CN113780654B - 地铁站中对乘客行走指引的方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本申请公开了一种地铁站中对乘客行走指引的方法、装置、设备及存储介质,其中该方法包括:获取目标地铁站中从目标信息显示板行走至目标站台的各行走路径的路径信息;获取目标站台的行车数据,该行车数据包括目标站台的多个未来车次的计划到站信息;分别预测多个未来车次的富余运力容量;获取目标站台的估测候车人数;根据路径信息、计划到站信息、富余运力容量以及估测候车人数,确定乘客从目标信息显示板行走至目标站台的行走速度指引信息;向目标信息显示板发送该行走速度指引信息,以在目标信息显示板中显示该行走速度指引信息,以对乘客产生的走行指引更加直观、精准和全面,可合理地利用列车的富余运力。
Description
技术领域
本申请实施例涉及数据处理技术,尤其涉及一种地铁站中对乘客行走指引的方法、装置、设备及存储介质。
背景技术
随着交通需求的快速增长,城市道路交通拥堵日益严重,为了缓解道路交通拥堵,修建地铁是满足人们交通需求主要途径之一。对于一些地铁车站尺寸大,进站口分布广的地铁站,乘客进站走行到站台的距离远。部分车站不同地铁线路之间的换乘距离也较远。这些情况下,乘客在站内走行速度能够影响他们到达目标站台的时间。换言之,当列车进站频率不高时,乘客进站或换乘的走行速度能够影响他们能否赶上最近的列车以及将在站台的等候时间,进而影响他们的旅行体验。
目前大部分地铁车站会将列车到站时刻展示在站台显示屏上,但是进站/换乘的乘客预先无法判断需要的走行缓急程度,因此可能走得太慢错过本来能赶上的列车,或者是在时间充裕的情况下不必要地快走。两种情况都会增加乘客在站台的滞留时间,造成不佳的旅行体验和富余运力的浪费。
少数地铁运营商将列车到站时刻显示在进站口或者通过手机APP提供给乘客,但这些措施仅当乘客对车站足够熟悉(如按固定路线通勤)时有一定帮助。若乘客对车站的布局、尺寸等信息没有准确认知,则无法判断自身走行到站台需要的时间。因此,乘客即便知晓列车到达时间,仍然不能据此决定合理的站内走行速度。
发明内容
本申请提供一种地铁站中对乘客行走指引的方法、装置、设备及存储介质,以解决现有技术中地铁提供的信息使得乘客不能合理决定走行速度造成的滞留时间增加和富余运力浪费的问题。
第一方面,本申请实施例提供了一种地铁站中对乘客行走指引的方法,所述方法包括:
获取目标地铁站中从目标信息显示板行走至目标站台的各行走路径的路径信息,所述目标站台为目标线路的目标行车方向对应的站台;
获取所述目标站台的行车数据,所述行车数据包括所述目标站台的多个未来车次的计划到站信息;
分别预测所述多个未来车次的富余运力容量;
获取所述目标站台的估测候车人数;
根据所述路径信息、所述计划到站信息、所述富余运力容量以及所述估测候车人数,确定乘客从所述目标信息显示板行走至所述目标站台的行走速度指引信息;
向所述目标信息显示板发送所述行走速度指引信息,以在所述目标信息显示板中显示所述行走速度指引信息。
第二方面,本申请实施例还提供了一种地铁站中对乘客行走指引的装置,所述装置包括:
路径信息获取模块,用于获取目标地铁站中从目标信息显示板行走至目标站台的各行走路径的路径信息,所述目标站台为目标线路的目标行车方向对应的站台;
行车数据获取模块,用于获取所述目标站台的行车数据,所述行车数据包括所述目标站台的多个未来车次的计划到站信息;
富余运力预测模块,用于分别预测所述多个未来车次的富余运力容量;
候车人数获取模块,用于获取所述目标站台的估测候车人数;
行走速度指引信息确定模块,用于根据所述路径信息、所述计划到站信息、所述富余运力容量以及所述估测候车人数,确定乘客从所述目标信息显示板行走至所述目标站台的行走速度指引信息;
指引信息发送模块,用于向所述目标信息显示板发送所述行走速度指引信息,以在所述目标信息显示板中显示所述行走速度指引信息。
第三方面,本申请实施例还提供了一种电子设备,所述电子设备包括:
一个或多个处理器;
存储装置,用于存储一个或多个程序,
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行,使得所述一个或多个处理器实现上述第一方面的方法。
第四方面,本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,该程序被处理器执行时实现上述第一方面的方法。
本申请所提供的技术方案,具有如下有益效果:
在本实施例中,综合考虑了地铁站几何布局信息(即路径信息)、列车时刻信息(即行车数据)、客流监测信息(即估测候车人数)和客流预测信息(即富余运力容量),生成乘客从目标信息显示板行走至目标站台的行走速度指引信息,并在目标信息显示板中显示该行走速度指引信息,以对乘客产生的行走指引更加直观、精准和全面,可合理且充分地利用列车的富余运力,同时乘客可以根据指引以合理的速度行走至站台,避免或减少乘客在站台的滞留、等候时间,减少乘客不必要的疾走和焦虑感。
附图说明
图1是本申请实施例一提供的一种地铁站中对乘客行走指引的方法实施例的流程图;
图2是本申请实施例一提供的一种目标信息显示板中的速度指引信息显示示意图;
图3是本申请实施例二提供的一种地铁站中对乘客行走指引的装置实施例的结构框图;
图4是本申请实施例三提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本申请作进一步的详细说明。可以理解的是,此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本申请,而非对本申请的限定。另外还需要说明的是,为了便于描述,附图中仅示出了与本申请相关的部分而非全部结构。
