CN109462830A - 基于终端信令的客流统计方法、装置及设备 - Google Patents

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Abstract

本发明实施例提供一种基于终端信令的客流统计方法、装置及设备，获取终端的信令数据，信令数据包括终端的标识、终端支持的网络类型、覆盖终端的基站小区以及终端检测到的每个小区的信号强度；根据终端的信令数据和公交站与基站小区的关系数据，确定终端所处的公交站；其中，关系数据包括覆盖公交站的基站小区以及各基站小区在公交站的信号强度；根据终端所处的公交站，确定公交客流量；由于利用终端信令进行公交客流的统计，无需额外设置车载硬件设备，与现有技术相比，实现更加便捷，并且规避了增加硬件的成本；另外，基于终端信令进行公交客流统计，能够精确识别公交车站的乘客数量以及等待时间，提高了公交客流统计结果的准确性。

Description

基于终端信令的客流统计方法、装置及设备
技术领域
本发明实施例涉及通信技术领域，尤其涉及一种基于终端信令的客流统计方法、装置及设备。
背景技术
公交车作为城市公共交通的重要组成部分，在城市运力中占了举足轻重的作用。通过对公交客流的统计，可以了解每个时段、每路公交车、每个车站的客流量，这些客流统计数据可以作为公交线路优化、公交调度的决策和调控的数据基础，有利于公共资源得到更充分的利用。
现有的统计公交客流的方法有通过IC卡、压力踏板检测、红外线检测、人脸识别等方案，但是，现有的上述统计公交客流量的方法均具有局限性，并且，统计的公交客流数据不准确。
发明内容
本发明实施例提供一种基于终端信令的客流统计方法、装置及设备，用以提高公交客流统计的便捷性和提高统计结果的准确性。
第一方面，本发明实施例提供一种基于终端信令的客流统计方法，包括：
获取终端的信令数据，所述信令数据包括所述终端的标识、所述终端支持的网络类型、覆盖所述终端的基站小区以及所述终端检测到的每个小区的信号强度；
根据所述终端的信令数据和公交站与基站小区的关系数据，确定所述终端所处的公交站；其中，所述关系数据包括覆盖所述公交站的基站小区以及各所述基站小区在所述公交站的信号强度；
根据所述终端所处的公交站，确定公交客流量。
可选的，所述根据所述终端的信令数据和公交站与基站小区的关系数据，确定所述终端所处的公交站，包括：
获取所述信令数据与定位指纹库中存储的多个所述关系数据的相似度；
若存在与所述信令数据的相似度满足预设条件的目标关系数据，则确定所述目标关系数据对应的公交站为所述终端所处的公交站；
其中，所述预设条件为所述信令数据中的基站小区与关系数据中的基站小区的重复小区数大于预设值，且重复的小区的信号强度的差异小于预设值。
可选的，所述根据所述终端所处的公交站，确定公交客流量，包括：
根据所述终端所处的公交站，生成所述终端对应的用户的公交车乘坐序列；
根据所述公交车乘坐序列，判断所述终端对应的用户是否为公交车乘客；
若确定所述用户为公交车乘客，根据所述公交车乘客对应的公交车乘坐序列，确定公交客流量。
可选的，所述根据所述公交车乘坐序列，判断所述终端对应的用户是否为公交车乘客，包括：
判断所述公交车乘坐序列所包括的站点是否为一个；
若是，则确定所述终端对应的用户为非公交车乘客；
若否，则根据所述公交车乘坐序列与多个公交车线路，判断所述终端对应的用户是否为公交车乘客。
可选的，所述根据所述公交车乘坐序列与多个公交车线路，判断所述终端对应的用户是否为公交车乘客，包括：
在所述多个公交车线路中，判断是否存在与所述公交车乘坐序列匹配的至少一条公交车线路；
若否，则确定所述终端对应的用户非公交车乘客；
若是，则判断所述用户在相邻两个公交站之间的通行时长是否大于预设时长，若大于预设时长，则确定所述终端对应的用户为公交车乘客。
可选的，所述信令数据还包括产生所述信令数据的时间戳；所述根据所述公交车乘客对应的公交车乘坐序列，确定公交客流量，包括：
根据所述公交车乘客对应的公交车乘坐序列和多个公交线路，确定所述公交车乘客的起点站和换乘站；
根据所述信令数据的时间戳，确定所述公交车乘客的等车信息，所述等车信息包括所述乘客在所述起点站和所述换乘站的等车时长；
根据所述公交车乘客的等车信息和公交车乘坐序列，确定所述公交客流量。
可选的，所述根据所述公交车乘客的等车信息和公交车乘坐序列，确定所述公交客流量，包括：
根据所述公交车乘客的公交车乘坐序列，确定公交站的客流量；
根据所述公交车乘客的公交车乘坐序列和多个公交线路，确定公交线路的客流量。
第二方面，本发明实施例提供一种基于终端信令的客流统计装置，包括：
获取模块，用于获取终端的信令数据，所述信令数据包括所述终端的标识、所述终端支持的网络类型、覆盖所述终端的基站小区以及所述终端检测到的每个小区的信号强度；
