CN103049797B - 乘载人数查询系统及乘载人数预测方法 - Google Patents
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Abstract
一种乘载人数查询系统及乘载人数预测方法。乘载人数查询系统接收使用者输入的搭乘点,并通过无线网络接收大众运输交通工具的行驶点。乘载人数查询系统根据搭乘点以及行驶点判断行驶时间。乘载人数查询系统根据行驶时间以及搭乘点的单位时间到达人数统计值计算搭乘点等待人数,并通过无线网络接收大众运输交通工具的即时乘载人数。乘载人数查询系统根据搭乘点等待人数、即时乘载人数以及搭乘点卸载人数统计值计算搭乘点预测乘载人数。
Description
技术领域
本发明关于一种乘载人数查询系统及乘载人数预测方法。更具体而言,本发明的乘载人数查询系统及乘载人数预测方法可通过评估测量的方式,计算各站点可能的乘载人数。
背景技术
大众运输交通工具乃现代人生活中不可或缺的公共设施,通过规划良好的路线,大众运输交通工具除可让乘客更便捷地于各地往来外,更可因减少一般车辆的使用而达成节能减碳的目的。而为使大众运输交通工具的使用更具弹性,许多附加的功能因此发展。
举例而言,为使乘客减少在各站等待的时间,大众运输交通工具可通过定位装置的设置,使大众运输交通工具的行驶时间得以被预测。详细来说,大众运输交通工具可装设全球定位系统(GlobalPositioningSystem,GPS)等定位装置,并通过网络将GPS定位所得的数据传送至服务器,俾服务器根据大众运输交通工具的位置、营运路线、当下时间(例如离峰或尖峰)以及乘客欲搭乘的站点,预测大众运输交通工具行驶至乘客欲搭乘的站点尚须多少时间,如此一来,乘客便可据以判断是否须继续等待,或可先行完成较重要的行程。
然而,前述预测大众运输交通工具的方式,仅能进行行驶时间的估算,若当乘客根据估测结果,于搭乘的站点等到大众运输交通工具时,却发现大众运输交通工具上所能乘载的乘客数已达极限数值,则此种状况下,大众运输交通工具的预测行驶时间即便正确无误,然此信息相对于无法搭乘的乘客亦无显著的参考价值。
综上所述,如何以预测乘载人数的方式,提升大众运输交通工具的使用弹性,使乘客得以更有效地安排行程,乃业界亟需努力的目标。
发明内容
为解决前述问题,本发明提供了一种乘载人数查询系统及乘载人数预测方法,其主要通过预测的方式,达成大众运输交通公具于站点的人数判断,俾乘客决定后续的动作。
为完成前述目的,本发明提供一种用于乘载人数查询系统的乘载人数预测方法。乘载人数查询系统通过无线网络与大众运输交通工具连线。乘载人数预测方法包含下列步骤:(a)令乘载人数查询系统接收使用者输入的第一搭乘点,并通过无线网络接收大众运输交通工具的行驶点;(b)令乘载人数查询系统判断大众运输交通工具自行驶点行驶至第一搭乘点的第一行驶时间;(c)令乘载人数查询系统根据第一行驶时间以及第一搭乘点的第一单位时间到达人数统计值计算第一搭乘点等待人数;(d)令乘载人数查询系统通过无线网络接收大众运输交通工具的即时乘载人数;(e)令乘载人数查询系统根据第一搭乘点等待人数、即时乘载人数以及第一搭乘点卸载人数统计值计算第一搭乘点预测乘载人数。
为完成前述目的,本发明又提供一种乘载人数查询系统,通过无线网络与大众运输交通工具连线。乘载人数查询系统包含输入模块、收发器、处理器以及存储器。输入模块用以接收使用者输入的第一搭乘点。收发器用以通过无线网络接收大众运输交通工具的行驶点。处理器用以判断大众运输交通工具自行驶点行驶至第一搭乘点的第一行驶时间,并根据第一行驶时间以及第一搭乘点的第一单位时间到达人数统计值计算第一搭乘点等待人数。收发器更用以通过无线网络接收大众运输交通工具的即时乘载人数。处理器更用以根据第一搭乘点等待人数、即时乘载人数以及第一搭乘点卸载人数统计值计算第一搭乘点预测乘载人数。其中,第一搭乘点的第一单位时间到达人数统计值以及第一搭乘点卸载人数统计值储存于存储器中。
通过上述所揭露的技术特征,本发明的乘载人数查询系统及乘载人数预测方法,可准确预测大众运输交通工具各站点的乘载人数,俾乘客进一步判断是否继续等待会安排其他行程。在参阅图式及随后描述的实施方式后,此技术领域具有通常知识者便可了解本发明的其他目的,以及本发明的技术手段及实施方面。
附图说明
图1A本发明第一实施例的乘载人数查询系统的操作环境示意图;
图1B本发明第一实施例的乘载人数查询系统的示意图;
图2本发明第二实施例的乘载人数查询系统的示意图;
图3本发明第三实施例的乘载人数查询系统的示意图;
图4A本发明第四实施例的乘载人数查询系统的操作环境示意图;
图4B本发明第四实施例的乘载人数查询系统的示意图;
图5本发明第五实施例的乘载人数查询系统的示意图;
图6本发明第六实施例的乘载人数查询系统的示意图;
