CN103700174B - 一种基于wifi身份识别的公交客流数据采集及od分析方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种基于WIFI身份识别的公交客流数据采集及OD分析方法是在公交车上设置AP热点，读取乘客所持有WIFI设备的MAC地址，利用MAC地址识别乘客的身份，并将MAC地址存储到AP中的MAC地址列表中；通过对列表中的MAC地址进行统计得到公交车上下车及断面持有WIFI乘客总人数，并通过数学运算得到各站上车、下车的总人数以及出站台后公交车上的总人数；建立乘客乘坐公交车的详细信息数据库，将数据存入数据表中，通过对数据表的查询分析，得到整个城市所有公交站点之间的OD矩阵。本发明兼顾了实时客流统计和OD分析，结果更真实；准确率越来越高。随着智能手机的普及率越来越高，系统的准确率也将越来越高。
Description
技术领域
本发明提供了一种数据采集的方法，具体的说，是一种基于WIFI身份识别的公交客流数据采集及OD分析方法。
背景技术
目前获取公交客流数据采集及OD信息获取办法主要有以下几种：1）人工采集：由专人或乘客自己记录出发点及目的地，如小票法等，其缺点是不仅费时费力，而且计数的准确率容易受人工主观因素的影响；2）利用客流自动计数设备：包括踏板式、红外式、视频分析等计数方式。这些方式在客流较少时比较准确，但当客流高峰时，准确率均比较低，并且只能识别上下车人数，但无法得知谁在何处上下车；3）基于公交IC卡或公交IC卡加投币机的客流计数方式，这种方式是假设公交乘客中使用IC卡的比例是固定的，这样由IC卡刷卡数量除以其所占比例即可得出公交乘客数量。但由于许多城市采用的一票制，下车不需要刷卡,因此很难得到下车信息。
在这些方法的基础上，人们研究了很多OD矩阵推算方法和数学模型，如概率论模型、结构化模型、双层网络规划模型、重力模型、极大熵模型和最小二乘模型等，试图从现有的数据推导OD矩阵。所有这些方法都是假设在一些较为理想的条件下进行的，因此结果与实际相差可能较大。
发明内容
本发明解决了现有技术的不足，提供了一种基于WIFI身份识别的公交客流数据采集及OD分析方法。
为了达到上述目的，本发明所采用的技术方案是：一种基于WIFI身份识别的公交客流数据采集及OD分析方法是在在公交车上设置AP热点，读取乘客所持有WIFI设备的MAC地址，利用MAC地址识别乘客的身份，并将MAC地址存储到AP中的MAC地址列表中；通过对列表中的MAC地址进行统计得到公交车上下车及断面持有WIFI乘客总人数，并通过数学运算得到各站上车、下车的总人数以及出站台后公交车上的总人数；建立乘客乘坐公交车的详细信息数据库，将数据存入数据表中，通过对数据表的查询分析，得到整个城市所有公交站点之间的OD矩阵。
所述MAC地址的存储方法是根据每个读取到的MAC地址的状态选择下述任一种处理方法:
（1）读取到的MAC地址不在列表中，将该MAC地址加入列表中；
（2）读取到的MAC地址已经存在于列表中，不需要更改列表；
（3）列表中的某个MAC地址在设定的时间内一直没有被读取到，将此MAC地址从列表中删除。
利用MAC地址选择以下方法之一识别乘客的身份：
（1)对接入到AP热点的WIFI设备，通过读取其通讯过程中数据帧中的MAC地址来确定其身份；
（2) 对未接入到AP热点的WIFI设备，采用以下两种方法之一进行确定：WIFI设备采用被动扫描模式，在其进行身份验证时读取Authentication帧中的MAC地址来确定其身份；或WIFI设备采用主动扫描模式，通过读取其Probe request帧中的MAC地址来确定其身份。
所述乘客为车内乘客，其WIFI设备一直在网络中，直至其下车，通过排除以下两种情况进行统计：
1)在公交站台上的乘客，其WIFI设备在公交车离站台较近时在网络中，离开站台设定的距离后将离开网络；
2)路上的行人，其WIFI设备在公交车距其较近时在网络中，距其较远时将离开网络。
所述WIFI设备在网络中的判别方法是：该WIFI设备的MAC地址存在于MAC地址列表中；所述WIFI设备离开网络的判别方法是：该WIFI设备的地址从MAC地址列表中被删除。
所述数学运算方法是：
在固定时间内乘客中持有WIFI设备的比例是固定的，称为WIFI设备比例系数，以K表示，该系数的值通过以下方式计算得出:
K=Wz/Sz
其中，Sz是在固定时间内所有公交车(指具有WIFI身份识别功能的公交车)的总乘车人数，其值由公交公司从收费统计中得出；Wz为乘客中持有WIFI设备的总人数，其值利用WIFI身份识别的方法统计得出；