第一确定模块，用于根据所述终端的信令数据和公交站与基站小区的关系数据，确定所述终端所处的公交站；其中，所述关系数据包括覆盖所述公交站的基站小区以及各所述基站小区在所述公交站的信号强度；
第二确定模块，用于根据所述终端所处的公交站，确定公交客流量。
可选的，所述第一确定模块具体用于：
获取所述信令数据与定位指纹库中存储的多个所述关系数据的相似度；
若存在与所述信令数据的相似度满足预设条件的目标关系数据，则确定所述目标关系数据对应的公交站为所述终端所处的公交站；
其中，所述预设条件为所述信令数据中的基站小区与关系数据中的基站小区的重复小区数大于预设值，且重复的小区的信号强度的差异小于预设值。
可选的，所述第二确定模块具体用于：
根据所述终端所处的公交站，生成所述终端对应的用户的公交车乘坐序列；
根据所述公交车乘坐序列，判断所述终端对应的用户是否为公交车乘客；
若确定所述用户为公交车乘客，根据所述公交车乘客对应的公交车乘坐序列，确定公交客流量。
可选的，所述第二确定模块具体用于：
判断所述公交车乘坐序列所包括的站点是否为一个；
若是，则确定所述终端对应的用户为非公交车乘客；
若否，则根据所述公交车乘坐序列与多个公交车线路，判断所述终端对应的用户是否为公交车乘客。
可选的，所述第二确定模块具体用于：
在所述多个公交车线路中，判断是否存在与所述公交车乘坐序列匹配的至少一条公交车线路；
若否，则确定所述终端对应的用户非公交车乘客；
若是，则判断所述用户在相邻两个公交站之间的通行时长是否大于预设时长，若大于预设时长，则确定所述终端对应的用户为公交车乘客。
可选的，所述第二确定模块具体用于：
根据所述公交车乘客对应的公交车乘坐序列和多个公交线路，确定所述公交车乘客的起点站和换乘站；
根据所述信令数据的时间戳，确定所述公交车乘客的等车信息，所述等车信息包括所述乘客在所述起点站和所述换乘站的等车时长；
根据所述公交车乘客的等车信息和公交车乘坐序列，确定所述公交客流量。
可选的，所述第二确定模块具体用于：
根据所述公交车乘客的公交车乘坐序列，确定公交站的客流量；
根据所述公交车乘客的公交车乘坐序列和多个公交线路，确定公交线路的客流量。
第三方面，本发明实施例提供一种基于终端信令的客流统计设备，包括：至少一个处理器和存储器；
所述存储器存储计算机执行指令；
所述至少一个处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，使得所述至少一个处理器执行如第一方面任一项所述的方法。
第四方面，本发明实施例提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，当处理器执行所述计算机执行指令时，实现如第一方面任一项所述的方法。
本发明实施例提供的基于终端信令的客流统计方法、装置及设备，该方法包括：获取终端的信令数据，所述信令数据包括所述终端的标识、所述终端支持的网络类型、覆盖所述终端的基站小区以及所述终端检测到的每个小区的信号强度；根据所述终端的信令数据和公交站与基站小区的关系数据，确定所述终端所处的公交站；其中，所述关系数据包括覆盖所述公交站的基站小区以及各所述基站小区在所述公交站的信号强度；根据所述终端所处的公交站，确定公交客流量；由于利用终端信令进行公交客流的统计，无需额外设置车载硬件设备，与现有技术相比，实现更加便捷，并且规避了增加硬件的成本；另外，基于终端信令进行公交客流统计，能够精确识别公交车站的乘客数量以及等待时间，提高了公交客流统计结果的准确性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的基于终端信令进行客流统计的过程示意图；
图2为本发明实施例提供的基于终端信令的客流统计方法的流程示意图；
图3为本发明提供的根据终端所处的公交站确定公交客流量的流程示意图；
图4为本发明实施例提供的判断终端对应的用户是否为公交车乘客的流程示意图；
图5为本发明实施例提供的根据公交车乘坐序列确定公交客流量的流程示意图；
图6为本发明实施例提供的基于终端信令的客流统计装置的结构示意图；
图7为本发明实施例提供的基于终端信令的客流统计设备的硬件结构示意图。
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。
本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”“第四”等(如果存在)是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例例如能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
