CN106705981B - 共享交通工具数据统计的方法、终端及系统 - Google Patents
共享交通工具数据统计的方法、终端及系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN106705981B CN106705981B CN201710001292.4A CN201710001292A CN106705981B CN 106705981 B CN106705981 B CN 106705981B CN 201710001292 A CN201710001292 A CN 201710001292A CN 106705981 B CN106705981 B CN 106705981B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- circuit
- data
- path
- shared
- path data
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 21
- 238000004220 aggregation Methods 0.000 claims abstract description 13
- 230000002776 aggregation Effects 0.000 claims abstract description 13
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims abstract description 11
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims abstract description 8
- 230000004931 aggregating effect Effects 0.000 claims abstract description 7
- 238000005192 partition Methods 0.000 claims description 9
- 238000012216 screening Methods 0.000 claims description 3
- 230000000694 effects Effects 0.000 abstract description 5
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 7
- 239000003086 colorant Substances 0.000 description 2
- 239000000758 substrate Substances 0.000 description 2
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
- G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
- G01C21/26—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 specially adapted for navigation in a road network
- G01C21/34—Route searching; Route guidance
- G01C21/3407—Route searching; Route guidance specially adapted for specific applications
- G01C21/3423—Multimodal routing, i.e. combining two or more modes of transportation, where the modes can be any of, e.g. driving, walking, cycling, public transport
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Radar, Positioning & Navigation (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Traffic Control Systems (AREA)
Abstract
