CN109872536A - 一种客流引导系统及其控制方法 - Google Patents
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Abstract
本发明属于交通运输技术领域,尤其涉及一种客流引导系统及其控制方法。所述客流引导系统包括:采集运算模块,用于采集当前人流数据、当前车流数据并处理得到下一时间段内的人流预测数据以及车流预测数据;显示模块,与所述采集运算模块相连,用于显示所述采集运算模块采集到的当前人流数据、当前车流数据,以及运算得到的下一时间段的人流预测数据以及车流预测数据。本发明通过采集当前的人流以及车流数据,并对采集到的数据进行处理分析,得到下一时间段的人流预测数据以及车流预测数据,并通过显示模块将采集到的当前数据以及处理当前数据得到的下一时间段的预测数据进行显示,从而引导旅客以及车辆选择合适的出行方案,减少拥堵、滞留的发生。
Description
技术领域
本发明属于交通运输技术领域,尤其涉及一种客流引导系统及其控制方法。
背景技术
交通枢纽是一种或多种运输方式的交叉与衔接之处,共同办理客货的中转、发送、到达所需的多种运输设施的综合体。由同种运输方式两条以上干线组成的枢纽为单一交通枢纽,两种以上运输方式的干线组成综合交通枢纽。狭义的交通枢纽指复杂的交通设备与建筑组成的群体,例如由车站、港口、机场和各种线路以及为完成装卸、中转、各种技术作业所需的设备等组成,广义的交通枢纽包括公交客运站、火车站、地铁站等交通节点。
对于客运服务而言,交通枢纽通常承担着较大的客流集散量,例如在节假日,容易出现客流集中,乘客候车时间长,出租车、公交车、私家车等各类车辆输导缓慢,客运效率不高的问题。
针对上述问题,现有技术未能对交通枢纽内客流、车流进行预测引导,不能为将要到达以及已经到达交通枢纽的车辆或者人员提供数据决策,需要进行改进。
发明内容
本发明实施例的目的在于提供一种客流引导系统,旨在解决现有技术未能对交通枢纽内客流、车流进行预测引导,容易发生拥堵、滞留的情况。
本发明实施例是这样实现的,一种客流引导系统,所述客流引导系统包括:
采集运算模块,用于采集当前人流数据、当前车流数据并处理得到下一时间段内的人流预测数据以及车流预测数据;
显示模块,与所述采集运算模块相连,用于显示所述采集运算模块采集到的当前人流数据、当前车流数据,以及运算得到的下一时间段的人流预测数据以及车流预测数据。
本发明实施例的另一目的在于提供一种客流引导系统的控制方法,所述方法包括以下步骤:
采集当前人流数据、当前车流数据并处理得到下一时间段内的人流预测数据以及车流预测数据;
显示所述当前人流数据、当前车流数据、人流预测数据以及车流预测数据。
本发明实施例提供的一种客流引导系统,包括采集运算模块以及显示模块。本发明通过采集当前的人流以及车流数据,并对采集到的数据进行处理分析,得到下一时间段的人流预测数据以及车流预测数据,并通过显示模块将采集到的当前数据以及处理当前数据得到的下一时间段的预测数据进行显示,为将要达到或者已经到达交通枢纽的车辆以及旅客提供决策依据,从而引导旅客以及车辆选择合适的出行方案,为交通主管部门管控疏导交通提供科学、高效的管理参考,减少拥堵、滞留的发生。
附图说明
图1为本发明实施例提供的一种客流引导系统的结构框图;
图2为本发明实施例提供的一种客流引导系统运算采集模块的结构框图;
图3为图2中人流采集单元111的结构框图;
图4为图2中车流采集单元112的结构框图;
图5为图1中显示模块200的结构框图;
图6为本发明另一个实施例提供的一种客流引导系统的结构框图;
图7为本发明实施例提供的一种客流引导系统控制方法的流程图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图及实施例,对本发明进行进一步详细说明。应当理解,此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。
可以理解,本申请所使用的术语“第一”、“第二”等可在本文中用于描述各种元件,但除非特别说明,这些元件不受这些术语限制。这些术语仅用于将第一个元件与另一个元件区分。举例来说,在不脱离本申请的范围的情况下,可以将第一xx脚本称为第二xx脚本,且类似地,可将第二xx脚本称为第一xx脚本。