图7本发明第七实施例的乘载人数查询系统的示意图;
图8本发明第八实施例的乘载人数查询系统的示意图;
图9本发明第九实施例的乘载人数预测方法的流程图;
图10本发明第十实施例的乘载人数预测方法的流程图;
图11本发明第十一实施例的乘载人数预测方法的流程图;以及
图12本发明第十二实施例的乘载人数预测方法的流程图。
主要元件符号说明:
1乘载人数查询系统
11输入模块
13收发器
15处理器
17存储器
2无线网络
3显示模块
6公车
7使用者
A第一搭乘点
B第二搭乘点
D行驶点
b1第一乘客等待时间上限统计值
B1第一乘客等待时间上限统计值
B2第二乘客等待时间上限统计值
L1第一搭乘点卸载人数统计值
L2第二搭乘点卸载人数统计值
N1第一搭乘点等待人数
N2第二搭乘点等待人数
R即时乘载人数
S系统使用人数
T1第一行驶时间
T2第二行驶时间
U1第一单位时间到达人数统计值
U2第二单位时间到达人数统计值
w1第一搭乘点权值
W1第一搭乘点权值
W2第二搭乘点权值
具体实施方式
以下将通过实施例来解释本发明内容。然而,本发明的实施例并非用以限制本发明需在如实施例所述的任何环境、应用或方式方能实施。因此,关于实施例的说明仅为阐释本发明的目的,而非用以直接限制本发明。需说明者,以下实施例及图示中,与本发明非直接相关的元件已省略而未绘示。
需先强调,为便于说明,以下将以公车作为大众运输交通工具的范例,然其并非用以限制本创作的实施方面,本领域技术人员可轻易思及除公车外的运输系统。请一并参考图1A以及图1B。其中,图1A本发明第一实施例的一乘载人数查询系统1的操作环境示意图,乘载人数查询系统1通过一无线网络2与一公车(大众运输交通工具)6连线。图1B本发明第一实施例的乘载人数查询系统1的示意图,乘载人数查询系统1包含一输入模块11、一收发器13、一处理器15以及一存储器17。而元件间的互动将于下文中予以进一步阐述。
当一使用者7欲前往一第一搭乘点A搭乘公车6时,使用者7可先通过乘载人数查询系统1预测公车6到达第一搭乘点A的乘载人数。其中,预测乘载人数的方式至少须考虑三个因素,第一、第一搭乘点A于公车6到达前所会产生的等待人数;第二、公车6的即时乘载人数;第三、公车6到达第一搭乘点A时卸载的人数。而以下将于第一实施例中陆续说明三个参考因素的计算方式。
首先,说明第一搭乘点A于公车6到达前所会产生的等待人数的计算方式。具体而言,使用者7先通过乘载人数查询系统1的输入模块11,输入其所欲乘车的第一搭乘点A的信息,而当输入模块11接收使用者7输入的第一搭乘点A后,乘载人数查询系统1首要须得知公车6目前的确切位置,俾后续判断公车6到达第一搭乘点A所需的路径以及时间,以作为估测第一搭乘点A的等待人数的基本依据。据此,收发器11此时便可通过无线网络2接收公车6的一行驶点D的相关信息。
需强调者,公车6可通过如全球定位系统(GlobalPositioningSystem,GPS)等相关装置的设置完成行驶点D的座标定位,并通过网络将行驶点D回传至乘载人数查询系统1。另一方面,同样地,使用者7输入的第一搭乘点A亦可转换成GPS座标的形式,俾乘载人数查询系统1利用。由于定位为已知技术,因此将不再赘述其细节。
而当行驶时间相对长时,在第一搭乘点A等待公车6的人数亦随的累积,因此,乘载人数查询系统1的处理器15便先根据第一搭乘点A以及公车6的行驶点D,判断公车6所需行驶的路径,并据以计算公车6自行驶点D行驶至第一搭乘点A所需的一第一行驶时间T1。
接着,须特别说明,由于第一搭乘点A会随着地域性以及时间区段,于每单位时间中产生相对应的等待人数,而此相对应的等待人数可通过统计的方式获得可靠的平均值,因此,可通过事先统计的方式获得第一搭乘点A的一第一单位时间到达人数统计值U1,并将其储存于存储器17中,如此一来,乘载人数查询系统1的处理器15便可根据第一行驶时间T1以及第一单位时间到达人数统计值U1,计算当公车6自行驶点D至第一搭乘点A时,第一搭乘点A所累积的一第一搭乘点等待人数N1。其中,于第一实施例中,N1=T1*U1。
而当第一搭乘点等待人数N1计算完毕后,接着需考虑公车6上原有的乘载人数。详言之,乘载人数查询系统1的收发器13可通过无线网络2接收公车6的一即时乘载人数R。举例来说,前述即时乘载人数R可通过于公车6门口设置感应器的方式,感应并记录乘客上下车时的状态,以获得精准的即时乘载人数R。
最后,需考虑公车6到达第一搭乘点A时卸载的人数。类似地,第一搭乘点A会随着地域性以及时间区段的差异,于公车6进站时产生相对应的卸载人数,而此相对应的卸载人数亦可通过统计的方式获得可靠的平均值,因此,可通过事先统计的方式获得第一搭乘点A的一第一搭乘点卸载人数统计值L1,并将其储存于存储器17中。