计算得出K后，根据WIFI设备持有人数计算每站上下车人数和车内人数；从第n站上车的WIFI设备持有人数为Xn,下车的WIFI设备持有人数为Yn，出站后公交车上的WIFI设备持有人数为Wn；其中，Xn为在此站进入网络的WIFI设备数量，Yn为在此站离开网络的WIFI设备数量，Wn为离开此站后一直在网络内的WIFI设备数量；
则第n站上车总人数An为：An=Xn/K；
第n站下车总人数Bn为：Bn=Yn/K；
第n站出站后公交车上的总人数Sn为：Sn=Wn/K。
所述数据表包括无换乘数据表和换乘数据表，所述无换乘数据表记录每一个WIFI设备持有者乘车路线的详细信息，其数据来源是所述利用MAC地址识别乘客的身份的结果，每一个乘客每乘一次车将产生一条记录。
所述换乘数据表，记录了乘客经过换乘的起止点信息，其数据来源为对所述无换乘数据表按照特定的换乘确认方法进行合并。
所述换乘确认方法是指乘客下车后在设定时间内在同一站点乘坐另一趟公交车。
所述WIFI设备包括具有WIFI功能的智能手机、IPAD以及其它具有WIFI功能的移动设备。
所述OD矩阵包括无换乘OD矩阵和换乘OD矩阵，所述无换乘OD矩阵是对无换乘数据表查询分析得到的，所述换乘OD矩阵为对换乘数据表查询分析得到的。
本发明兼顾了实时客流统计和OD分析，并且信息采集过程没有人为干预、准确率高，能够为城市公交系统的发展提供有力的技术支持；结果更真实：这种方法原始数据就是每个乘客真实的起讫点信息，同时该方法不但能针对单条公交线路进行OD分析，还可根据乘客的换乘路线进行OD分析，因此可为公交线网规划提供更接近真实的分析结果；准确率越来越高：这种方法中，WIFI持有者的比例越高，系统得出的结果越准确。随着智能手机的普及率越来越高，系统的准确率也将越来越高。
具体实施方式
一种基于WIFI身份识别的公交客流数据采集及OD分析方法是在在公交车上设置AP热点，读取乘客所持有WIFI设备的MAC地址，利用MAC地址识别乘客的身份，并将MAC地址存储到AP中的MAC地址列表中；通过对列表中的MAC地址进行统计得到公交车上下车及断面持有WIFI乘客总人数，并通过数学运算得到各站上车、下车的总人数以及出站台后公交车上的总人数；建立乘客乘坐公交车的详细信息数据库，将数据存入数据表中，通过对数据表的查询分析，得到整个城市所有公交站点之间的OD矩阵。
所述MAC地址的存储方法是根据每个读取到的MAC地址的状态选择下述任一种处理方法:
（1）读取到的MAC地址不在列表中，将该MAC地址加入列表中；
（2）读取到的MAC地址已经存在于列表中，不需要更改列表；
（3）列表中的某个MAC地址在20秒内一直没有被读取到，将此MAC地址从列表中删除。
利用MAC地址选择以下方法之一识别乘客的身份：
（1)对接入到AP热点的WIFI设备，通过读取其通讯过程中数据帧中的MAC地址来确定其身份；
（2) 对未接入到AP热点的WIFI设备，采用以下两种方法之一进行确定：WIFI设备采用被动扫描模式，在其进行身份验证时读取Authentication帧中的MAC地址来确定其身份；或WIFI设备采用主动扫描模式，通过读取其Probe request帧中的MAC地址来确定其身份。
所述乘客为车内乘客，其WIFI设备一直在网络中，直至其下车，通过排除以下两种情况进行统计：
1)在公交站台上的乘客，其WIFI设备在公交车离站台较近时在网络中，离开站台10米后将离开网络；
2)路上的行人，其WIFI设备在公交车距其较近时在网络中，距其较远时将离开网络。
所述WIFI设备在网络中的判别方法是：该WIFI设备的MAC地址存在于MAC地址列表中；所述WIFI设备离开网络的判别方法是：该WIFI设备的地址从MAC地址列表中被删除。
所述数学运算是在一周内乘客中持有WIFI设备的比例是固定的，称为WIFI设备比例系数，以K表示，该系数的值可通过以下方式计算得出:
K=Wz/Sz
其中，Sz是在一周内所有公交车(指具有WIFI身份识别功能的公交车)的总乘车人数，其值由公交公司从收费统计中得出；Wz为乘客中持有WIFI设备的总人数，其值利用WIFI身份识别的方法统计得出；
计算得出K后，根据WIFI设备持有人数计算每站上下车人数和车内人数；从第n站上车的WIFI设备持有人数为Xn,下车的WIFI设备持有人数为Yn，出站后公交车上的WIFI设备持有人数为Wn；其中，Xn为在此站进入网络的WIFI设备数量，Yn为在此站离开网络的WIFI设备数量，Wn为离开此站后一直在网络内的WIFI设备数量；
则第n站上车总人数An为：An=Xn/K；
第n站下车总人数Bn为：Bn=Yn/K；
第n站出站后公交车上的总人数Sn为：Sn=Wn/K。