本发明提供一种共享交通工具数据统计的方法、终端及系统,属于交通工具领域。该系统包括:共享交通工具终端和统计服务器;共享交通工具终端包括,路径汇集电路,用以汇集共享交通工具从起始位置开始行进的路径数据;共享交通工具端数据通信电路用以与服务器进行数据传输;显示电路用以显示经过统计服务器统计分类后的路径数据;统计服务器包括,路径接收电路,用以接收共享交通工具终端推送的路径数据;统计电路用以将路径数据根据预设规则进行分类统计;统计服务器端数据通信电路用以与共享交通工具终端进行数据传输。共享交通工具数据统计的系统可根据该统计结果对共享交通工具的位置进行合理分配,以满足用户的使用需求,提高用户的体验效果。
Description
技术领域
本发明涉及交通工具领域。
背景技术
目前,随着机动车辆排泄的尾气对环境的污染越来越大,部分城市开始向市民提供公用自行车,以鼓励市民选择租赁公用自行车作为日常交通工具,从而控制车辆的尾气排放对环境的污染程度。
当前,市民需要租赁公用自行车时,首先需要注册账户,凭账户缴纳足够的金额,然后再对自行车进行租赁。由于用户可将自行车停放于任何位置,因此自行车的停放位置较为分散。而现有的自行车租赁管理系统不具有对公用自行车的路径进行统计的功能,因此不能有效对公用自行车的位置进行有效的分配,以满足用户的需求。
发明内容
本发明提供一种旨在可对共享交通工具的路径数据进行汇集进行分类统计的共享交通工具数据统计的方法、终端及系统。
具体技术方案如下:
一种共享交通工具数据统计的方法,其特征在于该方法包括:
汇集共享交通工具从起始位置开始行进的路径数据;
将所述路径数据根据预设规则进行分类统计,并显示输出。
优选的,所述起始位置为用户当前所在的具有地点名称的位置,和/或
所述起始位置为用户在具有地点名称的位置的邻近区域的位置,所述位置的名称为相应的地点名称。
优选的,所述邻近区域为所述用户在以地点名称的位置为中心的200米范围内。
优选的,所述预设规则包括,
对当前处于所述起始位置预设范围内的所述共享交通工具的数据量进行统计,提供复数个连续的数量区间,根据所述数据区间对所述共享交通工具的数据量对应的起始位置进行分类;和/或
在预设时间段内,对处于所述起始位置预设范围内的所述共享交通工具的数据量进行统计,提供复数个连续的数量区间,根据所述数据区间对所述共享交通工具的数据量对应的起始位置进行分类;和/或
每个所述起始位置对应至少一条行进路径,根据每条行进路径经过的所述共享交通工具的数量的量级对行进路径及其对应的路径数据进行分类;和/或
在预设时间段内,对所述共享交通工具从所述起始位置至所述目标位置的路径数据进行统计,对途径的行进路径的次数由多至少依次进行分类;和/或
根据汇集的所述路径数据获取所述起点位置的调用次数和所述目标位置的调用次数,提供复数个连续的调用次数区间,根据所述调用次数区间依据所述起点位置的调用次数和所述目标位置的调用次数,对相应的所述路径数据进行分类;和/或
将同一所述起始位置和同一所述目标位置,且行进路径不同的所述路径数据进行统计,将所述路径数据采用不同的行进路径的次数由多至少依次进行分类;和/或
根据所述目标位置的地点名称所属的类别进行分类,所述地点名称所属的类别。
优选的,所述路径数据包括起始位置坐标、目标位置坐标、起始位置至目标位置的距离,及从起始位置至目标位置途径的地点名称。
本发明还提供一种共享交通工具数据统计的终端,所述终端包括:
路径汇集电路,用以汇集共享交通工具从起始位置开始行进的路径数据;
统计电路,连接所述路径汇集电路,用以将所述路径数据根据预设规则进行分类统计;
显示电路,连接所述统计电路,用以对分类统计后的所述路径数据进行显示。
本发明还提供一种共享交通工具数据统计的系统,所述系统包括:共享交通工具终端和统计服务器;
所述共享交通工具终端包括,
路径汇集电路,用以汇集共享交通工具从起始位置开始行进的路径数据;
共享交通工具端数据通信电路,连接所述路径汇集电路,用以与所述服务器进行数据传输;
显示电路,连接所述共享交通工具端数据通信电路,用以显示经过所述统计服务器统计分类后的所述路径数据;
所述统计服务器包括,
路径接收电路,用以接收所述共享交通工具终端推送的所述路径数据;
统计电路,连接所述路径接收电路,用以将所述路径数据根据预设规则进行分类统计;
统计服务器端数据通信电路,连接所述统计电路,用以与所述共享交通工具终端进行数据传输。
优选的,所述统计电路包括,
数量区间存储电路,用以存储复数个连续的数量区间;
数量统计电路,连接所述数量区间存储电路,用以对当前处于所述起始位置预设范围内的所述共享交通工具的数据量进行统计,根据所述数据区间对所述共享交通工具的数据量对应的起始位置进行分类。
优选的,所述统计电路包括,
数量区间存储电路,用以存储复数个连续的数量区间;
数量统计电路,连接所述数量区间存储电路,用以在预设时间段内,对当前处于所述起始位置预设范围内的所述共享交通工具的数据量进行统计,根据所述数据区间对所述共享交通工具的数据量对应的起始位置进行分类。