综上所述,当影响预测乘载人数的因素通过前揭方式获得后,乘载人数查询系统1便可据以预测公车6于到达第一搭乘点A时可能的乘载人数,换言之,乘载人数查询系统1的处理器15可根据第一搭乘点等待人数N1、即时乘载人数R以及第一搭乘点卸载人数统计值L1,计算第一搭乘A的一第一搭乘点预测乘载人数P1,并提供第一搭乘点预测乘载人数P1予使用者7,如此一来,使用者7便可根据第一搭乘点预测乘载人数P1决定是否需于第一搭乘点A等待公车6。其中,于第一实施例中,P1=R+N1-L1。
须特别说明者,第一实施例的图1B仅为示意图,其并非用以限制乘载人数查询系统1的设置方式。进一步来说,乘载人数查询系统1可设置于第一搭乘点A,则使用者7可直接于第一搭乘点A进行乘载人数查询系统1的操作,以获得第一搭乘点预测乘载人数P1;或乘载人数查询系统1可为一远端服务器,使用者7可利用行动装置,通过网络连线的方式连结乘载人数查询系统1,以获得第一搭乘点预测乘载人数P1。
通过第一实施例的方式,乘载人数查询系统1将可提供使用者7预测的第一搭乘点预测乘载人数P1,而若欲使第一搭乘点预测乘载人数P1的结果更为精准,可增加不同的考量因素。请参考图2,其本发明第二实施例的乘载人数查询系统1的示意图。须特别说明者,第二实施例中与第一实施例的硬件结构及网络连接环境相似,于此不再赘述,而第二实施例与第一实施例的差异在于,第二实施例中,存储器17更储存一第一乘客等待时间上限统计值b1。
具体而言,在公车6自行驶点D行驶至第一搭乘点A所需的第一行驶时间T1内,于第一搭乘点A等待公车6的乘客可能因为各种因素,在公车6尚未到站前便离开第一搭乘点A,因此,此一影响人数的相关因素亦可纳入考量。更进一步而言,于第二实施例中,当处理器15计算第一搭乘点等待人数N1时,除第一单位时间到达人数统计值U1之外,需同时考虑第一乘客等待时间上限统计值b1,如此一来,第一搭乘点等待人数N1的预测结果亦更加准确,相对地,第一搭乘点预测乘载人数P1的准确度亦相对提升。其中,于第二实施例中,N1=(T1-b1)*U1。
接着考虑另一影响因素。请参考图3,其本发明第三实施例的乘载人数查询系统1的示意图。同样地,第三实施例中与第一实施例的硬件结构及网络连接环境相似,于此不再赘述,而第三实施例与第一实施例的差异在于,第二实施例中,存储器17更储存一第一搭乘点权值w1。
具体而言,每个搭乘点所会产生的等待人数,将因地域性的不同产生差异,举例来说,将台北车站的搭乘点与公车起点站的搭乘点进行比较,明显地台北车站的等待的人数将多于公车起点的等待人数,因此,此一影响人数的相关因素亦可纳入考量。更进一步而言,于第三实施例中,处理器15更根据第一搭乘点等待人数N1、即时乘载人数R、第一搭乘点卸载人数统计值L1以及第一搭乘点权值w1计算第一搭乘A的第一搭乘点预测乘载人数P1,如此一来,第一搭乘点预测乘载人数P1的准确度亦相对提升。其中,于第三实施例中,P1=(R+N1*w1-L1)/w1。
接着,将以更一般性的范例解释本发明的技术。请一并参考图4A以及图4B。其中,图4A本发明第四实施例的乘载人数查询系统1的操作环境示意图,图4B本发明第四实施例的乘载人数查询系统1的示意图。须特别说明,第四实施例中与第一实施例的硬件结构及网络连接环境相似,于此不再赘述,而第四实施例与第一实施例的差异在于,第四实施例中,公车6于行驶点D与使用者7欲搭乘的第一搭乘点A间,更行经一第二搭乘点B。
类似地,于第四实施例中,当使用者7欲前往第一搭乘点A搭乘公车6时,使用者7可先通过乘载人数查询系统1预测公车6到达第一搭乘点A的乘载人数。须特别说明者,与第一实施例相同,预测乘载人数的方式亦须考虑三个因素,然于第四实施例中,此三个因素的判断方式将有些微的不同。详言之,此三个因素为,第一、第一搭乘点A于公车6到达前所会产生的等待人数以及第二搭乘点B于公车6到达前所会产生的等待人数;第二、公车6的即时乘载人数;第三、公车6到达第一搭乘点A时卸载的人数以及公车6到达第二搭乘点B时的卸载人数。
首先,说明第一搭乘点A于公车6到达前所会产生的等待人数以及第二搭乘点B于公车6到达前所会产生的等待人数的计算方式。具体而言,使用者7先通过乘载人数查询系统1的输入模块11,输入其所欲乘车的第一搭乘点A的信息,而当输入模块11接收使用者7输入的第一搭乘点A后,乘载人数查询系统1首要须得知公车6目前的确切位置,俾后续判断公车6到达第一搭乘点A所需的路径以及时间,以作为估测第一搭乘点A的等待人数的基本依据。同样地,收发器11此时便须通过无线网络2接收公车6的行驶点D的相关信息。其中,公车6到达第一搭乘点A的路径间,将会行经第二搭乘点B。
据此,乘载人数查询系统1的处理器15根据第一搭乘点A以及公车6的行驶点D,判断公车6所需行驶的路径,并据以计算公车6自行驶点D行驶至第一搭乘点A所需的第一行驶时间T1;同时,由于公车6将行经第二搭乘点B,因此处理器15根据第二搭乘点A以及公车6的行驶点D,判断公车6所需行驶的路径,并据以计算公车6自行驶点D行驶至第二搭乘点B所需的一第二行驶时间T2。