如前所述，现有的公交客流的统计方法，包括：通过IC卡检测、压力踏板检测、红外线检测、人脸识别等方案，但是，上述方法均具有一定的局限性，并且，统计的公交客流数据不准确。
例如：利用IC卡进行检测的方法只能统计刷卡乘客的数量，而无法统计使用现金的乘客数量，因此，该方法统计的公交客流数据并不准确。另外，某些城市的IC卡采用定额计费，乘客只需在上车时刷卡，下车时无需刷卡，使得该方法不能统计乘客的下车地。
利用压力踏板进行检测的方法是根据踩踏次数和重量来判断人数，但由于公交车人流量巨大，该类接触式测试设备无故障工作时间短，维修成本高，而且体重差异、单/双腿踩踏、原地踏步、多人踩踏等情况下会产生大量误检，使得该方法统计的公交客流数据并不准确。
利用红外技术进行检测的方法使用的是对射或反射原理，过人时阻断红外线，形成一个计数，在人流高峰时段，多人并行的情况比较普遍，在这种情况下，漏检率很高，使得该方法统计的公交客流数据并不准确。
利用人脸识别进行检测的方法是基于对摄像头采集数据进行人脸识别，来判断上下车人数，可一定程度上避免上述方法中的问题，在精准度上有较大提升。但是由于光线变化，头发的颜色、帽饰等情况会影响计数的准确性，使得该方法统计的公交客流数据并不准确。
另外，基于蓝牙、WIFI的识别方案，是通过在公交车上安装蓝牙或WIFI检测装置，通过检测乘客终端的蓝牙或WIFI的标识来统计上下车的乘客数量。但该方法要求乘客主动打开蓝牙或WIFI，由于会存在乘客未主动打开蓝牙或WIFI的情况，使得该方法统计的公交客流数据并不准确。
为解决上述问题，本发明实施例提供一种基于终端信令的客流统计方法，图1为本发明实施例提供的基于终端信令进行客流统计的过程示意图，如图1所示，本实施例的方法可以由图1中的客流统计设备执行，具体的，事先采集终端的信令数据，然后将信令数据输入至客流统计设备中，由客流统计设备通过对上述信令数据的分析，输出公交客流统计结果。
本发明实施例中，基于终端信令进行公交客流的统计，无需额外设置车载硬件设备，与现有技术相比，实现更加便捷，并且规避了增加硬件的成本；另外，基于终端信令进行公交客流统计，能够精确识别公交车站的乘客数量以及等待时间，提高了公交客流统计结果的准确性。
下面以具体地实施例对本发明的技术方案进行详细说明。下面这几个具体的实施例可以相互结合，对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例不再赘述。
图2为本发明实施例提供的基于终端信令的客流统计方法的流程示意图，本实施例的方法可以由客流统计装置执行，该客流统计装置可以具体是软件和/或硬件形式，该统计装置还可以设置于图1的客流统计设备中。需要说明的是，本实施例中的客流统计设备可以为任意的电子设备，例如：可以为电脑、智能终端等电子设备，还可以是服务器设备，例如：运营商的服务器，本发明实施例对此不作具体限定。
如图2所示，本实施例的方法，包括：
S201：获取终端的信令数据，所述信令数据包括所述终端的标识、所述终端支持的网络类型、覆盖所述终端的基站小区以及所述终端检测到的每个小区的信号强度。
可以理解的，当本实施例方法由普通的电子设备执行时，该电子设备可以通过与运营商服务器的交互获取终端的信令数据；当本实施例的方法由运营商的服务器执行时，服务器可以从信令数据库中获取终端的信令数据。
具体的，获取的信令数据可以是某一个时刻的所有终端的信令数据，或者，是某一个预设时间段内的所有终端的信令数据，或者，是某一区域内的所有终端的信令数据，本发明实施例不作具体限定，可以根据实际需求进行获取。
其中，信令数据包括所述终端的标识、所述终端支持的网络类型、覆盖所述终端的基站小区以及所述终端检测到的每个小区的信号强度。一种可选的实施方式中，信令数据的内容如下：
IMSI(终端的标识)、NETWORK_TYPE(网络类型)、CELL_ID_01(基站小区01编号)、SIGNAL_INTENSITY_01(信号强度01)、CELL_ID_01(基站小区02编号)、SIGNAL_INTENSITY_02(信号强度02)、CELL_ID_02(基站小区03编号)、SIGNAL_INTENSITY_03(信号强度03)、CELL_ID_01(基站小区04编号)、SIGNAL_INTENSITY_04(信号强度04)、CELL_ID_01(基站小区05编号)、SIGNAL_INTENSITY_05(信号强度05)、CELL_ID_01(基站小区06编号)、SIGNAL_INTENSITY_06(信号强度06)、CELL_ID_01(基站小区07编号)、SIGNAL_INTENSITY_07(信号强度07)、CELL_ID_01(基站小区08编号)、SIGNAL_INTENSITY_08(信号强度08)。
