CN109360311A - 一种公共交通工具拥挤程度测量方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种公共交通工具拥挤程度测量方法，包括步骤：在上客车门和下客车门的顶部分别以车门横向宽度方向间隔设置若干线性测距传感器，由线性测距传感器测得的距离信号，并根据距离信号与设定距离阈值的大小区分，判断小于设定距离阈值的距离信号数量，由该数量分别对上客车门和下客车门处进行客流数判断得到上客人数K1和下客人数K2，得到乘客总数判断拥挤程度。本发明方法可以有效提高上下客数量的检测精确度，避免了单一数据进行检测时容易产生误判的问题，利于真实反应公共交通工具的拥挤程度。

Description

一种公共交通工具拥挤程度测量方法
技术领域
本发明涉及一种公共交通工具运行状态测量方法，特别是涉及一种公共交通工具拥挤程度测量方法。
背景技术
公共交通是人们必不可少的出行方式，在一些公共交通并不发达而人们出行需求比较旺盛的时间段和地区，容易造成公共交通的严重拥堵，比如大城市的早晚上班高峰时，公交车及地铁的客流量剧增。为了缓解这种情况，可以采用错流错峰的方式疏导客流，要实现这个目的必须实时了解公共交通工具的拥挤程度。以往可以采用视频监控的方式了解情况，但是视频监控有其缺陷，由于交通工具数量众多，采用人工查看的方式显然无法顾及所有的交通工具，而采用图像处理技术自动统计处理则过程较为复杂，且收到摄像头覆盖范围的影响难以提高准确度。现有技术中也有发明人采用超声波测距等方式来统计乘客数量，例如公开号为CN103714604B的中国专利，该方案将超声波布置在横梁处，当人经过后采集数据，利用绘制三维图，利用三维图中所出现的波峰判断进入或者外出人的个数。其存在以下问题：超声波采集的区域为扇形区域，现有专利指出布置超声波时，按照一定的间隔进行布置，防止两相邻超声波出现干涉，如图1所示。但是，人进入或者外出车内的路线是不唯一的，当出现下图所示的情况，超声波会获得两个反馈值，且反馈不相等，故会在三维图中出现两个波峰，而这两个波峰，就会被记做两个人，如此反复，随着进入的人增多，误差将会越来越大，造成系统的不稳定性，传递错误的数据。而如公开号为CN106650907A的中国专利的方案，在车门两侧布置超声波，超声波采集区域为扇形区域，当有物体进入扇形区域，就会得到距离，利用波谷位置数据判断上下人数，该方案有两个问题：1、当乘客载着行李上下车时，超声波会采集到两组数据，一组是对行李的距离，一组是对人的距离，此时会产生两个波谷，也就是会采集到两个距离，从而造成计数误差；2、乘客在公交站台下车时，由于时间问题，经常会出现一个挨着一个下车，使采集数据一直处于波谷之中，极大可能性造成当几个人连续下车时，会可能只记录一个人，造成极大的误差。
发明内容
针对上述现有技术的缺陷，本发明提供了一种公共交通工具拥挤程度测量方法，达到较高的客流测量准确度以真实反应公共交通工具的拥挤程度。
本发明技术方案如下：一种公共交通工具拥挤程度测量方法，包括步骤：在上客车门和下客车门的顶部分别以车门横向宽度方向间隔设置若干线性测距传感器，由所述线性测距传感器测得的距离信号分别对上客车门和下客车门处进行客流数判断得到上客人数K1和下客人数K2，由原始乘客数+上客人数K1-下客人数K2得到乘客总数；划定若干拥挤程度，每个拥挤程度对应一定人数数值区间，不同拥挤程度对应的人数数值区间不重合，所有的拥挤程度对应的人数数值区间总和为连续的数值区间；根据所述乘客总数处于的数值区间获取相应的拥挤程度；
所述由线性测距传感器测得的距离信号进行客流数判断的方法如下：所有线性测距传感器实时获取距离信号，当某一线性测距传感器测得的距离信号小于设定距离阈值时作为记录周期的起始时间，该线性测距传感器测得的距离信号由小于设定距离阈值的值第一次恢复为大于设定距离阈值时作为记录周期的终止时间，将所述记录周期内每个线性测距传感器测得的最小值记入数组；判断所述数组中小于设定距离阈值的数据个数，所述数据个数为1时，客流数为0，所述数据个数为2～4时，客流数为1，所述数据个数大于等于5时，客流数为2，在整个上客和下客期间重复上述步骤得到上客人数K1 和下客人数K2。