如图1所示,在一个实施例中,提出了一种客流引导系统,具体可以包括以下:
采集运算模块100,用于采集当前人流数据、当前车流数据并处理得到下一时间段内的人流预测数据以及车流预测数据;
显示模块200,与所述采集运算模块100相连,用于显示所述采集运算模块100采集到的当前人流数据、当前车流数据,以及运算得到的下一时间段的人流预测数据以及车流预测数据。
在本实施例中,采集运算模块100用于人流数据以及车流数据的采集,在本实施例中,人流数据以及车流数据的采集是实时的,包括交通枢纽各个旅客、车辆出入口的数据,也包括候车大厅内的候车人数以及停车场内的停放车辆数。在本发明中,需要对采集到的数据进行运算分析,包括但不限于:人流、车流随时间的变化关系(包括一天内随时间段的变化、工作日与节假日的区别),同一时间段内人流、车流与路线的分布关系,人流、车流随天气的变化关系等。其中,路线运行图与天气状况等信息可以通过接入互联网的网络模块获取。
在本实施例中,对于采集运算模块100的算法不作限制,可以采用现有技术提供的各类预测算法得出相应的预测结果,例如简易平均算法、移动平均算法、指数平滑算法以及线性回归算法等。在本实施例中,可以理解,下一时间段的人流预测数据以及车流预测数据指距离当前一定时间段内的人流以及车辆数据,例如1小时后,6小时后,1天后。此外,还可以通过与历史数据进行分析对比得到此后任意一天的预测数据。
在本实施例中,显示模块200可以是设置于交通枢纽候车大厅、进出闸门、停车场、车辆进出口等处的显示屏,还可以包括各类智能终端,例如手机、电脑等,此类智能终端可以通过上述网络模块实现与采集运算模块100之间的数据传输。可以理解,显示模块200与采集运算模块100可以采用有线连接也可以采用无线连接的方式进行通信,其中,无线连接可以通过广域网实现,也可以通过局域网实现,本发明对此不作限制。
本发明实施例提供的一种客流引导系统,包括采集运算模块100以及显示模块200。本发明通过采集当前的人流以及车流数据,并对采集到的数据进行处理分析,得到下一时间段的人流预测数据以及车流预测数据,并通过显示模块200将采集到的当前数据以及处理当前数据得到的下一时间段的预测数据进行显示,目的在于预测交通枢纽范围内的车辆以及旅客的滞留、流动状态,为将要达到或者已经到达交通枢纽的车辆以及旅客提供决策依据,从而引导旅客以及车辆选择合适的出行方案,为交通主管部门管控疏导交通提供科学、高效的管理参考,减少拥堵、滞留的发生。
在一个实施例中,如图2所示,所述采集运算模块包括采集子模块110以及运算子模块120;
所述采集子模块110包括人流采集单元111以及车流采集单元112,分别用于采集当前人流数据以及当前车流数据;
所述运算子模块120包括人流运算单元121以及车流运算单元122,分别用于处理所述采集子模块110采集到的数据得到下一时间段的人流预测数据以及车流预测数据。
在本实施例中,人流采集单元111用于旅客流量的数据采集,可以使用图像识别计数、在各进出口设置红外或者激光计算装置等方式得到相应地点人流数据,还可以与当天的车辆、列车、航班运行时刻表结合,由交通管理系统中获取各个班次的车辆、列车或者航班的实际载客量。当然,也可以是上述多种方式的组合,本发明对于人流数据获取的具体方式不作限定。而对于车流数据的获取,可以通过在停车场进出口设置相应的车辆计数装置对进出的车辆数据进行统计,而对于出租车、私家车的上下客区域,可以采用图像识别自动计数的方式获取排队车辆的数目。
在本发明实施例中,人流运算单元121用于下一时间段人流数据的预测,预测结果包括但不限于等候人数、滞留人数、新增人数、排队人数;车流运算单元122用于下一时间段车流数据的预测,预测结果包括但不限于停车场内车辆数量、排队车辆数量、新增车辆数量。需要理解的是,在本实施例中,人流运算单元121预测人流数据时可以使用车流采集单元112采集到的数据,车流运算单元122预测车流数据时也可以使用人流采集单元111采集到的数据,例如,通过人流的变动量推算车流的变化量,通过车流的变动推算人流的变动等。