接着,同样地,第一搭乘点A以及第二搭乘点B会随着地域性以及时间区段,于每单位时间中产生相对应的等待人数,而此相对应的等待人数可通过统计的方式获得可靠的平均值,因此,可通过事先统计的方式获得第一搭乘点A的第一单位时间到达人数统计值U1以及第二搭乘点B的一第一单位时间到达人数统计值U2,并将其储存于存储器17中。
如此一来,乘载人数查询系统1的处理器15便可根据第一行驶时间T1以及第一单位时间到达人数统计值U1,计算当公车6自行驶点D至第一搭乘点A时,第一搭乘点A所累积的第一搭乘点等待人数N1,并根据第二行驶时间T2以及第二单位时间到达人数统计值U2,计算当公车6自行驶点D至第二搭乘点B时,第二搭乘点B所累积的一第二搭乘点等待人数N2。其中,于第四实施例中,N1=T1*U1,N2=T2*U2。
而当第一搭乘点等待人数N1以及第二搭乘点等待人数N2计算完毕后,接着需考虑公车6上原有的乘载人数。同样地,乘载人数查询系统1的收发器13可通过无线网络2接收公车6的即时乘载人数R,于此不再赘述。
最后,需考虑公车6到达第一搭乘点A以及第二搭乘点B时卸载的人数。类似地,第一搭乘点A以及第二搭乘点B会随着地域性以及时间区段的差异,于公车6进站时产生相对应的卸载人数,而此相对应的卸载人数亦可通过统计的方式获得可靠的平均值,因此,可通过事先统计的方式获得第一搭乘点A的第一搭乘点卸载人数统计值L1以及第二搭乘点B的一第二搭乘点卸载人数统计值L2,并将其储存于存储器17中。
综上所述,当影响预测乘载人数的因素通过前揭方式获得后,乘载人数查询系统1便可据以预测公车6于到达第一搭乘点A以及第二搭乘点B时可能的分别乘载人数,换言之,乘载人数查询系统1的处理器15可根据第一搭乘点等待人数N1、第二搭乘点等待人数N2、即时乘载人数R、第一搭乘点卸载人数统计值L1以及第二搭乘点卸载人数统计值L2,计算第一搭乘A的第一搭乘点预测乘载人数P1,并提供第一搭乘点预测乘载人数P1予使用者7,如此一来,使用者7便可根据第一搭乘点预测乘载人数P1决定是否需于第一搭乘点A等待公车6。其中,于第一实施例中,P1=+R+N1+N2-L1-L2。
通过第四实施例的方式,乘载人数查询系统1将可提供使用者7预测的第一搭乘点预测乘载人数P1,而同样地,若欲使第一搭乘点预测乘载人数P1的结果更为精准,可增加不同的考量因素。请参考图5,其本发明第五实施例的乘载人数查询系统1的示意图。须特别说明者,第五实施例中与第四实施例的硬件结构及网络连接环境相似,于此不再赘述,而第五实施例与第四实施例的差异在于,第五实施例中,存储器17更储存一第一乘客等待时间上限统计值B1以及一第二乘客等待时间上限统计值B2。
具体而言,在公车6自行驶点D行驶至各搭乘点所需的行驶时间内,于各搭乘点等待公车6的乘客可能因为各种因素,在公车6尚未到站前便离开搭乘点,因此,各搭乘点离开的人数亦可纳入考量。更进一步而言,于第二实施例中,当处理器15计算第一搭乘点等待人数N1时,除第一单位时间到达人数统计值U1之外,需同时考虑第一乘客等待时间上限统计值B1;同样地,当处理器15计算第二搭乘点等待人数N2时,除第二单位时间到达人数统计值U2之外,需同时考虑第二乘客等待时间上限统计值B2,如此一来,第一搭乘点等待人数N1以及第二搭乘点等待人数N2的预测结果亦更加准确,相对地,第一搭乘点预测乘载人数P1的准确度亦相对提升。其中,于第五实施例中,N1=(T1-B1)*U1,N2=(T2-B2)*U2。
接着,同样基于第四实施例的技术,同时考虑另一影响因素。请参考图6,其本发明第六实施例的乘载人数查询系统1的示意图。同样地,第六实施例中与第四实施例的硬件结构及网络连接环境相似,于此不再赘述,而第六实施例与第四实施例的差异在于,第六实施例中,存储器17更储存一第一搭乘点权值W1以及一第二搭乘权值W2。
同样地,每个搭乘点所会产生的等待人数,将因地域性的不同产生差异,因此,各搭乘站点的重要性影响人数的相关因素亦可纳入考量。更进一步而言,于第六实施例中,处理器15更根据第一搭乘点等待人数N1、第二搭乘点等待人数N2、即时乘载人数R、第一搭乘点卸载人数统计值L1、第二搭乘点卸载人数统计值L2、第一搭乘点权值W1以及第二搭乘点权值W2计算第一搭乘A的第一搭乘点预测乘载人数P1,如此一来,第一搭乘点预测乘载人数P1的准确度亦相对提升。其中,于第三实施例中,P1=(R+N1*W1+N2*W2-L1-L2)/(W1+W2)。
接着,请参考图7,其本发明第七实施例的乘载人数查询系统1的示意图。须特别说明者,第七实施例中与第一实施例的硬件结构及网络连接环境相似,于此不再赘述,而第七实施例与第一实施例的差异在于,第七实施例中,存储器17更记录一系统使用人数S。
