CN205792730U - 地铁客流智能清分系统 - Google Patents
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Abstract
本实用新型涉及一种地铁客流智能清分系统，包括客流数据采集装置、核心数据采集服务器和核心数据分析服务器，客流数据采集装置包括基于wifi频段的客流探测模块和移动终端识别模块，客流数据采集装置通过传输网络将采集到的每个乘客的数据信息传送给核心数据采集服务器并存储，所述核心数据采集服务器内事先存储有每个客流数据采集装置的站厅信息，所述核心数据分析服务器通过传输网络将核心数据采集服务器内的信息进行分析处理。本实用新型增加了一种非常精准有效的手段来判断分析地铁客流。数据具备准确性、可参照性、真实性，采用本实用新型实施的智能清分系统在上线后即可实现自动收集、分析、管理客流数据。
Description
技术领域
本实用新型涉及一种地铁客流智能清分系统。
背景技术
地铁在现代化城市交通当中承担了越来越重要的角色，每天有数以百万计的人选择地铁出行，地铁的线网复杂度越来越高。在地铁的日常生产运营中，不同地铁段往往涉及不同的运营商，如何科学、有效的统计并计算出不同线路间以及不同站点间的乘客客流数据，是困扰地铁生产运营的难题之一，因为乘客的运行轨迹与不同的运营商之间的利益息息相关，这就使得账本的清分成了一个非常重要的系统性工作。传统上，一般采用非科学的经验性数据指导清分工作，带来了科学管理和维护上的难度。
发明内容
为了解决上述的技术问题，本实用新型的目的是提供一种结构简单 、实施简单 、成本低的地铁客流智能清分系统。
为了实现上述目的，本实用新型采用了以下的技术方案：
地铁客流智能清分系统，包括客流数据采集装置、核心数据采集服务器和核心数据分析服务器，多个客流数据采集装置安装在站厅内，所述客流数据采集装置包括基于wifi频段的客流探测模块和移动终端识别模块，所述客流探测模块用于扫描探测进站乘客的智能移动终端，所述移动终端识别模块用于识别乘客的智能移动终端的MAC地址，所述客流数据采集装置通过传输网络将采集到的每个乘客的数据信息传送给核心数据采集服务器并存储，所述核心数据采集服务器内事先存储有每个客流数据采集装置的站厅信息，所述核心数据分析服务器通过传输网络将核心数据采集服务器内的信息进行分析处理。
作为优选方案：每个站厅的多个客流数据采集装置均连接到POE接入交换机，且POE接入交换机与传输网络之间还连接有路由器。
本实用新型基于WiFi统计的地铁客流数据具备代表性，无线终端的探测结果都是通过对智能手机的被动扫描，上传真实存在的数据。 鉴于当前智能终端的大规模普及，因此可通过此方法间接反映客流分布状态。
本实用新型的系统具备真实客观，独立性好的特点。 通过大规模的数据分析和挖掘，通过移动终端MAC的识别，来间接观察地铁客流，是科学有效的。规避了数据收集、统计过程中的人为不确定因素，客观反映了真实客流分布状况。
本实用新型增加了一种非常精准有效的手段来判断分析地铁客流。数据具备准确性、可参照性、真实性，采用本实用新型实施的智能清分系统在上线后即可实现自动收集、分析、管理客流数据。本实用新型在国内地铁及轨道交通行业，属于创新性应用实践。可以为地铁线网清分系统做出重要科学参考，为地铁更加客观的管理提供重要依据。
附图说明
图1是本实用新型的结构框图。
具体实施方式
下面详细描述本实用新型的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本实用新型，而不能理解为对本实用新型的限制。
在本实用新型的描述中，需要理解的是，术语“中心”、“纵向”、“横向”、“长度”、“宽度”、“厚度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”“内”、“顺时针”、“逆时针”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本实用新型和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本实用新型的限制。
此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本实用新型的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确的限定。
在本实用新型中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”、“固定”等术语应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本实用新型中的具体含义。
在本实用新型中，除非另有明确的规定和限定，第一特征在第二特征之“上”或之“下”可以包括第一和第二特征直接接触，也可以包括第一和第二特征不是直接接触而是通过它们之间的另外的特征接触。而且，第一特征在第二特征“之上”、“上方”和“上面”包括第一特征在第二特征正上方和斜上方，或仅仅表示第一特征水平高度高于第二特征。第一特征在第二特征“之下”、“下方”和“下面”包括第一特征在第二特征正下方和斜下方，或仅仅表示第一特征水平高度小于第二特征。
如图1所示的地铁客流智能清分系统，包括客流数据采集装置1、核心数据采集服务器3和核心数据分析服务器4，多个客流数据采集装置1安装在站厅内，所述客流数据采集装置1包括基于wifi频段的客流探测模块11和移动终端识别模块12，所述客流探测模块11用于扫描探测进站乘客的智能移动终端，进站乘客包括两种方式，一种是从地铁入口处进站，另一种是列车到达该站厅，不管乘客是否下车，客流探测模块11均对乘客的智能移动终端数据进行扫描探测。所述移动终端识别模块12用于识别乘客的智能移动终端的MAC地址。
所述客流数据采集装置1通过传输网络2将采集到的每个乘客的数据信息传送给核心数据采集服务器3并存储，所述核心数据采集服务器3内事先存储有每个客流数据采集装置1的站厅信息，所述核心数据分析服务器4通过传输网络2将核心数据采集服务器3内的信息进行分析处理。每个站厅的多个客流数据采集装置1均连接到POE接入交换机，且POE接入交换机与传输网络2之间还连接有路由器。
本实用新型的信息源必须具备两个条件，首先为了不影响乘客的正常乘车换乘，而采用非接触式传感器，因此要能够完成空中信息交互；其次信息具备标记特征，能够在不同乘客之间进行区分。以现有技术最可行的方案就是利用手机无线射频信息来定位乘客换乘信息，手机是乘客携带率和普及率最高的电子产品，最重要的是实时对外发射射频信息，解决了非接触性的难题，而且智能手机内部都有出厂时设定串号或MAC地址等信息具备唯一性。所以手机是最佳的信息源，需要采集的信息就是手机射频中的串号或MAC地址等能区分手机设备的信息。本实用新型只采集WIFI协议中控制帧和管理帧的报头，不涉及到传输数据，不会对乘客隐私造成影响。
核心数据采集服务器和核心数据处理服务器通过专用传输网络与站厅客流数据采集装置相连 ，通过每个客流数据采集装置来扫描乘客移动终端的MAC地址，再利用大数据技术描绘出乘客真实的乘车路径轨迹，进而统计出乘客选乘线路间的清分比例因子。
因基于wifi频段的客流探测模块11是静态监听无线网络，不会对地铁信号系统2.4G、5.8G频点造成干扰。客流探测模块11扫描并检测所有wifi频段上的无线网络终端设备，并记录相应的MAC地址信息及对应的无线信号强度，通过传输网络存储到核心数据采集服务器。并通过核心数据分析处理器分析所存储的大规模数据，得出不同乘客在不同地铁站点间的路径选择，进而判断出在不同时间段的乘客分流情况。
地铁客流智能清分系统主要工作流程如下：
第一步：采集信息入库。将每个传感器采集到的终端MAC地址以及采集时间实时写入数据库中。
第二步：描绘终端轨迹。将第一步的表信息以终端MAC地址为关键字段，按照时间顺序写入传感器MAC地址。
第三步：编织站点经历。每个传感器安装在哪些车站的哪些位置都是提前设计好的，因此可以将传感器MAC按照车站名称+站台/站厅+线路的方式进行重命名，整理后便得到了乘客的乘车轨迹。
第四步：计算路径选择比例。有了乘客乘车轨迹就可以根据起、始站或换乘站信息，利用公式计算出乘客选择某条线路的比例因子，即清分数据模型。
应当指出，以上实施例仅是本实用新型的代表性例子。本实用新型还可以有许多变形。凡是依据本实用新型的实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化与修饰，均应认为属于本实用新型的保护范围。
Claims (2)
1.地铁客流智能清分系统，其特征在于：包括客流数据采集装置（1）、核心数据采集服务器（3）和核心数据分析服务器（4），多个客流数据采集装置（1）安装在站厅内，所述客流数据采集装置（1）包括基于wifi频段的客流探测模块（11）和移动终端识别模块（12），所述客流探测模块（11）用于扫描探测进站乘客的智能移动终端，所述移动终端识别模块（12）用于识别乘客的智能移动终端的MAC地址，所述客流数据采集装置（1）通过传输网络（2）将采集到的每个乘客的数据信息传送给核心数据采集服务器（3）并存储，所述核心数据采集服务器（3）内事先存储有每个客流数据采集装置（1）的站厅信息，所述核心数据分析服务器（4）通过传输网络（2）将核心数据采集服务器（3）内的信息进行分析处理。
2.根据权利要求1所述的地铁客流智能清分系统，其特征在于：每个站厅的多个客流数据采集装置（1）均连接到POE接入交换机，且POE接入交换机与传输网络（2）之间还连接有路由器。
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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2016
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