CN107818426B - 一种统计公交车运营班次的方法和装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种统计公交车运营班次的方法和装置，该方法包括以下步骤：步骤1，预先存储待班次统计的城市的各线路和站点数据；步骤2，当检测到车辆开关门信号，记录上下客流数据、GPS位置数据、当前时间，形成一条站点停靠数据；步骤3，根据数量达到一定阈值的多条停靠数据，匹配当前运行的线路；步骤4，结合GPS位置和客流信息筛选起点站和终点站停靠数据，得到该班次的出发时间和达到时间；步骤5，清空站点停靠数据列表，该趟班次检测结束。该方法不需要人工干预，且可应对车辆被临时安排到其它线路的情况，将班次数据上传至外部数据库，并将外部数据库中的班次数据图表化可视显示，更加方便行业用户的使用。
Description
技术领域
本发明涉及一种交通管理技术领域,特别涉及一种统计公交车运营班次的方法和装置。
背景技术
现有技术中获取公交车的运营班次数据，有多种方法，例如由调度人员确认车辆班次并手工填写各个车辆的班次运营数据（包括车号、发车时间、实际达到终点的时间），例如公开号为CN101398972A“一种使用GPS数据进行车辆班次管理的办法”，通过司机主动发出发车信号、预设班次信息等手段来管理运营班次，这类方法需要人工干预，班次管理容易出现差错，且管理不方便。
随着社会发展,政府在公共交通上的投入扩大,很多城市为了让市民的出行更加舒适,在其公交车上安装了能够对乘客人数进行统计的设备,对乘客进行人数统计的方法有多种,例如早期的红外线装置和压力传感器,这类方法由于计数准确率低已经被摒弃,现在较主流的方法是将摄像头架设于公交车前后门位置进行人数统计,例如申请号为201710850191.4的中国发明专利“一种基于TOF相机的客流技术方法和装置”。
将上述方法得到的客流数据例如每次停靠的上下客数据充分利用，结合GPS位置数据，可完全不需人工干预地得出公交车运营班次数据，可将所得的数据可视化展示，方便相关工作部门的使用。
发明内容
针对上述方法的不足，本发明的目的是提供一种统计公交车运营班次的方法和装置，该方法和装置能自动统计出班次运营数据。
为解决上述技术问题，第一方面，本发明实施例提供了一种统计公交车运营班次的方法，所述方法包括以下步骤:
步骤1，预先存储待班次统计的城市的各线路、各站点的数据，城市的线路站点数据包括所述城市的每个站点的经纬度、每条线路的站点、每条线路的编号；
步骤2，当检测到车辆开关门信号，上下客流数据、GPS位置数据、当前时间，形成一条站点停靠数据；站点停靠数据组成站点停靠数据列表；
步骤3，根据数量达到阈值m的多条站点停靠数据，匹配当前运行的线路：
步骤31，取连续m条观测数据的GPS位置数据，表示为：
；
步骤32，根据这m个GPS位置数据确定所属线路为：
,
，使得
为最大值的k值即为所属线路编号；
步骤4，通过站点停靠数据的客流数据和GPS位置数据筛选出起点停靠数据，根据筛选出的起点站停靠数据，确定出当前班次的出发时间；
步骤5，判断当前班次结束后，通过站点停靠数据列表中的上下客流数据以及当前运行线路的终点站的GPS位置数据，筛选出的终点站停靠数据，从而确定出当前班次的到达时间，形成班次数据；所述班次数据包括该辆公交车的唯一ID号、该趟班次的开始时间和结束时间、该趟班次所属线路；
步骤6，清空站点停靠数据列表，该趟班次检测结束。
为解决上述技术问题，第二方面，本发明实施例提供了一种统计公交车运营班次的装置，包括安装在公交车上的车载设备，所述车载设备包括客流计数模块、GPS位置模块、时间检测模块、数据存储模块、匹配线路模块、起终站检测模块、网络传输模块；所述客流计数模块、GPS模块、时间检测模块分别与数据存储模块电连接，所述数据存储模块、匹配线路模块、起终站检测模块、网络传输模块依次电连接；
所述车载设备接入车辆开关门信号；
所述客流计数模块，用于检测每次公交车开关门的上下客人数，现有技术中有多种检测车辆上下客流的方法，选择采用其中一种；