所述数据表包括无换乘数据表和换乘数据表。所述无换乘数据表记录每一个WIFI设备持有者乘车路线的详细信息，其数据来源是所述利用MAC地址识别乘客的身份的结果，每一个乘客每乘一次车将产生一条记录。将该数据表命名为ODTable,其字段定义为:
ID，记录的唯一标识，可作为表ODTable的主键，
macID, 身份识别标识，其值为WIFI设备的MAC地址,
aboardTime,乘客上车时间,
aboardState，乘客上车站点,
debusTime, 乘客下车时间,
debusState，乘客下车站点,
busK，对应的WIFI设备比例系数K,
lineID, 本趟公交车线路号,
busID, 本趟公交车车辆编号,
busSerialNum:本趟公交车趟次流水号。
在数据表ODTable中，一条记录存储了一名持有WIFI设备的乘客从上车到下车的所有信息。通过SQL查询分析，就可以统计得出某段时间内任意两个公交站点间的OD数据。
假设将某市所有公交站点从1到n统一编号，从第i站上车第j下站车的人数为X(i,j) 。X(i,j)可以通过SQL查询得到。例如，统计2013年10月8日从编号为325的站台上车，到编号为332的站台下车的人数，其SQL语句的写法为：
select sum(1/busK) as Xij from ODTable where debusTime>='2013-10-08' and debusTime< '2013-10-09' and aboardState=325 and debusState=332
该语句返回的记录集只有一个字段，并且只有一条记录，其值就是X(325,332)。通过这种方法，就可以统计出任意两个站点之间的X(i,j)，进而得出整个城市所有公交站点之间的OD矩阵，即所述无换乘OD矩阵。
所述换乘数据表，记录了乘客经过换乘的起止点信息，其数据来源为对所述无换乘数据表按照特定的换乘确认方法进行合并。将该数据表命名为ODMultiTable，其字段可以定义为：
ID, 记录的唯一标识，可作为表ODMultiTable的主键，
macID, 身份识别标识，其值为WIFI设备的MAC地址,
aboardTime,乘客上车时间,
aboardState，乘客上车站点,
debusTime, 乘客下车时间,
debusState，乘客下车站点,
busK，对应的WIFI设备比例系数K,
ODTableID,对应ODTable中多条记录的ID。
所述特定的换乘确认方法是指乘客下车后10分钟内在同一站点乘坐另一趟公交车。
数据表ODMultiTable中的记录由ODTable中的记录按照特定的换乘确认规则进行合并而形成。例如，ODTable中有如表1中两条记录：
表1 ODTable中乘车记录示例
分析这两条记录，可以认为某乘客（持有MAC地址为EF2C3D159A7C的WIFI设备）于“2013-10-08 18:25:32”从编号为325的站台上车乘坐801路公交车，于“2013-10-08 18:48:26”在编号为332的站台下车，并于5分11秒后（2013-10-08 18:53:37）换乘877路公交车，最后于“2013-10-08 19:11:22”在编号为476的站台下车。
对这两记录，合并到ODMultiTable中记录如下：
表2 合并到ODMultiTable中的记录
此记录表示了该乘客于“2013-10-08 18:25:32”从编号为325的站台上车，并于“2013-10-08 19:11:22”在编号为476的站台下车。其中，macID取处表1中的macID，aboardTime(上车时间)和aboardState(上车站台)取自表1中第1条记录的对应字段，debusTime(下车时间)和debusState (下车站点)取自表1中第2条记录的对应字段，busK取自所述的WIFI设备比例系数K值。
记录合并后，就可通过数据表ODMultiTable建立OD矩阵，即所述换乘OD矩阵。例如，统计2013年10月8日从编号为325的站台上车，到编号为476的站台下车的人数，其SQL语句的写法为：
select sum(1/busK) as Xij from ODMultiTable where debusTime>='2013-10-08' and debusTime< '2013-10-09' and aboardState=325 and debusState=476
所述WIFI设备包括具有WIFI功能的智能手机、IPAD以及其它具有WIFI功能的移动设备。
所述OD矩阵包括无换乘OD矩阵和换乘OD矩阵，所述无换乘OD矩阵是对无换乘数据表查询分析得到的，所述换乘OD矩阵为对换乘数据表查询分析得到的。
Claims (10)