本发明实施例提供了一种客流引导系统,通过采集子模块110采集人流、车流数据,通过运算子模块120预测下一时间段的人流以及车流数据,即在本发明中,主要通过当前的人流、车流数据预测下一时间段的人流、车流数据,为将要达到或者已经到达交通枢纽的车辆以及旅客提供决策依据,从而引导旅客以及车辆选择合适的出行方案,为交通主管部门管控疏导交通提供科学、高效的管理参考,减少拥堵、滞留的发生。
在一个实施例中,如图3所示,所述人流采集单元111包括到站客流采集子单元1111、候车客流采集子单元1112以及出入客流采集子单元1113;
所述到站客流采集子单元1111用于读取当天班次车辆运行图,并采集每一班车辆的实际到站人数以及到站时间;
所述候车客流采集子单元1112用于采集候车人数;
所述出入客流采集子单元1113用于实时采集出入人数。
在本实施例中,到站客流采集子单元1111通过读取当天班次车辆、列车或者航班等的到站以及离站时间,通过后台管理系统获取相应的人数或者通过登车、登机闸口获取每一趟车次、航班的实际人数,从而得到客流数据随车辆、列车、航班运行表的变化关系。
在本实施例中,候车客流采集子单元1112可以通过候车、候机厅进出口设置的计数装置计算出当前的候车、候机人数;当然,也可以采用图像、视频采集识别装置,通过采集候车、候机大厅内的现场图像或者视频,并从中识别出当前等待人数。
在本实施例中,出入客流采集子单元1113可通过设置于交通枢纽进出口处的计数装置采集出入客流,此外,还可以与现场图像采集装置通过图像识别得出的站内人数进行对比,两者相互校正,从而提高准确率。需要理解的是,三个子模块的实质区别在于设置的位置不同,采集的对象不同;然而实际上,同一名旅客通常都会经过上述三个子模块设置的位置,即三个子模块会采集到同一名旅客的数量并计入系统,故本发明不仅可以预测交通枢纽内旅客总量的变化,还可以预测交通枢纽内各区域旅客数量的变化,而旅客所处的位置则反映了客流是趋于滞留还是趋于疏散,从而为旅客的出行计划安排提供参考依据。
本发明实施例提供了一种客流引导系统,通过人流采集单元111对到站人数、候车人数以及出入人数数据进行采集,不仅可以获得交通枢纽内总人数的变化,而且可以获得交通枢纽内各个区域人数的变化,从而对客流的变化趋势进行预测,从而为旅客的出行计划安排提供参考依据。
在一个实施例中,所述人流运算单元与所述到站客流采集子单元、候车客流采集子单元以及出入客流采集子单元分别相连,用于对各个子单元采集到的数据进行综合运算,得到下一时间段的人流数据。
在本实施例中,人流运算单元对各个客流采集子单元采集到的数据进行综合分析处理,从而得到下一时间段的人流变化数据。需要理解的是,在本发明中,人流运算单元除了与到站客流采集子单元、候车客流采集子单元以及出入客流采集子单元相连外,还可以与车流采集单元相连,即利用车流数据为人流数据的预测提供校正。在本发明中,人流运算单元可以是独立的物理设备,也可以是本发明提供的客流引导系统对应的处理器中的一个功能模块,本发明对此不作限制。
本发明实施例提供了一种客流引导系统,通过对到站客流采集子单元、候车客流采集子单元以及出入客流采集子单元采集到的数据进行分析处理从而预测出交通枢纽总人数以及各个区域人数分布的变化,可以为旅客提供出行规划参考,避免滞留、拥堵的发生。
如图4所示,在一个实施例中,所述车流采集单元112包括场内车辆采集子单元1121、进出车辆采集子单元1122以及排队车辆采集子单元1123;
所述场内车辆采集子单元1121用于采集停车场内的停车数量;
所述进出车辆采集子单元1122用于采集车辆的实时进出数量;
所述排队车辆采集子单元1123用于采集排除车辆数量以及时长。
在本实施例中,场内车辆采集子单元1121用于采集停车场内的停车数量,可以通过图像采集与识别装置,对停车场进行图像采集,并通过图像识别技术计算停车的数量。当然,也可以通过停车场进出口设置有闸机获取停车场内车辆的数量。
在本实施例中,进出车辆采集子单元1122用于采集交通枢纽进出车辆,需要理解的是,这里的进出车辆并不等同于停车场的进出车辆,可以包括上、落客区进出的车辆。
在本发明实施例中,排队车辆采集子单元1123用于采集排队车辆的数量。在本实施例中,排队车辆包括停车场进出口的排队车辆以及上落客区的排队车辆。由排队车辆的多少以及排队时长可以估算出租车、私家车等非公共交通方式的运输能力,从而为旅客选择合适的交通工具提供参考,引导客流的有序集散。
本发明实施例提供了一种客流引导系统,场内车辆采集子单元1121、进出车辆采集子单元1122以及排队车辆采集子单元1123采集不同地点的人流数据,不仅可以获得停车场内车辆总数的变化,而且可以获得上、落客区车辆排队时长的变化,从而对车辆的变化趋势进行预测,为旅客的出行计划安排以及交通主管部门的决策提供参考依据,从而使旅客可以选择更为快速高效的班次、路线,使主管部门更有效地进行班次调度,从而减少拥堵、滞留的发生。
在一个实施例中,所述车流运算单元与所述场内车辆采集子单元、进出车辆采集子单元以及排队车辆采集子单元分别相连,用于对各个子单元采集到的数据进行综合运算,得到下一时间段的车流数据。
在本实施例中,车流运算单元对各个车辆采集子单元采集到的数据进行综合分析处理,从而得到下一时间段的车流变化数据。需要理解的是,在本发明中,车流运算单元除了与场内车辆采集子单元、进出车辆采集子单元以及排队车辆采集子单元相连外,还可以与人流采集单元相连,即利用人流数据为车流数据的预测提供校正。在本发明中,车流运算单元可以是独立的物理设备,也可以是本发明提供的客流引导系统对应的处理器中的一个功能模块,本发明对此不作限制。
本发明实施例提供了一种客流引导系统,通过对场内车辆采集子单元、进出车辆采集子单元以及排队车辆采集子单元采集到的数据进行分析处理从而预测出交通枢纽总车辆数以及车辆等待时长的变化,可以为旅客的出行计划安排以及交通主管部门的决策提供参考依据,从而使旅客可以选择更为快速高效的班次、路线,使主管部门更有效地进行班次调度,从而减少拥堵、滞留的发生。
如图5所示,在一个实施例中,所述显示模块200包括人流数据显示子模块210以及车流数据显示子模块220;
所述车流数据显示子模块220用于显示所述采集运算模块采集到的所述当前人流数据以及运算得到的下一时间段的预测人流数据;
所述车流数据显示子模块220用于显示所述采集运算模块采集到的所述当前车流数据以及运算得到的下一时间段的预测车流数据。
在本实施例中,人流数据显示子模块210以及车流数据显示子模块220分别用于显示各个采集子模块采集到的当前人流以及车流数据,以及根据当前人流以及车流数据运算得出的下一时间段的人流以及车流预测数据。需要理解的是,在本实施例中,人流数据显示子模块210以及车流数据显示子模块220可以是同一块电子显示设备上的不同分区,也可以是相互独立地设置于不同地点区域的显示设备。进一步地,在本实施例中,显示模块200还可以任意具有显示功能的智能终端,例如手机、笔记本电脑等,其与采集运算模块的数据传输可以通过广域网或者局域网相连。本实施例对于其可能的实施方式不作限制,但是需要理解的是,当显示模块200包括智能终端时,本发明提供的客流引导系统还应包括网络模块。
本发明实施例提供了一种客流引导系统,通过显示模块200可以显示出当前的人流以及车流数据,同时,还可以显示通过运算得出的人流以及车流的预测值,可以为旅客提供出行规划参考,避免滞留、拥堵的发生。
如图6所示,在一个实施例中,所述客流引导系统还包括路线规划模块300,所述路线规划模块300与所述采集运算模块100以及显示模块200分别相连,用于根据所述采集运算模块100采集到的当前人流、车流数据以及运算到得到下一时间段的人流预测数据以及车流预测数据规划相应的替代路线,并将规划结果通过所述显示模块200进行显示。
在本实施例中,路线规划主要指的可替代路线的规划,例如从A地到B地,传统选择为路线一,但是当路线1的人流车流量较大时,可以规划出代替路线二。可以理解,在本发明中,路线的规划必然需要以当前的人流以及客流为依据,与现有技术通过道路的拥堵情况提供路线规划的方式不同,本申请侧重于交通枢纽内部的人流与车流情况,从而引导旅客选择相应的交通工具。
在本实施例中,线路规划的结果同样通过显示模块200进行显示,主要的显示形式是提供热点目的地的多条可供选择路线并给出该路线的时长,需要注意的是,本实施例中的时长包含站内等待时长,计入了当前排队人数的多少对等待时长的影响。
本发明实施例提供了一种客流引导系统,通过设置路线规划模块300可以利用采集运算模块100的数据对路线进行规划推荐,减少旅客排队等待的时长,引导旅客选择更为适合的出行方式,避免滞留、拥堵的发生。