需要说明的是，对于覆盖终端的基站小区的数目，本发明实施例不作具体限定，上述举例中仅以8个作为示例。
S202：根据所述终端的信令数据和公交站与基站小区的关系数据，确定所述终端所处的公交站；其中，所述关系数据包括覆盖所述公交站的基站小区以及各所述基站小区在所述公交站的信号强度。
具体的，可以事先对各个公交站的网络覆盖情况进行测量统计，获取公交站与基站小区的关系数据。其中，针对每个公交站，所述公交站与基站小区的关系数据中包括覆盖该公交站的基站小区以及各基站小区在该公交站的信号强度。
然后，根据所述终端的信令数据和公交站与基站小区的关系数据，确定各终端所处的公交站。例如：若覆盖该终端1的各基站小区以及各基站小区的信号强度，与覆盖公交站A的各基站小区以及各基站小区的信号强度匹配，则确定终端1处于公交站A；若覆盖该终端2的各基站小区以及各基站小区的信号强度，与覆盖公交站B的各基站小区以及各基站小区的信号强度匹配，则确定终端2处于公交站B。
其中，所述匹配是指覆盖终端的基站小区与覆盖公交站的基站小区相同或者位置接近，并且，覆盖终端的各基站小区的信号强度与覆盖公交站的各基站小区的信号强度相似。
一种可选的实施方式中，获取所述信令数据与定位指纹库中存储的多个所述关系数据的相似度，若存在与所述信令数据的相似度满足预设条件的目标关系数据，则确定所述目标关系数据对应的公交站为所述终端所处的公交站。
具体的，定位指纹数据库中存储的是所有公交站对应的公交站与基站小区的关系数据，需要说明的是，本实施例中，同一公交站的两个不同方向认为是两个独立的公交站。
其中，定位指纹数据库的生成方法如下：对全网所有公交车站位置进行信号强度测试，找出覆盖每一个公交车站的所有基站小区CELL_ID及其信号强SIGNAL_INTENSITY，按照网络制式(例如：2G、3G、4G等)分组，在每种网络制式下，为每个公交车站分别选择信号强度最强的8个基站小区，作为覆盖该公交车站的基站小区，不足8个的置空。
针对每种网络制式，将覆盖各公交车站得基站小区的集合记为C＝(c1,c2,…,c8)，其中，c1至c8表示基站小区的标识。集合C中的元素个数小于等于8。同时，还获取集合中的每个基站小区的信号强度，得到各集合对应的信号强度向量，记为S＝(s1,s2,…,s8)，其中s1至s8表示第1至8个基站小区的信号强度。通过上述过程得到的基站小区的集合以及基站小区的信号强度向量，作为各公交站对应的公交站与基站小区的对应关系，形成公交站的定位指纹数据库。
进一步的，对于步骤S201中产生的每条信令数据，也按照构建定位指纹库的方式构建基站小区集合R和信号强度向量W。然后将信令数据对应的基站小区集合R和信号强度向量W与定位指纹数据库中的各条关系数据进行相似度计算，从定位指纹数据库中获取满足预设条件的目标关系数据，并将目标关系数据对应的公交站作为终端所处的公交站。
其中，所述预设条件为所述信令数据中的基站小区与关系数据中的基站小区的重复小区数大于预设值，且重复的小区的信号强度的差异小于预设值。一种可选的实施方式中，相似度采用如下公式获取：
其中，T是一个标准化常数，用于标准化相似度的大小。整个相似度表达式的意义有两层：(1)如果信令数据中的基站小区集合R与定位指纹库中某条记录中的基站小区集合C重复小区个数越多，则该条记录与该信令数据的匹配度越高；(2)在重叠小区中，如果两者的电平强度绝对差越小，则该条记录与该信令数据的匹配度越高。
S203：根据所述终端所处的公交站，确定公交客流量。
具体的，确定各终端所处的公交站后，可以进一步统计出各公交站的终端数量，即各公交站的乘客数量。进而根据各公交站的乘客数量可以做进一步的统计，确定出公交客流量，例如：根据各公交站的乘客数量，确定出各公交线路对应的公交客流量，或者，确定出某一个时间段内(例如：高峰期)的公交客流量。
可以理解的，在确定各终端所处的公交站后，还可以进一步考虑时间维度信息，根据信令的时间信息，确定各终端在各公交站的等待时间，从而为公交运力分析提供数据基础。
本发明实施例提供的基于终端信令的客流统计方法，包括：获取终端的信令数据，所述信令数据包括所述终端的标识、所述终端支持的网络类型、覆盖所述终端的基站小区以及所述终端检测到的每个小区的信号强度；根据所述终端的信令数据和公交站与基站小区的关系数据，确定所述终端所处的公交站；其中，所述关系数据包括覆盖所述公交站的基站小区以及各所述基站小区在所述公交站的信号强度；根据所述终端所处的公交站，确定公交客流量；由于基于终端信令进行公交客流的统计，无需额外设置车载硬件设备，与现有技术相比，实现更加便捷，并且规避了增加硬件的成本；另外，基于终端信令进行公交客流统计，能够精确识别公交车站的乘客数量以及等待时间，提高了公交客流统计结果的准确性。