1.一种基于WIFI身份识别的公交客流数据采集及OD分析方法，其特征在于：在公交车上设置AP热点，读取乘客所持有WIFI设备的MAC地址，利用MAC地址识别乘客的身份，并将MAC地址存储到AP中的MAC地址列表中；通过对列表中的MAC地址进行统计得到公交车上下车及断面持有WIFI乘客总人数，并通过数学运算得到各站上车、下车的总人数以及出站台后公交车上的总人数；建立乘客乘坐公交车的详细信息数据库，将数据存入数据表中，通过对数据表的查询分析，得到整个城市所有公交站点之间的OD矩阵。
2.根据权利要求1所述的基于WIFI身份识别的公交客流数据采集及OD分析方法，其特征是所述MAC地址的存储方法是根据每个读取到的MAC地址的状态选择下述任一种处理方法:
（1）读取到的MAC地址不在列表中，将该MAC地址加入列表中；
（2）读取到的MAC地址已经存在于列表中，不需要更改列表；
（3）列表中的某个MAC地址在设定的时间内一直没有被读取到，将此MAC地址从列表中删除。
3.根据权利要求1所述的基于WIFI身份识别的公交客流数据采集及OD分析方法，其特征是利用MAC地址选择以下方法之一识别乘客的身份：
（1)对接入到AP热点的WIFI设备，通过读取其通讯过程中数据帧中的MAC地址来确定其身份；
（2) 对未接入到AP热点的WIFI设备，采用以下两种方法之一进行确定：WIFI设备采用被动扫描模式，在其进行身份验证时读取Authentication帧中的MAC地址来确定其身份；或WIFI设备采用主动扫描模式，通过读取其Probe request帧中的MAC地址来确定其身份。
4.根据权利要求1所述的基于WIFI身份识别的公交客流数据采集及OD分析方法，其特征在是所述乘客为车内乘客，其WIFI设备一直在网络中，直至其下车，通过排除以下两种情况进行统计：
1)在公交站台上的乘客，其WIFI设备在公交车离站台较近时在网络中，离开站台设定的距离后将离开网络；
2)路上的行人，其WIFI设备在公交车距其较近时在网络中，距其较远时将离开网络。
5.根据权利要求4所述的基于WIFI身份识别的公交客流数据采集及OD分析方法，其特征在是所述WIFI设备在网络中的判别方法是：该WIFI设备的MAC地址存在于MAC地址列表中；所述WIFI设备离开网络的判别方法是：该WIFI设备的地址从MAC地址列表中被删除。
6.根据权利要求1所述的基于WIFI身份识别的公交客流数据采集及OD分析方法，其特征是所述数学运算方法是：
在固定时间内乘客中持有WIFI设备的比例是固定的，称为WIFI设备比例系数，以K表示，该系数的值通过以下方式计算得出:
K=Wz/Sz
其中，Sz是在固定时间内所有具有WIFI身份识别功能的公交车的总乘车人数，其值由公交公司从收费统计中得出；Wz为乘客中持有WIFI设备的总人数，其值利用WIFI身份识别的方法统计得出；
计算得出K后，根据WIFI设备持有人数计算每站上下车人数和车内人数；从第n站上车的WIFI设备持有人数为Xn,下车的WIFI设备持有人数为Yn，出站后公交车上的WIFI设备持有人数为Wn；其中，Xn为在此站进入网络的WIFI设备数量，Yn为在此站离开网络的WIFI设备数量，Wn为离开此站后一直在网络内的WIFI设备数量；
则第n站上车总人数An为：An=Xn/K；
第n站下车总人数Bn为：Bn=Yn/K；
第n站出站后公交车上的总人数Sn为：Sn=Wn/K。
7.根据权利要求1所述的基于WIFI身份识别的公交客流数据采集及OD分析方法，其特征在于：所述数据表包括无换乘数据表和换乘数据表，所述无换乘数据表记录每一个WIFI设备持有者乘车路线的详细信息，其数据来源是所述利用MAC地址识别乘客的身份的结果，每一个乘客每乘一次车将产生一条记录；所述换乘数据表，记录了乘客经过换乘的起止点信息，其数据来源为对所述无换乘数据表按照换乘确认方法进行合并。
8.根据权利要求7所述的基于WIFI身份识别的公交客流数据采集及OD分析方法，其特征是所述换乘确认方法是指乘客下车后在设定时间内在同一站点乘坐另一趟公交车。
9.根据权利要求1至8中任一项所述的基于WIFI身份识别的公交客流数据采集及OD分析方法，其特征在于：所述WIFI设备包括具有WIFI功能的智能手机、IPAD以及其它具有WIFI功能的移动设备。
10.根据权利要求1或7所述的基于WIFI身份识别的公交客流数据采集及OD分析方法，其特征在于：所述OD矩阵包括无换乘OD矩阵和换乘OD矩阵，所述无换乘OD矩阵是对无换乘数据表查询分析得到的，所述换乘OD矩阵为对换乘数据表查询分析得到的。
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