司机和乘务员。

路单：一辆车或多辆车所有车次的汇总。

下面结合附图对本发明进行详细阐述。

参考图1，图示了本发明公交车次生成方法的一个实施例的流程图。如图所示，包括以下步骤：

步骤S11，加载公交基础信息。

所述公交基础信息包括公交线路信息、单程信息、站点信息、车辆信息、人员信息、车辆人员信息。

所述公交基础信息为后续的车次的生成提供原始材料。

步骤S12，按到离站识别车次。

所述的到离站识别车次，是指利用公交车到离每个站点时所采集的数据(包括站点信息、报站时间信息等)以及本身包含的线路等信息来识别车次。

本步骤的按到离站识别车次的一个实施例可以参考图2。

步骤S13，按到离场识别车次。

所述的到离场识别车次，是指利用公交车到离某些特殊位置时所采集的数据(包括到达场ID、到达场类型、到达场时间)以及本身包含的线路等信息来识别车次。

本步骤的按到离场识别车次的一个实施例可以参考图3。

步骤S14，按打卡数据识别车次。

所述的按打卡数据识别车次，是指利用公交司机在主副站、特殊站场的打卡数据(包括打卡时间、IC卡ID、操作类型等)以及本身包含的线路等信息来识别车次。

本步骤的按打卡数据识别车次的一个实施例可以参考图4。

步骤S15，车载机识别车次。

每辆公交车上均设置车载机，该车载机记录该公交线路的营运信息并自动生成车次。车载机识别车次的方法与本算法中到离场识别车次的方法相同，只是识别的位置不同，一个在公交车上的车载机进行识别，一个在后台系统进行识别，因而在此不进行说明。

步骤S16，调度上传车次。

本步骤中的调度上传车次，是指由人工记录的车次信息。

步骤S17，生成完整的车次信息。

即，经过上述五种车次的识别方法的识别，最终产生了完整的车次信息。

步骤S18，结束。

参考图2，图示了按到离站识别车次的一个实施例的流程图。如图所示，包含以下步骤：

步骤S121，加载报站数据。

即，加载公交车中终端所采集的报站数据，并通过GPRS/CDMA等无线传输方式发送至后端进行车次识别。

其中，所述报站数据包括线路ID、子线ID、站点双程号、报站时间。

步骤S122，计算相邻报站的时间间隔。

即，所述公交车中终端发送报站数据后，便对每两个相邻的报站时间进行计算，获得相临报站的时间间隔。

步骤S123，过滤不合理数据。

首先，将相邻的报站时间间隔小于5秒(该值可以根据需要进行设定)的数据进行滤除后一个报站数据(也可以是前一个报站数据，根据实际情况设定)。

然后，判断相邻的报站时间间隔是否大于60分钟且该两个报站之间是否有到达主站的数据，若是，则表明中间已经产生了一个车次，即两个报站之间有车次间隔，此时则执行步骤S124来完善这两个车次的信息；若不是，执行步骤S124完善一个车次的信息。

步骤S124，完善车次信息。

即，车次信息中的起点和终点通过识别的始发站和终点站来确定，发车时间和到达时间也通过所述始发站的发车时间和终点站的到站时间来确定。(通过GPS位置信息中所包含的位置及时间信息来确定)

其中，车次信息中的车号、人员、准晚点的信息可以通过图6中所示的实施例来实现。

步骤S125，生成车次。

本步骤的一个实施例可以参考图5所示实施例。

步骤S126，结束。

参考图3，图示了按到离场识别车次的一个实施例的流程图。如图所示，包括以下步骤：

步骤S131，加载到达场数据。

同样，本步骤中的到达场数据也是由公交车中的终端所采集，并通过GPRS/CDMA等无线传输方式发送至后端进行车次计算。

其中，所述到达场数据包括到达场的ID、到达场的类型、到达场的时间等。所述到达场ID是指所到达的场的ID，到达场的类型则是指该场是何用途，例如维修场、加油站等。所述到达场数据的获得通过所述终端中的GPS定位功能获得，当公交车行驶至某个GPS定位范围内后，便认为其到达了某个站场，同时后端根据该站场的GPS定位范围便可以得知其类型，而GPS的数据中也包含着到达场的时间。

步骤S132，判断车次类型。

本步骤中通过所述公交车上的终端所上传的GPS信息，后台再根据该GPS信息与已有的数据对比，确定所述公交车进入的时何种类型的场，从而确定是何种类型的车次。

例如，当公交车驶入加油站时，此时公交车将其GPS位置信息发送至后台(也就是服务中心)，后台根据该GPS位置信息确定了该公交车所驶入的是加油站，从而确定该车次为非营运的加油车次。

再例如，当公交车使出停车场后，由于其GPS位置信息实时发送至后台，从而后台根据其GPS位置信息为从停车场离开，因而可以判定为使出停车场的车次；若之后，该公交车驶入维修站，则后台根据GPS位置信息判断其驶入了维修站，因而确定该车次为维修车次。

在上述例子中，若所述公交车使出停车场后正常营运时，此时后台根据其实时上报的GPS位置信息，从而判断其在按照线路正常运营，从而确定是上行、下行或环形车次。

步骤S133，过滤不合理数据。

本步骤中判断车次时间是否大于2倍单程的时间，若是，则执行步骤S136，否则执行步骤S134。

其中，所述车次的时间可以通过GPS数据中经过起点及终点站的时间差获得，而所述单程时间则可以从步骤S11中所加载的公交基础信息中获得。

本步骤的目的在于判断车次时间是否过长，从而确定不合理的车次。

其中，所述2倍的单程时间只是经验值，其可以根据实际情况进行更改。

步骤S134，完善车次信息。

即，车次信息中的起点和终点通过GPS位置来识别的始发站和终点站来确定，发车时间和到达时间也通过GPS位置信息中所包含的位置及时间信息来确定始发站的发车时间和终点站的到站时间。

其中，车次信息中的车号、人员、准晚点的信息可以通过图6中所示的实施例来实现。

步骤S135，生成车次。

本步骤的一个实施例可以参考图5所示实施例。

步骤S136，结束。

参考图4，图示了按打卡数据识别车次的一个实施例的流程图。如图所示，包括以下步骤：

步骤S141，加载打卡数据。

此处的打卡数据是公交司机在出车时，在调度室或公交车上的打卡机打卡所产生的数据。

每次打卡都包含了所打卡的ID信息、打卡的时间及操作类型。所述的操作类型包括本次打卡时发车打卡或回停车场打卡等。该类型的设定在打卡时实现，当把打卡机调整至出停车打卡时，此时的打卡的类型便是出车打卡；同样，当回到停车场时，此时通过调整打卡机后打的卡的操作类型便是回停车场。

步骤S142，过滤不合理数据。

本步骤中，判断车次时间是否过短，若是，则执行步骤S145；否则，执行步骤S143。

其中，在本发明的一个实施例中，车次是否过短可以判断车次时间是否达到单程时间的1/4，若是，则认为该车次时间过短，否则认为该车次时间不是过短。

所述车次的时间的确定可以参考上述实施例中的方法，而单程时间同样也可以通过步骤S11中所加载的公交基础信息获得。

其中，通过GPS位置信息所确定的起止站点便可以在所述公交基础信息中查询得到线路ID(线路ID、子线路ID)，线路ID确定后，便可以查询到所述单程时间。

步骤S143，完善车次信息。

即，车次信息中的起点和终点通过打卡数据中打卡机的所设定的位置来确定，而发车时间和到达时间也通过所述打卡数据中的打卡时间来确定。

其中，车次信息中的车号、人员、准晚点的信息可以通过图6中所示的实施例来实现。

步骤S144，生成车次。

本步骤的一个实施例可以参考图5所示实施例。

步骤S145，结束。

参考图5，图示了各种识别方法中生成车次的综合处理流程的一个实施例的流程图。如图所示，包括以下步骤：

步骤S51，判断该车次在车次表中是否存在，若存在，则执行步骤S52，否则执行步骤S54。

其中，所述车次表为每次生成新车次后所插入的数据库，其存储着所有的车次信息。

步骤S52，判断已有车次的起止站点和里程是否完整，若时，则执行步骤S55，否则执行步骤S53。

其中，如上述所说，一个车次信息包括车号、人员、发车时间、到达时间、准晚点、起点站、终点站等信息。本步骤则是判断上述判定已有车次中，起止站点和里程是否空缺(由于可能出现通讯故障导致后台无法接收的所述起止站点等信息)。

步骤S53，更新现有车次的起止站点和里程。

即，通过步骤S52确定已有的车次缺少所述起止站点和/或里程数据后，则通过所述公交基础数据来查询到该部分数据并将该部分数据补充进去。

本步骤结束后执行步骤S55。

步骤S54，插入车次表。

即，当通过步骤S51判定车次表中没有该车次时，则将获得的该车次信息插入至所述车次表中。

步骤S55，结束。

需要说明的是，由于本实施例所述的过程是在每种车次识别方法中都要用到的，因而可以看出，按照图1所示实施例的识别顺序，每下一级的识别都将为上一级识别进行补充(若有缺漏可以补充的话)，因而使得得到的车次信息更加完整可靠。

参考图6，图示了各种识别方法中完善车次信息的一个实施例的流程图。如图所示，包括以下步骤：

步骤S61，获取车次的发车时间和到达时间。

本步骤中的发车时间和到达时间，在按到离站识别车次和按到离场识别车次中，可以通过GPS位置信息来获得；而在按打卡数据识别车次中，则通过打卡的时间来获得。

步骤S62，判断车次时间是否为上午班，若是，则执行步骤S65，否则执行步骤S63。

其中，本步骤的判断是依据公交系统后台的排班表来查询得到的。排班表是每天公交运营的事先安排的任务表，公交司机根据该排班表运营。

步骤S63，取下午班司机。

即，若不是上午班则是下午班，根据所述排班表并通过所述公交基础信息便确定了该车次的司机信息，从而将该信息完善补充至所述车次中。

步骤S64，确定准晚点。

本步骤中的准晚点通过以下方式确定：

若起点至终点的时差在单程周转时间内为准点，若小于单程周转时间则为早点，若大于单程周转时间则为晚点。

所述单程周转时间也即单程时间，其可以通过线路ID等信息在所述加载的公交基础信息中的单程信息中获得。

确定了所述准晚点信息后，便将该信息插入所述车次信息以使其更加完整。

本步骤结束后，执行步骤S66。

步骤S65，取上午班司机。

根据所述排班表并通过所述公交基础信息便确定了该车次的司机信息，从而将该信息完善补充至所述车次中。

步骤S66，结束。

本发明中所用到的基础信息均可以通过所述加载的公交基础信息或排班表获得。

另外，所述的车载机采集车次和调度上传车次由于均是本领域的公知技术，在此不进行阐述。但是，所述车载机采集车次和所述调度上传车次也按照图1中所示的优先级顺序，每下一级得到的公交车次信息对上一级获得(如果获得的话)的车次信息进行完善，完善的过程也可参考图5及图6所示的实施例。

在本发明的再一个实施例中，所述滤除不合理的数据的步骤还包括：

对得到的报站数据中，对不连续的数据、不是递增/减的数据、重复的数据进行滤出。

其中，所述对不连续的数据进行滤除是指一些数据与其后的数据在站点号的顺序上不连续。

例如，假设一组报站数据为：4、3、1、2、3、4、5、1、6、1、2、3、4、5、6；执行所述滤除不连续数据时，则滤除开头的4和3；因为4和3与其后的1不是连续的关系(通过判断报站数据中站点号的最大值可知这不是两个车次的交界处)，因而将4和3滤除。

其中，所述不是递增/减的数据是指，按照递增或递减的顺序，所期望的下一个值并不是实际的值，则这个实际值就是“不是递增/递减的数据”，因而将其滤除。

例如，以通过上述不连续数据滤除后剩余的数据为例。剩余报站数据为：1、2、3、4、5、1、6、1、2、3、4、5、6；对于最开始的1、2、3来说，按照递增的顺序其下一数据为4、5是合理的，因而将其保留；而当检索到1、6、1时，则认为前面1的出现不符合递增的法则(该位置本应出现6)，因而前面的1是不合理的数据，将其滤除。对于后面的1来说，由于后面的1不能确定是否和后面的数据具有递增或递减的规律，因而暂时保留。继续向后检索2、3、4、5、6时将会发现所述后面的1符合递增或递减的过滤，因而将其保留。

其中，所述重复数据则是指相邻的数据相同，则认为是重复数据，将其中之一去除，仅保留一个。

以上所揭露的仅为本发明一种较佳实施例而已，当然不能以此来限定本发明之权利范围，因此依本发明权利要求所作的等同变化，仍属本发明所涵盖的范围。

Claims (10)

1、一种公交车次生成方法，包括：

a、加载公交基础信息；

b、根据所述公交基础信息并利用按到离站识别车次、按到离场识别车次、按打卡数据识别车次、车载机采集车次、调度上传车次中的至少两种生成车次。

2、根据权利要求1所述的方法，其特征在于，公交基础信息至少包括以下信息中的一种：

公交线路信息、单程信息、站点信息、车辆信息、人员信息、车辆人员信息。

3、根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述按到离站识别车次包括以下步骤：

获得报站数据并计算相邻两个站点的报站时间间隔；

滤除不合理报站数据；

对应提取所述基础信息中的司机信息及车辆信息并结合所述有效报站数据生成车次。

4、根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述按照到离场识别车次包括以下步骤：

获得到达场数据；

根据所述到达场数据及所述基础信息确定车次类型；

滤除不合理到离站数据；

对应提取所述基础信息中的司机信息及车辆信息并结合所述有效到离场数据生成车次。

5、根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过打卡数据识别车次包括以下步骤：

获得打卡数据；

滤除不合理打卡数据；

对应提取所述基础信息中的司机信息及车辆信息并结合所述有效打卡数据生成车次。

6、根据权利要求1至5中任一项所述的方法，其特征在于，所述步骤b中优先执行的顺序为：

按到离场识别车次、按到离场识别车次、按打卡数据识别车次、车载机采集车次、调度上传车次。

7、根据权利要求6所述的方法，其特征在于，按照所述顺序，下一顺序位的识别方法得到的车次对上一级识别方法得到的车次进行校正补充。

8、根据权利要求3至5中任一项所述的方法，其特征在于，所述滤除不合理数据的步骤包括：滤除不连续的数据、滤除重复的数据、滤除不是惯性递增/减的数据。

9、根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述滤除不合理数据的步骤包括：滤除相邻站点报站时间间隔超出设定范围的数据；以及，除不连续的数据、重复的数据和不是惯性递增/减的数据。

10、根据权利要求4或5所述的方法，其特征在于，所述滤除不合理数据的步骤包括：滤除车次时间超出设定范围的数据；以及，除不连续的数据、重复的数据和不是惯性递增/减的数据。

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