实施例一
图1为本申请实施例一提供的一种地铁站中对乘客行走指引的方法实施例的流程图,本实施例可以应用于地铁指引系统中,可以包括如下步骤:
步骤110,获取目标地铁站中从目标信息显示板行走至目标站台的各行走路径的路径信息,所述目标站台为目标线路的目标行车方向对应的站台。
其中,信息显示板是指布置在地铁站的各入站口或换乘通道入口的、用以向乘客呈现基本线路信息的显示装置。可以将任一信息显示板作为目标信息显示板,例如,为了使得地铁站内的所有信息显示板都显示对应的基本线路信息,则可以将各个信息显示板作为目标信息显示板,并执行本申请的后续操作。
在一种实现中,可以从行走路径数据库中请求从目标信息显示板行走至目标站台的各行走路径的路径信息。其中,该路径信息可以包括当前行走路径的行走距离以及途经的基础设施(如安检机和电扶梯等)的设施信息。在请求路径信息时,可以以目标线路、目标行车方向、目标信息显示板的标识作为搜索关键词在行走路径数据库中进行检索。
其中,目标行车方向是指目标线路(如地铁1号线、2号线等)的至少两个行车方向中的其中一个行车方向。
步骤120,获取所述目标站台的行车数据,所述行车数据包括所述目标站台的多个未来车次的计划到站信息。
示例性地,行车数据可以包括目标站台的多个未来车次的计划到站信息,其中,该计划到站信息可以包括计划到站时长和/或计划到站时间,例如,目前的实时时间是8:19,若下一车次的计划到站时间为8:20,则计划到站时长为1分钟。
在一种实施方式中,可以调用列车自动监控(Automatic Train Supervision,简称ATS)系统的接口,从该列车自动监控系统中获取目标地铁站中的目标站台的行车数据。
其中,ATS系统是一个综合的行车指挥调度控制系统,用于实现自动监督、控制线上列车的运行。本实施例的系统中可以包括ATS数据接口,用于与ATS系统保持通讯并接收所需的行车数据。具体的,本实施例可以根据目标地铁站、目标线路以及目标行车方向生成行车数据获取请求,并通过该ATS数据接口将该行车数据获取请求发送至ATS系统中,以及接收ATS系统针对该请求返回的对应的行车数据。
步骤130,分别预测所述多个未来车次的富余运力容量。
在获得目标站台的多个未来车次的计划到站信息以后,本实施例还可以预测每个未来车次的富余运力容量。其中,富余运力容量是指未来车次能够容纳的本站上车人数,也可以叫富余运力值。
在一种实施例中,步骤130进一步可以包括如下步骤:
针对各未来车次,分别从预先生成的客流数据库中获取预设历史时间段内、与所述未来车次的计划到站时间同期的多个历史车次到达目标站台前后,所述目标站台的减少人数;计算所述历史时间段内所述减少人数的平均值,得到所述未来车次的富余运力容量。
具体的,在实现时,本实施例的系统还包括客流数据库,用于存储各监测时间监测到的站台的候车人数,其中,该监测时间包括:列车到达本站台前的某个指定时间以及列车开走后的某个指定时间,这个指定时间一般是距离列车到达或者开走的时间很短的一个时间,便于监测列车到达前后的本站台客流变化情况。与此同时,还可以在客流数据库中记录该客流变化情况,具体实现时可以计算列车到达以及开走对应的监测时间监测到的两个候车人数的差值,作为站台的减少人数(即客流变化情况),并在客流数据库中记录该减少人数。而关于客流数据(即站台的候车人数)的采集过程将在步骤140中进行说明。
当需要获得某计划到达时间的车次同期的历史车次到达站台前后站台的减少人数时,可以将该计划到达时间、目标站台、目标行车方向等作为查询关键词,在客流数据库中进行查询,然后截取预设历史时间段内的查询结果作为最终的查询结果。最终计算该最终查询结果中的减少人数的平均值,作为当前计划到达时间对应的车次的富余运力容量。例如,假设下一车次的计划到站时间为8:20,则可以获取过去一个月内目标站台中每天8:20的车次到达时的目标站台减少人数,然后计算过去一个月内同车次的目标站台减少人数的平均值,作为下一车次的富余运力容量。
在其他实施例中,如果列车内安装有车内监控设备(如重量传感器、视频监控等),则可以利用车内监控设备和相应的估计算法对下一站停靠站为本目标车站的车次内的乘客数进行实时估计,形成车内客流估测数据,然后根据车内客流估测数据确定该车次的富余运力容量。
具体的,针对下一站停靠站为本目标车站的车次,可以获取其车内安装的重力监测设备采集的该列车的实时重量,然后跟该列车的空车重量(各列车在出厂时或投入使用前会记录空车重量)作差,得到列车增加重量。然后根据预设的单个乘客平均重量,计算该列车增重重量与单个乘客平均重量的比值则可以得到估测的车内乘客数量。然后将该车内乘客数量与当前列车的核定乘客数量(每辆列车都具有预设的核定乘客数量)进行比较,计算核定乘客数量与车内乘客数量的差值,即可得到当前列车可容纳的富余运力容量。
由于列车到站后会有乘客下车,因此按照这种方法得到的当前列车可容纳的富余运力容量可以作为该列车的富余运力容量的下限,根据该下限则可以对上一实施例根据站台减少人数得到的富余运力容量进行修正。例如,如果上一实施例得到的富余运力容量小于该下限,则以该下限作为当前列车可容纳的富余运力容量;否则,则可以上一实施例得到的富余运力容量作为当前列车可容纳的富余运力容量。
