CN116704778A - 智慧交通数据处理方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种智慧交通数据处理方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括获取乘客端传输的包括目标路线的起始站点、终止站点和行程起始时间乘车行程信息；为目标路线的每个站点生成对应的乘客数量变化模型；乘客数量变化模型配置为在时间轴上具有的每个单位时间对应的乘客变化数量；基于乘客数量变化模型，生成公交车发车时间表发送至司机端，以使司机端对应的公交车根据公交车发车时间表执行发车动作。本发明通过乘客端传输的乘车行程信息，生成每个站点的乘客数量变化模型，以此生成精确的公交车发车时间表，提供精确的、更适配乘客行程安排的公交车班次排布，使每次乘客的候车时间保持在单位时间内，提升乘客乘车体验。
Description
技术领域
本发明涉及智慧交通领域，尤其涉及到一种智慧交通数据处理方法、装置、设备及存储介质。
背景技术
公共交通作为城市交通中重要的组成部分，在构建智慧交通体系时，如何采用先进的、智能化的技术来优化公共交通的运行，在缓解城市拥堵的同时，提高乘客的乘车体验，是当前智慧交通中热门的研究领域。
在现有的公共交通（特别是公交车）运维方案中，在面对不同时段乘客量具有较大波动的场景下，目前仅能采用基于经验的公交车班次生成方案，即根据司机的肉眼观测或根据售票数量来判断哪个时段会出现大流量乘客乘车的现象，再以此来调整发车时间间隔，进而减少乘客等待时间。但这样的运维方案精细度不高，很容易造成有的班次公交车空跑，同时又有一些时段的乘客候车时间太长，而乘客候车时间太长又会影响对真正的大流量乘客乘车时段的判断，导致运维方案出现混乱或具有迟滞性，提高了公交公司的运行成本，影响乘客的乘车体验。
因此，如何实现精确的大流量乘客乘车时段的判断以及如何显著的降低乘客的候车时间，以提高乘客乘车体验，是一个亟需解决的技术问题。
发明内容
本发明的主要目的在于提供一种智慧交通数据处理方法、装置、设备及存储介质，旨在解决目前公共交通运维方案中存在的大流量乘客乘车时段判断不准确以及乘客候车时间长的技术问题。
为实现上述目的，本发明提供了一种智慧交通数据处理方法，所述方法包括以下步骤：
获取乘客端传输的乘车行程信息；其中，所述乘车行程信息包括目标路线的起始站点、终止站点和行程起始时间；
根据所述乘车行程信息，为目标路线的每个站点生成对应的乘客数量变化模型；其中，所述乘客数量变化模型配置为在时间轴上具有的每个单位时间对应的乘客变化数量；
基于所述乘客数量变化模型，生成公交车发车时间表；
将所述公交车发车时间表发送至司机端，以使司机端对应的公交车根据所述公交车发车时间表执行发车动作。
可选的，根据所述乘车行程信息，为目标路线的每个站点生成对应的乘客数量变化模型步骤，具体包括：
生成关于目标路线中每个站点对应的乘客数量变化初始模型；其中，所述乘客数量变化初始模型配置为在时间轴上具有的每个单位时间对应的乘客变化数量的待填充空数组；
基于乘车行程信息的所述起始站点、所述终止站点和所述行程起始时间，在所述乘车行程信息中补充行程终止时间；
根据补充后的每条乘车行程信息，在每个站点对应的乘客数量变化初始模型中填充乘客变化数量，获得乘客数量变化模型。
可选的，基于乘车行程信息的所述起始站点、所述终止站点和所述行程起始时间，在所述乘车行程信息中补充行程终止时间步骤，具体包括：
在公交车历史行驶数据库中匹配所述行程起始时间对应的所述起始站点到所述终止站点之间所行驶的若干个历史时间值；
根据所述若干个历史时间值，确定当前时间值；其中，所述当前时间值为若干个历史时间值的平均值；
利用所述当前时间值与所述行程起始时间，计算行程终止时间，并将所述行程终止时间写入乘车行程信息。
可选的，基于所述乘客数量变化模型，生成公交车发车时间表步骤，具体包括：
基于每个站点对应的乘客数量变化模型，按所述单位时间间隔生成初始的公交车发车时间表；其中，所述公交车发车时间表包括每个班次的公交车发车时间和公交车型号；
基于所述初始的公交车发车时间表，确定每个站点在每个单位时间的乘客余量信息；其中，所述乘客余量信息为每个站点在每个单位时间对应的待乘车乘客数量减去当前单位时间对应的公交车剩余可载客数量的值，所述公交车剩余可载客数量根据公交车型号和起始站点到当前站点之间的乘客数量变化情况确定；
根据所述乘客余量信息，调整所述初始的公交车发车时间表，获得最终的公交车发车时间表。
可选的，根据所述乘客余量信息，调整所述初始的公交车发车时间表步骤，具体包括：
根据所述乘客余量信息，确定待调整的目标站点和目标单位时间段；
基于目标站点和目标单位时间段，确定补充班次的发车信息并写入初始的公交车发车时间表，获得最终的公交车发车时间表；其中，所述补充班次的发车信息包括补充班次的公交车发车时间和公交车型号，所述公交车发车时间配置为补充班次的公交车在行驶到目标站点的时间处于目标单位时间段。
可选的，根据所述乘客余量信息，调整所述初始的公交车发车时间表，获得最终的公交车发车时间表步骤之后，还包括：
基于历史班次中每个站点在每个单位时间的预约行程乘客与非预约行程乘客的比例，确定当前每个站点在每个单位时间的非预约行程乘客的数量；
根据当前每个站点在每个单位时间的非预约行程乘客的数量，优化所述最终的公交车发车时间表，获得优化后的公交车发车时间表。
可选的，确定当前每个站点在每个单位时间的非预约行程乘客的数量步骤之前，还包括：
根据历史班次中每个站点在每个单位时间的乘客乘车时获取的乘客身份信息判断乘客是否为预约行程乘客；其中，所述乘客身份信息从售票信息中提取获得；
基于每个站点在每个单位时间的预约行程乘客的数量与非预约行程乘客的数量，确定预约行程乘客与非预约行程乘客的比例。
此外，为了实现上述目的，本发明还提供了一种智慧交通数据处理装置，所述智慧交通数据处理装置包括：
获取模块，用于获取乘客端传输的乘车行程信息；其中，所述乘车行程信息包括目标路线的起始站点、终止站点和行程起始时间；
第一生成模块，用于根据所述乘车行程信息，为目标路线的每个站点生成对应的乘客数量变化模型；其中，所述乘客数量变化模型配置为在时间轴上具有的每个单位时间对应的乘客变化数量；
第二生成模块，用于基于所述乘客数量变化模型，生成公交车发车时间表；
发送模块，用于将所述公交车发车时间表发送至司机端，以使司机端对应的公交车根据所述公交车发车时间表执行发车动作。
此外，为了实现上述目的，本发明还提供了一种智慧交通数据处理设备，所述智慧交通数据处理设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的智慧交通数据处理程序，所述智慧交通数据处理程序被所述处理器执行时实现如上所述的智慧交通数据处理方法的步骤。
此外，为了实现上述目的，本发明还提供了一种存储介质，所述存储介质上存储有智慧交通数据处理程序，所述智慧交通数据处理程序被处理器执行时实现上述的智慧交通数据处理方法的步骤。
本发明的有益效果在于：提出了一种智慧交通数据处理方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括获取乘客端传输的乘车行程信息；其中，所述乘车行程信息包括目标路线的起始站点、终止站点和行程起始时间；根据所述乘车行程信息，为目标路线的每个站点生成对应的乘客数量变化模型；其中，所述乘客数量变化模型配置为在时间轴上具有的每个单位时间对应的乘客变化数量；基于所述乘客数量变化模型，生成公交车发车时间表；将所述公交车发车时间表发送至司机端，以使司机端对应的公交车根据所述公交车发车时间表执行发车动作。本发明通过乘客端传输的乘车行程信息，生成每个站点的乘客数量变化模型，以此生成精确的公交车发车时间表，提供精确的、更适配乘客行程安排的公交车班次排布，使每次乘客的候车时间保持在单位时间内，提升乘客乘车体验。
附图说明
图1为本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的装置结构示意图；
图2为本发明智慧交通数据处理方法实施例的流程示意图；
图3为本发明实施例中一种智慧交通数据处理装置的结构框图。
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
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。
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。
如图1所示，图1是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的装置结构示意图。
如图1所示，该装置可以包括：处理器1001，例如CPU，通信总线1002，用户接口1003，网络接口1004，存储器1005。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。用户接口1003可以包括显示屏(Display)、输入单元比如键盘(Keyboard)，可选的用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如WI-FI接口)。存储器1005可以是高速RAM存储器，也可以是稳定的存储器(non-volatile memory)，例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。
本领域技术人员可以理解，图1中示出的装置的结构并不构成对装置的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
如图1所示，作为一种计算机存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、网络通信模块、用户接口模块以及智慧交通数据处理程序。
在图1所示的终端中，网络接口1004主要用于连接后台服务器，与后台服务器进行数据通信；用户接口1003主要用于连接客户端(用户端)，与客户端进行数据通信；而处理器1001可以用于调用存储器1005中存储的智慧交通数据处理程序，并执行以下操作：
获取乘客端传输的乘车行程信息；其中，所述乘车行程信息包括目标路线的起始站点、终止站点和行程起始时间；
根据所述乘车行程信息，为目标路线的每个站点生成对应的乘客数量变化模型；其中，所述乘客数量变化模型配置为在时间轴上具有的每个单位时间对应的乘客变化数量；
基于所述乘客数量变化模型，生成公交车发车时间表；
将所述公交车发车时间表发送至司机端，以使司机端对应的公交车根据所述公交车发车时间表执行发车动作。
本发明应用于装置的具体实施例与下述应用智慧交通数据处理方法的各实施例基本相同，在此不作赘述。
本发明实施例提供了一种智慧交通数据处理方法，参照图2，图2为本发明智慧交通数据处理方法实施例的流程示意图。
本实施例中，智慧交通数据处理方法，所述方法包括以下步骤：
S100：获取乘客端传输的乘车行程信息；其中，所述乘车行程信息包括目标路线的起始站点、终止站点和行程起始时间；
S200：根据所述乘车行程信息，为目标路线的每个站点生成对应的乘客数量变化模型；其中，所述乘客数量变化模型配置为在时间轴上具有的每个单位时间对应的乘客变化数量；
S300：基于所述乘客数量变化模型，生成公交车发车时间表；
S400：将所述公交车发车时间表发送至司机端，以使司机端对应的公交车根据所述公交车发车时间表执行发车动作。
需要说明的是，在本实施例中，乘客端配置为乘客向云端服务器发送乘车行程信息的终端，利用乘客可通过手机在规定时间内向云端服务器传输第二天的乘车行程信息；例如，8月10日早上8点在A站台坐X路公交车到B站台。云端服务器在接收到规定时间内的若干个乘车行程信息后，为目标路线的每个站点生成对应的乘客数量变化模型；例如，X路公交车的Z个站台对应的乘客数量变化模型记录有8月10日每个单位时间对应的乘客变化数量。云端服务器可根据这Z个站台的乘客数量变化模型获知8月10日这天每个站台的乘客流量的信息，由此，生成公交车发车时间表。云端服务器将公交车发车时间表传输至公交公司对应的司机端，司机端再根据公交车发车时间表执行发车动作。本实施例通过生成乘客数量变化模型来获知每个站点每个单位时间的待乘车乘客，以此生成公交车发车时间表，提供更精确的、更适配乘客行程安排的公交车班次排布，使每次乘客的候车时间保持在单位时间内，提升乘客乘车体验。
在优选的实施例中，根据所述乘车行程信息，为目标路线的每个站点生成对应的乘客数量变化模型步骤，具体包括：生成关于目标路线中每个站点对应的乘客数量变化初始模型；其中，所述乘客数量变化初始模型配置为在时间轴上具有的每个单位时间对应的乘客变化数量的待填充空数组；基于乘车行程信息的所述起始站点、所述终止站点和所述行程起始时间，在所述乘车行程信息中补充行程终止时间；根据补充后的每条乘车行程信息，在每个站点对应的乘客数量变化初始模型中填充乘客变化数量，获得乘客数量变化模型。
需要说明的是，在本实施例中，在生成乘客数量变化模型时，先生成在时间轴上具有的每个单位时间对应的乘客变化数量的待填充空数组，再根据获取的乘车行程信息对其进行填充，获得能够反映每个站点乘客数量变化的乘客数量变化模型，为大流量乘客乘车时段的判断以及公交车发车时间表的生成提供最直接和准确的参考数据。
在优选的实施例中，基于乘车行程信息的所述起始站点、所述终止站点和所述行程起始时间，在所述乘车行程信息中补充行程终止时间步骤，具体包括：在公交车历史行驶数据库中匹配所述行程起始时间对应的所述起始站点到所述终止站点之间所行驶的若干个历史时间值；根据所述若干个历史时间值，确定当前时间值；其中，所述当前时间值为若干个历史时间值的平均值；利用所述当前时间值与所述行程起始时间，计算行程终止时间，并将所述行程终止时间写入乘车行程信息。
需要说明的是，在本实施例中，可根据历史行驶数据库中记录的若干组行驶数据，提取出乘客传输的乘车行程信息中所述行程起始时间对应的所述起始站点到所述终止站点之间所行驶的若干个历史时间值，该值可以较为精确的反映出通常乘客的起始站点到乘客的终止站点在行程起始时间出发所花费的时间，进而推断出乘客行程终止时间，进而，根据乘客的起始站点、终止站点、行程起始时间和行程终止时间，来对每个乘客的形成进行精确的时间定位和空间定位，为建立准确的乘客数量变化模型，以及生成精确的公交车发车时间表实现数据支持。
在优选的实施例中，基于所述乘客数量变化模型，生成公交车发车时间表步骤，具体包括：基于每个站点对应的乘客数量变化模型，按所述单位时间间隔生成初始的公交车发车时间表；其中，所述公交车发车时间表包括每个班次的公交车发车时间和公交车型号；基于所述初始的公交车发车时间表，确定每个站点在每个单位时间的乘客余量信息；其中，所述乘客余量信息为每个站点在每个单位时间对应的待乘车乘客数量减去当前单位时间对应的公交车剩余可载客数量的值，所述公交车剩余可载客数量根据公交车型号和起始站点到当前站点之间的乘客数量变化情况确定；根据所述乘客余量信息，调整所述初始的公交车发车时间表，获得最终的公交车发车时间表。
需要说明的是，在本实施例中，在获得每个站点的乘客数量变化模型后，即可利用乘客精确的时间定位和空间定位，生成精确的公交车发车时间表。具体而言，首先按所述单位时间间隔生成初始的公交车发车时间表，以满足最基本的乘客需求（即非大流量乘客乘车时段），本实施例中，为了减轻公交公司的运行成本，采用了配置若干种公交车型号的方式，在非大流量乘客乘车时段，可根据乘客数量变化模型确定每一班次的整个行驶路线中的乘客流量，在根据最大乘客数量选择合适大小的公交车进行排班；例如，计算获得在15:00发车的那一班次公交车在整个行驶路线中的最大乘客数量为20人，此时，可选取荷载为30人的小型公交车；相比于传统减少班次的方式，在减少运行成本的同时，保证乘客的候车时间维持在单位时间内。另外，由于公交车站点在设立时通常已经能够保证两个相邻的站点之间的行驶时间相近，本实施例在确定单位时间间隔时，可采用每相邻两个站点之间的行驶时间的平均值来定义，以此，在公交线路正常运行时，尽可能保证同一时刻每两个站点之间具有正在行驶的公交车。
在获得初始的公交车发车时间表之后，考虑到大流量乘客乘车时段可能出现的乘客候车时间长的问题（例如等到的公交车处于满员状态，还需要再等一个单位时间或多个单位时间），本实施例基于所述初始的公交车发车时间表，确定每个站点在每个单位时间的乘客余量信息，再根据乘客余量信息来调整初始的公交车发车时间表，即增加新的班次在公交车发车时间表中。
其中，根据所述乘客余量信息，调整所述初始的公交车发车时间表步骤，具体包括：根据所述乘客余量信息，确定待调整的目标站点和目标单位时间段；基于目标站点和目标单位时间段，确定补充班次的发车信息并写入初始的公交车发车时间表，获得最终的公交车发车时间表；其中，所述补充班次的发车信息包括补充班次的公交车发车时间和公交车型号，所述公交车发车时间配置为补充班次的公交车在行驶到目标站点的时间处于目标单位时间段。
即，本实施例通过获取的乘客余量信息，确定出现乘客候车时间长的站点与时间，再根据站点与时间反推需要新增的班次的发车时间和公交车型号，进而调整初始的公交车发车时间表。
在优选的实施例中，根据所述乘客余量信息，调整所述初始的公交车发车时间表，获得最终的公交车发车时间表步骤之后，还包括：基于历史班次中每个站点在每个单位时间的预约行程乘客与非预约行程乘客的比例，确定当前每个站点在每个单位时间的非预约行程乘客的数量；根据当前每个站点在每个单位时间的非预约行程乘客的数量，优化所述最终的公交车发车时间表，获得优化后的公交车发车时间表。
需要说明的是，为了适应未采用乘客端的乘客（即非预约行程乘客）的乘车需求，也为了避免未采用乘客端的乘客对公交车发车时间表精确度的影响，使得采用乘客端的乘客（即预约行程乘客）等候时间变长。本实施根据历史班次的预约行程乘客与非预约行程乘客的比例，来确定当前每个站点在每个单位时间的非预约行程乘客的数量，进而来优化公交车发车时间表，具体优化方式包括增加班次或更换公交车型号，以满足非预约行程乘客的需求。
在优选的实施例中，确定当前每个站点在每个单位时间的非预约行程乘客的数量步骤之前，还包括：根据历史班次中每个站点在每个单位时间的乘客乘车时获取的乘客身份信息判断乘客是否为预约行程乘客；其中，所述乘客身份信息从售票信息中提取获得；基于每个站点在每个单位时间的预约行程乘客的数量与非预约行程乘客的数量，确定预约行程乘客与非预约行程乘客的比例。
需要说明的是，判断乘客为预约行程乘客还是非预约行程乘客，可通过乘客售票信息中的乘客身份信息来判断是否经乘客端上传了乘车行程信息，再以此确定预约行程乘客与非预约行程乘客的比例。
在本实施例中，提供了一种智慧交通数据处理方法，通过乘客端传输的乘车行程信息，生成每个站点的乘客数量变化模型，以此生成精确的公交车发车时间表，提供精确的、更适配乘客行程安排的公交车班次排布，使每次乘客的候车时间保持在单位时间内，提升乘客乘车体验。
参照图3，图3为本发明智慧交通数据处理装置实施例的结构框图。
如图3所示，本发明实施例提出的智慧交通数据处理装置包括：
获取模块10，用于获取乘客端传输的乘车行程信息；其中，所述乘车行程信息包括目标路线的起始站点、终止站点和行程起始时间；
第一生成模块20，用于根据所述乘车行程信息，为目标路线的每个站点生成对应的乘客数量变化模型；其中，所述乘客数量变化模型配置为在时间轴上具有的每个单位时间对应的乘客变化数量；
第二生成模块30，用于基于所述乘客数量变化模型，生成公交车发车时间表；
发送模块40，用于将所述公交车发车时间表发送至司机端，以使司机端对应的公交车根据所述公交车发车时间表执行发车动作。
本发明智慧交通数据处理装置的其他实施例或具体实现方式可参照上述各方法实施例，此处不再赘述。
此外，本发明还提出一种智慧交通数据处理设备，所述智慧交通数据处理设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的智慧交通数据处理程序，所述智慧交通数据处理程序被所述处理器执行时实现如上所述的智慧交通数据处理方法的步骤。
本申请智慧交通数据处理设备的具体实施方式与上述智慧交通数据处理方法各实施例基本相同，在此不再赘述。
此外，本发明还提出一种可读存储介质，所述可读存储介质包括计算机可读存储介质，其上存储有智慧交通数据处理程序。所述可读存储介质可以是图1的终端中的存储器1005，也可以是如ROM(Read-Only Memory，只读存储器)/RAM(Random Access Memory，随机存取存储器)、磁碟、光盘中的至少一种，所述可读存储介质包括若干指令用以使得一台具有处理器的智慧交通数据处理设备执行本发明各个实施例所述的智慧交通数据处理方法。
本申请可读存储介质中智慧交通数据处理程序的具体实施方式与上述智慧交通数据处理方法各实施例基本相同，在此不再赘述。
可以理解的是，在本说明书的描述中，参考术语“一实施例”、“另一实施例”、“其他实施例”、或“第一实施例～第N实施例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者系统不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者系统中还存在另外的相同要素。
上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明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，该计算机软件产品存储在如上所述的一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。
Claims (10)
1.一种智慧交通数据处理方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
获取乘客端传输的乘车行程信息；其中，所述乘车行程信息包括目标路线的起始站点、终止站点和行程起始时间；
根据所述乘车行程信息，为目标路线的每个站点生成对应的乘客数量变化模型；其中，所述乘客数量变化模型配置为在时间轴上具有的每个单位时间对应的乘客变化数量；
基于所述乘客数量变化模型，生成公交车发车时间表；
将所述公交车发车时间表发送至司机端，以使司机端对应的公交车根据所述公交车发车时间表执行发车动作。
2.如权利要求1所述的智慧交通数据处理方法，其特征在于，根据所述乘车行程信息，为目标路线的每个站点生成对应的乘客数量变化模型步骤，具体包括：
生成关于目标路线中每个站点对应的乘客数量变化初始模型；其中，所述乘客数量变化初始模型配置为在时间轴上具有的每个单位时间对应的乘客变化数量的待填充空数组；
基于乘车行程信息的所述起始站点、所述终止站点和所述行程起始时间，在所述乘车行程信息中补充行程终止时间；
根据补充后的每条乘车行程信息，在每个站点对应的乘客数量变化初始模型中填充乘客变化数量，获得乘客数量变化模型。
3.如权利要求2所述的智慧交通数据处理方法，其特征在于，基于乘车行程信息的所述起始站点、所述终止站点和所述行程起始时间，在所述乘车行程信息中补充行程终止时间步骤，具体包括：
在公交车历史行驶数据库中匹配所述行程起始时间对应的所述起始站点到所述终止站点之间所行驶的若干个历史时间值；
根据所述若干个历史时间值，确定当前时间值；其中，所述当前时间值为若干个历史时间值的平均值；
利用所述当前时间值与所述行程起始时间，计算行程终止时间，并将所述行程终止时间写入乘车行程信息。
4.如权利要求1所述的智慧交通数据处理方法，其特征在于，基于所述乘客数量变化模型，生成公交车发车时间表步骤，具体包括：
基于每个站点对应的乘客数量变化模型，按所述单位时间间隔生成初始的公交车发车时间表；其中，所述公交车发车时间表包括每个班次的公交车发车时间和公交车型号；
基于所述初始的公交车发车时间表，确定每个站点在每个单位时间的乘客余量信息；其中，所述乘客余量信息为每个站点在每个单位时间对应的待乘车乘客数量减去当前单位时间对应的公交车剩余可载客数量的值，所述公交车剩余可载客数量根据公交车型号和起始站点到当前站点之间的乘客数量变化情况确定；
根据所述乘客余量信息，调整所述初始的公交车发车时间表，获得最终的公交车发车时间表。
5.如权利要求4所述的智慧交通数据处理方法，其特征在于，根据所述乘客余量信息，调整所述初始的公交车发车时间表步骤，具体包括：
根据所述乘客余量信息，确定待调整的目标站点和目标单位时间段；
基于目标站点和目标单位时间段，确定补充班次的发车信息并写入初始的公交车发车时间表，获得最终的公交车发车时间表；其中，所述补充班次的发车信息包括补充班次的公交车发车时间和公交车型号，所述公交车发车时间配置为补充班次的公交车在行驶到目标站点的时间处于目标单位时间段。
6.如权利要求5所述的智慧交通数据处理方法，其特征在于，根据所述乘客余量信息，调整所述初始的公交车发车时间表，获得最终的公交车发车时间表步骤之后，还包括：
基于历史班次中每个站点在每个单位时间的预约行程乘客与非预约行程乘客的比例，确定当前每个站点在每个单位时间的非预约行程乘客的数量；
根据当前每个站点在每个单位时间的非预约行程乘客的数量，优化所述最终的公交车发车时间表，获得优化后的公交车发车时间表。
7.如权利要求6所述的智慧交通数据处理方法，其特征在于，确定当前每个站点在每个单位时间的非预约行程乘客的数量步骤之前，还包括：
根据历史班次中每个站点在每个单位时间的乘客乘车时获取的乘客身份信息判断乘客是否为预约行程乘客；其中，所述乘客身份信息从售票信息中提取获得；
基于每个站点在每个单位时间的预约行程乘客的数量与非预约行程乘客的数量，确定预约行程乘客与非预约行程乘客的比例。
8.一种智慧交通数据处理装置，其特征在于，所述智慧交通数据处理装置包括：
获取模块，用于获取乘客端传输的乘车行程信息；其中，所述乘车行程信息包括目标路线的起始站点、终止站点和行程起始时间；
第一生成模块，用于根据所述乘车行程信息，为目标路线的每个站点生成对应的乘客数量变化模型；其中，所述乘客数量变化模型配置为在时间轴上具有的每个单位时间对应的乘客变化数量；
第二生成模块，用于基于所述乘客数量变化模型，生成公交车发车时间表；
发送模块，用于将所述公交车发车时间表发送至司机端，以使司机端对应的公交车根据所述公交车发车时间表执行发车动作。
9.一种智慧交通数据处理设备，其特征在于，所述智慧交通数据处理设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的智慧交通数据处理程序，所述智慧交通数据处理程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的智慧交通数据处理方法的步骤。
10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有智慧交通数据处理程序，所述智慧交通数据处理程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的智慧交通数据处理方法的步骤。
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