所述GPS模块，用于检测车辆当前GPS位置信息；
所述时间检测模块，用于检测当前时间；
所述数据存储模块，用于预先存储待班次统计的城市的各线路、各站点的数据，预先存储对应车辆唯一ID和实时存储当前班次行使过程中车辆每次开关门形成的站点停靠数据，将非当前班次的站点停靠数据及时清空；城市的线路站点数据包括所述城市的每个站点的经纬度、每条线路的站点、每条线路的编号；所述站点停靠数据包括车辆每次开门时上下客数据、当前GPS位置、当前时间；
所述匹配线路模块，根据多条站点停靠数据匹配到当前运行的线路，当所述数据存储模块中存储的当前运行班次的站点停靠数据条数达到一定阈值m，则取出这连续m条站点停靠数据的GPS位置数据，表示为
，使用概率判别模型，确定出线路k，即
, 
，即使得的数值为最大值时的k值即为所匹配到的线路序号；
所述起终站检测模块，通过站点停靠数据列表中的上下客流数据和以及当前运行线路的起点站的GPS位置数据，筛选出起点站停靠数据，从而确定当前班次的出发时间，确定该趟班次的结束后，通过站点停靠数据列表中的上下客流数据和以及当前运行线路的终点站的GPS位置数据，筛选出终点站停靠数据，从而确定出当前班次的到达时间，形成班次数据；所述班次数据包括该辆公交车的唯一ID号、该趟班次的开始时间和结束时间、该趟班次所属线路；
所述网络传输模块，将所述班次数据上传至外部数据库。
本发明有如下技术效果和优点：
1、不需要人工操作即可实现统计班次运营数据；
2、根据车辆停靠时的GPS位置匹配所属线路，可应对车辆临时安排到其它线路的情况。
附图说明
图1是本发明所述方法流程示意图。
图2是本发明所述装置示意图。
具体实施方式
为了使本发明易懂，首先对公交车客流检测方法作简单介绍，现在应用广泛的是基于视频的客流统计方法，通常在前后门架设摄像头（双目摄像头、红外单目摄像头、可测深度摄像头等），公交车内设置车载客流设备，当检测到公交车开关门，对摄像头获取的开门期间的视频图像进行分析，最终给出每次开关门的上下客数据。
下面结合附图对本发明的技术方案进行详细说明。
附图1是本发明所述统计公交车运营班次的方法流程图，结合该图，该方法主要包括以下步骤：
步骤1，预先存储待班次统计的城市的各线路、各站点的数据:假设该城市有K条公交线路，总线路集合表示为
，假设某一条线路k的站点总数为n个，那么线路k可表示为
，
，x、y分别为经度和纬度。
步骤2，当检测到车辆开关门信号，记录上下客流数据、GPS位置数据、当前时间，形成一条站点停靠数据，多条站点停靠数据形成站点停靠数据列表：当检测到车辆开关门信号，通过现有技术中的客流计数方法检测出当前开门的上车人数和下车人数，记录当前时间、GPS位置信息、上下车人数形成一条停靠数据，但是在公交车的实际运行过程中，可能出现一个站点重复开关门的情况，即同一站点记录多条停靠数据，因而需要对这种异常情况进行初步过滤，如果相邻两条停靠数据的GPS位置数据很接近，小于某一阈值，则将这两条停靠数据结合成一条，具体为，上下车人数累加、保留后一条数据的当前时间、GPS位置数据取两者的均值。
步骤3，根据数量达到阈值m多条站点停靠数据，匹配当前运行的线路：
步骤31，取连续m条站点停靠数据的GPS位置数据，表示为：；
步骤32，根据这m个GPS位置数据确定所属线路为：
,
，使得
为最大值的k值即为所属线路编号，具体计算方法如下：
根据贝叶斯定理：
，假设K条线路均匀分布，即，此时确定所属线路即为：
,
;
对于站点停靠GPS位置数据X中一点
和任一公交线路，筛选出公交线路
中与
最接近的站点，该站点的GPS位置为
，假设停靠数据
和
之间的距离
服从均值为0，标准差为
的正态分布，得到数据
属于公交线路
的概率
，基于停靠点之间互相独立，得到数据X属于公交线路的概率:
，使得
取最大值的k值即为这m个站点停靠数据所属的线路序号。
步骤4，通过站点停靠数据的客流数据和GPS位置数据筛选出起点停靠数据，根据筛选出的起点站停靠数据，确定出当前班次的出发时间：
具体为，根据步骤3确定的当前所属线路
，以线路的起始站点位置
为基准，筛选出站点停靠数据列表中符合GPS位置距离小于阈值