本发明上述实施例提供的客流引导系统,通过采集交通枢纽内的当前人流以及车流数据,运算得出下一时间段的人流以及车流预测数据,引导旅客选择更为合适的出行路线,本发明的主要目的是减少旅客在交通枢纽内部的耗时以及不合理的路线选择,从而引导旅客选择更合适的出行方式,避免滞留、拥堵的发生。
如图7所示,在一个实施例中,提供了一种客流引导系统的控制方法,所述方法包括以下步骤:
步骤S702,采集当前人流数据、当前车流数据并处理得到下一时间段内的人流预测数据以及车流预测数据。
在本实施例中,人流数据以及车流数据的采集是实时的,包括交通枢纽各个旅客、车辆出入口的数据,也包括候车大厅内的候车人数以及停车场内的停放车辆数。在本发明中,需要对采集到的数据进行运算分析,包括但不限于:人流、车流随时间的变化关系(包括一天内随时间段的变化、工作日与节假日的区别),同一时间段内人流、车流与路线的分布关系,人流、车流随天气的变化关系等。其中,路线运行图与天气状况等信息可以通过接入互联网的网络模块获取。在本实施例中,对于采集运算模块的算法不作限制,可以采用现有技术提供的各类预测算法得出相应的预测结果,例如简易平均算法、移动平均算法、指数平滑算法以及线性回归算法等。在本实施例中,可以理解,下一时间段的人流预测数据以及车流预测数据指距离当前一定时间段内的人流以及车辆数据,例如1小时后,6小时后,1天后。此外,还可以通过与历史数据进行分析对比得到此后任意一天的预测数据。
步骤S704,显示所述当前人流数据、当前车流数据、人流预测数据以及车流预测数据。
在本实施例中,显示模块可以是设置于交通枢纽候车大厅、进出闸门、停车场、车辆进出口等处的显示屏,还可以包括各类智能终端,例如手机、电脑等,此类智能终端可以通过上述网络模块实现与采集运算模块之间的数据传输。可以理解,显示模块与采集运算模块可以采用有线连接也可以采用无线连接的方式进行通信,其中,无线连接可以通过广域网实现,也可以通过局域网实现,本发明对此不作限制。
本发明实施例提供的一种客流引导系统的控制方法,本发明通过采集当前的人流以及车流数据,并对采集到的数据进行处理分析,得到下一时间段的人流预测数据以及车流预测数据,并通过显示模块将采集到的当前数据以及处理当前数据得到的下一时间段的预测数据进行显示,为将要达到或者已经到达交通枢纽的车辆以及旅客提供决策依据,从而引导旅客以及车辆选择合适的出行方案,为交通主管部门管控疏导交通提供科学、高效的管理参考,减少拥堵、滞留的发生。
应该理解的是,虽然本发明各实施例的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示,但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明,这些步骤的执行并没有严格的顺序限制,这些步骤可以以其它的顺序执行。而且,各实施例中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段,这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成,而是可以在不同的时刻执行,这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行,而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程,是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成,所述的程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中,该程序在执行时,可包括如上述各方法的实施例的流程。其中,本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用,均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限,RAM以多种形式可得,诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双数据率SDRAM(DDRSDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink)DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)等。