进一步的，在一个上客和下客期间得到上客人数K1和下客人数K2计算当前乘客总数，并将所述当前乘客总数作为下一个上客和下客期间的原始乘客数。
进一步的，在判断上客人数K1和下客人数K2前先判断空座数，所述判断空座数的方法为：在座位上设置质量传感器和温度传感器，由所述质量传感器和温度传感器测得相应座位上的重量和座位表面温度，当测得的重量不为零且座位表面温度大于设定的常温值时该座位判断为非空，否则该座位判断为空；若存在空座位时，所述拥挤程度为所述划定的拥挤程度中最低一级，否则进行上客人数K1和下客人数K2判断。
优选的，所述设定距离阈值为上下客通道高度值的二分之一以下。
优选的，所述线性测距传感器为激光测距传感器，相邻的所述激光测距传感器的间隔为25～30cm。
本发明所提供的技术方案的优点在于：
线性测距传感器由于测距横向范围窄，相邻的测距传感器间互相干扰少，原始数据准确性高；利用数组计数的方法可以有效提高上下客数量的检测精确度，避免了单一数据进行检测时容易产生误判的问题，利于真实反应公共交通工具的拥挤程度。
附图说明
图1为线性测距传感器获得同一人三个数据示意图。
图2为线性测距传感器获得同一人两个数据示意图。
具体实施方式
下面结合实施例对本发明作进一步说明，应理解这些实施例仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围，在阅读了本发明之后，本领域技术人员对本发明的各种等同形式的修改均落于本申请所附权利要求所限定的范围内。
本实施例所涉及的公共交通工具拥挤程度测量方法主要通过检测上客人数K1和下客人数K2来获知载客数量进而判断拥挤程度，假设乘客总数为K，划定四个拥挤程度，分别为0～M1为不拥挤、M1～M2为拥挤1级、M2～M3为拥挤2级、大于M3为拥挤3级。拥挤程度等级数量的划定可按实际需求进行，并非一定为四个级别，但是划分时不同拥挤程度对应的人数数值区间不重合，所有的拥挤程度对应的人数数值区间总和为连续的数值区间。
拥挤程度测量的具体过程是这样的，首先判断是否存在空座，如果存在空座则认为并不拥挤，不需要进行具体的乘客数判断，直接得到拥挤程度为不拥挤；如果不存在空座，则在一个上客和下客期间判断上客人数K1和下客人数K2，由原始乘客数+上客人数K1-下客人数K2得到乘客总数，进而根据前述划分的拥挤程度区间对应得到相应的拥挤程度，本次得到的乘客总数又作为一下次计算乘客总数时的原始乘客数，最初的原始乘客数为0。
对于空座的判断方法如下：在座位上设置质量传感器和温度传感器，由质量传感器和温度传感器测得相应座位上的重量和座位表面温度，当测得的重量不为零且座位表面温度大于设定的常温值时该座位判断为非空，否则该座位判断为空。判断上客人数K1 和下客人数K2的方法请结合图1和图2所示，在上客车门和下客车门的顶部分别以车门横向宽度方向以25～30cm间隔设置若干线性测距传感器，当人通过车门时，线性测距传感器可以测得肩、头、肩三个有效数据，或者肩、肩两个有效数据，进而可以根据有效数据数量判断人数。所有线性测距传感器实时获取距离信号，本发明方法采用一个记录周期内线性测距传感器测得的有效数据数量进行人数判断，在整个上客和下客期间重复若干个记录周期来得到上客人数K1和下客人数K2。其中上客和下客期间的确定可以通过上客车门和下客车门的开关确定，而记录周期的起始时间和终止时间按以下方式确定：当某一线性测距传感器测得的距离信号小于设定距离阈值时作为记录周期的起始时间，该线性测距传感器测得的距离信号由小于设定距离阈值的值第一次恢复为大于设定距离阈值时作为记录周期的终止时间。