在另一种实现中,如果车内监控设备为视频监控设备,则可以根据该视频监控设备采集的视频图像进行分析,识别出车内的人头数据,从而得到车内乘客数量,然后将该车内乘客数量与当前列车的核定乘客数量(每辆列车都具有预设的核定乘客数量)进行比较,计算核定乘客数量与车内乘客数量的差值,即可得到作为下限的当前列车的可容纳的富余运力容量。
步骤140,获取所述目标站台的估测候车人数。
在一种实施方式中,步骤140进一步可以包括如下步骤:
获取所述目标站台中的采集设备采集的数量信息;根据所述数量信息,确定估测候车人数。
在一种实现中,可以采用车站内的车站监控设备(即上述的采集设备,如WIFI嗅探器、视频监控、AFC闸机等)采集的数据和相应估计算法对目标站台的候车人数进行实时估测,形成目标站台的客流估测数据。
车站监控设备采集的数据可以为数量信息,例如,假设车站监控设备为WIFI嗅探器,WIFI嗅探器可以探测到一定范围内已经打开WIFI(不需要连接)的手机数量,这个数量就是数量信息。然后按照一定百分比就可以根据这个数量信息得到估测候车人数。例如,假设有80%的人平时会打开手机WIFI,那么根据WIFI嗅探器探测到的数量除以0.8就是WIFI嗅探器对应的区域的估测候车人数。计算当前目标站台中所有WIFI嗅探器对应区域的候车人数的总和就是当前目标站台的估测候车人数。
得到当前目标站台的估测候车人数以后,可以将目标地铁站、目标行车方向、估测候车人数以及监测时间等信息存储在客流数据库中。在其他实施例中,客流数据库中还可以存储采集设备采集的数量信息。
需要说明的是,客流数据库还可以存储修正数据。该修正数据可以是人工通过回放视频监控的方式,对部分客流估测数据(如估测候车人数)进行修正后得到的数据。该客流修正数据可用于对相关估计算法和预测算法的校准改进。
另外,如果列车内安装有车内监控设备,则可以将车内监控设备监测到的车内客流估测数据以及监测时间等信息一起存储在客流数据库中。
步骤150,根据所述路径信息、所述计划到站信息、所述富余运力容量以及所述估测候车人数,确定乘客从所述目标信息显示板行走至所述目标站台的行走速度指引信息。
在该步骤中,根据上述步骤已经获得的信息,可以为目标信息显示板生成为乘客显示的行走速度指引信息。示例性地,该行走速度指引信息可以包括建议搭乘车次的计划到站时长、目标行走快慢等级、行走步频等的一种或结合。
在一种实施例中,若计划到站信息包括计划到站时长,行走速度指引信息包括建议搭乘车次的计划到站时长;则步骤150可以采用如下步骤确定建议搭乘车次:
步骤150-1,确定乘客从所述目标信息显示板行走至所述目标站台的一个或多个行走路径的理论最短行走时长,并从所述一个或多个行走路径的理论最短行走时长中确定最小理论最短行走时长。
在该步骤中,理论最短行走时长是指根据数据计算出来的、针对某个路径的名义最短行走时长,而非乘客的实际行走时长。在实际中,从目标信息显示板行走至目标站台的路径可以有一条或多条,这些路径信息存储在路径数据库中。针对每条行走路径,本实施例均会计算其理论最短行走时长。
在一种实施例中,若路径信息包括各行走路径的行走距离以及途经的基础设施的设施信息,则步骤150-1进一步可以包括如下步骤:
步骤150-1-1,根据预设的行走速度分布函数确定理论最大行走速度。
示例性地,预设的行走速度分布函数可以为:
P(v≤x)=Fv(x)
其中,P(v≤x)表示乘客行走速度v小于或等于速度阈值x的概率。Fv为累积的行走速度分布函数。
根据Fv(x)可以设定理论最大行走速度vmax为:
其中,为Fv的反函数,pmax为接近1的概率(例如0.95)。
步骤150-1-2,根据所述理论最大行走速度以及各行走路径的行走距离,确定各行走路径的第一行走时长。
例如,假设某行走路径的行走距离为l,则该行走路径的第一行走时长为t1:
步骤150-1-3,确定各行走路径中途经所有基础设施的第二行走时长。
步骤150-1-4,将各行走路径的所述第一行走时长以及所述第二行走时长汇总成各行走路径的理论最短行走时长。
例如,假设某行走路径中途经所有基础设施(如安检、AFC闸机、电梯等)的第二行走时长为t0,则理论最短行走时长tmin为:
需要说明的是,行走速度分布函数以及各行走路径中途经所有基础设施的第二行走时长的设置,可参考现有技术的相关文献得到,或者,也可以通过对站内监控视频分析得出,或者是人为设置的经验值,本实施例对此不作限制。
得到各行走路径的理论最短行走时长以后,则可以把各行走路径的理论最短行走时长进行比较,得到最小的理论最短行走时长作为从目标信息显示板行走至目标站台的名义最短行走时长。
步骤150-2,按照各未来车次的计划到站时长从小到大的次序进行遍历,针对当前遍历到的未来车次,根据该未来车次的所述富余运力容量、所述计划到站时长、所述最小理论最短行走时长以及所述估测候车人数,判断该未来车次是否满足设定条件。
针对当前获得的多个未来车次,可以分别判断各未来车次是否满足设定条件,在判断是否满足设定条件时,会考虑该未来车次的富余运力容量、计划到站时长、最小理论最短行走时长以及估测候车人数等。
在一种实施例中,步骤150-2进一步可以包括如下步骤:
计算该未来车次的所述富余运力容量以及已遍历过的未来车次的富余运力容量的容量总和;若所述容量总和大于或等于所述估测候车人数,且所述计划到站时长大于所述最小理论最短行走时长,则判定该未来车次满足设定条件;否则,判定该未来车次不满足设定条件。
例如,可以采用如下公式判断某未来车次是否满足设定条件:
i∈N且满足和tmin<Δti