的停靠数据集合；在该集合中，筛选出时间上最早的一次只有上客而下客数据为0的数据记录，该条数据即为此班次的起点停靠数据，该起点停靠数据中所记录的“当前时间”即为该趟班次的开始时间。
步骤5，通过站点停靠数据列表中的上下客流数据以及将当前运行的线路的终点站GPS位置与当前车辆GPS位置相比较，判断当前班次是否结束。
判断当前班次是否结束的方法可有多种，具体为，将站点停靠数据列表中的所有条目的上客数据之和，减去该列表中所有条目的下客数据之和可得到当前车内乘客总人数，当车内人数小于一定阈值（接近为0），且车辆当前GPS位置距离步骤3中给出的所属线路的终点站GPS位置小于一定阈值(即车辆当前位置与终点站位置很接近)，则认为当前班次结束；或根据步骤4中给出的起点站停靠数据，当站点停靠数据列表的条目数（以起点站停靠数据为开始）与步骤3中给出的线路的站点数相近，且车辆当前GPS位置距离步骤3中给出的所属线路
的终点站GPS位置小于一定阈值(即车辆当前位置与终点站位置很接近)，则认为当前班次结束。
应当注意的是，当判断班次是否结束采用上述前一种方法时，所述步骤4可以放在步骤5的后面执行。
步骤6，通过站点停靠数据的客流数据和GPS位置数据筛选出终点停靠数据，根据筛选出的终点站停靠数据，确定出当前班次的结束时间，最终形成班次数据：
步骤61，根据步骤3确定的当前所属线路
，以线路的终点站位置为基准，筛选出站点停靠数据列表中符合GPS位置距离小于阈值的停靠数据集合；在该集合中，筛选出时间上最晚的一次只有下客而上客数据为0的数据记录，该条数据即为此班次的终点停靠数据，该终点停靠数据中所记录的“当前时间”即为该趟班次的结束时间。
步骤62，形成班次数据：将该辆公交车的唯一ID号、该趟班次的开始时间和结束时间、该趟班次所行使线路等信息汇集形成一条班次数据，所述班次数据包括但不限于上述各项。
步骤7，清空站点停靠数据列表，该趟班次检测结束。
需要注意的是，所述步骤2贯穿执行于整个班次检测过程中，即当每次车辆开关门，都会记录上下客流数据、GPS位置数据、当前时间，形成对应的站点停靠数据。
附图2是本发明所述统计公交车运营班次的装置示意图，该装置主要包括安装在公交车上的车载设备，接入车辆的开关门信号，该车载设备包括客流计数模块、GPS位置模块、时间检测模块、数据存储模块、匹配线路模块、起终站检测模块、网络传输模块，所述客流计数模块、GPS模块、时间检测模块与数据存储模块电连接，所述数据存储模块、匹配线路模块、起终站检测模块、网络传输模块依次电连接。
所述客流计数模块，用于检测每次公交车开关门的上下客人数，现有技术中有多种检测上下客流的方法，可选择采用其中一种。
所述GPS模块，用于检测车辆当前GPS位置信息。
所述时间检测模块，用于检测当前时间。
所述数据存储模块，用于预先存储待班次统计的城市的各线路、各站点的数据，和实时存储车辆每次开关门形成的站点停靠数据：
假设该城市有K条公交线路，总线路集合表示为
，假设某一条线路k的站点总数为n个，那么线路k可表示为
，
，x、y分别为经度和纬度，即预先至少存储每个站点的经度纬度、每条线路包括的站点、每条线路的预设编号；
所述数据存储模块还用于实时存储当前班次每次开关门形成的站点停靠数据，当所述当前班次运行结束，则清空当前班次所形成的所有站点停靠数据，为存储下一班次作准备。
当检测到的车辆开关门信号，所述客流计数模块检测出当前开门的上车人数和下车人数，获取所述上车人数和下车人数、所述时间检测模块检测到的当前开门时间、所述GPS模块检测到的车辆当前位置，将上述三项数据形成一条站点停靠数据，由于在公交车的实际运行过程中，可能出现一个站点重复开关门的情况，即同一站点形成多条停靠数据，因而需要对这种异常情况进行初步过滤，如果相邻两条停靠数据的GPS位置数据很接近，小于某一阈值，则将这两条停靠数据结合成一条，具体为，上下车人数累加、保留后一条数据的当前时间、GPS位置数据取两者的均值，经过上述处理后的停靠数据即为一条站点停靠数据。应当注意的是，只要检测到车辆开关门，都会记录上下客流数据、GPS位置数据、当前时间，形成对应的站点停靠数据（初步过滤掉的情况除外）。