在图2所示实施例的基础上，下面结合一个具体的实施例，详细描述S203的一种可选的实施方式。图3为本发明提供的根据终端所处的公交站确定公交客流量的流程示意图，如图3所示，该方法包括：
S301：根据所述终端所处的公交站，生成所述终端对应的用户的公交车乘坐序列。
其中，所述公交车乘坐序列指示了所述用户至少一次乘车行为对应的起点站和终点站。
具体的，用户在乘坐公交车的情况下，会经过该公交车线路的至少两个公交站点，若用户还存在换乘行为，则会经过多条公交车线路的多个公交站点。因此，在上述实施例中，根据终端的信令数据获取到的终端所处的公交站的数量可能是多个。
本实施例中，根据终端所处的公交站，可以得到终端对应的用户的公交车的乘坐序列。一种可选的实施方式中，将每个用户的单日信令数据按时间顺序进行排序，按照图2中的S202，获取出该用户的单日所访问的公交车站的序列。
考虑到单个用户在单日可能会有多次乘车行为，还可以进一步将用户单日访问的公交车站的序列进行拆分，得到每次乘车行为对应的公交车站的序列。
一种可选的实施方式中，以用户在某个公交车站访问时间大于时间阈值t2作为拆分条件，将用户的单日公交车站访问序列拆分为多个子序列。另一种可选的实施方式中，按照多个公交线路中包含的公交站点的序列与用户所访问的公交车站的序列的匹配情况，将用户的单日公交车站访问序列拆分为多个子序列。
其中，每个子序列表示一次乘车行为。每个子序列之首的公交车站表示用户乘车的起点站，每个子序列之尾的车站代表用户乘车的终点站，这样形成用户的公交车乘坐序列，记为U＝[u1,u2,u3,…,um]，其中，uj＝[b1,b2,…,bn]。该式表示用户在单日共经历了m次乘车行为，在第j次乘车依次经过了公交车站b1,b2,…,bn。
S302：根据所述公交车乘坐序列，判断所述终端对应的用户是否为公交车乘客。
可以理解的，在公交车站区域内的人除了公交车乘客，还包括行人、私家车乘客等其它人员，因此，需要对非公交乘客进行识别，提取出真正的公交车乘客。
具体的，判断用户是否为公交车乘客的方法有多种，本发明实施例仅以一种可选的实施方式为例进行描述。图4为本发明实施例提供的判断终端对应的用户是否为公交车乘客的流程示意图，如图4所示，该方法包括：
S3021：判断所述公交车乘坐序列所包括的站点是否为一个，若是，则执行S3025，若否，则执行S3022。
具体的，若用户的公交车乘坐序列中只经过一个公交车站，表明用户上下车在同一个车站，不符合实际乘车需求，因此，将该终端对应的用户确定为非公交车乘客。
S3022：在所述多个公交车线路中，判断是否存在与所述公交车乘坐序列匹配的至少一条公交车线路，若是，则执行S3023，若否，则执行S3025。
具体的，还可以通过判断用户的公交车乘坐序列与多个公交线路的站点是否匹配来判断用户是否是公交车乘客。首先获取所有公交线路中所经过的公交站点序列，为了描述方便，记为Bi＝[b1,b2,…,bn]，该式表示公交线路Bi依次经过公交车站b1,b2,…,bn。
用户的公交车乘坐序列与公交线路的匹配分以下几种情况：
(1)存在一个或多个Bi，使得uj是Bi的子序列，这表明用户的乘车轨迹与公交线路Bi完全符合。如果只有一条公交线路与用户乘车轨迹匹配，则确定用户乘坐的公交线路为Bi；如果有多条公交线路与用户乘车轨迹匹配，则随机选取其中一条线路作为该用户乘坐的公交线路。
(2)存在多个B1,B2,…,Bn，使得uj中的元素分段属于B1,B2,…,Bn的子集，这表明用户的乘车有多次换乘行为。此种情形，根据换乘站点将用户单次乘车序列拆分为多个序列，其中每个序列表示用户经过的公交线路。
(3)不满足上述两种情况，均表示乘客轨迹与公交线路不匹配，确定该乘客为非公交车乘客。
S3023：判断所述用户在相邻两个公交站之间的通行时长是否大于预设时长，若是，则执行S3024，若否，则执行S3025。
S3024：确定所述终端对应的用户为公交车乘客。
S3025：确定所述终端对应的用户为非公交车乘客。
具体的，本发明实施例通过对历史数据中的公交车行车数据进行分析，设定所有公交线路每两个公交车站的通行时间阈值tij k,其表示在公交线路k上，公交车从公交车站i到公交车站j的所需的最小时间。在上述步骤的基础上，若用户乘车轨迹与公交线路匹配，则根据用户的公交车乘坐序列，与对应的时间阈值比对，若通行时间小于对应的时间阈值，则认为用户此次乘车未采用公交车，确定该用户为非公交车乘客，否则，确定该用户为公交车乘客。
S303：若确定所述用户为公交车乘客，根据所述公交车乘客对应的公交车乘坐序列，确定公交客流量。
具体实施过程中，根据公交车乘客对应的公交车乘坐序列，确定公交客流量，有多种实施方式，下面仅以一种可选的实施方式为例进行描述。图5为本发明实施例提供的根据公交车乘坐序列确定公交客流量的流程示意图，如图5所示，该方法包括：
S3031：根据所述公交车乘客对应的公交车乘坐序列和多个公交线路，确定所述公交车乘客的起点站和换乘站。
具体的，S3031和S3032的实施方式与S3023类似，通过将公交乘客的公交车乘坐序列中的各站点与公交线路中的各站点进行匹配，确定公交乘客是否存在换乘行为，若存在换乘行为，则确定公交乘客的起点站和换乘站。
S3032：根据所述信令数据的时间戳，确定所述公交车乘客的等车信息，所述等车信息包括所述乘客在所述起点站和所述换乘站的等车时长。
具体的，如果用户在同一公交站下有连续多条信令记录，并且最后一条信令记录与第一条信令记录的时间差小于时间阈值t1，则将这连续的多条信令记录合并为一条记录，生成用户在单个公交站的驻留信息。将第一条记录的时间作为用户进入该公交车站的时间，将最后一条记录的时间作为用户离开该公交车站的时间。用户在单个公交站的驻留信息包括以下字段：IMSI(终端的标识)、STATION_ID(公交车站的标识)、START_TIME(进入公交站的时间)、END_TIME(离开公交站的时间)。
如果一个用户在一个公交车站只有一条信令记录，则将该记录的时间同时作为进入和离开公交车站的时间。
公交车乘坐序列指示的是公交车乘客完整的乘车记录，按照上述方式，得到的每一个公交站点的驻留信息中包含了进入该公交站点的时间和离开该公交站点的时间。考虑到乘客的等车行为只会发生在起点站和换乘站点，故本实施例的公交乘客的等车信息以起点站和换乘站进行计算。一种可选的实施方式中，采用如下公式计算公交乘客的等车时长(以起点站为例)：
公交乘客在起点站的等车时长＝用户离开起点站的时间–用户进入起点站的时间；
根据上述过程，可以计算出单位时间内每个公交站点内的公交乘客的平均等车时长，用于分析公交车站的运力是否足够。
S3033：根据所述公交车乘客的等车信息和公交车乘坐序列，确定所述公交客流量。
基于上述获取的公交乘客的等车信息和公交车乘坐序列，本实施例可以多个维度进行公交客流统计。包括但不限于：
根据所述公交车乘客的公交车乘坐序列，确定公交站的客流量。具体的，根据所有公交乘客的公交车乘坐序列，得到某公交站点的公交乘客数量，即为该公交站的客流量。
根据所述公交车乘客的等车信息、公交车乘坐序列和多个公交线路，确定公交线路的客流量。具体的，根据所有乘客的公交车乘坐序列，得到某条公交线路的公交乘客数量，即为该公交线路的客流量。
此外，还可以结合时间维度，筛选出特定时间段内的公交乘客的乘坐信息，统计该特定时间段内的公交线路的客流和公交车站的客流量。
本实施例中，根据终端信令数据得到终端所处的公交站后，生成终端对应的用户的公交车乘坐序列，并采用预设的规则剔除非公交车乘客，使得公交客流统计结果更加准确；另外，本实施例的方法获取到各公交乘客的公交车乘坐序列后，可以实现从多个维度进行公交客流的统计，提高了公交客流的统计结果的准确性；同时，还可以获取到公交乘坐在各个站点的等车时长，为评估公交运力提供了数据支持。
图6为本发明实施例提供的基于终端信令的客流统计装置的结构示意图，如图6所示，本实施例提供的统计装置600，包括：获取模块601、第一确定模块602和第二确定模块603。
其中，获取模块601，用于获取终端的信令数据，所述信令数据包括所述终端的标识、所述终端支持的网络类型、覆盖所述终端的基站小区以及所述终端检测到的每个小区的信号强度；
第一确定模块602，用于根据所述终端的信令数据和公交站与基站小区的关系数据，确定所述终端所处的公交站；其中，所述关系数据包括覆盖所述公交站的基站小区以及各所述基站小区在所述公交站的信号强度；
第二确定模块603，用于根据所述终端所处的公交站，确定公交客流量。
可选的，所述第一确定模块602具体用于：
获取所述信令数据与定位指纹库中存储的多个所述关系数据的相似度；
若存在与所述信令数据的相似度满足预设条件的目标关系数据，则确定所述目标关系数据对应的公交站为所述终端所处的公交站；
其中，所述预设条件为所述信令数据中的基站小区与关系数据中的基站小区的重复小区数大于预设值，且重复的小区的信号强度的差异小于预设值。
可选的，所述第二确定模块603具体用于：
根据所述终端所处的公交站，生成所述终端对应的用户的公交车乘坐序列；
根据所述公交车乘坐序列，判断所述终端对应的用户是否为公交车乘客；
若确定所述用户为公交车乘客，根据所述公交车乘客对应的公交车乘坐序列，确定公交客流量。
可选的，所述第二确定模块603具体用于：
判断所述公交车乘坐序列所包括的站点是否为一个；
若是，则确定所述终端对应的用户为非公交车乘客；
若否，则根据所述公交车乘坐序列与多个公交车线路，判断所述终端对应的用户是否为公交车乘客。
可选的，所述第二确定模块603具体用于：