以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合,为使描述简洁,未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述,然而,只要这些技术特征的组合不存在矛盾,都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式,其描述较为具体和详细,但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是,对于本领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明构思的前提下,还可以做出若干变形和改进,这些都属于本发明的保护范围。因此,本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已,并不用以限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (9)
1.一种客流引导系统,其特征在于,所述客流引导系统包括:
采集运算模块,用于采集当前人流数据、当前车流数据并处理得到下一时间段内的人流预测数据以及车流预测数据;
显示模块,与所述采集运算模块相连,用于显示所述采集运算模块采集到的当前人流数据、当前车流数据,以及运算得到的下一时间段的人流预测数据以及车流预测数据。
2.根据权利要求1所述的客流引导系统,其特征在于,所述采集运算模块包括采集子模块以及运算子模块;
所述采集子模块包括人流采集单元以及车流采集单元,分别用于采集当前人流数据以及当前车流数据;
所述运算子模块包括人流运算单元以及车流运算单元,分别用于处理所述采集子模块采集到的数据得到下一时间段的人流预测数据以及车流预测数据。
3.根据权利要求2所述的客流引导系统,其特征在于,所述人流采集单元包括到站客流采集子单元、候车客流采集子单元以及出入客流采集子单元;
所述到站客流采集子单元用于读取当天班次车辆运行图,并采集每一班车辆的实际到站人数以及到站时间;
所述候车客流采集子单元用于采集候车人数;
所述出入客流采集子单元用于实时采集出入人数。
4.根据权利要求3所述的客流引导系统,其特征在于,所述人流运算单元与所述到站客流采集子单元、候车客流采集子单元以及出入客流采集子单元分别相连,用于对各个子单元采集到的数据进行综合运算,得到下一时间段的人流数据。
5.根据权利要求2所述的客流引导系统,其特征在于,所述车流采集单元包括场内车辆采集子单元、进出车辆采集子单元以及排队车辆采集子单元;
所述场内车辆采集子单元用于采集停车场内的停车数量;
所述进出车辆采集子单元用于采集车辆的实时进出数量;
所述排除车辆采集子单元用于采集排除车辆数量以及时长。
6.根据权利要求5所述的客流引导系统,其特征在于,所述车流运算单元与所述场内车辆采集子单元、进出车辆采集子单元以及排队车辆采集子单元分别相连,用于对各个子单元采集到的数据进行综合运算,得到下一时间段的车流数据。
7.根据权利要求1所述的客流引导系统,其特征在于,所述显示模块包括人流数据显示子模块以及车流数据显示子模块;
所述车流数据显示子模块用于显示所述采集运算模块采集到的所述当前人流数据以及运算得到的下一时间段的预测人流数据;
所述车流数据显示子模块用于显示所述采集运算模块采集到的所述当前车流数据以及运算得到的下一时间段的预测车流数据。
8.根据权利要求1所述的客流引导系统,其特征在于,所述客流引导系统还包括路线规划模块,所述路线规划模块与所述采集运算模块以及显示模块分别相连,用于根据所述采集运算模块采集到的当前人流、车流数据以及运算到得到下一时间段的人流预测数据以及车流预测数据规划相应的替代路线,并将规划结果通过所述显示模块进行显示。
9.如权利要求1~8任一项所述的客流引导系统的控制方法,其特征在于,所述方法包括以下步骤:
采集当前人流数据、当前车流数据并处理得到下一时间段内的人流预测数据以及车流预测数据;
显示所述当前人流数据、当前车流数据、人流预测数据以及车流预测数据。
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Cited By (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110390834A (zh) * | 2019-07-29 | 2019-10-29 | 苏州马尔萨斯文化传媒有限公司 | 一种与公交系统联动的电子广告牌显示方法及其系统 |
CN111210094A (zh) * | 2020-03-06 | 2020-05-29 | 青岛海信网络科技股份有限公司 | 一种基于实时客流预测的机场出租车自动调度方法及装置 |
CN111612327A (zh) * | 2020-05-18 | 2020-09-01 | 广州云从人工智能技术有限公司 | 一种调度方法、系统、机器可读介质及设备 |
CN112801337A (zh) * | 2020-12-07 | 2021-05-14 | 河北志晟信息技术股份有限公司 | 一种基于污染数据的区域企业排污控制方法及其系统 |
CN114330796A (zh) * | 2022-03-04 | 2022-04-12 | 环球数科集团有限公司 | 景区排队时长预测方法、装置和计算机设备 |
CN114548604A (zh) * | 2022-04-25 | 2022-05-27 | 深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司 | 一种客流动态引导方法、系统、电子设备及存储介质 |
CN113038382B (zh) * | 2019-12-09 | 2024-05-03 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 一种数据处理方法、装置及电子设备 |
Citations (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103500499A (zh) * | 2013-09-25 | 2014-01-08 | 青岛海信网络科技股份有限公司 | 一种综合客运枢纽旅客交通方式选择的诱导方法及系统 |
JP2015108913A (ja) * | 2013-12-04 | 2015-06-11 | 株式会社日立製作所 | 人流誘導システム及び人流誘導方法 |
CN105719022A (zh) * | 2016-01-22 | 2016-06-29 | 上海工程技术大学 | 一种轨道交通客流实时预测及乘客引导系统 |
CN106897838A (zh) * | 2017-01-24 | 2017-06-27 | 北京万相融通科技股份有限公司 | 一种车站客流压力预测与统计分析方法及其系统 |
CN107403254A (zh) * | 2017-06-29 | 2017-11-28 | 中兴软创科技股份有限公司 | 基于交通节点客流预测的运力安排方法 |
CN108197760A (zh) * | 2018-01-31 | 2018-06-22 | 民航成都电子技术有限责任公司 | 一种空港地面交通旅客流量预测方法 |
CN108694464A (zh) * | 2018-05-14 | 2018-10-23 | 重庆交通开投科技发展有限公司 | 客流疏散方法及装置 |
CN108961756A (zh) * | 2018-07-26 | 2018-12-07 | 深圳市赛亿科技开发有限公司 | 一种自动实时交通车流量、人流量统计方法及系统 |
CN109147318A (zh) * | 2018-08-03 | 2019-01-04 | 上海市政工程设计研究总院(集团)有限公司 | 一种用于交通枢纽客流疏散的交通方式舒适度判别系统 |
CN109326120A (zh) * | 2018-12-21 | 2019-02-12 | 深圳友浩车联网股份有限公司 | 一种机场智能出租车调度方法 |
-
2019
- 2019-04-10 CN CN201910285946.XA patent/CN109872536A/zh active Pending
Patent Citations (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103500499A (zh) * | 2013-09-25 | 2014-01-08 | 青岛海信网络科技股份有限公司 | 一种综合客运枢纽旅客交通方式选择的诱导方法及系统 |
JP2015108913A (ja) * | 2013-12-04 | 2015-06-11 | 株式会社日立製作所 | 人流誘導システム及び人流誘導方法 |
CN105719022A (zh) * | 2016-01-22 | 2016-06-29 | 上海工程技术大学 | 一种轨道交通客流实时预测及乘客引导系统 |
CN106897838A (zh) * | 2017-01-24 | 2017-06-27 | 北京万相融通科技股份有限公司 | 一种车站客流压力预测与统计分析方法及其系统 |
CN107403254A (zh) * | 2017-06-29 | 2017-11-28 | 中兴软创科技股份有限公司 | 基于交通节点客流预测的运力安排方法 |
CN108197760A (zh) * | 2018-01-31 | 2018-06-22 | 民航成都电子技术有限责任公司 | 一种空港地面交通旅客流量预测方法 |
CN108694464A (zh) * | 2018-05-14 | 2018-10-23 | 重庆交通开投科技发展有限公司 | 客流疏散方法及装置 |
CN108961756A (zh) * | 2018-07-26 | 2018-12-07 | 深圳市赛亿科技开发有限公司 | 一种自动实时交通车流量、人流量统计方法及系统 |
CN109147318A (zh) * | 2018-08-03 | 2019-01-04 | 上海市政工程设计研究总院(集团)有限公司 | 一种用于交通枢纽客流疏散的交通方式舒适度判别系统 |
CN109326120A (zh) * | 2018-12-21 | 2019-02-12 | 深圳友浩车联网股份有限公司 | 一种机场智能出租车调度方法 |
Cited By (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110390834A (zh) * | 2019-07-29 | 2019-10-29 | 苏州马尔萨斯文化传媒有限公司 | 一种与公交系统联动的电子广告牌显示方法及其系统 |
CN110390834B (zh) * | 2019-07-29 | 2022-08-12 | 深圳柯赛标识智能科技有限公司 | 一种与公交系统联动的电子广告牌显示方法及其系统 |
CN113038382B (zh) * | 2019-12-09 | 2024-05-03 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 一种数据处理方法、装置及电子设备 |
CN111210094A (zh) * | 2020-03-06 | 2020-05-29 | 青岛海信网络科技股份有限公司 | 一种基于实时客流预测的机场出租车自动调度方法及装置 |
CN111612327A (zh) * | 2020-05-18 | 2020-09-01 | 广州云从人工智能技术有限公司 | 一种调度方法、系统、机器可读介质及设备 |
CN112801337A (zh) * | 2020-12-07 | 2021-05-14 | 河北志晟信息技术股份有限公司 | 一种基于污染数据的区域企业排污控制方法及其系统 |
CN114330796A (zh) * | 2022-03-04 | 2022-04-12 | 环球数科集团有限公司 | 景区排队时长预测方法、装置和计算机设备 |
CN114330796B (zh) * | 2022-03-04 | 2022-05-27 | 环球数科集团有限公司 | 景区排队时长预测方法、装置和计算机设备 |
CN114548604A (zh) * | 2022-04-25 | 2022-05-27 | 深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司 | 一种客流动态引导方法、系统、电子设备及存储介质 |
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