其中,i为当前判断的未来车次,N为多个未来车次,N={1,2,…,n},n为该多个未来车次的最晚车次;q为目标站台的估测候车人数;ci≥0为第i个未来车次的富余运力容量;系数εi≥0用于补偿ci和q的不确定性,可以是预设的经验值,也可以根据客流监测和运力预测的精度确定,而当客流监测和运力预测的结果不可得时,则εi=+∞;是当前第i个未来车次以及之前遍历过的未来车次的富余运力容量的总和,即容量总和;Δti是第i个未来车次的计划到站时长;tmin为最小理论最短行走时长。
如果某个未来车次同时满足上述三种条件,则可以判定该未来车次满足设定条件;如果某个未来车次不满足上述三种条件的至少一项,则可以判定该未来车次不满足设定条件。
步骤150-3,若当前遍历到的未来车次满足设定条件,则将当前遍历到的未来车次作为建议搭乘车次。
步骤150-4,若当前遍历到的未来车次不满足设定条件,则判断当前遍历到的未来车次是否为所述多个未来车次中排序最后的车次,若否,则继续遍历下一未来车次;若是,则将当前遍历到的未来车次的下一车次作为建议搭乘车次。
如果当前遍历到的未来车次满足上述的设定条件,则可以将当前遍历到的未来车次作为建议搭乘车次。如果当前遍历到的未来车次不满足上述的设定条件,则继续遍历下一未来车次(即i+1)。如果当前遍历到的未来车次不满足上述的设定条件且是最晚车次n,则可以将第n+1车次作为建议搭乘车次。
在又一种实施例中,若行走速度指引信息为目标行走快慢等级,则步骤150进一步可以包括如下步骤:
根据各行走路径的行走距离以及所述建议搭乘车次的计划到站时长,确定建议行走速度;获取多个行走快慢等级对应的速度区间;在多个行走快慢等级对应的速度区间中匹配所述建议行走速度,以确定匹配的行走快慢等级为目标行走快慢等级。
其中,在一种实现中,可以采用如下公式计算建议行走速度vopt:
其中,l为某行走路径的行走距离,ΔtT为建议搭乘车次的计划到站时长,t0为该行走路径中途经所有基础设施(如安检、AFC闸机、电梯等)的行走时长。
多个行走快慢等级对应的速度区间可以是根据经验人工设定的速度区间,也可以是对行走速度分布进行机器分析后得到的速度区间,本实施例对此不作限定。则vopt所在的速度区间即对应建议的目标行走快慢等级,例如,若多个行走快慢等级分别为急(F)、中(M)、缓(S)三种快慢程度,对应有三种速度区间,则目标行走快慢等级的确定方式如下式所示:
其中,L(vopt)为vopt所在的速度区间对应的目标行走快慢等级,vm和vf分别为中、急所对应速度区间的下限。
在一种实施方式中,若为机器分析后得到的速度区间,则在一种实施例中,可以采用如下方式获取多个行走快慢等级对应的速度区间:
根据所述行走速度分布函数确定若干速度划分阈值;采用所述若干速度划分阈值划分出多个速度区间,各速度区间具有对应的行走快慢等级。
具体的,根据上述的行走速度分布函数,可设置若干行走快慢等级来代表不同的速度区间,不同速度区间按速度划分阈值进行划分。例如,假设速度划分阈值包括第一速度划分阈值以及第二速度划分阈值,第一速度划分阈值可以为上面公式中的vm,第二速度划分阈值可以为上面公式中的vf。通过vm和vf,划分出三个速度区间,分别是:小于vm、在vm和vf之间、大于vf;对应于三种行走快慢等级,分别是:S、M、F。根据上述的行走速度分布函数对应的反函数可以令/>则上面的划分公式的物理意义是:当乘客走行速度小于vopt的概率不足25%时,建议目标行走快慢等级为“缓”;当乘客走行速度小于vopt的概率介于25%和75%之间时,建议目标行走快慢等级为“中”;当乘客走行速度小于vopt的概率大于75%时,建议目标行走快慢等级为“急”。
需要说明的是,本实施例并不限于上述两种速度划分阈值,该速度划分阈值的数量还可以超过两种,例如为K种,则可以划分出K+1个速度区间,对应于K+1个行走快慢等级。
在又一种实施例中,若行走速度指引信息为行走步频,则步骤150进一步可以包括如下步骤:
根据所述建议行走速度以及预设的行走平均步长,确定所述行走步频。
例如,可以采用如下公式计算行走步频f:
其中,ls为预设的行走平均步长,可采集若干不同年龄、不同性别的居民的步长,计算平均值得到;参数d0>0用于补偿乘客实际走行速度和步长的不确定性,使按照此频率f走行的大部分乘客能够赶上建议搭乘车次。
步骤160,向所述目标信息显示板发送所述行走速度指引信息,以在所述目标信息显示板中显示所述行走速度指引信息。
在得到行走速度指引信息以后,则可以将该行走速度指引信息发送至目标信息显示板中,以在目标信息显示板显示行走速度指引信息。例如,如图2所示的目标信息显示板示意图所示,“21号线”表示目标线路名称,“黄村方向”表示目标行车方向,“2分钟”表示建议搭乘车次的计划到站时长,“急”表示目标行走快慢等级,脚步图标用于示意行走步频,可以根据行走步频按照一定频率闪烁该图标,以提示建议步频。在实现时,还可以设置不同的显示颜色表达不同的行走快慢等级(如,“急”用红色表示图标和/或文字,“中”用黄色表示图标和/或文字,“缓”用绿色表示图标和/或文字)。
在本实施例中,综合考虑了地铁站几何布局信息(即路径信息)、列车时刻信息(即行车数据)、客流监测信息(即估测候车人数)和客流预测信息(即富余运力容量),生成目标线路在目标行车方向的行走速度指引信息,并在目标信息显示板中显示该行走速度指引信息,以对乘客产生的走行指引更加直观、精准和全面,可合理且充分地利用列车的富余运力,同时乘客可以根据指引以合理的速度行走至站台,避免或减少乘客在站台的滞留、等候时间,减少乘客不必要的疾走和焦虑感。
实施例二
图3为本申请实施例二提供的一种地铁站中对乘客行走指引的装置实施例的结构框图,所述装置可以应用于地铁指引系统中,可以包括如下模块:
路径信息获取模块310,用于获取目标地铁站中从目标信息显示板行走至目标站台的各行走路径的路径信息,所述目标站台为目标线路的目标行车方向对应的站台;
行车数据获取模块320,用于获取所述目标站台的行车数据,所述行车数据包括所述目标站台的多个未来车次的计划到站信息;
富余运力预测模块330,用于分别预测所述多个未来车次的富余运力容量;
候车人数获取模块340,用于获取所述目标站台的估测候车人数;
行走速度指引信息确定模块350,用于根据所述路径信息、所述计划到站信息、所述富余运力容量以及所述估测候车人数,确定乘客从所述目标信息显示板行走至所述目标站台的行走速度指引信息;
指引信息显示模块360,用于向所述目标信息显示板发送所述行走速度指引信息,以在所述目标信息显示板中显示所述行走速度指引信息。
在一种实施例中,所述计划到站信息包括计划到站时长;所述行走速度指引信息包括建议搭乘车次的计划到站时长;
所述行走速度指引信息确定模块350可以包括如下子模块:
理论最短行走时长确定子模块,用于确定乘客从所述目标信息显示板行走至所述目标站台的一个或多个行走路径的理论最短行走时长,并从所述一个或多个行走路径的理论最短行走时长中确定最小理论最短行走时长;
设定条件判断子模块,用于按照各未来车次的计划到站时长从小到大的次序进行遍历,针对当前遍历到的未来车次,根据该未来车次的所述富余运力容量、所述计划到站时长、所述最小理论最短行走时长以及所述估测候车人数,判断该未来车次是否满足设定条件;
建议搭乘车次确定子模块,用于若当前遍历到的未来车次满足设定条件,则将当前遍历到的未来车次作为建议搭乘车次;若当前遍历到的未来车次不满足设定条件,则判断当前遍历到的未来车次是否为所述多个未来车次中排序最后的车次,若否,则继续遍历下一未来车次;若是,则将当前遍历到的未来车次的下一车次作为建议搭乘车次。
在一种实施例中,所述设定条件判断子模块具体用于:
计算该未来车次的所述富余运力容量以及已遍历过的未来车次的富余运力容量的容量总和;
若所述容量总和大于或等于所述估测候车人数,且所述计划到站时长大于所述最小理论最短行走时长,则判定该未来车次满足设定条件;否则,判定该未来车次不满足设定条件。
在一种实施例中,所述路径信息包括各行走路径的行走距离以及途经的基础设施的设施信息;
所述理论最短行走时长确定子模块具体用于:
根据预设的行走速度分布函数确定理论最大行走速度;
根据所述理论最大行走速度以及各行走路径的行走距离,确定各行走路径的第一行走时长;
确定各行走路径中途经所有基础设施的第二行走时长;
将各行走路径的所述第一行走时长以及所述第二行走时长汇总成各行走路径的理论最短行走时长。
在一种实施例中,所述行走速度指引信息还包括目标行走快慢等级;
所述行走速度指引信息确定模块350可以包括如下子模块:
建议行走速度确定子模块,用于根据各行走路径的行走距离以及所述建议搭乘车次的计划到站时长,确定建议行走速度;
速度区间获取子模块,用于获取多个行走快慢等级对应的速度区间;
目标行走快慢等级确定子模块,用于在多个行走快慢等级对应的速度区间中匹配所述建议行走速度,以确定匹配的行走快慢等级为目标行走快慢等级。
在一种实施例中,所述速度区间获取子模块具体用于:
根据所述行走速度分布函数确定若干速度划分阈值;
采用所述若干速度划分阈值划分出多个速度区间,各速度区间具有对应的行走快慢等级。
在一种实施例中,所述行走速度指引信息还包括行走步频;
所述行走速度指引信息确定模块350可以包括如下子模块:
行走步频确定子模块,用于根据所述建议行走速度以及预设的行走平均步长,确定所述行走步频。
在一种实施例中,所述行车数据获取模块320具体用于:
调用列车自动监控系统的接口,从所述列车自动监控系统中获取所述目标站台的行车数据。
在一种实施例中,所述候车人数获取模块340具体用于:
获取所述目标站台中的采集设备采集的数量信息;
根据所述数量信息,确定估测候车人数。
在一种实施例中,所述计划到站信息包括计划到站时间;所述富余运力预测模块330具体用于:
针对各未来车次,分别从预先生成的客流数据库中获取预设历史时间段内、与所述未来车次的计划到站时间同期的多个历史车次到达目标站台前后,所述目标站台的减少人数;
计算所述历史时间段内所述减少人数的平均值,得到所述未来车次的富余运力容量。
本申请实施例所提供的一种地铁站中对乘客行走指引的装置可执行本申请实施例一所提供的一种地铁站中对乘客行走指引的方法,具备执行方法相应的功能模块和有益效果。
实施例三
图4为本申请实施例四提供的一种电子设备的结构示意图,如图4所示,该电子设备包括处理器410、存储器420、输入装置430和输出装置440;电子设备中处理器410的数量可以是一个或多个,图4中以一个处理器410为例;电子设备中的处理器410、存储器420、输入装置430和输出装置440可以通过总线或其他方式连接,图4中以通过总线连接为例。
存储器420作为一种计算机可读存储介质,可用于存储软件程序、计算机可执行程序以及模块,如本申请实施例中的上述实施例对应的程序指令/模块。处理器410通过运行存储在存储器420中的软件程序、指令以及模块,从而执行电子设备的各种功能应用以及数据处理,即实现上述的方法实施例中提到的方法。
存储器420可主要包括存储程序区和存储数据区,其中,存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序;存储数据区可存储根据终端的使用所创建的数据等。此外,存储器420可以包括高速随机存取存储器,还可以包括非易失性存储器,例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。在一些实例中,存储器420可进一步包括相对于处理器410远程设置的存储器,这些远程存储器可以通过网络连接至设备/终端/电子设备。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
输入装置430可用于接收输入的数字或字符信息,以及产生与电子设备的用户设置以及功能控制有关的键信号输入。输出装置440可包括显示屏等显示设备。
实施例四
本申请实施例四还提供一种包含计算机可执行指令的存储介质,所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行上述方法实施例一中的方法。
当然,本申请实施例所提供的一种包含计算机可执行指令的存储介质,其计算机可执行指令不限于如上所述的方法操作,还可以执行本申请任意实施例所提供的方法中的相关操作。
通过以上关于实施方式的描述,所属领域的技术人员可以清楚地了解到,本申请可借助软件及必需的通用硬件来实现,当然也可以通过硬件实现,但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解,本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中,如计算机的软盘、只读存储器(Read-Only Memory,ROM)、随机存取存储器(RandomAccess Memory,RAM)、闪存(FLASH)、硬盘或光盘等,包括若干指令用以使得一台电子设备(可以是个人计算机,服务器,或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述的方法。
值得注意的是,上述装置的实施例中,所包括的各个单元和模块只是按照功能逻辑进行划分的,但并不局限于上述的划分,只要能够实现相应的功能即可;另外,各功能单元的具体名称也只是为了便于相互区分,并不用于限制本申请的保护范围。
注意,上述仅为本申请的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解,本申请不限于这里所述的特定实施例,对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本申请的保护范围。因此,虽然通过以上实施例对本申请进行了较为详细的说明,但是本申请不仅仅限于以上实施例,在不脱离本申请构思的情况下,还可以包括更多其他等效实施例,而本申请的范围由所附的权利要求范围决定。
Claims (12)
1.一种地铁站中对乘客行走指引的方法,其特征在于,所述方法包括:
获取目标地铁站中从目标信息显示板行走至目标站台的各行走路径的路径信息,所述目标站台为目标线路的目标行车方向对应的站台;
获取所述目标站台的行车数据,所述行车数据包括所述目标站台的多个未来车次的计划到站信息;
分别预测所述多个未来车次的富余运力容量;
获取所述目标站台的估测候车人数;
根据所述路径信息、所述计划到站信息、所述富余运力容量以及所述估测候车人数,确定乘客从所述目标信息显示板行走至所述目标站台的行走速度指引信息;
向所述目标信息显示板发送所述行走速度指引信息,以在所述目标信息显示板中显示所述行走速度指引信息;
所述计划到站信息包括计划到站时长;所述行走速度指引信息包括建议搭乘车次的计划到站时长;
所述根据所述路径信息、所述计划到站信息、所述富余运力容量以及所述估测候车人数,确定乘客从所述目标信息显示板行走至所述目标站台的行走速度指引信息,包括:
确定乘客从所述目标信息显示板行走至所述目标站台的一个或多个行走路径的理论最短行走时长,并从所述一个或多个行走路径的理论最短行走时长中确定最小理论最短行走时长;
按照各未来车次的计划到站时长从小到大的次序进行遍历,针对当前遍历到的未来车次,根据该未来车次的所述富余运力容量、所述计划到站时长、所述最小理论最短行走时长以及所述估测候车人数,判断该未来车次是否满足设定条件;
若当前遍历到的未来车次满足设定条件,则将当前遍历到的未来车次作为建议搭乘车次;
若当前遍历到的未来车次不满足设定条件,则判断当前遍历到的未来车次是否为所述多个未来车次中排序最后的车次,若否,则继续遍历下一未来车次;若是,则将当前遍历到的未来车次的下一车次作为建议搭乘车次。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据该未来车次的所述富余运力容量、所述计划到站时长、所述最小理论最短行走时长以及所述估测候车人数,判断该未来车次是否满足设定条件,包括:
计算该未来车次的所述富余运力容量以及已遍历过的未来车次的富余运力容量的容量总和;
若所述容量总和大于或等于所述估测候车人数,且所述计划到站时长大于所述最小理论最短行走时长,则判定该未来车次满足设定条件;否则,判定该未来车次不满足设定条件。
3.根据权利要求1或2所述的方法,其特征在于,所述路径信息包括各行走路径的行走距离以及途经的基础设施的设施信息;
所述确定乘客从所述目标信息显示板行走至所述目标站台的一个或多个行走路径的理论最短行走时长,包括:
根据预设的行走速度分布函数确定理论最大行走速度;
根据所述理论最大行走速度以及各行走路径的行走距离,确定各行走路径的第一行走时长;
确定各行走路径中途经所有基础设施的第二行走时长;