所述匹配线路模块，根据多条站点停靠数据匹配到当前运行的线路，具体为，当所述数据存储模块中存储的当前运行班次的站点停靠数据条数达到一定阈值m，则取出这连续m条站点停靠数据的GPS位置数据，表示为
，使用概率判别模型，确定出线路k，即
, 
，即使得
的数值为最大值时的k值即为所匹配到的线路序号，k值的具体计算过程如下：
根据贝叶斯定理：
，假设K条线路均匀分布，即，此时确定所属线路即为：
,
；
对于站点停靠GPS位置数据X中一点和任一公交线路
，筛选出公交线路
中与
最接近的站点，该站点的GPS位置为
，假设停靠数据
和
之间的距离
服从均值为0，标准差为
的正态分布，得到数据
属于公交线路
的概率
，基于停靠点之间互相独立，得到数据X属于公交线路
的概率:
，使得
取最大值的k值即为这m个站点停靠数据所属的线路序号。
所述起终站检测模块，确定该趟班次的结束，结合上下客数据和GPS位置数据从站点停靠数据列表中筛选出起点停靠数据和终点停靠数据，从而确定该趟班次出发时间和达到时间，形成一条班次数据。
筛选起点停靠数据的方法： 根据所述匹配线路模块匹配出的当前所属线路
，以线路的起始站点位置
为基准，筛选出站点停靠数据列表中符合GPS位置距离小于阈值
的记录集合；在该集合中，筛选出时间上最早的一次只有上客而下客数据为0的数据记录，该条数据即为此班次的起点停靠数据，该起点停靠数据中所记录的“当前时间”即为该趟班次的开始时间。
判断班次结束的方法，第一种，将站点停靠数据列表中的所有条目的上客数据之和，减去该列表中所有条目的下客数据之和可得到当前车内乘客总人数，当车内人数小于一定阈值（接近为0），且车辆当前GPS位置距离所述匹配线路模块匹配出的当前所属线路
的终点站GPS位置小于一定阈值（即车辆当前位置和终点站位置很接近），则认为当前班次结束；第二种，根据上述筛选起点停靠数据方法给出的起点站停靠数据，当站点停靠数据列表的条目数（以起点站停靠数据为开始）与所述匹配线路模块中给出的所属线路的站点数相近，且车辆当前GPS位置距离所述匹配线路模块中给出的所属线路
的终点站GPS位置小于一定阈值，则认为当前班次结束。
筛选终点停靠数据的方法：根据所述匹配线路模块匹配出的当前所属线路
，以线路的终点站GPS位置
为基准，筛选出站点停靠数据列表中符合GPS位置距离小于阈值
的记录集合；在该集合中，筛选出时间上最晚的一次只有下客而上客数据为0的数据记录，该条数据即为此班次的终点停靠数据，该终点停靠数据中所记录的“当前时间”即为该趟班次的结束时间。
最后形成班次数据，班次数据包括但不限于该车辆编号ID、班次的开始时间和结束时间、班次所属线路。
所述网络传输模块，将所述起终点检测模块输出的班次数据上传至外部数据库。
本发明所述的一种统计公交车辆运行班次的方法，具有如下优点：
1、不需要人工操作即可实现统计班次运营数据；
2、根据车辆停靠时的GPS位置匹配所属线路，可应对车辆临时安排到其它线路的情况。
Claims (2)
1.一种统计公交车运营班次的方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1，预先存储待班次统计的城市的各线路、各站点的数据，城市的线路站点数据包括所述城市的每个站点的经纬度、每条线路的站点、每条线路的编号；
步骤2，当检测到车辆开关门信号，上下客流数据、GPS位置数据、当前时间，形成一条站点停靠数据；站点停靠数据组成站点停靠数据列表；
将所述步骤2中所述站点停靠数据进行初步过滤处理，如果该条站点停靠数据与上一条站点停靠数据的GPS位置数据很接近，即小于某一阈值，则将这两条站点停靠数据结合成一条，具体为，上下车人数累加、保留后一条数据的当前时间、GPS位置数据取两者的均值；
步骤3，根据数量达到阈值m的多条站点停靠数据，匹配当前运行的线路：
步骤31，取连续m条观测数据的GPS位置数据，表示为：X＝{(x1,y1),(x2,y2),…,(xm,ym)}；