详言之,通过乘载人数查询系统1查询第一搭乘点A的使用者人数,代表可能前往第一搭乘点A的乘客,因此,其亦将影响第一搭乘点预测乘载人数P1。更进一步来说,于第七实施例中,处理器15更用以于一时间区间内,记录通过输入模块11使用乘载人数查询系统1的系统使用人数S,并根据第一搭乘点等待人数N1、即时乘载人数R、第一搭乘点卸载人数统计值L1以及系统使用人数S计算第一搭乘A的第一搭乘点预测乘载人数P1,如此一来,第一搭乘点预测乘载人数P1的准确度亦相对提升。其中,于第七实施例中,P1=R+N1-L1+S。
需特别强调,前述所介绍的各种影响因素,其可如各实施例中所描述的分开参考,然其并非用以限制本发明。更进一步来说,前述各种影响因素亦可于另一实施方面中同时参考,举例而言,于另一实施方面中,搭乘点预测乘载人数可同时根据数个搭乘点、搭乘点权值、乘客等待时间上限统计以及系统使用人数计算,如此一来,乘点预测乘载人数P1的准确度将更为精确。
请参考图8,其本发明第八实施例的乘载人数查询系统1的示意图。其中,第八实施例的乘载人数查询系统1与第一实施例相似,相同元件符号的功能亦同,因此乘点预测乘载人数P1的计算方式将不再赘述。须特别说明者,第八实施例与与第一实施例的差异在于,第八实施例的乘载人数查询系统1更连结一显示模块3。
具体而言,第八实施例乘载人数查询系统2更连结至显示模块3,而通过显示模块3的设置,乘载人数查询系统2可将计算出的乘点预测乘载人数P1传送至显示模块3,俾显示模块3以更直觉的方式提供乘点预测乘载人数P1给使用者。
须特别说明者,显示装置3的实施方面可为一液晶萤幕,以数字的形式直接显示第一搭乘点预测乘载人数P1予使用者;或,显示装置3可为一灯号,其分别以不同的颜色代表第一搭乘点预测乘载人数P1相对于公车6的最大可乘载数量的百分比区段,举例来说,若第一搭乘点预测乘载人数P1相对于公车6的最大可乘载数量的百分比落在80%至100%,则显示装置3可以醒目的红色灯光通知使用者此一状况,若第一搭乘点预测乘载人数P1相对于公车6的最大可乘载数量的百分比落在0%至20%,则显示装置3可以缓和的绿色灯光通知使用者此一状况。然前述的内容并非用以限制乘载人数查询系统2所连结的显示模块3的实施方面,显示模块3的用意在便于使用者获得搭乘点预测乘载人数的信息。
第九实施例为本发明的一乘载人数预测方法,其流程图请参考图9。第九实施例的方法用于一乘载人数查询系统(例如前述实施例的乘载人数查询系统),该乘载人数查询系统通过一无线网络与一大众运输交通工具连线。第九实施例的乘载人数预测方法的详细步骤如下所述。
首先,执行步骤901,令该乘载人数查询系统接收一使用者输入的一第一搭乘点,并通过该无线网络接收该大众运输交通工具的一行驶点。其中,该行驶点可通过GPS的方式进行定位,而该第一搭乘点亦可转换成GPS座标形式,俾后续使用。接着,执行步骤902,令该乘载人数查询系统判断该大众运输交通工具自该行驶点行驶至该第一搭乘点的一第一行驶时间。
执行步骤903,令该乘载人数查询系统根据该第一行驶时间以及该第一搭乘点的一第一单位时间到达人数统计值计算一第一搭乘点等待人数。其中,该第一单位时间到达人数统计值可通过事先统计的方式获得,并记录于该乘载人数查询系统。执行步骤904,令该乘载人数查询系统通过该无线网络接收该大众运输交通工具的一即时乘载人数。
最后,执行步骤905,令该乘载人数查询系统根据该第一搭乘点等待人数、该即时乘载人数以及一第一搭乘点卸载人数统计值计算一第一搭乘点预测乘载人数,并提供该第一搭乘点预测乘载人数予该使用者。其中,该第一搭乘点卸载人数统计值可通过事先统计的方式获得,并记录于该乘载人数查询系统。
于第九实施例中,由于可考虑在该第一搭乘点的乘客可能先行离去,进而影响该第一搭乘点预测乘载人数,因此该乘载人数查询系统可事先记录该第一搭乘点的一第一乘客等待时间上限统计值,该乘载人数预测方法并于步骤902执行完后执行步骤903,令该乘载人数查询系统根据该第一行驶时间、该第一乘客等待时间上限统计值以及该第一搭乘点的该第一单位时间到达人数统计值计算该第一搭乘点等待人数,如此一来,通过该第一乘客等待时间上限统计值的使用,该第一搭乘点等待人数的计算结果将更准确,进而提升该第一搭乘点预测乘载人数的可靠度。
类似地,由于每个搭乘点所会产生的等待人数,将因地域性的不同产生差异,因此,此一影响人数的相关因素亦可纳入考量。具体而言,该乘载人数查询系统可事先记录该第一搭乘点的一第一搭乘点权值,该乘载人数预测方法并于步骤904执行完后执行步骤905,令该乘载人数查询系统根据该第一搭乘点等待人数、该即时乘载人数、该第一搭乘点卸载人数统计值以及该第一搭乘点权值计算该第一搭乘点预测乘载人数,如此一来,通过该第一搭乘点权值的使用,该第一搭乘点预测乘载人数的可靠度将可提升。