将各行走路径的所述第一行走时长以及所述第二行走时长汇总成各行走路径的理论最短行走时长。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述行走速度指引信息还包括目标行走快慢等级;
所述根据所述路径信息、所述计划到站信息、所述富余运力容量以及所述估测候车人数,确定乘客从所述目标信息显示板行走至所述目标站台的行走速度指引信息,包括:
根据各行走路径的行走距离以及所述建议搭乘车次的计划到站时长,确定建议行走速度;
获取多个行走快慢等级对应的速度区间;
在多个行走快慢等级对应的速度区间中匹配所述建议行走速度,以确定匹配的行走快慢等级为目标行走快慢等级。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述获取多个行走快慢等级对应的速度区间,包括:
根据所述行走速度分布函数确定若干速度划分阈值;
采用所述若干速度划分阈值划分出多个速度区间,各速度区间具有对应的行走快慢等级。
6.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述行走速度指引信息还包括行走步频;
所述根据所述路径信息、所述计划到站信息、所述富余运力容量以及所述估测候车人数,确定乘客从所述目标信息显示板行走至所述目标站台的行走速度指引信息,包括:
根据所述建议行走速度以及预设的行走平均步长,确定所述行走步频。
7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取所述目标站台的行车数据,包括:
调用列车自动监控系统的接口,从所述列车自动监控系统中获取所述目标站台的行车数据。
8.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取所述目标站台的估测候车人数,包括:
获取所述目标站台中的采集设备采集的数量信息;
根据所述数量信息,确定估测候车人数。
9.根据权利要求1或7或8所述的方法,其特征在于,所述计划到站信息包括计划到站时间;所述分别预测所述多个未来车次的富余运力容量,包括:
针对各未来车次,分别从预先生成的客流数据库中获取预设历史时间段内、与所述未来车次的计划到站时间同期的多个历史车次到达目标站台前后,所述目标站台的减少人数;
计算所述历史时间段内所述减少人数的平均值,得到所述未来车次的富余运力容量。
10.一种地铁站中对乘客行走指引的装置,其特征在于,所述装置包括:
路径信息获取模块,用于获取目标地铁站中从目标信息显示板行走至目标站台的各行走路径的路径信息,所述目标站台为目标线路的目标行车方向对应的站台;
行车数据获取模块,用于获取所述目标站台的行车数据,所述行车数据包括所述目标站台的多个未来车次的计划到站信息;
富余运力预测模块,用于分别预测所述多个未来车次的富余运力容量;
候车人数获取模块,用于获取所述目标站台的估测候车人数;
行走速度指引信息确定模块,用于根据所述路径信息、所述计划到站信息、所述富余运力容量以及所述估测候车人数,确定乘客从所述目标信息显示板行走至所述目标站台的行走速度指引信息;所述计划到站信息包括计划到站时长;所述行走速度指引信息包括建议搭乘车次的计划到站时长;
指引信息发送模块,用于向所述目标信息显示板发送所述行走速度指引信息,以在所述目标信息显示板中显示所述行走速度指引信息;
所述行走速度指引信息确定模块包括:
理论最短行走时长确定子模块,用于确定乘客从所述目标信息显示板行走至所述目标站台的一个或多个行走路径的理论最短行走时长,并从所述一个或多个行走路径的理论最短行走时长中确定最小理论最短行走时长;
设定条件判断子模块,用于按照各未来车次的计划到站时长从小到大的次序进行遍历,针对当前遍历到的未来车次,根据该未来车次的所述富余运力容量、所述计划到站时长、所述最小理论最短行走时长以及所述估测候车人数,判断该未来车次是否满足设定条件;
建议搭乘车次确定子模块,用于若当前遍历到的未来车次满足设定条件,则将当前遍历到的未来车次作为建议搭乘车次;若当前遍历到的未来车次不满足设定条件,则判断当前遍历到的未来车次是否为所述多个未来车次中排序最后的车次,若否,则继续遍历下一未来车次;若是,则将当前遍历到的未来车次的下一车次作为建议搭乘车次。
11.一种电子设备,其特征在于,所述电子设备包括:
一个或多个处理器;
存储装置,用于存储一个或多个程序,
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行,使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-9任一项所述的方法。
12.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,该程序被处理器执行时实现如权利要求1-9任一项所述的方法。
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Families Citing this family (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN114559989B (zh) * | 2022-01-26 | 2023-07-14 | 广州新科佳都科技有限公司 | 一种列车定位方法、装置、终端设备以及存储介质 |
CN117273285B (zh) * | 2023-11-21 | 2024-02-02 | 北京市运输事业发展中心 | 基于轨道交通大客流站的客运数据采集系统 |
Citations (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR200269110Y1 (ko) * | 2001-12-21 | 2002-03-18 | 원문식 | 지하철 운행 및 시간 정보를 제공하는 기능을 가진 광고판 |
JP5272231B1 (ja) * | 2012-05-14 | 2013-08-28 | 株式会社 ヴァル研究所 | 案内情報提供システム、携帯端末、コンピュータプログラム |
CN104408082A (zh) * | 2014-11-11 | 2015-03-11 | 大连海天兴业科技有限公司 | 一种基于实时信息的地铁乘客服务系统 |
CN104608774A (zh) * | 2014-12-24 | 2015-05-13 | 北京易华录信息技术股份有限公司 | 一种在地铁站入口向乘客提供精准到站信息的系统及方法 |
JP2015111147A (ja) * | 2015-02-18 | 2015-06-18 | 株式会社ナビタイムジャパン | ナビゲーションシステム、情報処理装置、ナビゲーション方法、および、プログラム |
CN107403235A (zh) * | 2017-06-30 | 2017-11-28 | 东南大学 | 轨道交通站台乘客候车位置诱导系统及方法 |
CN206849015U (zh) * | 2017-01-17 | 2018-01-05 | 兰州交通大学 | 一种基于手机客户端的实时地铁信息查询系统 |
CN110231971A (zh) * | 2019-05-18 | 2019-09-13 | 王�锋 | 乘客导流方法、装置、移动终端与计算机可读存储介质 |
CN112183889A (zh) * | 2020-10-26 | 2021-01-05 | 中国联合网络通信集团有限公司 | 一种乘坐路线推荐方法及装置 |
CN112700360A (zh) * | 2019-10-23 | 2021-04-23 | 上海申通地铁集团有限公司 | 用于地铁车站的智能乘车诱导装置及方法 |
CN112896242A (zh) * | 2021-02-26 | 2021-06-04 | 佳都新太科技股份有限公司 | 一种轨道交通的乘客乘车行为状态更新方法及装置 |
Family Cites Families (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US11164335B2 (en) * | 2018-11-06 | 2021-11-02 | International Business Machines Corporation | Passenger travel route inferencing in a subway system |
-
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Patent Citations (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR200269110Y1 (ko) * | 2001-12-21 | 2002-03-18 | 원문식 | 지하철 운행 및 시간 정보를 제공하는 기능을 가진 광고판 |
JP5272231B1 (ja) * | 2012-05-14 | 2013-08-28 | 株式会社 ヴァル研究所 | 案内情報提供システム、携帯端末、コンピュータプログラム |
CN104408082A (zh) * | 2014-11-11 | 2015-03-11 | 大连海天兴业科技有限公司 | 一种基于实时信息的地铁乘客服务系统 |
CN104608774A (zh) * | 2014-12-24 | 2015-05-13 | 北京易华录信息技术股份有限公司 | 一种在地铁站入口向乘客提供精准到站信息的系统及方法 |
JP2015111147A (ja) * | 2015-02-18 | 2015-06-18 | 株式会社ナビタイムジャパン | ナビゲーションシステム、情報処理装置、ナビゲーション方法、および、プログラム |
CN206849015U (zh) * | 2017-01-17 | 2018-01-05 | 兰州交通大学 | 一种基于手机客户端的实时地铁信息查询系统 |
CN107403235A (zh) * | 2017-06-30 | 2017-11-28 | 东南大学 | 轨道交通站台乘客候车位置诱导系统及方法 |
CN110231971A (zh) * | 2019-05-18 | 2019-09-13 | 王�锋 | 乘客导流方法、装置、移动终端与计算机可读存储介质 |
CN112700360A (zh) * | 2019-10-23 | 2021-04-23 | 上海申通地铁集团有限公司 | 用于地铁车站的智能乘车诱导装置及方法 |
CN112183889A (zh) * | 2020-10-26 | 2021-01-05 | 中国联合网络通信集团有限公司 | 一种乘坐路线推荐方法及装置 |
CN112896242A (zh) * | 2021-02-26 | 2021-06-04 | 佳都新太科技股份有限公司 | 一种轨道交通的乘客乘车行为状态更新方法及装置 |
Also Published As
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