优选的,每个所述起始位置对应至少一条行进路径,所述统计电路用以根据每条行进路径经过的所述共享交通工具的数量的量级对行进路径及其对应的路径数据进行分类。
优选的,所述统计电路包括,
路径存储电路,用以存储预设时间段内的所述路径数据;
路径分类电路,连接所述路径存储电路,用以对所述共享交通工具从所述起始位置至目标位置的路径数据进行统计,对途径的行进路径的次数由多至少依次进行分类。
优选的,所述统计电路包括,
获取电路,用以根据汇集的所述路径数据获取所述起点位置的调用次数和目标位置的调用次数;
次数存储电路,用以存储复数个调用次数区间;
次数分类电路,分别连接所述获取电路和所述次数存储电路,用以根据所述调用次数区间依据所述起点位置的调用次数和所述目标位置的调用次数,对相应的所述路径数据进行分类。
优选的,所述统计电路包括,
筛选电路,用以将同一所述起始位置和同一目标位置,且行进路径不同的所述路径数据进行统计,将所述路径数据采用不同的行进路径的次数由多至少依次进行分类。
优选的,所述统计电路包括,
分区存储电路,用以存储地点名称所属的类别;
分区分类电路,连接所述分区存储电路,用以根据目标位置的地点名称所属的类别进行分类。
优选的,所述显示电路用以将分类统计后的所述路径数据在预设的地图中标记显示;或
所述显示电路用以将分类统计后的所述路径数据在预设显示模板中进行显示。
优选的,所述共享交通工具为自行车,或
所述共享交通工具为电动车,或
所述共享交通工具为摩托车,或
所述共享交通工具为无人驾驶汽车或待驾驶的汽车。
上述技术方案的有益效果举例:
共享交通工具数据统计的方法便于对共享交通工具的位置进行合理分配,以满足用户的使用需求,提高用户的体验效果;
共享交通工具数据统计的终端便于了解用户使用共享交通工具途径的路径,从而根据该统计结果对共享交通工具的位置进行合理分配;
共享交通工具数据统计的系统可根据该统计结果对共享交通工具的位置进行合理分配,以满足用户的使用需求,提高用户的体验效果。
附图说明
图1为本发明所述共享交通工具数据统计的方法的一种实施例的方法流程图。
图2为本发明所述共享交通工具数据统计的终端的一种实施例的模块图。
图3为本发明所述共享交通工具数据统计的系统的一种实施例的模块图。
图4为本发明所述统计电路的第一种实施例的模块图。
图5为本发明所述统计电路的第二种实施例的模块图。
图6为本发明所述统计电路的第三种实施例的模块图。
图7为本发明所述统计电路的第四种实施例的模块图。
图8为本发明所述共享交通工具的一种实施例的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
需要说明的是,在不冲突的情况下,本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步说明,但不作为本发明的限定。
如图1所示,一种共享交通工具数据统计的方法包括:
S1.汇集共享交通工具从起始位置开始行进的路径数据;
S2.将路径数据根据预设规则进行分类统计,并显示输出。
进一步地,作为举例而非限定,共享交通工具可以是自行车A(如图8所示),或
共享交通工具还可以是电动车,或
共享交通工具可以是摩托车,或
共享交通工具可以是无人驾驶汽车或待驾驶的汽车。
共享交通工具可以是自行车、电动车或摩托车中的一种或多种的结合。
在本实施例中,共享交通工具数据统计的方法通过将共享交通工具从起始位置开始行进的路径数据根据预设规则进行分类统计,以获取从起始位置开始行进的共享交通工具途径的路径,根据分类统计结果,便于对共享交通工具的位置进行合理分配,以满足用户的使用需求,提高用户的体验效果。
在优选的实施例中,起始位置为用户当前所在的具有地点名称的位置,和/或
起始位置为用户在具有地点名称的位置的邻近区域的位置,位置的名称为相应的地点名称。
进一步地,作为举例而非限定,邻近区域可以是用户在以地点名称的位置为中心,以200米为半径的范围内。
在本实施例中,具有地点名称的位置可以是标志性建筑的名称,路名,学校名称,商圈名称,地铁站站名,公交车站站名,小区名称,景区名称或商圈名称等。
在优选的实施例中,预设规则包括对当前处于起始位置预设范围内的共享交通工具的数据量进行统计,提供复数个连续的数量区间,根据数据区间对共享交通工具的数据量对应的起始位置进行分类。
在本实施例中,作为举例而非限定,连续的数量区间可以是:[0,50),[50,100),[100,150),[150,200),[200,+∞)。每个区间对应一个类别,将当前处于同一起始位置的共享交通工具的数据量进行统计,以与数量区间进行匹配,将匹配的起始位置分配到相应的类别中,以便于了解起始位置的使用共享交通工具的使用量,从而便于对共享交通工具进行更有效的分配。
在优选的实施例中,预设规则还可包括在预设时间段内,对处于起始位置预设范围内的共享交通工具的数据量进行统计,提供复数个连续的数量区间,根据数据区间对共享交通工具的数据量对应的起始位置进行分类。
在本实施例中,作为举例而非限定,连续的数量区间可以是:[0,200),[200,400),[400,600),[600,800),[800,+∞)。每个区间对应一个类别,预设时间段可是1个月或1周,统计在该段时间内,每个起始位置的共享交通工具的数据量,并与数量区间进行匹配,将匹配的起始位置分配到相应的类别中,以便于了解起始位置的使用共享交通工具的使用量,从而便于对共享交通工具进行更有效的分配。
在优选的实施例中,预设规则还可包括每个起始位置对应至少一条行进路径,根据每条行进路径经过的共享交通工具的数量的量级对行进路径及其对应的路径数据进行分类。
在本实施例中,作为举例而非限定,每个起始位置可对应多条行进路径,可根据共享交通工具经过行进路径的次数,对每条路径的共享交通工具流量进行统计,以根据该流量对应的数量级进行分类,区分出不同的行进路径中流量大的路径和流量小的路径。在优选的实施例中,预设规则还可包括在预设时间段内,对共享交通工具从起始位置至目标位置的路径数据进行统计,对途径的行进路径的次数由多至少依次进行分类。
进一步地,路径数据包括起始位置坐标、目标位置坐标、起始位置至目标位置的距离,及从起始位置至目标位置途径的地点名称。
在本实施例中,目标位置是指用户从起始位置乘坐共享交通工具到的终点位置。根据经过每条行进路径途径的次数由多至少进行统计。
在优选的实施例中,预设规则还可包括根据汇集的路径数据获取起点位置的调用次数和目标位置的调用次数,提供复数个连续的调用次数区间,根据调用次数区间依据起点位置的调用次数和目标位置的调用次数,对相应的路径数据进行分类。
在本实施例中,根据起点位置的调用次数可获知,在每个起点位置用户采用共享交通工具的用户量;根据目标位置的调用次数可获知,每个目标位置应用共享交通工具的用户量,以获知起点位置和目标位置的用户聚集量。
在优选的实施例中,预设规则还可包括将同一起始位置和同一目标位置,且行进路径不同的路径数据进行统计,将路径数据采用不同的行进路径的次数由多至少依次进行分类。
由于在起点位置和目标位置之间可能存在多条不同的行进路线,在本实施例中,根据对每条路径数据的统计,可获知在起点与终端不变的前提下,大部分用户主要采用的行进路径,即该路径为用时最短,或距离最短的路径。
在优选的实施例中,预设规则还可包括根据目标位置的地点名称所属的类别进行分类,地点名称所属的类别。
在本实施例中,作为举例而非限定,地点名称所属的类别可包括,学校类、厂区类、商圈类、景观类和小区类等。
在优选的实施例中,将路径数据根据预设规则进行分类统计,并显示输出的过程为,
将分类统计后的路径数据在预设的地图界面中标记显示;或
将分类统计后的路径数据在预设显示模板中进行显示。
在本实施例中,作为举例而非限定,可在地图界面用不同的颜色凸显不同的行进路径,以便于用户观看;还可采用列表的方式展示不同的行进路径的路程及用时等数据。
如图2所示,一种共享交通工具数据统计的终端,终端可包括:
路径汇集电路100,用以汇集共享交通工具从起始位置开始行进的路径数据;
统计电路101,连接路径汇集电路100,用以将路径数据根据预设规则进行分类统计;
显示电路102,连接统计电路101,用以对分类统计后的路径数据进行显示。
在本实施例中,共享交通工具数据统计的终端利用路径汇集电路100汇集共享交通工具从起始位置开始行进的路径数据,采用统计电路101根据预设规则进行分类统计,并通过显示电路102对统计后的数据进行显示,以便于了解用户使用共享交通工具途径的路径,从而根据该统计结果对共享交通工具的位置进行合理分配。
如图3所示,一种共享交通工具数据统计的系统,系统包括:共享交通工具终端200和统计服务器300;
共享交通工具终端200可包括:
路径汇集电路210,用以汇集共享交通工具从起始位置开始行进的路径数据;
共享交通工具端数据通信电路220,连接路径汇集电路210,用以与服务器进行数据传输;
显示电路230,连接共享交通工具端数据通信电路220,用以显示经过统计服务器300统计分类后的路径数据;
统计服务器300可包括:
路径接收电路310,用以接收共享交通工具终端200推送的路径数据;
统计电路330,连接路径接收电路310,用以将路径数据根据预设规则进行分类统计;
统计服务器端数据通信电路320,连接统计电路330,用以与共享交通工具终端200进行数据传输。
进一步地,作为举例而非限定,共享交通工具可以是自行车,或
共享交通工具还可以是电动车,或