第十实施例为本发明的一乘载人数预测方法,其流程图请参考图10。第十实施例的方法用于一乘载人数查询系统(例如前述实施例的乘载人数查询系统),该乘载人数查询系统通过一无线网络与一大众运输交通工具连线。第十实施例的乘载人数预测方法的详细步骤如下所述。
首先,执行步骤1001,令该乘载人数查询系统接收一使用者输入的一第一搭乘点,并通过该无线网络接收该大众运输交通工具的一行驶点。同样地,该行驶点可通过GPS的方式进行定位,而该第一搭乘点亦可转换成GPS座标形式,俾后续使用。接着,执行步骤1002,令该乘载人数查询系统判断该大众运输交通工具自该行驶点行驶至该第一搭乘点的一第一行驶时间。
由于于第十实施例中,该该行驶点以及该第一搭乘点间更包含一第二搭乘点,因此执行步骤1003,令该乘载人数查询系统根据该第一行驶时间以及该第一搭乘点的一第一单位时间到达人数统计值计算一第一搭乘点等待人数。其中,该第一单位时间到达人数统计值可通过事先统计的方式获得,并记录于该乘载人数查询系统。执行步骤1004,令该乘载人数查询系统判断该大众运输交通工具自该行驶点行驶至该第二搭乘点的一第二行驶时间。执行步骤1005,令该乘载人数查询系统根据该第二行驶时间以及该第二搭乘点的该第二单位时间到达人数统计值计算一第二搭乘点等待人数,同样地,该第二单位时间到达人数统计值可通过事先统计的方式获得,并记录于该乘载人数查询系统。
执行步骤1006,令该乘载人数查询系统通过该无线网络接收该大众运输交通工具的一即时乘载人数。执行步骤1007,令该乘载人数查询系统根据该第一搭乘点等待人数、该第二搭乘点等待人数、该即时乘载人数、一第一搭乘点卸载人数统计值以及一第二搭乘点卸载人数统计值计算该第一搭乘点预测乘载人数。其中,该第一搭乘点卸载人数统计值以及该第二搭乘点卸载人数统计值可通过事先统计的方式获得,并记录于该乘载人数查询系统。
同样地,于第十实施例中,由于可考虑在该第一搭乘点以及该第二搭乘点的乘客可能先行离去,进而影响该第一搭乘点预测乘载人数,因此该乘载人数查询系统可事先记录该第一搭乘点的一第一乘客等待时间上限统计值以及该第二搭乘点的一第二乘客等待时间上限统计值。该乘载人数预测方法并于步骤1002执行完后执行步骤1003,令该乘载人数查询系统根据该第一行驶时间、该第一乘客等待时间上限统计值以及该第一搭乘点的该第一单位时间到达人数统计值计算该第一搭乘点等待人数。
同样地,该乘载人数预测方法并于步骤1004执行完后执行步骤1005,令该乘载人数查询系统根据该第二行驶时间、该第二乘客等待时间上限统计值以及该第二搭乘点的该第二单位时间到达人数统计值计算该第二搭乘点等待人数。如此一来,通过该第一乘客等待时间上限统计值以及该第二乘客等待时间上限统计值的使用,该第一搭乘点等待人数以及该第二搭乘点等待人数的计算结果将更准确,进而提升该第一搭乘点预测乘载人数的可靠度。
类似地,由于每个搭乘点所会产生的等待人数,将因地域性的不同产生差异,因此,此一影响人数的相关因素亦可纳入考量。具体而言,该乘载人数查询系统可事先记录该第一搭乘点的一第一搭乘点权值以及该第二搭乘点的一第二搭乘点权值,该乘载人数预测方法并于步骤1006执行完后执行步骤1007,令该乘载人数查询系统根据该第一搭乘点等待人数、该第二搭乘点等待人数、该即时乘载人数、该第一搭乘点卸载人数统计值、该第二搭乘点卸载人数统计值、该第一搭乘点权值以及该第二搭乘点权值计算该第一搭乘点预测乘载人数,如此一来,通过该第一搭乘点权值的使用,该第一搭乘点预测乘载人数的可靠度将可提升。
第十一实施例为本发明的一乘载人数预测方法,其流程图请参考图11。第十一实施例的方法用于一乘载人数查询系统(例如前述实施例的乘载人数查询系统),该乘载人数查询系统通过一无线网络与一大众运输交通工具连线。第十一实施例的乘载人数预测方法的详细步骤如下所述。
首先,执行步骤1101,令该乘载人数查询系统接收一使用者输入的一第一搭乘点,并通过该无线网络接收该大众运输交通工具的一行驶点。其中,该行驶点可通过GPS的方式进行定位,而该第一搭乘点亦可转换成GPS座标形式,俾后续使用。接着,执行步骤1102,令该乘载人数查询系统判断该大众运输交通工具自该行驶点行驶至该第一搭乘点的一第一行驶时间。
执行步骤1103,令该乘载人数查询系统根据该第一行驶时间以及该第一搭乘点的一第一单位时间到达人数统计值计算一第一搭乘点等待人数。其中,该第一单位时间到达人数统计值可通过事先统计的方式获得,并记录于该乘载人数查询系统。执行步骤1104,令该乘载人数查询系统通过该无线网络接收该大众运输交通工具的一即时乘载人数。接着,执行步骤1105,令该乘载人数查询系统于一时间区间内记录使用该乘载人数查询系统的一系统使用人数。
最后,执行步骤1106,令该乘载人数查询系统根据该第一搭乘点等待人数、该即时乘载人数、一第一搭乘点卸载人数统计值以及该系统使用人数计算该第一搭乘点预测乘载人数。其中,该第一搭乘点卸载人数统计值可通过事先统计的方式获得,并记录于该乘载人数查询系统。
第十二实施例为本发明的一乘载人数预测方法,其流程图请参考图12。第十二实施例的方法用于一乘载人数查询系统(例如前述实施例的乘载人数查询系统),该乘载人数查询系统通过一无线网络与一大众运输交通工具连线,该乘载人数查询系统更连结至一显示模块。第十二实施例的乘载人数预测方法的详细步骤如下所述。
首先,执行步骤1201,令该乘载人数查询系统接收一使用者输入的一第一搭乘点,并通过该无线网络接收该大众运输交通工具的一行驶点。其中,该行驶点可通过GPS的方式进行定位,而该第一搭乘点亦可转换成GPS座标形式,俾后续使用。接着,执行步骤1202,令该乘载人数查询系统判断该大众运输交通工具自该行驶点行驶至该第一搭乘点的一第一行驶时间。
执行步骤1203,令该乘载人数查询系统根据该第一行驶时间以及该第一搭乘点的一第一单位时间到达人数统计值计算一第一搭乘点等待人数。其中,该第一单位时间到达人数统计值可通过事先统计的方式获得,并记录于该乘载人数查询系统。执行步骤1204,令该乘载人数查询系统通过该无线网络接收该大众运输交通工具的一即时乘载人数。执行步骤1205,令该乘载人数查询系统根据该第一搭乘点等待人数、该即时乘载人数以及一第一搭乘点卸载人数统计值计算一第一搭乘点预测乘载人数,并提供该第一搭乘点预测乘载人数予该使用者。其中,该第一搭乘点卸载人数统计值可通过事先统计的方式获得,并记录于该乘载人数查询系统。
最后,执行步骤1206,令该乘载人数查询系统将该第一搭乘点预测乘载人数传送至该显示模块,俾乘载人数查询系统通过该显示模块提供该第一搭乘点预测乘载人数予该使用者。如此一来,使用者将得以更直觉的方式获知该第一搭乘点预测乘载人数。
综上所述,本发明的乘载人数查询系统以及乘载人数预测方法,可通过各种影响乘客数量的因素,进一步完成大众运输交通工具于站点的人数预测,俾使用者决定是否须继续等待或进行其他行程的安排,使得使用者的时间利用得具更大的弹性。
惟上述实施例仅为例示性说明本发明的实施方面,以及阐释本发明的技术特征,并非用来限制本发明的保护范畴。任何熟悉此技艺的人士可轻易完成的改变或均等性的安排均属于本发明所主张的范围,本发明的权利保护范围应以权利要求书为准。
Claims (14)
1.一种用于一乘载人数查询系统的乘载人数预测方法,该乘载人数查询系统通过一无线网络与一大众运输交通工具连线,该乘载人数预测方法包含下列步骤:
(a)令该乘载人数查询系统接收一使用者输入的一第一搭乘点,并通过该无线网络接收该大众运输交通工具的一行驶点;
(b)令该乘载人数查询系统判断该大众运输交通工具自该行驶点行驶至该第一搭乘点的一第一行驶时间;
(c)令该乘载人数查询系统根据该第一行驶时间、一第一乘客等待时间上限统计值以及该第一搭乘点的一第一单位时间到达人数统计值计算一第一搭乘点等待人数,其中,该第一搭乘点的该第一单位时间到达人数统计值以及该第一搭乘点的该第一乘客等待时间上限统计值记录于该乘载人数查询系统;
(d)令该乘载人数查询系统通过该无线网络接收该大众运输交通工具的一即时乘载人数;
(e)令该乘载人数查询系统根据该第一搭乘点等待人数、该即时乘载人数以及一第一搭乘点卸载人数统计值计算一第一搭乘点预测乘载人数,并提供该第一搭乘点预测乘载人数予该使用者,其中,该第一搭乘点卸载人数统计值记录于该乘载人数查询系统。
2.如权利要求1所述的乘载人数预测方法,其特征在于,该乘载人数查询系统更记录该第一搭乘点的一第一搭乘点权值,该步骤(e)更令该乘载人数查询系统根据该第一搭乘点等待人数、该即时乘载人数、该第一搭乘点卸载人数统计值以及该第一搭乘点权值计算该第一搭乘点预测乘载人数。
3.如权利要求1所述的乘载人数预测方法,其特征在于,该行驶点以及该第一搭乘点间更包含一第二搭乘点,该乘载人数查询系统更记录该第二搭乘点的一第二搭乘点卸载人数统计值,该乘载人数预测方法更包含:
(f)于步骤(c)之后,令该乘载人数查询系统判断该大众运输交通工具自该行驶点行驶至该第二搭乘点的一第二行驶时间;
(g)于步骤(f)之后,令该乘载人数查询系统根据该第二行驶时间以及该第二搭乘点的一第二单位时间到达人数统计值计算一第二搭乘点等待人数,其中,该第二搭乘点的该第二单位时间到达人数统计值记录于该乘载人数查询系统;
其中,该步骤(e)更令该乘载人数查询系统根据该第一搭乘点等待人数、该第二搭乘点等待人数、该即时乘载人数、该第一搭乘点卸载人数统计值以及该第二搭乘点卸载人数统计值计算该第一搭乘点预测乘载人数。
4.如权利要求3所述的乘载人数预测方法,其特征在于,该乘载人数查询系统更记录该第一搭乘点的一第一乘客等待时间上限统计值以及该第二搭乘点的一第二乘客等待时间上限统计值,该步骤(c)更令该乘载人数查询系统根据该第一行驶时间、该第一乘客等待时间上限统计值以及该第一搭乘点的该第一单位时间到达人数统计值计算该第一搭乘点等待人数,该步骤(g)更令该乘载人数查询系统根据该第二行驶时间、该第二乘客等待时间上限统计值以及该第二搭乘点的该第二单位时间到达人数统计值计算该第二搭乘点等待人数。
5.如权利要求3所述的乘载人数预测方法,其特征在于,该乘载人数查询系统更记录该第一搭乘点的一第一搭乘点权值以及该第二搭乘点的一第二搭乘点权值,该步骤(e)更令该乘载人数查询系统根据该第一搭乘点等待人数、该第二搭乘点等待人数、该即时乘载人数、该第一搭乘点卸载人数统计值、该第二搭乘点卸载人数统计值、该第一搭乘点权值以及该第二搭乘点权值计算该第一搭乘点预测乘载人数。
6.如权利要求1所述的乘载人数预测方法,其特征在于,更包含下列步骤:
(f)于步骤(d)之后,令该乘载人数查询系统于一时间区间内记录使用该乘载人数查询系统的一系统使用人数;
其中,该步骤(e)更令该乘载人数查询系统根据该第一搭乘点等待人数、该即时乘载人数、该第一搭乘点卸载人数统计值以及该系统使用人数计算该第一搭乘点预测乘载人数。
7.如权利要求1所述的乘载人数预测方法,其特征在于,该乘载人数查询系统更连结至一显示模块,该乘载人数预测方法更包含:
(f)于步骤(e)后,令该乘载人数查询系统将该第一搭乘点预测乘载人数传送至该显示模块,俾乘载人数查询系统通过该显示模块提供该第一搭乘点预测乘载人数予该使用者。
8.一种乘载人数查询系统,通过一无线网络与一大众运输交通工具连线,包含:
一输入模块;
一收发器;
一处理器;以及
一存储器;
其中,该输入模块用以接收一使用者输入的一第一搭乘点,该收发器用以通过该无线网络接收该大众运输交通工具的一行驶点,该处理器用以判断该大众运输交通工具自该行驶点行驶至该第一搭乘点的一第一行驶时间,并根据该第一行驶时间、一第一乘客等待时间上限统计值以及该第一搭乘点的一第一单位时间到达人数统计值计算一第一搭乘点等待人数,该收发器更用以通过该无线网络接收该大众运输交通工具的一即时乘载人数,该处理器更用以根据该第一搭乘点等待人数、该即时乘载人数以及一第一搭乘点卸载人数统计值计算一第一搭乘点预测乘载人数,并提供该第一搭乘点预测乘载人数予该使用者;
其中,该第一搭乘点的该第一单位时间到达人数统计值、该第一搭乘点的该第一乘客等待时间上限统计值以及该第一搭乘点卸载人数统计值储存于该存储器中。
9.如权利要求8所述的乘载人数查询系统,其特征在于,该存储器更储存该第一搭乘点的一第一搭乘点权值,该处理器更用以根据该第一搭乘点等待人数、该即时乘载人数、该第一搭乘点卸载人数统计值以及该第一搭乘点权值计算该第一搭乘点预测乘载人数。
10.如权利要求8所述的乘载人数查询系统,其特征在于,该行驶点以及该第一搭乘点间更包含一第二搭乘点,该存储器更储存该第二搭乘点的一第二单位时间到达人数统计值以及一第二搭乘点卸载人数统计值,该处理器更用以判断该大众运输交通工具自该行驶点行驶至该第二搭乘点的一第二行驶时间,并根据该第二行驶时间以及该第二搭乘点的该第二单位时间到达人数统计值计算一第二搭乘点等待人数,该处理器更用以根据该第一搭乘点等待人数、该第二搭乘点等待人数、该即时乘载人数、该第一搭乘点卸载人数统计值以及该第二搭乘点卸载人数统计值计算该第一搭乘点预测乘载人数。
11.如权利要求10所述的乘载人数查询系统,其特征在于,该存储器更用以储存该第一搭乘点的一第一乘客等待时间上限统计值以及该第二搭乘点的一第二乘客等待时间上限统计值,该处理器更用以根据该第一行驶时间、该第一乘客等待时间上限统计值以及该第一搭乘点的该第一单位时间到达人数统计值计算该第一搭乘点等待人数,并根据该第二行驶时间、一第二乘客等待时间上限统计值以及该第二搭乘点的该第二单位时间到达人数统计值计算该第二搭乘点等待人数。
12.如权利要求10所述的乘载人数查询系统,其特征在于,该存储器更用以储存该第一搭乘点的一第一搭乘点权值以及该第二搭乘点的一第二搭乘点权值,该处理器更用以根据该第一搭乘点等待人数、该第二搭乘点等待人数、该即时乘载人数、该第一搭乘点卸载人数统计值、该第二搭乘点卸载人数统计值、该第一搭乘点权值以及该第二搭乘点权值计算该第一搭乘点预测乘载人数。
13.如权利要求8所述的乘载人数查询系统,其特征在于,该处理器更用以于一时间区间内,记录通过该输入模块使用该乘载人数查询系统的一系统使用人数,并根据该第一搭乘点等待人数、该即时乘载人数、该第一搭乘点卸载人数统计值以及该系统使用人数计算该第一搭乘点预测乘载人数。
14.如权利要求8所述的乘载人数查询系统,其特征在于,该处理器更用以连结至一显示模块,并将该第一搭乘点预测乘载人数传送至该显示模块,俾乘载人数查询系统通过该显示模块提供该第一搭乘点预测乘载人数予该使用者。
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