其中设定距离阈值为上下客通道高度值的二分之一以下，设置该阈值的作用主要是用于剔除某些非客流数据，例如乘客双手提有重物时，在车门横向宽度方向上，线性测距传感器除了测得肩、头、肩三个有效数据或者肩、肩两个有效数据时，还可能测得了重物距离的无效数据，而由于所提重物高度一般不会超过上下客通道高度的二分之一，因此采用该设定距离阈值可以剔除这些无效的非客流数据。由于在记录周期内，线性测距传感器是实时获得信号，因此在客流通过时，其测得的距离将从最大的地面距离开始变化至最小的人头距离或肩部距离再变化为最大的地面距离，因此将记录周期内每个线性测距传感器测得的最小值记入数组；然后判断数组中小于设定距离阈值的数据个数，数据个数为1时，客流数为0，数据个数为2～4 时，客流数为1，数据个数大于等于5时，客流数为2，由于车门宽度不足以供三人并排上下，因此最多客流数为2。在整个上客和下客期间累加若干个记录周期内得到的上下客流数即可得到上客人数K1和下客人数K2。
测量得到的拥挤程度可以采用以下方式，进一步发送至等待的乘客，基于安卓系统编写接收所用的APP，利用MODEM←→交换网←→MODEM与作为下位机的单片机系统相连接。将当前行驶的公共交通工具的ID号与车内拥挤程度，经软件程序处理后由异步收发器8251控制MODEM自动拨号，待相应手机APP响应后发出数据，这就完成了远程数据传输的过程。乘客可根据车内拥挤程度判断这辆车是否还要继续等待。

Claims (5)

1.一种公共交通工具拥挤程度测量方法，其特征在于，包括步骤：在上客车门和下客车门的顶部分别以车门横向宽度方向间隔设置若干线性测距传感器，由所述线性测距传感器测得的距离信号分别对上客车门和下客车门处进行客流数判断得到上客人数K1和下客人数K2，由原始乘客数+上客人数K1-下客人数K2得到乘客总数；划定若干拥挤程度，每个拥挤程度对应一定人数数值区间，不同拥挤程度对应的人数数值区间不重合，所有的拥挤程度对应的人数数值区间总和为连续的数值区间；根据所述乘客总数处于的数值区间获取相应的拥挤程度；
所述由线性测距传感器测得的距离信号进行客流数判断的方法如下：所有线性测距传感器实时获取距离信号，当某一线性测距传感器测得的距离信号小于设定距离阈值时作为记录周期的起始时间，该线性测距传感器测得的距离信号由小于设定距离阈值的值第一次恢复为大于设定距离阈值时作为记录周期的终止时间，将所述记录周期内每个线性测距传感器测得的最小值记入数组；判断所述数组中小于设定距离阈值的数据个数，所述数据个数为1时，客流数为0，所述数据个数为2～4时，客流数为1，所述数据个数大于等于5时，客流数为2，在整个上客和下客期间重复上述步骤得到上客人数K1和下客人数K2。
2.根据权利要求1所述的公共交通工具拥挤程度测量方法，其特征在于，在一个上客和下客期间得到上客人数K1和下客人数K2计算当前乘客总数，并将所述当前乘客总数作为下一个上客和下客期间的原始乘客数。
3.根据权利要求1所述的公共交通工具拥挤程度测量方法，其特征在于，在判断上客人数K1和下客人数K2前先判断空座数，所述判断空座数的方法为：在座位上设置质量传感器和温度传感器，由所述质量传感器和温度传感器测得相应座位上的重量和座位表面温度，当测得的重量不为零且座位表面温度大于设定的常温值时该座位判断为非空，否则该座位判断为空；若存在空座位时，所述拥挤程度为所述划定的拥挤程度中最低一级，否则进行上客人数K1和下客人数K2判断。
4.根据权利要求1所述的公共交通工具拥挤程度测量方法，其特征在于，所述设定距离阈值为上下客通道高度值的二分之一以下。
5.根据权利要求1所述的公共交通工具拥挤程度测量方法，其特征在于，所述线性测距传感器为激光测距传感器，相邻的所述激光测距传感器的间隔为25～30cm。
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