共享交通工具可以是摩托车,或
共享交通工具可以是无人驾驶汽车或待驾驶的汽车。
共享交通工具可以是自行车、电动车或摩托车中的一种或多种的结合。
在本实施例中,共享交通工具数据统计的系统通过共享交通工具终端200汇集共享交通工具从起始位置开始行进的路径数据,以便于了解用户使用共享交通工具途径的路径;采用统计服务器300根据预设规则进行分类统计,从而根据该统计结果对共享交通工具的位置进行合理分配,以满足用户的使用需求,提高用户的体验效果。
如图4所示,在优选的实施例中,统计电路330包括,
数量区间存储电路3311,用以存储复数个连续的数量区间;
数量统计电路3312,连接数量区间存储电路3311,用以对当前处于起始位置预设范围内的共享交通工具的数据量进行统计,根据数据区间对共享交通工具的数据量对应的起始位置进行分类。
在本实施例中,作为举例而非限定,连续的数量区间可以是:[0,50),[50,100),[100,150),[150,200),[200,+∞)。每个区间对应一个类别,将当前处于同一起始位置的共享交通工具的数据量进行统计,以与数量区间进行匹配,将匹配的起始位置分配到相应的类别中,以便于了解起始位置的使用共享交通工具的使用量,从而便于对共享交通工具进行更有效的分配。
在优选的实施例中,统计电路330包括:
数量区间存储电路,用以存储复数个连续的数量区间;
数量统计电路,连接数量区间存储电路,用以在预设时间段内,对当前处于起始位置预设范围内的共享交通工具的数据量进行统计,根据数据区间对共享交通工具的数据量对应的起始位置进行分类。
在本实施例中,作为举例而非限定,连续的数量区间可以是:[0,200),[200,400),[400,600),[600,800),[800,+∞)。每个区间对应一个类别,预设时间段可是1个月或1周,统计在该段时间内,每个起始位置的共享交通工具的数据量,并与数量区间进行匹配,将匹配的起始位置分配到相应的类别中,以便于了解起始位置的使用共享交通工具的使用量,从而便于对共享交通工具进行更有效的分配。
在优选的实施例中,每个起始位置对应至少一条行进路径,统计电路330用以根据每条行进路径经过的共享交通工具的数量的量级对行进路径及其对应的路径数据进行分类。
在本实施例中,作为举例而非限定,每个起始位置可对应多条行进路径,可根据共享交通工具经过行进路径的次数,对每条路径的共享交通工具流量进行统计,以根据该流量对应的数量级进行分类,区分出不同的行进路径中流量大的路径和流量小的路径。
如图5所示,在优选的实施例中,统计电路330可包括:
路径存储电路3321,用以存储预设时间段内的路径数据;
路径分类电路3322,连接路径存储电路3321,用以对共享交通工具从起始位置至目标位置的路径数据进行统计,对途径的行进路径的次数由多至少依次进行分类。
进一步地,作为举例而非限定,路径数据可包括起始位置坐标、目标位置坐标、起始位置至目标位置的距离,及从起始位置至目标位置途径的地点名称。
在本实施例中,目标位置是指用户从起始位置乘坐共享交通工具到的终点位置。根据经过每条行进路径途径的次数由多至少进行统计。
如图6所示,在优选的实施例中,统计电路330还可包括:
获取电路3331,用以根据汇集的路径数据获取起点位置的调用次数和目标位置的调用次数;
次数存储电路3333,用以存储复数个调用次数区间;
次数分类电路3332,分别连接获取电路3331和次数存储电路3333,用以根据调用次数区间依据起点位置的调用次数和目标位置的调用次数,对相应的路径数据进行分类。
在本实施例中,根据起点位置的调用次数可获知,在每个起点位置用户采用共享交通工具的用户量;根据目标位置的调用次数可获知,每个目标位置应用共享交通工具的用户量,以获知起点位置和目标位置的用户聚集量。
在优选的实施例中,统计电路330可包括:
筛选电路,用以将同一起始位置和同一目标位置,且行进路径不同的路径数据进行统计,将路径数据采用不同的行进路径的次数由多至少依次进行分类。
由于在起点位置和目标位置之间可能存在多条不同的行进路线,在本实施例中,根据对每条路径数据的统计,可获知在起点与终端不变的前提下,大部分用户主要采用的行进路径,即该路径为用时最短,或距离最短的路径。
如图7所示,在优选的实施例中,统计电路330可包括:
分区存储电路3341,用以存储地点名称所属的类别;
分区分类电路3342,连接分区存储电路3341,用以根据目标位置的地点名称所属的类别进行分类。
在本实施例中,作为举例而非限定,地点名称所属的类别可包括,学校类、厂区类、商圈类、景观类和小区类等。
在优选的实施例中,显示电路230用以将分类统计后的路径数据在预设的地图中标记显示;或
显示电路230用以将分类统计后的路径数据在预设显示模板中进行显示。
在本实施例中,作为举例而非限定,可在地图界面用不同的颜色凸显不同的行进路径,以便于用户观看;还可采用列表的方式展示不同的行进路径的路程及用时等数据。
以上所述仅为本发明的实施例,并非因此限制本发明的专利范围,凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换,或直接或间接运用在其他相关的技术领域,均同理包括在本发明的专利保护范围内。
Claims (15)
1.一种共享交通工具数据统计的方法,其特征在于该方法包括:
汇集共享交通工具从起始位置开始行进的路径数据;
将所述路径数据根据预设规则进行分类统计,并显示输出,
其中,所述起始位置为用户当前所在的具有地点名称的位置,和/或所述起始位置为用户在具有地点名称的位置的邻近区域的位置,所述位置的名称为相应的地点名称;
其中,每个所述起始位置对应至少一条行进路径,根据每条行进路径经过的所述共享交通工具的数量的量级对行进路径及其对应的路径数据进行分类。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于:所述邻近区域为所述用户在以地点名称的位置为中心的200米范围内。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于:所述预设规则包括,
对当前处于所述起始位置预设范围内的所述共享交通工具的数据量进行统计,提供复数个连续的数量区间,根据所述数量区间对所述共享交通工具的数据量对应的起始位置进行分类;和/或
在预设时间段内,对处于所述起始位置预设范围内的所述共享交通工具的数据量进行统计,提供复数个连续的数量区间,根据所述数量区间对所述共享交通工具的数据量对应的起始位置进行分类;和/或
在预设时间段内,对所述共享交通工具从所述起始位置至目标位置的路径数据进行统计,对途径的行进路径的次数由多至少依次进行分类;和/或
根据汇集的所述路径数据获取所述起始位置的调用次数和所述目标位置的调用次数,
提供复数个连续的调用次数区间,根据所述调用次数区间依据所述起始位置的调用次数和所述目标位置的调用次数,对相应的所述路径数据进行分类;和/或
将同一所述起始位置和同一所述目标位置,且行进路径不同的所述路径数据进行统计,将所述路径数据采用不同的行进路径的次数由多至少依次进行分类;和/或
根据所述目标位置的地点名称所属的类别进行分类,所述地点名称所属的类别。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于:所述路径数据包括起始位置坐标、目标位置坐标、起始位置至目标位置的距离,及从起始位置至目标位置途径的地点名称。
5.一种对应着权利要求1-4任一项所述方法的共享交通工具数据统计的终端,其特征在于所述终端包括:
路径汇集电路,用以汇集共享交通工具从起始位置开始行进的路径数据;
统计电路,连接所述路径汇集电路,用以将所述路径数据根据预设规则进行分类统计;
显示电路,连接所述统计电路,用以对分类统计后的所述路径数据进行显示。
6.一种对应着权利要求1-4任一项所述方法的共享交通工具数据统计的系统,其特征在于所述系统包括:共享交通工具终端和统计服务器;
所述共享交通工具终端包括,
路径汇集电路,用以汇集共享交通工具从起始位置开始行进的路径数据;
共享交通工具端数据通信电路,连接所述路径汇集电路,用以与所述服务器进行数据传输;
显示电路,连接所述共享交通工具端数据通信电路,用以显示经过所述统计服务器统计分类后的所述路径数据;
所述统计服务器包括,
路径接收电路,用以接收所述共享交通工具终端推送的所述路径数据;
统计电路,连接所述路径接收电路,用以将所述路径数据根据预设规则进行分类统计;
统计服务器端数据通信电路,连接所述统计电路,用以与所述共享交通工具终端进行数据传输。
7.根据权利要求6所述的系统,其特征在于:所述统计电路包括,
数量区间存储电路,用以存储复数个连续的数量区间;
数量统计电路,连接所述数量区间存储电路,用以对当前处于所述起始位置预设范围内的所述共享交通工具的数据量进行统计,根据所述数量区间对所述共享交通工具的数据量对应的起始位置进行分类。
8.根据权利要求6所述的系统,其特征在于:所述统计电路包括,
数量区间存储电路,用以存储复数个连续的数量区间;
数量统计电路,连接所述数量区间存储电路,用以在预设时间段内,对当前处于所述起始位置预设范围内的所述共享交通工具的数据量进行统计,根据所述数量区间对所述共享交通工具的数据量对应的起始位置进行分类。
9.根据权利要求6所述的系统,其特征在于:每个所述起始位置对应至少一条行进路径,所述统计电路用以根据每条行进路径经过的所述共享交通工具的数量的量级对行进路径及其对应的路径数据进行分类。
10.根据权利要求6所述的系统,其特征在于:所述统计电路包括,
路径存储电路,用以存储预设时间段内的所述路径数据;
路径分类电路,连接所述路径存储电路,用以对所述共享交通工具从所述起始位置至目标位置的路径数据进行统计,对途径的行进路径的次数由多至少依次进行分类。
11.根据权利要求6所述的系统,其特征在于:所述统计电路包括,
获取电路,用以根据汇集的所述路径数据获取所述起始位置的调用次数和目标位置的调用次数;
次数存储电路,用以存储复数个调用次数区间;
次数分类电路,分别连接所述获取电路和所述次数存储电路,用以根据所述调用次数区间依据所述起始位置的调用次数和所述目标位置的调用次数,对相应的所述路径数据进行分类。
12.根据权利要求6所述的系统,其特征在于:所述统计电路包括,
筛选电路,用以将同一所述起始位置和同一目标位置,且行进路径不同的所述路径数据进行统计,将所述路径数据采用不同的行进路径的次数由多至少依次进行分类。
13.根据权利要求6所述的系统,其特征在于:所述统计电路包括,
分区存储电路,用以存储地点名称所属的类别;
分区分类电路,连接所述分区存储电路,用以根据目标位置的地点名称所属的类别进行分类。
14.根据权利要求6所述的系统,其特征在于:所述显示电路用以将分类统计后的所述路径数据在预设的地图中标记显示;或所述显示电路用以将分类统计后的所述路径数据在预设显示模板中进行显示。
15.根据权利要求6所述的系统,其特征在于:所述共享交通工具为自行车,或
所述共享交通工具为电动车,或
所述共享交通工具为摩托车,或
所述共享交通工具为无人驾驶汽车或待驾驶的汽车。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201710001292.4A CN106705981B (zh) | 2017-01-03 | 2017-01-03 | 共享交通工具数据统计的方法、终端及系统 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201710001292.4A CN106705981B (zh) | 2017-01-03 | 2017-01-03 | 共享交通工具数据统计的方法、终端及系统 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN106705981A CN106705981A (zh) | 2017-05-24 |
CN106705981B true CN106705981B (zh) | 2023-10-24 |
Family
ID=58905893
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201710001292.4A Active CN106705981B (zh) | 2017-01-03 | 2017-01-03 | 共享交通工具数据统计的方法、终端及系统 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN106705981B (zh) |
Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2012122782A (ja) * | 2010-12-07 | 2012-06-28 | Mic Ware:Kk | ナビゲーション装置、ナビゲーション方法、およびプログラム |
CN104165635A (zh) * | 2014-08-04 | 2014-11-26 | 浙江工业大学 | 公共自行车用户最优路线搜索方法 |
CN104252653A (zh) * | 2013-06-26 | 2014-12-31 | 国际商业机器公司 | 在公共自行车站点之间调配自行车的方法和系统 |
JP2015018392A (ja) * | 2013-07-10 | 2015-01-29 | 住友電気工業株式会社 | 電気自動車用情報の推定装置、経路探索システム、及びコンピュータプログラム |
CN105719019A (zh) * | 2016-01-21 | 2016-06-29 | 华南理工大学 | 一种考虑用户预约数据的公共自行车高峰期需求预测方法 |
CN105809833A (zh) * | 2016-02-24 | 2016-07-27 | 北京易代步科技有限公司 | 自行车管理方法及系统 |
-
2017
- 2017-01-03 CN CN201710001292.4A patent/CN106705981B/zh active Active
Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2012122782A (ja) * | 2010-12-07 | 2012-06-28 | Mic Ware:Kk | ナビゲーション装置、ナビゲーション方法、およびプログラム |
CN104252653A (zh) * | 2013-06-26 | 2014-12-31 | 国际商业机器公司 | 在公共自行车站点之间调配自行车的方法和系统 |
JP2015018392A (ja) * | 2013-07-10 | 2015-01-29 | 住友電気工業株式会社 | 電気自動車用情報の推定装置、経路探索システム、及びコンピュータプログラム |
CN104165635A (zh) * | 2014-08-04 | 2014-11-26 | 浙江工业大学 | 公共自行车用户最优路线搜索方法 |
CN105719019A (zh) * | 2016-01-21 | 2016-06-29 | 华南理工大学 | 一种考虑用户预约数据的公共自行车高峰期需求预测方法 |
CN105809833A (zh) * | 2016-02-24 | 2016-07-27 | 北京易代步科技有限公司 | 自行车管理方法及系统 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN106705981A (zh) | 2017-05-24 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN106197458B (zh) | 一种基于手机信令数据和导航路线数据的手机用户出行方式识别方法 | |
Yamashita et al. | Smooth traffic flow with a cooperative car navigation system | |
CN105674994B (zh) | 获取行车路线的方法、装置及导航设备 | |
CN105701560B (zh) | 一种通勤路线信息的确定方法及装置 | |
CN104424812B (zh) | 一种公交到站时间预测系统和方法 | |
CN109816976A (zh) | 一种交通管理方法及系统 | |
CN104835342B (zh) | 交通路口信息发布终端 | |
CN105303854A (zh) | 一种出行路线数据的处理方法和装置 | |
Brčić et al. | The role of smart mobility in smart cities | |
CN103295120B (zh) | 物流公司运力分析系统及其运力分析的方法 | |
CN108053240B (zh) | 生成车载广告投放公交线路方案的方法及装置 | |
CN107195175A (zh) | 一种订单分配方法及系统 | |
CN110276020B (zh) | 识别用户出行目的地的方法和装置 | |
US20150226564A1 (en) | Route search device and route search method | |
CN102831779A (zh) | 路况提示及导航的方法和系统 | |
CN108255944A (zh) | 确定用户的居住地和工作地的方法和装置 | |
CN103065464A (zh) | 实时客流特征分析方法及系统 | |
CN106385444A (zh) | 一种基于车联网的车辆收费方法、终端以及服务器 | |
CN102768797B (zh) | 一种城市路况信息评价方法及装置 | |
Tasseron et al. | The potential impact of vehicle-to-vehicle communication on on-street parking under heterogeneous conditions | |
CN110362640B (zh) | 一种基于电子地图数据的任务分配方法及装置 | |
CN103185589A (zh) | 一种群组车辆行驶路径规划方法、装置和系统 | |
CN109166336B (zh) | 一种基于区块链技术的实时路况信息采集推送方法 | |
CN115311894A (zh) | 基于大数据分析的智慧停车管理方法、系统、终端及介质 | |
Zhu et al. | CrowdParking: Crowdsourcing based parking navigation in autonomous driving era |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |