CN113936496A - 基于乘客识别的智能交互交通排程方法及系统 - Google Patents

基于乘客识别的智能交互交通排程方法及系统 Download PDF

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CN113936496A CN202111545718.5A CN202111545718A CN113936496A CN 113936496 A CN113936496 A CN 113936496A CN 202111545718 A CN202111545718 A CN 202111545718A CN 113936496 A CN113936496 A CN 113936496A
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Abstract

本发明公开了一种基于乘客识别的智能交互交通排程方法，涉及公共交通运输术领域，解决现有公共交通效果不佳的技术问题，方法包括：获取目标路线的路线信息、车辆信息；根据路线信息、车辆信息建立路线管理数据库；识别出车内的乘客，并统计乘客数量；结合时间参数记录目标路线各个班次的日载客量，并结合路线信息建立载客数据库；以自然周为周期，根据目标路线前一日的各个班次的日载客量变化确定目标路线当日的班次排程。本发明还公开了一种基于乘客识别的智能交互交通排程系统。本发明以自然周为周期，基于历史日载客量变化做预测分析对当日的班次排程调度，使班次排程更准确、灵活地适应搭乘需求，减小非必要性的班次，降低运营成本。

Description

基于乘客识别的智能交互交通排程方法及系统
技术领域
本发明涉及公共交通运输技术领域，更具体地说，它涉及一种基于乘客识别的智能交互交通排程方法及系统。
背景技术
随着城市化进程的发展，在城镇中，日出行人数迅速增多，交通运输业面临的压力随之增大，为此，各相关部门有安排班次更多的交通运输工具，以缓解交通压力。
然而，更多的运输班次方便民众出行的同时，还受各种因素影响，在各个地区，尤其是二三线城市的非中心城区，大多面临一个问题：在非出行高峰期间，部分线路的公共交通运输工具实际载客人数极少，甚至有出现大半路程，或是全程载客低于5%的情况发生，导致运营成本增加，而且即便有部分做区别排班，但是相对机械，固定，效果不佳，因此本申请提出一种新的技术方案。
发明内容
本发明要解决的技术问题是针对现有技术的上述不足，本发明的目的一是提供一种智能程度高、效果好的基于乘客识别的智能交互交通排程方法。
本发明的目的二是提供一种智能程度高、效果好的基于乘客识别的智能交互交通排程系统。
为了实现上述目的一，本发明提供一种基于乘客识别的智能交互交通排程方法，包括：
获取目标路线的路线信息、车辆信息；
根据所述路线信息、车辆信息建立路线管理数据库；
识别出车内的乘客，并统计乘客数量；
结合时间参数记录所述目标路线各个班次的日载客量，并结合所述路线信息建立载客数据库；
以自然周为周期，根据所述目标路线前一日的各个班次的日载客量变化确定所述目标路线当日的班次排程。
作为进一步地改进，确定当日的班次排程的具体操作包括：
记录前一日载客量小于阈值一的时间段，并记为
Figure 183346DEST_PATH_IMAGE001
，其中，
Figure 349754DEST_PATH_IMAGE002
为序号；
根据网络日期对
Figure 506322DEST_PATH_IMAGE001
标记，且周一至周日分别记为
Figure 714581DEST_PATH_IMAGE003
、
Figure 591270DEST_PATH_IMAGE004
……
Figure 459738DEST_PATH_IMAGE005
，得到
Figure 867716DEST_PATH_IMAGE006
；其中，
Figure 863354DEST_PATH_IMAGE007
为周几；
如果
Figure 377906DEST_PATH_IMAGE008
，则输出预选的历史班次排程作为当日的班次排程；
如果
Figure 715477DEST_PATH_IMAGE009
，则统计
Figure 906025DEST_PATH_IMAGE010
对应的
Figure 315140DEST_PATH_IMAGE011
的数量；若
Figure 418619DEST_PATH_IMAGE010
对应的
Figure 661513DEST_PATH_IMAGE011
的数量大于阈值二且
Figure 496614DEST_PATH_IMAGE011
的持续时长大于阈值三，则在
Figure 145638DEST_PATH_IMAGE012
的班次排程基础上取消
Figure 398896DEST_PATH_IMAGE013
对应的班次得到当日的班次排程，阈值二表示低载客量的最小次数，阈值三表示低载客量持续时间的最小值。
进一步地，确定当日的班次排程的具体操作还包括：
将被取消的班次记为
Figure 591454DEST_PATH_IMAGE014
班次，将被取消的班次的后一班次记为
Figure 399004DEST_PATH_IMAGE015
班次，并存入所述载客数据库；
对多个历史
Figure 710775DEST_PATH_IMAGE015
班次对应的日载客量求平均值得到
Figure 552960DEST_PATH_IMAGE016
；
将本次
Figure 170279DEST_PATH_IMAGE015
班次对应的日载客量
Figure 199546DEST_PATH_IMAGE017
减去
Figure 455953DEST_PATH_IMAGE016
得到差值
Figure 746120DEST_PATH_IMAGE018
；
如果差值
Figure 534341DEST_PATH_IMAGE018
大于阈值四，则判定为误调度，并恢复
Figure 34592DEST_PATH_IMAGE014
班次得到当日的班次排程。
进一步地，还包括：
如果当日为节假日，则根据所述路线信息确定所述目标路线的路线类别；
如果所述目标路线的路线类别符合繁忙路线类别，则该目标路线中止调度调整，输出与所述节假日对应的预设班次排程。
进一步地，还包括主动呼叫逻辑，所述主动呼叫逻辑包括：
记录所述目标路线日载客量大于上限值或小于下限值的时间段，对所述时间段进行聚类分析得到所述时间段集中度最高的所属区间，将所述所属区间记为主动呼叫时间段；
在所述主动呼叫时间段内获取乘客发送至指定平台的搭乘请求信息；
根据所述搭乘请求信息得到所述目标路线的请求搭乘人数
Figure 64996DEST_PATH_IMAGE019
；
如果
Figure 724517DEST_PATH_IMAGE019
大于阈值五，则增加一个班次X1，并更新当日的班次排程。
进一步地，所述主动呼叫逻辑还包括：
统计所述班次
Figure 165862DEST_PATH_IMAGE020
运营期间的总上车人数
Figure 202345DEST_PATH_IMAGE021
；
如果
Figure 974123DEST_PATH_IMAGE021
小于
Figure 409521DEST_PATH_IMAGE022
且
Figure 834818DEST_PATH_IMAGE021
减去
Figure 44082DEST_PATH_IMAGE022
的差值大于阈值六，则对发送搭乘请求信息的乘客做诚信评测。
进一步地，所述诚信评测包括：
对所述班次
Figure 233931DEST_PATH_IMAGE020
运营期间的乘客进行识别，得到乘客的身份信息；
以预设的加减分原则对发送搭乘请求信息且未识别到的乘客做诚信减分；
以所述加减分原则对发送搭乘请求信息且识别到的乘客做诚信加分。
进一步地，所述主动呼叫逻辑还包括：在计算请求搭乘人数
Figure 759721DEST_PATH_IMAGE022
的过程跳过诚信分小于阈值七的乘客所发送的搭乘请求信息。
进一步地，还包括辅助呼叫逻辑，所述辅助呼叫逻辑包括：
在所述主动呼叫时间段内，获取所述目标路线各站点候车的弱势群体的乘客数量
Figure 995399DEST_PATH_IMAGE023
；
如果
Figure 488698DEST_PATH_IMAGE023
大于阈值八，则增加一个班次
Figure 713530DEST_PATH_IMAGE024
，并更新当日的班次排程。
为了实现上述目的二，本发明提供一种基于乘客识别的智能交互交通排程系统，包括车机，还包括无线通信连接所述车机的远程服务器；
所述车机用于识别出车内的乘客，并统计乘客数量，将所述乘客数量发送给所述远程服务器；
所述远程服务器用于获取目标路线的路线信息、车辆信息；根据所述路线信息、车辆信息建立路线管理数据库；根据所述乘客数量结合时间参数记录所述目标路线各个班次的日载客量，并结合所述路线信息建立载客数据库；以自然周为周期，根据所述目标路线前一日的各个班次的日载客量变化确定所述目标路线当日的班次排程。
有益效果
本发明与现有技术相比，具有的优点为：
1.本发明以自然周为周期，基于历史日载客量变化，分路线，针对性的做预测分析，以对当日的班次排程调度，使其更准确的适应群众的搭乘需求，且能减小非必要性的班次，降低运营成本；同时，因为周期短，又是针对当前周期的历史数据预测，所以更为灵活。
2.本发明针对节假日输出与该节假日对应的预设班次排程，一方面可以减小非必要性的分析压力；另一方面也更为灵活和准确。
3.本发明在主动呼叫时间段内根据搭乘请求信息增加班次，可以大大减小出行高峰或出行低谷对搭乘体验不佳的情况。
4.本发明根据目标路线各站点候车的弱势群体的乘客数量增加班次，可以有效为弱势群体，如老人、儿童等带来便捷搭乘体验。
附图说明
图1为本发明方法的流程示意图；
图2为的整体架构示意图。
具体实施方式
下面结合附图中的具体实施例对本发明做进一步的说明。
参阅图1-2，一种基于乘客识别的智能交互交通排程方法，包括：
获取目标路线的路线信息、车辆信息；路线信息、车辆信息可通过对接公交公司获取，需要注意的是，在本实施例中，路线信息还被人工主动增加类别标签，如城际路线、环内路线、郊区路线、景区直达路线或园区路线，以便后续做细致区分；车辆信息则用于区分各个车辆；
根据路线信息、车辆信息建立路线管理数据库；路线管理数据库用于供给工作人员做班次排程设置时的基准参考，方便其做相关管理工作；
识别出车内的乘客，并统计乘客数量；可以通过获取车内的实时画面，并对实时画面做图像识别处理识别出乘客；也可以通过语音、指纹、虹膜等生物特征识别出乘客；也可以通过公交卡、工牌、老年卡、月卡、身份证等有效证件识别出乘客，还可以通过刷二维码的方式识别出乘客；其中，车内的实时画面通过安装于车内的摄像头采集上传，而乘客识别和人数统计，可以理解的是，均为现有技术，因此不再赘述；
结合时间参数记录目标路线各个班次的日载客量，并结合路线信息建立载客数据库；
以自然周为周期，根据目标路线前一日的各个班次的日载客量变化确定目标路线当日的班次排程。
本方法可以通过对各个车辆历史的日车载量变化做针对性的预测分析，调整班次排程，降低运营成本；且因为以一周为一个周期，而非传统的机械、固定调整方式，所以更为灵活，且能减小环境因素，如临时道路改道、持续性天气等带来的影响，调整更为合理。
确定当日的班次排程的具体操作包括：
记录前一日载客量小于阈值一的时间段，并记为
Figure 874253DEST_PATH_IMAGE001
，其中，
Figure 782297DEST_PATH_IMAGE002
为序号；阈值一，包括后续其他阈值，均由工作人员预设；
根据网络日期对
Figure 543318DEST_PATH_IMAGE001
标记，且周一至周日分别记为
Figure 585223DEST_PATH_IMAGE003
、
Figure 55912DEST_PATH_IMAGE004
……
Figure 915284DEST_PATH_IMAGE005
，得到
Figure 602748DEST_PATH_IMAGE006
；其中，
Figure 838557DEST_PATH_IMAGE007
为周几；
如果
Figure 895244DEST_PATH_IMAGE008
，即当日为周一，则输出预选的历史班次排程作为当日的班次排程；
如果
Figure 925517DEST_PATH_IMAGE009
，则统计
Figure 303540DEST_PATH_IMAGE010
对应的
Figure 343040DEST_PATH_IMAGE011
的数量；若
Figure 473807DEST_PATH_IMAGE010
对应的
Figure 723916DEST_PATH_IMAGE011
的数量大于阈值二且
Figure 572923DEST_PATH_IMAGE011
的持续时长大于阈值三，则在
Figure 104530DEST_PATH_IMAGE012
的班次排程基础上取消
Figure 152120DEST_PATH_IMAGE013
对应的班次得到当日的班次排程，阈值二表示低载客量的最小次数，阈值三表示低载客量持续时间的最小值。日载客量小于额定载客量的20%则认为是低载客量，当然低载客量也可以根据实际情况进行设定。
根据上述，除了周一之外，当日的班次排程均为基于前一日的日载客量变化针对性的调整，所以相对更为灵活。
为了验证班次调整的准确性，避免后序其他日子是在有误的基础上再次计算而导致公共交通混乱，确定当日的班次排程的具体操作还包括：
将被取消的班次记为
Figure 773463DEST_PATH_IMAGE014
班次，将被取消的班次的后一班次记为
Figure 172084DEST_PATH_IMAGE015
班次，并存入载客数据库；
对多个历史
Figure 491070DEST_PATH_IMAGE015
班次对应的日载客量求平均值得到
Figure 612740DEST_PATH_IMAGE016
；多个历史
Figure 421296DEST_PATH_IMAGE015
班次分别为前几周的数据；
将本次
Figure 774391DEST_PATH_IMAGE015
班次对应的日载客量
Figure 162647DEST_PATH_IMAGE017
减去
Figure 184830DEST_PATH_IMAGE016
得到差值
Figure 118282DEST_PATH_IMAGE018
；
如果差值
Figure 960336DEST_PATH_IMAGE018
大于阈值四，可以理解为，后一班次人数过多，甚至出现拥挤，则判定为误调度，并恢复
Figure 667130DEST_PATH_IMAGE014
班次得到当日的班次排程；否则，判定为调度校正合理。
根据上述逻辑，可在验证发现调度相对不合理时，调整回原班次排程数据，作为的下一自然日的计算基础，减小“错上加错”的情况，改善乘客的搭乘体验。
可以理解的是，上述的乘客数量指的是，一次行程总的上车的人数，而非某一时刻的乘客数量；之所以这样，是因为此时不仅仅考虑运营成本，还考虑有群众的搭乘体验，毕竟公共交通的初衷是为了服务群众，便捷出行。
在一个实施例中，本方法还包括：
根据网络日期及官方发布的放假信息，确定节假日；如果当日为节假日，则根据路线信息确定目标路线的路线类别；
如果目标路线的路线类别符合繁忙路线类别，则该目标路线中止调度调整，输出与节假日对应的预设班次排程。
其中，繁忙路线类别可以是景区直达路线和环内路线。
根据上述内容，本方法在节假日期间，还会根据路线的类别，结合环境影响决定是否做班次调整，一方面减小非必要性的分析压力；另一方面，也更为灵活和准确。
在一个实施例中，本方法还包括主动呼叫逻辑，主动呼叫逻辑包括：
记录目标路线日载客量大于上限值或小于下限值的时间段，对时间段进行聚类分析得到时间段集中度最高的所属区间，将所属区间记为主动呼叫时间段；上限值和下限值由公交公司上传；如统计小于下限值的时间段：3个时间段的所属区间为1:00-3:30，5个时间段的所属区间为19:30-21:00，则取19:30-21:00为主动呼叫时间段；可以理解的是，上限值是为了在高峰期提供主动呼叫功能，而下限值，则是为了在“理论的”搭乘低谷时期提供主动呼叫功能；
在主动呼叫时间段内获取乘客发送至指定平台的搭乘请求信息，例如：群众通过终端，如手机上的App发送信息至一公众云台；其中，搭乘请求信息包括搭乘人数和搭乘路线；可以理解的是，搭乘人数的填写，是为了方便群众；当多人同时出行，则只需其中一人做请求发送即可，不再需要每个人都发送一次请求；
根据搭乘请求信息得到目标路线的请求搭乘人数
Figure 747081DEST_PATH_IMAGE019
；
如果
Figure 163019DEST_PATH_IMAGE019
大于阈值五，则增加一个班次X1，并更新当日的班次排程。
本方法的主动呼叫逻辑，作为班次递增原则，可以减小出行高峰对搭乘体验不佳的情况；还考虑“理论的”搭乘低谷时期的特殊情况，如夜晚的高铁站点路线等，为群众做考虑，可以减小在高铁站点夜晚长时间等车带来不良体验。
为了防止部分群众随意呼叫车辆而使运营成本增大，主动呼叫逻辑还包括：统计班次
Figure 977522DEST_PATH_IMAGE020
运营期间的总上车人数
Figure 707581DEST_PATH_IMAGE021
；
如果
Figure 642039DEST_PATH_IMAGE021
小于
Figure 481075DEST_PATH_IMAGE022
且
Figure 32142DEST_PATH_IMAGE021
减去
Figure 847783DEST_PATH_IMAGE022
的差值大于阈值六，则对发送搭乘请求信息的乘客做诚信评测。
需要注意的是，此处的总上车人数
Figure 636747DEST_PATH_IMAGE021
暂时并没有对应至请求发送人，即只要该班次实际搭乘人数大于请求人数即可，之所以做该设置，是为了保留一定的容许度，在运营不会亏损，或亏损在容许值的情况下，允许部分人员临时做其他选择；即，诚信评测只有在差值大于阈值六（可以理解为公共资源浪费较大，亏损过高）时才会被触发。
诚信评测的前提是身份绑定，因此搭乘请求信息绑定请求发送人的身份信息；又为了提高本方法的应用便捷性，身份信息设置为包括人脸数据或其他唯一的身份数据；在此前提下，诚信评测包括：
对班次
Figure 643755DEST_PATH_IMAGE020
运营期间的乘客进行识别，得到乘客的身份信息；可以通过上文提到的识别方式对乘客进行识别；
以预设的加减分原则对发送搭乘请求信息且未识别到的乘客做诚信减分；
以加减分原则对发送搭乘请求信息且识别到的乘客做诚信加分。
其中，加减分原则可以是，有对应乘客，则加一分直到满分100分；否则，减一分。
主动呼叫逻辑还包括：在计算请求搭乘人数
Figure 682118DEST_PATH_IMAGE022
的过程跳过诚信分小于阈值七的乘客所发送的搭乘请求信息，例如，诚信分小于70分的乘客所发送的搭乘请求信息将被忽略，可以在督促群众维持诚信呼叫的同时，减小诚信度不高的群众带来的干扰。
为了辅助弱势群体，如老人、儿童等，在一个实施例中，本方法还包括辅助呼叫逻辑，辅助呼叫逻辑包括：
在主动呼叫时间段内，获取目标路线各站点候车的弱势群体的乘客数量
Figure 35871DEST_PATH_IMAGE023
；具体的，通过获取目标路线的公交站点的实时画面，如通过预安装于站点的网络摄像头采集并上传，对实时画面做图像识别处理，识别出候车的乘客并统计候车的乘客数量
Figure 944921DEST_PATH_IMAGE023
；
如果
Figure 342404DEST_PATH_IMAGE023
大于阈值八，则增加一个班次
Figure 385840DEST_PATH_IMAGE024
，并更新当日的班次排程。
根据上述内容，除了主动呼叫公交车外，本方法还可识别线路上的各个站点的实时画面，主动的增加班次，为老人、儿童等带来便捷搭乘体验。
可以理解的是，为减小干扰，摄像头采集范围覆盖站点候车区，且识别过程中，定义滞留于候车区3分钟以上的人员为乘客。
一种基于乘客识别的智能交互交通排程系统，包括车机，还包括无线通信连接车机的远程服务器；
车机用于识别出车内的乘客，并统计乘客数量，将乘客数量发送给远程服务器；
远程服务器用于获取目标路线的路线信息、车辆信息；根据路线信息、车辆信息建立路线管理数据库；根据乘客数量结合时间参数记录目标路线各个班次的日载客量，并结合路线信息建立载客数据库；以自然周为周期，根据目标路线前一日的各个班次的日载客量变化确定目标路线当日的班次排程。
以上仅是本发明的优选实施方式，应当指出对于本领域的技术人员来说，在不脱离本发明结构的前提下，还可以作出若干变形和改进，这些都不会影响本发明实施的效果和专利的实用性。

Claims (10)

1.一种基于乘客识别的智能交互交通排程方法，其特征在于，包括：
获取目标路线的路线信息、车辆信息；
根据所述路线信息、车辆信息建立路线管理数据库；
识别出车内的乘客，并统计乘客数量；
结合时间参数记录所述目标路线各个班次的日载客量，并结合所述路线信息建立载客数据库；
以自然周为周期，根据所述目标路线前一日的各个班次的日载客量变化确定所述目标路线当日的班次排程。
2.根据权利要求1所述的基于乘客识别的智能交互交通排程方法，其特征在于，确定当日的班次排程的具体操作包括：
记录前一日载客量小于阈值一的时间段，并记为
Figure 872540DEST_PATH_IMAGE001
，其中，
Figure 320839DEST_PATH_IMAGE002
为序号；
根据网络日期对
Figure 21947DEST_PATH_IMAGE001
标记，且周一至周日分别记为
Figure 89260DEST_PATH_IMAGE003
、
Figure 434791DEST_PATH_IMAGE004
……
Figure 963247DEST_PATH_IMAGE005
，得到
Figure 636805DEST_PATH_IMAGE006
；其中，
Figure 632443DEST_PATH_IMAGE007
为周几；
如果
Figure 957114DEST_PATH_IMAGE008
，则输出预选的历史班次排程作为当日的班次排程；
如果
Figure 622582DEST_PATH_IMAGE009
，则统计
Figure 173649DEST_PATH_IMAGE010
对应的
Figure 333497DEST_PATH_IMAGE011
的数量；若
Figure 794565DEST_PATH_IMAGE010
对应的
Figure 880202DEST_PATH_IMAGE011
的数量大于阈值二且
Figure 918565DEST_PATH_IMAGE011
的持续时长大于阈值三，则在
Figure 600213DEST_PATH_IMAGE012
的班次排程基础上取消
Figure 666520DEST_PATH_IMAGE013
对应的班次得到当日的班次排程，阈值二表示低载客量的最小次数，阈值三表示低载客量持续时间的最小值。
3.根据权利要求2所述的基于乘客识别的智能交互交通排程方法，其特征在于，确定当日的班次排程的具体操作还包括：
将被取消的班次记为
Figure 798424DEST_PATH_IMAGE014
班次，将被取消的班次的后一班次记为
Figure 933871DEST_PATH_IMAGE015
班次，并存入所述载客数据库；
对多个历史
Figure 199636DEST_PATH_IMAGE015
班次对应的日载客量求平均值得到
Figure 369717DEST_PATH_IMAGE016
；
将本次
Figure 938102DEST_PATH_IMAGE015
班次对应的日载客量
Figure 311576DEST_PATH_IMAGE017
减去
Figure 600606DEST_PATH_IMAGE016
得到差值
Figure 749828DEST_PATH_IMAGE018
；
如果差值
Figure 613748DEST_PATH_IMAGE018
大于阈值四，则判定为误调度，并恢复
Figure 458207DEST_PATH_IMAGE014
班次得到当日的班次排程。
4.根据权利要求1-3任意一项所述的基于乘客识别的智能交互交通排程方法，其特征在于，还包括：
如果当日为节假日，则根据所述路线信息确定所述目标路线的路线类别；
如果所述目标路线的路线类别符合繁忙路线类别，则该目标路线中止调度调整，输出与所述节假日对应的预设班次排程。
5.根据权利要求1-3任意一项所述的基于乘客识别的智能交互交通排程方法，其特征在于，还包括主动呼叫逻辑，所述主动呼叫逻辑包括：
记录所述目标路线日载客量大于上限值或小于下限值的时间段，对所述时间段进行聚类分析得到所述时间段集中度最高的所属区间，将所述所属区间记为主动呼叫时间段；
在所述主动呼叫时间段内获取乘客发送至指定平台的搭乘请求信息；
根据所述搭乘请求信息得到所述目标路线的请求搭乘人数
Figure 675562DEST_PATH_IMAGE019
；
如果
Figure 565108DEST_PATH_IMAGE019
大于阈值五，则增加一个班次X1，并更新当日的班次排程。
6.根据权利要求5所述的基于乘客识别的智能交互交通排程方法，其特征在于，所述主动呼叫逻辑还包括：
统计所述班次
Figure 85082DEST_PATH_IMAGE020
运营期间的总上车人数
Figure 807051DEST_PATH_IMAGE021
；
如果
Figure 687151DEST_PATH_IMAGE021
小于
Figure 686331DEST_PATH_IMAGE022
且
Figure 501840DEST_PATH_IMAGE021
减去
Figure 337203DEST_PATH_IMAGE022
的差值大于阈值六，则对发送搭乘请求信息的乘客做诚信评测。
7.根据权利要求6所述的基于乘客识别的智能交互交通排程方法，其特征在于，所述诚信评测包括：
对所述班次
Figure 771727DEST_PATH_IMAGE020
运营期间的乘客进行识别，得到乘客的身份信息；
以预设的加减分原则对发送搭乘请求信息且未识别到的乘客做诚信减分；
以所述加减分原则对发送搭乘请求信息且识别到的乘客做诚信加分。
8.根据权利要求5所述的基于乘客识别的智能交互交通排程方法，其特征在于，所述主动呼叫逻辑还包括：在计算请求搭乘人数
Figure 750047DEST_PATH_IMAGE022
的过程跳过诚信分小于阈值七的乘客所发送的搭乘请求信息。
9.根据权利要求5所述的基于乘客识别的智能交互交通排程方法，其特征在于，还包括辅助呼叫逻辑，所述辅助呼叫逻辑包括：
在所述主动呼叫时间段内，获取所述目标路线各站点候车的弱势群体的乘客数量
Figure 861091DEST_PATH_IMAGE023
；
如果
Figure 167439DEST_PATH_IMAGE023
大于阈值八，则增加一个班次
Figure 530287DEST_PATH_IMAGE024
，并更新当日的班次排程。
10.一种基于乘客识别的智能交互交通排程系统，包括车机，其特征在于，还包括无线通信连接所述车机的远程服务器；
所述车机用于识别出车内的乘客，并统计乘客数量，将所述乘客数量发送给所述远程服务器；
所述远程服务器用于获取目标路线的路线信息、车辆信息；根据所述路线信息、车辆信息建立路线管理数据库；根据所述乘客数量结合时间参数记录所述目标路线各个班次的日载客量，并结合所述路线信息建立载客数据库；以自然周为周期，根据所述目标路线前一日的各个班次的日载客量变化确定所述目标路线当日的班次排程。
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