CN114781712A - 一种基于多源数据融合的地铁车站客流引导系统 - Google Patents

一种基于多源数据融合的地铁车站客流引导系统 Download PDF

Info

Publication number
CN114781712A
CN114781712A CN202210386832.6A CN202210386832A CN114781712A CN 114781712 A CN114781712 A CN 114781712A CN 202210386832 A CN202210386832 A CN 202210386832A CN 114781712 A CN114781712 A CN 114781712A
Authority
CN
China
Prior art keywords
passenger flow
station
carriage
passengers
passenger
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN202210386832.6A
Other languages
English (en)
Inventor
张宁
彭旭
温龙辉
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Southeast University
Original Assignee
Southeast University
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Southeast University filed Critical Southeast University
Priority to CN202210386832.6A priority Critical patent/CN114781712A/zh
Publication of CN114781712A publication Critical patent/CN114781712A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/04—Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
    • G06F16/95—Retrieval from the web
    • G06F16/953—Querying, e.g. by the use of web search engines
    • G06F16/9537—Spatial or temporal dependent retrieval, e.g. spatiotemporal queries
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/04—Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"
    • G06Q10/047—Optimisation of routes or paths, e.g. travelling salesman problem
    • G—PHYSICS
    • G07—CHECKING-DEVICES
    • G07B—TICKET-ISSUING APPARATUS; FARE-REGISTERING APPARATUS; FRANKING APPARATUS
    • G07B11/00—Apparatus for validating or cancelling issued tickets
    • G—PHYSICS
    • G07—CHECKING-DEVICES
    • G07F—COIN-FREED OR LIKE APPARATUS
    • G07F17/00—Coin-freed apparatus for hiring articles; Coin-freed facilities or services
    • G07F17/42—Coin-freed apparatus for hiring articles; Coin-freed facilities or services for ticket printing or like apparatus, e.g. apparatus for dispensing of printed paper tickets or payment cards
    • G—PHYSICS
    • G09—EDUCATION; CRYPTOGRAPHY; DISPLAY; ADVERTISING; SEALS
    • G09F—DISPLAYING; ADVERTISING; SIGNS; LABELS OR NAME-PLATES; SEALS
    • G09F9/00—Indicating arrangements for variable information in which the information is built-up on a support by selection or combination of individual elements
    • G09F9/30—Indicating arrangements for variable information in which the information is built-up on a support by selection or combination of individual elements in which the desired character or characters are formed by combining individual elements

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Train Traffic Observation, Control, And Security (AREA)

Abstract

本发明公开了一种基于多源数据融合的地铁车站客流引导系统，可以对乘客的地铁出行全过程提供指引，该系统包括客流信息采集子系统、客流信息处理子系统与客流引导子系统；本发明利用客流信息采集子系统实时获取站台视频数据、站厅视频数据、站点AFC数据，以及列车时刻表数据，通过客流信息处理子系统根据采集的多源数据分析获得站厅、站台以及车厢的客流状况，为乘客提供购票位置建议、安检口选择建议、站台候车位置建议、换乘站建议以及出站口选择建议；此外，本发明还提供一种列车车厢下客客流数量预测的方法，通过该方法可以预测每节车厢的下客客流数量，从而可以计算得出每节车厢的最佳上客数，为乘客站台候车位置的选择提供科学指导。

Description

一种基于多源数据融合的地铁车站客流引导系统
技术领域
本发明涉及地铁客流引导技术领域，尤其是一种基于多源数据融合的地铁车站客流引导系统。
背景技术
随着我国城市私家车拥有数量逐渐增多，城市道路交通拥挤问题越发严重，众多城市纷纷大力发展公共交通方式，而其中轨道交通因其几乎不占用道路资源且其运量大、速度快、准时、安全等特性为城市交通拥挤问题提供了有效的解决方案。
目前，大多地铁车站客流引导系统只包含车站静态引导标识以及站台层显示屏以帮助乘客获取下班列车到站时间，国内少数几个地铁车站推出了车厢拥挤度智能显示系统，但实际并未普及推广。根据对国内现有的客流引导系统以及一些专利提出的技术方案的分析，发现至少存在以下问题：
(1)众多现有客流引导系统及相关技术方案大多只针对站台层客流分布的引导以及车厢内客流分布的均衡问题，未曾考虑乘客进站过程、安检过程以及出站过程同样需要适当引导，以提升出行效率。
(2)现有技术方案中车厢拥挤程度显示多为即将进站列车车厢当前拥挤程度，未考虑本站下车乘客数量对车厢乘客数量变化的影响；也有部分技术方案通过实体单程票或额外设备提前获取到乘客终点站信息从而对本站下车乘客进行预测，但是未考虑到当今互联网票虚拟凭证占较大比重情况下，在旅客未出站前无法提前获知乘客出站站点信息。
发明内容
为了解决上述背景技术提到的技术问题，本发明提出了一种基于多源数据融合的地铁车站客流引导系统，在掌握地铁车站及线网客流实时状态的基础上，经过系统分析处理，为运营人员提供科学的管理建议，为乘客提供优质的全程引导服务。
为了实现上述技术目的，本发明的技术方案为：
一种基于多源数据融合的地铁车站客流引导系统，包括客流信息采集子系统、客流信息处理子系统和客流引导子系统；所述客流信息采集子系统通过通讯模块与所述客流信息处理子系统通讯连接，所述客流引导子系统通过通讯模块与所述客流信息处理子系统通讯连接，所述客流信息采集子系统采集客流状态图像和闸机进出站数据并传输至所述客流信息处理子系统；所述客流信息处理子系统对所述客流信息采集子系统传输的数据并结合地铁运营到站时刻表进行分析处理，得到地铁出站客流引导指令并传输给所述客流引导子系统；所述客流引导子系统接收客流引导指令，将客流引导指令传输给地铁车站内的乘客。
优选地，所述客流信息采集子系统包括：进站通道视频采集装置、站厅层视频采集装置、站台层摄像装置、车厢内摄像装置和自动售检票系统AFC；所述进站通道视频采集装置采集即将进入地铁系统的客流视频信息；所述站厅层视频采集装置采集站厅层客流状态信息；所述站台层摄像装置采集各车厢的上下车人数以及站台层实时客流分布信息；所述车厢内摄像装置采集进出车厢乘客图像信息；所述自动售检票系统AFC采集单程票用户、互联网票用户以及一卡通用户的进出站数据。
优选地，所述进站通道视频采集装置、站厅层视频采集装置、站台层摄像装置和车厢内摄像装置均为摄像机，在人工售票亭、自动售票机、安检通道、自动扶梯、出站通道、站厅处、站台屏蔽门处和车厢顶部中轴线处布设摄像机。
优选地，所述客流信息处理子系统运行过程如下：
(1)通过客流信息采集子系统获取出站客流历史数据，结合地铁运营公司获取历史列车到站时刻表，分时段将出站客流按照时间分布分配至对应时段内的每趟到站列车，得到时段内的每趟列车下客总数S；
结合客流信息采集子系统获取历史时段站台视频数据与历史时段每节车厢视频数据，基于图像识别技术获取列车车厢下客人数，计算得到每趟列车各节车厢下客比例Wi；
(2)通过各种模型方法进行出站客流预测，获取时段预测出站客流总数量，将该客流总数量按照出站时间分布规律分配到时段内各趟到站列车；再通过同时段各节车厢下客比例历史数据预测时段内各车厢下客比例，通过每趟列车出站总数量与各节车厢下客比例计算得出即将到站列车每节车厢的下客人数，其计算公式如下：
Ni＝S*Wi i＝1,2,3,…,n
其中，Ni表示即将进站列车第i节车厢下客预测数量；n表示列车的车厢数量；
(3)通过每节车厢的车厢内摄像装置将视频数据传输至客流信息处理子系统，通过图像识别技术得到即将进站列车第i节车厢内的人数Ni_on，用每节车厢人数Ni_on与即将进站列车第i节车厢下客预测数量Ni计算得到即将进站列车乘客下车后每节车厢内乘客的剩余数量，计算公式如下：
Ni_remain＝Ni_on-Ni i＝1，2，…，n
其中，Ni_remain表示乘客下车后，第i节车厢内剩余乘客数量；
(4)所述客流信息采集子系统获取站台候车乘客实时视频数据并传输至客流信息处理子系统，客流信息处理子系统识别计算出站台候车总人数Nwaiting；
(5)所述客流信息处理子系统根据服务水平最大化原则，计算出车厢最佳载客人数NBest与每节车厢建议上客人数Ni_advice_on，其计算公式分别为：
Figure BDA0003594025640000031
Ni_advice_on＝NBest-Ni_remain i＝1，2，…，n。
优选地，所述客流引导子系统包括站台层客流引导模块、站厅层客流引导模块和地铁出行引导信息推送模块；所述站台层客流引导模块包括站台层显示屏和语音播报器；站厅层客流引导模块包括进站客流引导显示屏、换乘客流引导显示屏和出站客流引导显示屏。
优选地，所述站台层显示屏显示客流信息处理子系统得出的即将进站列车每节车厢建议上客人数、当前车厢各车门排队人数建议以及排队选择建议；所述语音播报器播报站台客流分布调整建议以及运营管理人员公布调整信息。
优选地，所述进站客流引导显示屏布设于进站通道与站厅衔接处，向进站乘客显示各自动售票机排队情况、各处安检通道排队情况、本站上下行下一趟列车到站时间、购票排队位置建议、安检口选择建议以及供车站运营人员发布客流管控策略信息；所述换乘客流引导显示屏布设于换乘站换乘路线沿线，向乘客展示换乘路线全貌、乘客当前所在位置、换乘线路下趟列车进站时间以及卫生间位置；所述出站客流引导显示屏布设于站厅层与站台层衔接楼梯上方，向从站台进入站厅乘客和即将出站乘客显示到目的地的最佳出站通道。
优选地，所述地铁出行引导信息推送模块连接互联网，将相关信息推送至候车乘客的移动智能终端，其中相关信息包括购票队伍信息、购票位置建议、安检口选择建议、列车进站时间、站台候车位置建议、换乘站选择建议以及出站口选择建议。
采用上述技术方案带来的有益效果：
1.本发明基于自动售检票AFC数据、列车时刻表数据、与站厅、站台以及车厢内的视频数据，通过图像识别等先进技术，实时掌握地铁站内以及列车车厢内的客流状态信息，经计算分析，为乘客提供从购票进站至到达目的地出站之间全程引导服务。
2.现有技术方案中车厢拥挤程度显示多为即将进站列车车厢当前拥挤程度，未考虑本站下车乘客数量对车厢乘客数量变化的影响；也有部分技术方案通过实体单程票或额外设备提前获取到乘客终点站信息从而对本站下车乘客进行预测，但是未考虑到当今互联网票虚拟凭证占较大比重情况下，在旅客未出站前无法提前获知乘客出站站点信息，本发明提出了一种基于多源数据的地铁车厢下客客流预测方法，可以精准预测每节车厢的下客客流数量，进而实现乘客站台候车位置的精准指引，有利于提升地铁系统的服务水平。
附图说明
图1是本发明系统的详细结构框图；
具体实施方式
以下将结合附图，对本发明的技术方案进行详细说明。
如图1所示，本发明的技术方案为：一种基于多源数据融合的地铁车站客流引导系统，包括客流信息采集子系统，客流信息处理子系统，客流引导子系统；
其中多源数据包括列车时刻表、自动售检票AFC数据、视频数据；
其中客流信息采集子系统包括：
进站通道视频采集装置，用以采集即将进入地铁系统的客流视频信息；
站厅层视频采集装置，用以采集站厅层客流状态信息，包括布设于人工售票亭上方的摄像头用于采集人工售票亭乘客排队信息；
包括布设于自动售票机上方摄像头用于采集自动售票机乘客排队信息；包括布设于各安检通道附近的摄像头用于获取各安检通道客流排队状态；
包括布设于自动扶梯上方的摄像头用于获取扶梯上的客流状态信息；
以上进出站通道及站厅处各处摄像头均实时采集站厅层各处客流状态并将采集视频图像信息传输至客流信息处理子系统；
站台层摄像装置，布设于站台屏蔽门附近用以实时采集各车厢的上下车人数以及站台层实时客流分布动态；
车厢内摄像装置，布设于车门附近车厢顶部中轴线处用以实时采集进出车厢乘客图像信息；
自动售检票系统AFC，通过进出站闸机用以采集单程票用户、互联网票用户以及一卡通用户等各种用户的进出站数据；
其中的客流信息处理子系统主要负责分析处理客流信息采集子系统采集的视频图像数据、自动检票机采集的AFC数据以及列车时刻表数据；
其中客流引导子系统包括站台层客流引导模块、站厅层客流引导模块以及地铁出行引导信息推送模块；
站台层客流引导模块，包括站台层显示屏，用以显示客流信息处理子系统得出的即将进站列车每节车厢建议上客人数、当前车厢各车门排队人数建议以及排队转移方向建议，排队转移方向建议即根据站台各屏蔽门前排队候车乘客数量和即将进站列车每节车厢的最佳上客人数对每个屏蔽门前的候车乘客数量进行调整时建议乘客向邻近车厢转移的方向；包括语音播报器，用以播报站台客流分布调整建议以及运营管理人员公布调整信息；
站厅层客流引导模块包括进站客流引导显示屏、换乘客流引导显示屏、出站客流引导显示屏；
进站客流引导显示屏，布设于进站通道与站厅衔接处(悬挂或侧墙)，用于向进站乘客显示各自动售票机排队长度、各处安检通道排队长度、本站上下行下一趟列车到站时间，客流信息处理子系统系统向进站乘客提供的购票排队位置建议、安检口选择建议等信息，以及供车站运营人员发布客流管控策略信息；
换乘客流引导显示屏，布设于换乘站换乘路线沿线，用于向乘客展示换乘路线全貌、乘客当前所在位置、换乘线路下趟列车进站时间以及卫生间位置等信息，相关指引信息还会实时更新到乘客的移动智能终端。
出站客流引导显示屏，布设于站厅层与站台层衔接楼梯上方，方便从站台进入站厅即将出站乘客立即获取到目的地最佳出站通道，避免乘客走错出站口来回折返，该显示屏主要显示车站附近重要地标场所及大型活动。
其中客流引导子系统提供信息交互功能，乘客在移动智能终端的小程序中输入出发地和目的地，若出发地和目的地之间存在多条路径或多个换乘站，客流信息处理子系统会根据线网实时客流数据，推荐最佳出行路径与最佳换乘站并发送至乘客的移动智能终端，此外在换乘站时，站台显示屏与站厅显示屏还会提供换乘路线动态指引，其中地铁出行引导信息推送模块将站台层客流引导模块、站厅层客流引导模块的信息实时推送到与地铁客流引导系统建立连接用户的移动智能终端。
本发明还提供一种地铁列车车厢下客人数预测方法，包括以下步骤：
通过自动售检票系统AFC获取时段出站客流历史数据，以及通过地铁运营公司获取历史列车到站时刻表，将时段内出站客流按照时间分布分配至时段内的每趟到站列车，从而获取时段内的每趟列车下客总数S；
通过客流信息采集子系统获取历史时段站台视频数据与历史时段每节车厢视频数据，通过两种视频数据结合基于图像识别技术获取各趟列车各节车厢下客人数，计算得到每趟列车各节车厢下客比例Wi；
用历史n周数据(时段内每趟列车下客总数S，时段内每趟列车各节车厢下客比例Wi)，通过高精度预测方法，对即将进站列车该站下客总数量S以及即将进站列车各节车厢下客比例Wi进行预测；
通过各种模型方法进行出站客流预测，获取时段预测出站客流总数量，将该客流总数量按照出站时间分布规律分配到时段内各趟到站列车；再通过同时段各节车厢下客比例历史数据预测时段内各车厢下客比例，通过每趟列车出站总数量与各节车厢下客比例便可计算得出即将到站列车每节车厢的下客人数，其计算公式如下：
Ni＝S*Wi i＝1,2,3,…,n
其中：
Ni表示即将进站列车第i节车厢该站下客预测数量；
S表示即将进站列车该站下客总数量；
Wi表示即将进站列车第i节车厢预测下客比例(该下客比例指该节车厢下客人数占该趟列车下客总人数的比例)；
n表示列车的车厢数量；
通过以上计算获取到即将进站列车的每节车厢的预计下客人数；
通过每节车厢的视频采集装置将视频数据传输至客流信息处理子系统，通过图像识别技术得到即将进站列车第i节车厢内的人数Ni_on，用每节车厢人数Ni_on与即将进站列车第i节车厢该站下客预测数量Ni计算得到即将进站列车进站乘客下车后每节车厢内乘客的剩余数量，计算公式如下：
Ni_remain＝Ni_on-Ni i＝1，2，…，n
其中：
Ni_remain表示即将进站列车进站，乘客下车后，第i节车厢内剩余乘客数量；
Ni_on表示即将进站列车每节车厢内的人数；
Ni表示即将进站列车第i节车厢该站下客预测数量；
其中客流信息采集子系统通过站台视频采集装置获取站台候车乘客实时视频数据并传输至客流信息处理子系统，识别计算出站台候车总人数Nwaiting；
其中客流信息处理子系统在计算得出Ni_remain与Nwaiting后，便可根据服务水平最大化原则，计算出车厢最佳载客人数NBest与每节车厢建议上客人数Ni_advice_on；其中车厢最佳载客人数即在满足运输能力的情况下使每位乘客的实际占有车厢空间最大的车厢载客人数，其计算公式分别为：
Figure BDA0003594025640000081
Ni_advice_on＝NBest-Ni_remain i＝1，2，…，n
其中n表示车厢数量；
其中客流引导子系统中站台层客流引导模块的站台显示屏会显示客流信息处理子系统得到的Ni_advice_on，以及当前车厢站台处实际排队人数，若当前车厢排队人数大于Ni_advice_on，还会显示排队转移人数与转移方向建议，引导乘客在最佳候车位置等待；此外，地铁出行引导信息推送模块还会将相关信息推送至候车乘客的移动智能终端。
实施例仅为说明本发明的技术思想，不能以此限定本发明的保护范围，凡是按照本发明提出的技术思想，在技术方案基础上所做的任何改动，均落入本发明保护范围之内。

Claims (8)

1.一种基于多源数据融合的地铁车站客流引导系统，其特征在于，包括客流信息采集子系统、客流信息处理子系统和客流引导子系统；所述客流信息采集子系统通过通讯模块与所述客流信息处理子系统通讯连接，所述客流引导子系统通过通讯模块与所述客流信息处理子系统通讯连接，所述客流信息采集子系统采集客流状态图像和闸机进出站数据并传输至所述客流信息处理子系统；所述客流信息处理子系统对所述客流信息采集子系统传输的数据并结合地铁运营到站时刻表进行分析处理，得到地铁出站客流引导指令并传输给所述客流引导子系统；所述客流引导子系统接收客流引导指令，将客流引导指令传输给地铁车站内的乘客。
2.根据权利要求1所述一种基于多源数据融合的地铁车站客流引导系统，其特征在于，所述客流信息采集子系统包括：进站通道视频采集装置、站厅层视频采集装置、站台层摄像装置、车厢内摄像装置和自动售检票系统AFC；所述进站通道视频采集装置采集即将进入地铁系统的客流视频信息；所述站厅层视频采集装置采集站厅层客流状态信息；所述站台层摄像装置采集各车厢的上下车人数以及站台层实时客流分布信息；所述车厢内摄像装置采集进出车厢乘客图像信息；所述自动售检票系统AFC采集单程票用户、互联网票用户以及一卡通用户的进出站数据。
3.根据权利要求2所述一种基于多源数据融合的地铁车站客流引导系统，其特征在于，所述进站通道视频采集装置、站厅层视频采集装置、站台层摄像装置和车厢内摄像装置均为摄像机，在人工售票亭、自动售票机、安检通道、自动扶梯、出站通道、站厅处、站台屏蔽门处和车厢顶部中轴线处布设摄像机。
4.根据权利要求1所述一种基于多源数据融合的地铁车站客流引导系统，其特征在于，所述客流信息处理子系统运行过程如下：
(1)通过客流信息采集子系统获取出站客流历史数据，结合地铁运营公司获取历史列车到站时刻表，分时段将出站客流按照时间分布分配至对应时段内的每趟到站列车，得到时段内的每趟列车下客总数S；结合客流信息采集子系统获取历史时段站台视频数据与历史时段每节车厢视频数据，基于图像识别技术获取列车车厢下客人数，计算得到每趟列车各节车厢下客比例Wi；
(2)通过各种模型方法进行出站客流预测，获取时段预测出站客流总数量，将该客流总数量按照出站时间分布规律分配到时段内各趟到站列车；再通过同时段各节车厢下客比例历史数据预测时段内各车厢下客比例，通过每趟列车出站总数量与各节车厢下客比例计算得出即将到站列车每节车厢的下客人数，其计算公式如下：
Ni＝S*Wii＝1,2,3,…,n
其中，Ni表示即将进站列车第i节车厢下客预测数量；n表示列车的车厢数量；
(3)通过每节车厢的车厢内摄像装置将视频数据传输至客流信息处理子系统，通过图像识别技术得到即将进站列车第i节车厢内的人数Ni_on，用每节车厢人数Ni_on与即将进站列车第i节车厢下客预测数量Ni计算得到即将进站列车乘客下车后每节车厢内乘客的剩余数量，计算公式如下：
Ni_remain＝Ni_on-Nii＝1，2，…，n
其中，Ni_remain表示乘客下车后，第i节车厢内剩余乘客数量；
(4)所述客流信息采集子系统获取站台候车乘客实时视频数据并传输至客流信息处理子系统，客流信息处理子系统识别计算出站台候车总人数Nwaiting；
(5)所述客流信息处理子系统根据服务水平最大化原则，计算出车厢最佳载客人数NBest与每节车厢建议上客人数Ni_advice_on，其计算公式分别为：
Figure FDA0003594025630000021
Ni_advice_on＝NBest-Ni_remain i＝1，2，…，n。
5.根据权利要求1所述一种基于多源数据融合的地铁车站客流引导系统，其特征在于，所述客流引导子系统包括站台层客流引导模块、站厅层客流引导模块和地铁出行引导信息推送模块；所述站台层客流引导模块包括站台层显示屏和语音播报器；站厅层客流引导模块包括进站客流引导显示屏、换乘客流引导显示屏和出站客流引导显示屏。
6.根据权利要求5所述一种基于多源数据融合的地铁车站客流引导系统，其特征在于，所述站台层显示屏显示客流信息处理子系统得出的即将进站列车每节车厢建议上客人数、当前车厢各车门排队人数建议以及排队选择建议；所述语音播报器播报站台客流分布调整建议以及运营管理人员公布调整信息。
7.根据权利要求5所述一种基于多源数据融合的地铁车站客流引导系统，其特征在于，所述进站客流引导显示屏布设于进站通道与站厅衔接处，向进站乘客显示各自动售票机排队情况、各处安检通道排队情况、本站上下行下一趟列车到站时间、购票排队位置建议、安检口选择建议以及供车站运营人员发布客流管控策略信息；所述换乘客流引导显示屏布设于换乘站换乘路线沿线，向乘客展示换乘路线全貌、乘客当前所在位置、换乘线路下趟列车进站时间以及卫生间位置；所述出站客流引导显示屏布设于站厅层与站台层衔接楼梯上方，向从站台进入站厅乘客和即将出站乘客显示到目的地的最佳出站通道。
8.根据权利要求5所述一种基于多源数据融合的地铁车站客流引导系统，其特征在于，所述地铁出行引导信息推送模块连接互联网，将相关信息推送至候车乘客的移动智能终端，其中相关信息包括购票队伍信息、购票位置建议、安检口选择建议、列车进站时间、站台候车位置建议、换乘站选择建议以及出站口选择建议。
CN202210386832.6A 2022-04-13 2022-04-13 一种基于多源数据融合的地铁车站客流引导系统 Pending CN114781712A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210386832.6A CN114781712A (zh) 2022-04-13 2022-04-13 一种基于多源数据融合的地铁车站客流引导系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210386832.6A CN114781712A (zh) 2022-04-13 2022-04-13 一种基于多源数据融合的地铁车站客流引导系统

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN114781712A true CN114781712A (zh) 2022-07-22

Family

ID=82429147

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202210386832.6A Pending CN114781712A (zh) 2022-04-13 2022-04-13 一种基于多源数据融合的地铁车站客流引导系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN114781712A (zh)

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113946939A (zh) * 2021-09-07 2022-01-18 卡斯柯信号有限公司 一种轨道交通客流原型的生成方法、装置、设备及介质
CN115907416A (zh) * 2022-12-20 2023-04-04 北京思维实创科技有限公司 城市轨道交通车站导乘方法、系统、终端设备及存储介质
CN117035696A (zh) * 2023-10-09 2023-11-10 天津致新轨道交通运营有限公司 一种用于地铁客运服务的智慧客运管理方法
CN117094506A (zh) * 2023-08-17 2023-11-21 江苏城乡建设职业学院 基于站台拥挤度的地铁换乘站客流瓶颈管控方法
CN117739470A (zh) * 2023-11-20 2024-03-22 中交机电工程局有限公司 基于人工智能的空调节能系统及方法
CN117978978A (zh) * 2024-03-05 2024-05-03 广东交通职业技术学院 一种基于多源数据融合的地铁客流监测与预警方法及系统

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106373421A (zh) * 2016-11-30 2017-02-01 中冶赛迪工程技术股份有限公司 一种城市轨道交通车站乘客引导系统及方法
CN111259714A (zh) * 2019-09-27 2020-06-09 华南理工大学 一种地铁列车车厢客流检测与预测及站台候车诱导系统
CN113276913A (zh) * 2021-05-25 2021-08-20 五邑大学 一种地铁车厢客流动态均衡的方法及系统

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106373421A (zh) * 2016-11-30 2017-02-01 中冶赛迪工程技术股份有限公司 一种城市轨道交通车站乘客引导系统及方法
CN111259714A (zh) * 2019-09-27 2020-06-09 华南理工大学 一种地铁列车车厢客流检测与预测及站台候车诱导系统
CN113276913A (zh) * 2021-05-25 2021-08-20 五邑大学 一种地铁车厢客流动态均衡的方法及系统

Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113946939A (zh) * 2021-09-07 2022-01-18 卡斯柯信号有限公司 一种轨道交通客流原型的生成方法、装置、设备及介质
CN115907416A (zh) * 2022-12-20 2023-04-04 北京思维实创科技有限公司 城市轨道交通车站导乘方法、系统、终端设备及存储介质
CN117094506A (zh) * 2023-08-17 2023-11-21 江苏城乡建设职业学院 基于站台拥挤度的地铁换乘站客流瓶颈管控方法
CN117035696A (zh) * 2023-10-09 2023-11-10 天津致新轨道交通运营有限公司 一种用于地铁客运服务的智慧客运管理方法
CN117035696B (zh) * 2023-10-09 2024-02-06 天津致新轨道交通运营有限公司 一种用于地铁客运服务的智慧客运管理方法
CN117739470A (zh) * 2023-11-20 2024-03-22 中交机电工程局有限公司 基于人工智能的空调节能系统及方法
CN117978978A (zh) * 2024-03-05 2024-05-03 广东交通职业技术学院 一种基于多源数据融合的地铁客流监测与预警方法及系统

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN114781712A (zh) 一种基于多源数据融合的地铁车站客流引导系统
CN111353639B (zh) 协调列车时刻表的城市轨道交通高峰期限流优化方法
JP6444565B2 (ja) 列車運行制御システムおよび列車運行制御方法
EP3476690A1 (en) A system for managing space available and seats for passengers for use of a passenger transport system
CN108777076A (zh) 一种城市停车管理系统
CN108364464B (zh) 一种基于概率模型的公交车辆旅行时间建模方法
CN113393137B (zh) 一种基于车联网的调度共享系统
DE102004047258A1 (de) Vorrichtung zur Ermittlung der Auslastung von Fahrzeugen
CN212484600U (zh) 一种基于车联网的公交站台信息发布系统
JP2018002037A (ja) 混雑率予想システム及び方法
CN110084397A (zh) 一种地铁直达线路规划方法
CN114707709A (zh) 铁路综合客运枢纽安全预警方法及系统
CN111882914A (zh) 一种基于车联网的公交站台信息发布系统及方法
CN111798165B (zh) 一种基于大数据的机场出租车调度系统
CN108665178A (zh) 一种基于afc的地铁站内楼扶梯客流量预测方法
CN113468243A (zh) 地铁客流分析与预测方法及分析与预测系统
JPH09156507A (ja) 列車運行管理装置
JP2001328534A (ja) 交通機関利用情報提供システム
CN109523064B (zh) 一种基于多网融合的智能微枢纽
Ceder et al. Detecting and improving public-transit connectivity with case studies of two world sport events
CN115985128A (zh) 一种地铁与公交、共享非机动车智能接驳信息显示系统
CN116090785B (zh) 针对大型活动散场场景两阶段的定制公交规划方法
CN110852658A (zh) 地铁站客流组织系统及方法
JP7425680B2 (ja) ナビゲーション装置、及びナビゲーション方法
CN113542364B (zh) 一种公交车和网约车联动的智慧交通系统

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination