CN110198354A - 一种基于智能手机与云平台的公交车乘客舒适性与健康评测系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于智能手机与云平台的公交车乘客舒适性与健康评测系统，其结构包括数据采集模块、云平台和手机App模块，通过手机的加速度传感器、光线传感器、压强传感器及其内置麦克风、GPS、相机等硬件采集多模态数据，基于5G网络将数据传输到云平台，通过云计算与大数据处理，将公交车乘客舒适度及健康评价结果、公交车站点舒适度趋势显示在手机App上；该发明可全面实时地评测公交车在每个站点的运行情况，为公交车运维人员提供快捷服务，同时也可评测乘坐公交车乘客的舒适度与健康状况，预测公交车路线每个站点未来一段时间内舒适度趋势，为乘客提供公交车出行信息与健康追踪服务，具有良好的市场前景。

Description

一种基于智能手机与云平台的公交车乘客舒适性与健康评测 系统
技术领域
本发明涉及交通工具舒适度评测与乘客健康评测领域，具体涉及到一种基于智能手机与云平台的公交车乘客舒适性与健康评测系统。
背景技术
随着“公交优先”战略的推行，全国公交系统建设正面临改革发展的新浪潮；舒适性好的公共交通方式使乘客有较好的乘坐体验，提高乘客对于公共交通服务的满意度水平，吸引更多人采用公共交通出行，优化城市交通结构，提高公共交通分担率，有效缓解交通问题；公交车作为现代公共交通的主要方式，但国内对公交车乘客舒适性及健康的研究多侧重于对公交车的振动信号，车内环境等单一方面变量分析，还没有一种综合公交车运行信息、车内环境信息及人体心理信息的公共交通舒适度与乘客健康测评以及基于大量数据预测公交车站点舒适度的系统。
现有的公共交通舒适性测量设备主要以公交车的振动为测量目标，进行公交车的舒适度评测，数据采集方式复杂，功能单一且价格昂贵，仅单一方面评价车厢振动对公交车乘客舒适性的影响，没有考虑公交车车内环境和乘客生理参数等一些乘客主观感受的信息，然而车内环境因素(如噪声、温度、气压等)及乘客生理信息(如心率、血氧、血压、心电等)对乘客舒适度评价起到至关重要的影响。
综上所述，现有的公交车舒适性评测系统十分不完善，分别体现在数据采集设备功能单一、采集方式复杂，没有制定专属于我国的公交车舒适度评价标准，无法预测各站点的公交车舒适度变化趋势；因此，急需一种数据采集方式简单快捷，可同时采集公交车运行时信息，车内环境信息及人体生理信息，并能实时评测公交车乘客舒适度与健康状况，并通过大量数据分析，预测公交车实时的舒适度变化趋势的系统，来满足公交车实际运行与乘客的实际需求。
发明内容
本发明的目的是针对现有公交车舒适性评测系统的不足，设计出一种基于智能手机与云平台的公交车乘客舒适性与健康评测系统，通过采集公交车运行时信息，车内环境信息以及人体生理信息，实时评测乘客舒适度与健康状况，并对大量数据分析后预测公交车实时的舒适度变化趋势，提高乘客对公交车服务的满意度水平。
本发明的技术解决方案如下：
所述系统包括数据采集模块、云平台和手机APP模块；数据采集模块使用手机内置的传感器(加速度传感器、光线传感器、压强传感器)和其他手机硬件部分(GPS、相机、麦克风)采集公交车车厢振动信号、车内环境信息及人体生理信号等多模态数据，通过5G网络上传到云平台；云平台根据评价标准对上传数据进行云计算，并基于深度学习将单模态及多模态的数据评价结果进一步分析，最终得出舒适度评测结果、乘客健康评价报告和各站点的舒适度变化趋势，乘客可通过使用手机APP查看结果，为乘客提供实用方便的出行信息与健康追踪服务，为公交车运维人员提供快捷的汽车运动监测服务。
所述系统的数据采集模块包括手机内置的部分传感器和硬件；采用手机的加速度传感器，对不同状态下的公交车，状态包括汽车启动、汽车制动和行驶状态，一段时间内进行多次瞬时加速度数据的采集；采用手机的光线传感器采集车厢内光线强度数据；采用手机的压强传感器采集车厢内气压强度数据；采用GPS实时定位乘客及公交车站点位置；手机相机通过对覆盖在其上的乘客手指的视频图像信息进行采样与处理，计算得到乘客心率数据，也可同步得出乘客人体血氧饱和度数据；采用手机麦克风采集车厢内环境的噪声强度数据；在手机上进行数据采集后通过5G网络将数据上传至云平台。
所述系统的云平台位于远程服务器端，获取保存数据采集模块上传的数据，基于评价标准对数据进行云计算，与标准参数进行对比，得出评价结果并存储到数据库中；基于深度学习框架，可进一步分析采集到的数据与舒适度评测结果，可实现公交车的舒适度变化趋势的预测，评价结果和预测结果通过网络通信传输到手机APP显示。
所述系统的手机APP用于显示基于云计算的舒适度评测结果、乘客健康测评报告和公交车站点的舒适度预测结果，包括四个部分：舒适度曲线图、人体生理指标曲线图、人体健康报告、舒适度预测图；舒适度曲线图包括单模态数据指标的舒适度评测图和综合舒适度评测图两种。
本发明公开了一种基于智能手机与云平台的公交车乘客舒适性与健康评测系统，优势在于：综合公交车车辆信息、车内环境信息和人体心理信息，数据采集方式简单快捷，全方面实时的对公交车乘客舒适度及健康进行评测，在手机APP中显示评测结果，乘客出现不舒适或者不健康状况提醒乘客换乘；不但为乘客提供健康评测服务与实用方便的出行信息，且为公交车运维人员提供快捷的汽车运行监测服务。
附图说明
图1为所述一种基于智能手机与云平台的公交车乘客舒适性与健康评测系统的系统原理图
具体实施方式
如图1所示的一种基于智能手机与云平台的公交车乘客舒适性与健康评测系统原理图，包括数据采集模块(1)、云平台模块(2)和手机App模块(3)。
如图1所示的数据采集模块(1)包括手机内置传感器及其硬件，手机传感器包括加速度传感器、光线传感器、压强传感器，手机硬件由GPS、相机、麦克风构成，可通过人工调节数据的采集频率；手机传感器数据获取手机操作系统应用程序框架，实现传感器监听器接口通信，进而获取的传感器管理器及其数据，数据采集后通过网络上传至云平台；手机硬件的数据采集方法是在手机应用程序内动态获取硬件使用权限，调用手机操作系统中提供的硬件接口实现。
如图1所示的云平台模块(2)可对数据采集模块采集到的数据进行整理、分析、舒适度评测、站点舒适度预测；数据整理是对采集到的原始数据进行降噪、偏移量加减、单位替换；数据分析包括加速度分析、光线强度分析、气压分析、心率分析、噪声分析、血氧分析；舒适度评测是将数据分析得到的结果与标准参数区间比对，得出舒适性结果；采集到的数据与评测结果都保存在云平台上，用于舒适度预测，基于测量数据间的映射关系，在云平台构建基于深度学习框架的可监督式机器学习模型，采用TensorFlow训练神经网络，通过大量评测数据与结果的训练后，神经网络可自主地实现对公交车各站点的舒适度预测；舒适性结果和舒适度预测结果都通过网络传输至手机App模块。
图1所示的手机APP模块(3)用于显示乘客可直观理解的图像，包括舒适度曲线图、舒适度预测图、人体生理指标曲线图、人体健康报告；舒适度曲线包括两种：单模态单模态数据的舒适度评测图和综合数据的舒适度评测图；单模态数据的舒适度评测图是只将加速度、光线强度、噪声强度等单模态数据的舒适度评测值绘制成折线图；综合数据的舒适度评测图是基于公交车乘客舒适度评价标准，将所有数据综合分析得出的舒适度绘制成立体图，x轴表示由GPS确定的公交车经过的站点位置，y轴表示每个站点分析结果的平均值，z轴表示每个站点的所有评价结果；舒适度预测图是将公交车中每个站点的未来舒适度绘制成图；人体生理指标曲线图是基于心率、血氧等人体健康相关数据绘制成的曲线；人体健康报告是基于公交车乘客健康评价方法生成的人体健康报告；图中线条红色、黄色、绿色分别表示对应站点与外界环境给乘客的感觉为不舒适、舒适、非常舒适。
图1所示的云平台模块(2)的数据分析，以加速度分析为例，云平台对获取公交车振动(加速度)数据进行分析，参考ISO2631/CD-1991草案中“总乘坐值法”，综合了加权加速度均方根法的统计分析优点，同时结合人体的主观感受进行了量化；将人的主观感觉用0-1之间的小数来表示，并分为舒适、有点不舒适、不舒适、相当不舒适、非常不舒适和极不舒适六个等级；综合振动舒适度基于平均加权加速度值来划分，也分为上述六个等级(即1分、0.9分、0.75分、0.5分、0.1分、0分)，其中0为极不舒适，1为舒适；下表具体给出了人体对于不同加权加速度的主观感受以及综合振动舒适度的量化评价标准：
根据上表的加权平均加速度值，对评价区间进行线性划分，得到：
将上式化简后得到：
x是公交车运行时数据采集模块所采集的平均加权加速度值，Z(x)是振动舒适度评价值；该值越小说明人体在公交车乘坐过程中舒适感越好。
图1所示云平台模块(3)对获取公交车的环境数据与人体健康数据进行分析，包括基于人体生理信号(心率、血氧)的舒适度评级和和基于车厢环境数据(气压、噪声、光线)的舒适度评级；不同舒适度等级赋予不同分值，即非常舒适为1分、舒适为0.5分、不舒适为0分，具体的各因素评价表如下所示：
图1所示云平台模块(3)采用的公交车舒适度评价方法为基于影响舒适度的各因素评价表和分值标准，对车厢数据(加速度、气压、噪声、光线)综合计算得分，满分4分，最低分为0分；只要有一项指标舒适度评价为不舒适，总舒适度评价结果为不舒适(0分)；若每项都舒适，则进一步分为非常舒适(大于3分)、舒适(2～3分)、不舒适(小于2分)三个等级进行显示。
图1所示云平台模块(3)采用的公交车乘客健康评价方法为基于影响舒适度的各因素评价表和分值标准，对人体生理数据(心率、血氧)和车厢数据(加速度、气压、噪声、光线)综合计算得分，满分6分，最低分0分；只要有一项指标舒适度评价为不舒适，总舒适度评价结果为不舒适(0分)；若每项都舒适，则进一步分为非常舒适(大于5分)、舒适(2.5～5分)、不舒适(小于2.5分)三个等级进行显示；如果总健康评价结果为差，将自动给予鸣声震动警告，显示模块也给出文字警示及亮灯提醒。
具体实施例
乘客准备乘坐公交车出行前，打开手机App查看某个公交车路线每个站点的近期内舒适度评测图像和预测的舒适度变化趋势图像，假如当前站点未来一段时间内舒适度良好，乘客即可继续在该站点乘坐公交车，否则可查看其他舒适度良好站点换乘；公交车开始行驶，乘客点击“传感器数据”可查看手机传感器采集的实时数据，点击“实时上传”按钮，将传感器全部数据上传至云平台；若需要查看人体生理信息时，点击“上传生理信息”按钮，并将手指覆盖在手机相机上，开始生理数据的采集和传送。
云平台实时分析数据，乘客通过手机App查看自己当前乘坐站点的单模态数据舒适度图像、综合舒适度图像、人体生理指标曲线图、人体健康报告；点击单模态数据舒适度图像，可查看自己正在乘坐轻轨时加速度、光线强度、噪声强度、气压等实时的舒适度图像，点击加速度舒适度图像可看到一段时间内加速度的变化曲线和对应舒适度的变化曲线；点击综合舒适度图像可看到所有数据综合分析后的舒适度图像；点击人体生理指标曲线图可看到自己正在乘坐轻轨时的心率、血氧等实时数据图线；点击人体健康报告，可看到近期内乘坐轻轨时的健康状况；乘客到站后，关闭手机App。
以上显示和描述了本发明的基本原理、实施过程和本发明的优点；本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内；本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。

Claims (7)

1.本发明公开了一种基于智能手机与云平台的公交车乘客舒适性与健康评测系统，其结构包括数据采集模块、云平台、手机App模块，通过手机的加速度传感器、光线传感器、压强传感器及其麦克风、GPS、相机等硬件采集公交车车厢振动信号、环境信息及人体生理信号等多模态数据，基于5G网络将数据传输到云平台，通过云计算，将公交车乘客舒适度及健康评价结果、公交车站点舒适度趋势结果显示在手机App上，可全面实时地评测公交车在每个站点的运行情况，为公交车运维人员提供快捷服务，同时也可评测乘坐公交车乘客的舒适度与健康状况，通过深度学习框架，可实时预测公交车每个站点的舒适度趋势，为乘客提供交通出行信息与健康服务。
2.根据权利要求1所述的数据采集模块包括手机内置的加速度传感器、光线传感器、压强传感器、麦克风、GPS、相机等硬件，可实时采集公交车速度与加速度、光线强度、气压、行程位置及轨迹、车厢内噪声强度，以及乘客心率、血氧。
3.根据权利要求1所述的手机APP模块实时预测公交车每个站点的舒适度趋势并显示，其原理是基于测量数据间的映射关系，在云平台构建基于深度学习框架的可监督式机器学习模型，采用TensorFlow训练神经网络，通过大量评测数据与结果的训练后，神经网络可自主地实现对公交车各站点的舒适度预测，舒适性及其预测结果都通过网络传输至手机App模块。
4.根据权利要求1所述的云平台对获取公交车振动(加速度)数据进行分析，参考ISO2631/CD-1991草案中“总乘坐值法”，综合了加权加速度均方根法的统计分析优点，同时结合人体的主观感受进行了量化；将人的主观感觉用0-1之间的小数来表示，并分为舒适、有点不舒适、不舒适、相当不舒适、非常不舒适和极不舒适六个等级；综合振动舒适度基于平均加权加速度值来划分，也分为上述六个等级(即1分、0.9分、0.75分、0.5分、0.1分、0分)，其中0为极不舒适，1为舒适；下表具体给出了人体对于不同加权加速度的主观感受以及综合振动舒适度的量化评价标准：
根据上表的平均加权加速度值，对评价区间进行线性划分，得到：
将上式化简后得到：
x是公交车运行时数据采集模块所采集的平均加权加速度值，Z(x)是振动舒适度评价值；该值越小说明人体在公交车乘坐过程中舒适感越好。
5.根据权利要求1中所述云平台对获取公交车的环境数据与人体健康数据进行分析，包括基于人体生理信号(心率、血氧)的舒适度评级和和基于车厢环境数据(气压、噪声、光线)的舒适度评级；不同舒适度等级赋予不同分值，即非常舒适为1分、舒适为0.5分、不舒适为0分，具体的各因素评价表如下所示：
6.根据权利要求1所述云平台采用的公交车舒适度评价方法为基于上述分值标准，对车厢数据(加速度、气压、噪声、光线)综合计算得分，满分4分，最低分为0分；只要有一项指标舒适度评价为不舒适，总舒适度评价结果为不舒适(0分)；若每项都舒适，则进一步分为非常舒适(大于3分)、舒适(2～3分)、不舒适(小于2分)三个等级进行显示。
7.据权利要求1所述云平台采用的公交车乘客健康评价方法为基于上述分值标准，对人体生理数据(心率、血氧)和车厢数据(加速度、气压、噪声、光线)综合计算得分，满分6分，最低分0分；只要有一项指标舒适度评价为不舒适，总舒适度评价结果为不舒适(0分)；若每项都舒适，则进一步分为非常舒适(大于5分)、舒适(2.5～5分)、不舒适(小于2.5分)三个等级进行显示。
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