步骤32，根据这m个GPS位置数据确定所属线路为：argmaxkP(lk|X),k＝1,2,…K，使得P(lk|X)为最大值的k值即为所属线路编号；
步骤4，通过站点停靠数据的客流数据和GPS位置数据筛选出起点停靠数据，根据筛选出的起点站停靠数据，确定出当前班次的出发时间；
所述步骤4中筛选起点站停靠数据的方法包括首先以步骤3中给出的线路起点GPS位置为基准，至站点停靠数据列表筛选出距离基准站点的距离小于一定阈值的站点停靠数据，而后在筛选出的站点停靠数据中筛选出时间最早的只有上客数据而下客数据为0的站点停靠数据；
步骤5，判断当前班次结束后，通过站点停靠数据列表中的上下客流数据以及当前运行线路的终点站的GPS位置数据，筛选出的终点站停靠数据，从而确定出当前班次的到达时间，形成班次数据；所述班次数据包括该辆公交车的唯一ID号、该趟班次的开始时间和结束时间、该趟班次所属线路；
所述步骤5中筛选终点站停靠数据的方法包括首先以步骤3中给出的线路终点GPS位置为基准，至站点停靠数据列表筛选出距离基准站点的距离小于一定阈值的站点停靠数据，而后在筛选出的站点停靠数据中筛选出时间最晚的只有下客数据而上客数据为0的站点停靠数据；
步骤6，清空站点停靠数据列表，该趟班次检测结束。
2.一种统计公交车运营班次的装置，包括安装在公交车上的车载设备，所述车载设备包括客流计数模块、GPS位置模块、时间检测模块、数据存储模块、匹配线路模块、起终站检测模块、网络传输模块；所述客流计数模块、GPS模块、时间检测模块分别与数据存储模块电连接，所述数据存储模块、匹配线路模块、起终站检测模块、网络传输模块依次电连接，其特征在于：
所述车载设备接入车辆开关门信号；
所述客流计数模块，用于检测每次公交车开关门的上下客人数，现有技术中有多种检测车辆上下客流的方法，选择采用其中一种；
所述GPS模块，用于检测车辆当前GPS位置信息；
所述时间检测模块，用于检测当前时间；
所述数据存储模块，用于预先存储待班次统计的城市的各线路、各站点的数据，预先存储对应车辆唯一ID和实时存储当前班次行使过程中车辆每次开关门形成的站点停靠数据，将非当前班次的站点停靠数据及时清空；城市的线路站点数据包括所述城市的每个站点的经纬度、每条线路的站点、每条线路的编号；所述站点停靠数据包括车辆每次开门时上下客数据、当前GPS位置、当前时间；
所述站点停靠数据在存储至数据存储模块前初步过滤处理，如果该条站点停靠数据与上一条站点停靠数据的GPS位置数据很接近，小于某一阈值，则将这两条站点停靠数据结合成一条，具体为，上下车人数累加、保留后一条数据的当前时间、GPS位置数据取两者的均值； 所述匹配线路模块，根据多条站点停靠数据匹配到当前运行的线路，当所述数据存储模块中存储的当前运行班次的站点停靠数据条数达到一定阈值m，则取出这连续m条站点停靠数据的GPS位置数据，表示为X＝{(x1,y1),(x2,y2),…,(xm,ym)}，使用概率判别模型，确定出线路k，即argmaxkP(lk|X),k＝1,2,…K，即使得P(lk|X)的数值为最大值时的k值即为所匹配到的线路序号；
所述起终站检测模块，通过站点停靠数据列表中的上下客流数据和以及当前运行线路的起点站的GPS位置数据，筛选出起点站停靠数据，从而确定当前班次的出发时间，确定该趟班次的结束后，通过站点停靠数据列表中的上下客流数据和以及当前运行线路的终点站的GPS位置数据，筛选出终点站停靠数据，从而确定出当前班次的到达时间，形成班次数据；所述班次数据包括该辆公交车的唯一ID号、该趟班次的开始时间和结束时间、该趟班次所属线路；
所述筛选起点停靠数据包括首先以所述匹配线路模块给出的线路起点GPS位置为基准，至所述数据存储模块中存储的站点停靠数据列表筛选出距离基准站点的距离小于一定阈值的站点停靠数据，而后在筛选出的站点停靠数据中筛选出时间最早的只有上客数据而下客数据为0的站点停靠数据；
所述筛选终点停靠数据包括首先以所述匹配线路模块给出的线路终点GPS位置为基准，至所述数据存储模块中存储的站点停靠数据列表筛选出距离基准站点的距离小于一定阈值的站点停靠数据，而后在筛选出的站点停靠数据中筛选出时间最晚的只有下客数据而上客数据为0的站点停靠数据； 所述网络传输模块，将所述班次数据上传至外部数据库。