在所述多个公交车线路中，判断是否存在与所述公交车乘坐序列匹配的至少一条公交车线路；
若否，则确定所述终端对应的用户非公交车乘客；
若是，则判断所述用户在相邻两个公交站之间的通行时长是否大于预设时长，若大于预设时长，则确定所述终端对应的用户为公交车乘客。
可选的，所述第二确定模块603具体用于：
根据所述公交车乘客对应的公交车乘坐序列和多个公交线路，确定所述公交车乘客的起点站和换乘站；
根据所述信令数据的时间戳，确定所述公交车乘客的等车信息，所述等车信息包括所述乘客在所述起点站和所述换乘站的等车时长；
根据所述公交车乘客的等车信息和公交车乘坐序列，确定所述公交客流量。
可选的，所述第二确定模块603具体用于：
根据所述公交车乘客的公交车乘坐序列，确定公交站的客流量；
根据所述公交车乘客的公交车乘坐序列和多个公交线路，确定公交线路的客流量。
本实施例提供的基于终端信令的客流统计装置，可用于执行上述任一方法实施例的技术方案，其实现原理和技术效果类似，此处不再赘述。
图7为本发明实施例提供的基于终端信令的客流统计设备的硬件结构示意图，如图7所示，本实施例提供的基于终端信令的客流统计设备700，包括：至少一个处理器701和存储器702。其中，处理器701、存储器702通过总线703连接。
在具体实现过程中，至少一个处理器701执行所述存储器702存储的计算机执行指令，使得至少一个处理器701执行上述任一方法实施例的技术方案。
处理器701的具体实现过程可参见上述方法实施例，其实现原理和技术效果类似，本实施例此处不再赘述。
在上述的图7所示的实施例中，应理解，处理器可以是中央处理单元(英文：Central Processing Unit，简称：CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(英文：Digital Signal Processor，简称：DSP)、专用集成电路(英文：Application SpecificIntegrated Circuit，简称：ASIC)等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合发明所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件处理器执行完成，或者用处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。
存储器可能包含高速RAM存储器，也可能还包括非易失性存储NVM，例如至少一个磁盘存储器。
总线可以是工业标准体系结构(Industry Standard Architecture，ISA)总线、外部设备互连(Peripheral Component，PCI)总线或扩展工业标准体系结构(ExtendedIndustry Standard Architecture，EISA)总线等。总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，本申请附图中的总线并不限定仅有一根总线或一种类型的总线。
本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，当处理器执行所述计算机执行指令时，实现上述任一方法实施例的技术方案，其实现原理和技术效果类似，此处不再赘述。
上述的计算机可读存储介质，上述可读存储介质可以是由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(SRAM)，电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(EPROM)，可编程只读存储器(PROM)，只读存储器(ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。可读存储介质可以是通用或专用计算机能够存取的任何可用介质。
一种示例性的可读存储介质耦合至处理器，从而使处理器能够从该可读存储介质读取信息，且可向该可读存储介质写入信息。当然，可读存储介质也可以是处理器的组成部分。处理器和可读存储介质可以位于专用集成电路(Application Specific IntegratedCircuits，简称：ASIC)中。当然，处理器和可读存储介质也可以作为分立组件存在于设备中。
本领域普通技术人员可以理解：实现上述各方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成。前述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中。该程序在执行时，执行包括上述各方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。

Claims (10)

1.一种基于终端信令的客流统计方法，其特征在于，包括：
获取终端的信令数据，所述信令数据包括所述终端的标识、所述终端支持的网络类型、覆盖所述终端的基站小区以及所述终端检测到的每个小区的信号强度；
根据所述终端的信令数据和公交站与基站小区的关系数据，确定所述终端所处的公交站；其中，所述关系数据包括覆盖所述公交站的基站小区以及各所述基站小区在所述公交站的信号强度；
根据所述终端所处的公交站，确定公交客流量。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述终端的信令数据和公交站与基站小区的关系数据，确定所述终端所处的公交站，包括：
获取所述信令数据与定位指纹库中存储的多个所述关系数据的相似度；
若存在与所述信令数据的相似度满足预设条件的目标关系数据，则确定所述目标关系数据对应的公交站为所述终端所处的公交站；
其中，所述预设条件为所述信令数据中的基站小区与关系数据中的基站小区的重复小区数大于预设值，且重复的小区的信号强度的差异小于预设值。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述终端所处的公交站，确定公交客流量，包括：
根据所述终端所处的公交站，生成所述终端对应的用户的公交车乘坐序列；
根据所述公交车乘坐序列，判断所述终端对应的用户是否为公交车乘客；
若确定所述用户为公交车乘客，根据所述公交车乘客对应的公交车乘坐序列，确定公交客流量。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述公交车乘坐序列，判断所述终端对应的用户是否为公交车乘客，包括：
判断所述公交车乘坐序列所包括的站点是否为一个；
若是，则确定所述终端对应的用户为非公交车乘客；
若否，则根据所述公交车乘坐序列与多个公交车线路，判断所述终端对应的用户是否为公交车乘客。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述公交车乘坐序列与多个公交车线路，判断所述终端对应的用户是否为公交车乘客，包括：
在所述多个公交车线路中，判断是否存在与所述公交车乘坐序列匹配的至少一条公交车线路；
若否，则确定所述终端对应的用户非公交车乘客；
若是，则判断所述用户在相邻两个公交站之间的通行时长是否大于预设时长，若大于预设时长，则确定所述终端对应的用户为公交车乘客。
6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述信令数据还包括产生所述信令数据的时间戳；所述根据所述公交车乘客对应的公交车乘坐序列，确定公交客流量，包括：
根据所述公交车乘客对应的公交车乘坐序列和多个公交线路，确定所述公交车乘客的起点站和换乘站；
根据所述信令数据的时间戳，确定所述公交车乘客的等车信息，所述等车信息包括所述乘客在所述起点站和所述换乘站的等车时长；
根据所述公交车乘客的等车信息和公交车乘坐序列，确定所述公交客流量。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据所述公交车乘客的等车信息和公交车乘坐序列，确定所述公交客流量，包括：
根据所述公交车乘客的公交车乘坐序列，确定公交站的客流量；
根据所述公交车乘客的公交车乘坐序列和多个公交线路，确定公交线路的客流量。
8.一种基于终端信令的客流统计装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取终端的信令数据，所述信令数据包括所述终端的标识、所述终端支持的网络类型、覆盖所述终端的基站小区以及所述终端检测到的每个小区的信号强度；
第一确定模块，用于根据所述终端的信令数据和公交站与基站小区的关系数据，确定所述终端所处的公交站；其中，所述关系数据包括覆盖所述公交站的基站小区以及各所述基站小区在所述公交站的信号强度；
第二确定模块，用于根据所述终端所处的公交站，确定公交客流量。
9.一种基于终端信令的客流统计设备，其特征在于，包括：至少一个处理器和存储器；
所述存储器存储计算机执行指令；
所述至少一个处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，使得所述至少一个处理器执行如权利要求1至7任一项所述的方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，当处理器执行所述计算机执行指令时，实现如权利要求1至7任一项所述的方法。
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