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| CN110335461B (zh) * | 2019-05-09 | 2020-06-02 | 南京行者易智能交通科技有限公司 | 一种公交班次实际执行信息的获取方法及装置 |
| CN111210612B (zh) * | 2019-10-29 | 2021-01-19 | 浙江浙大中控信息技术有限公司 | 基于公交gps数据与站点信息提取公交线路轨迹的方法 |
| CN111832845B (zh) * | 2020-09-21 | 2020-12-11 | 武汉元光科技有限公司 | 一种公交线路判定方法、装置、设备和存储介质 |
| CN113129588B (zh) * | 2021-03-26 | 2022-06-10 | 武汉元光科技有限公司 | 公交车运行线路的确定方法、确定装置及电子设备 |
| CN114898552B (zh) * | 2022-03-29 | 2023-06-27 | 深圳市综合交通与市政工程设计研究总院有限公司 | 一种基于定位数据的公交车辆有效班次计算方法 |
| CN116895168B (zh) * | 2023-07-27 | 2024-03-26 | 北京城建智控科技股份有限公司 | 一种车辆运营班次补录方法及系统 |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104318766A (zh) * | 2014-10-22 | 2015-01-28 | 北京建筑大学 | 一种公交gps轨迹数据的路网匹配方法 |
| CN104700611A (zh) * | 2013-12-10 | 2015-06-10 | 杭州海康威视数字技术股份有限公司 | 一种公交运营信息获取方法 |
| CN105005959A (zh) * | 2015-07-24 | 2015-10-28 | 吴江智远信息科技发展有限公司 | 一种具有特征属性的公交车客流量计算及统计分析方法 |
Family Cites Families (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP4424745B2 (ja) * | 2005-01-21 | 2010-03-03 | 株式会社ナビタイムジャパン | 路線バス運行管理システムおよび移動体端末装置 |
-
2017
- 2017-11-23 CN CN201711183378.XA patent/CN107818426B/zh active Active
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104700611A (zh) * | 2013-12-10 | 2015-06-10 | 杭州海康威视数字技术股份有限公司 | 一种公交运营信息获取方法 |
| CN104318766A (zh) * | 2014-10-22 | 2015-01-28 | 北京建筑大学 | 一种公交gps轨迹数据的路网匹配方法 |
| CN105005959A (zh) * | 2015-07-24 | 2015-10-28 | 吴江智远信息科技发展有限公司 | 一种具有特征属性的公交车客流量计算及统计分析方法 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 基于GPS 数据的公交线路校核: 以厦门市为例;袁佳等;《综合运输》;20170531;第39卷(第5期);第85-89页 * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
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