JP2012018506A - 車両乗降履歴関連付け装置および車両乗降履歴関連付け装置用のプログラム - Google Patents
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Abstract
【解決手段】乗車時刻および乗車場所のデータを含む乗車レコードと、降車時刻および降車場所のデータを含む降車レコードとの組を有する乗降レコードを、車両の走行の順に、走行履歴データに逐次記録し、同じ場所で同じ時間帯に乗車行動(または降車行動)があったレコードをグループ化して細分化乗車グループまたは細分化降車グループを作成し(ステップ100、200)、強い乗降の因果関係にある細分化乗車グループと細分化降車グループとを関連付けて乗降関連付けデータに記録する(ステップ300)。
【選択図】図4
Description
図13の例では、細分化乗車グループp1が細分化降車グループq1に関連付けられている。
以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明の範囲は、上記実施形態のみに限定されるものではなく、本発明の各発明特定事項の機能を実現し得る種々の形態を包含するものである。例えば、以下のような形態も許容される。
17a 充放電制御部
17e 走行情報記憶処理部
17f 乗降行動推定処理部
17g エネルギ予測モニタ部
17h 自動充電制御部
17i 自動プレ空調部
17j 蓄冷エアコン制御部
30 抽出期間
31 乗車時刻
Claims (6)
- ドライバの車両への乗車行動を検出したときの時刻および前記車両の所在場所をそれぞれ乗車時刻および乗車場所とし、前記乗車行動の検出後にドライバの前記車両からの降車行動を検出したときの時刻および前記車両の所在場所をそれぞれ降車時刻および降車場所とし、当該乗車時刻および当該乗車場所のデータを含む乗車レコードと、当該降車時刻および当該降車場所のデータを含む降車レコードと、の組を有する乗降レコードを、前記車両の走行の順に、走行履歴データに逐次記録する走行情報記憶処理手段(17e)と、
前記走行履歴データ中の乗車レコードのうち、同じ場所で同じ時間帯に乗車行動があった乗車レコードをグループ化することで1つ以上の細分化乗車グループを作成し、また、前記走行履歴データ中の降車レコードのうち、同じ場所で同じ時間帯に降車行動があった降車レコードをグループ化することで1つ以上の細分化降車グループを作成するグループ化手段(100、200)と、
前記1つ以上の細分化降車グループのそれぞれに対し、当該細分化降車グループと乗降の因果関係の強い細分化乗車グループを検索し、検索の際は、当該細分化降車グループに属する降車レコードのそれぞれについて、当該降車レコードの次に前記走行履歴データに記録された乗車レコードが属する細分化乗車グループを特定し、その結果、特定された回数が基準回数以上となった細分化乗車グループを、当該細分化降車グループと強い乗降の因果関係にある細分化乗車グループとして選び出し、検索の結果選び出された細分化乗車グループに当該細分化降車グループを関連付ける情報を、乗降関連付けデータに記録する関連付け手段(300)と、
ドライバの前記車両からの降車行動を検出したときの時刻および前記車両の位置を特定し、特定した時刻および位置を含む降車時間帯および降車場所を有する細分化降車グループを特定し、特定した細分化降車グループが関連付けられた先の細分化乗車グループを、前記乗降関連付けデータに基づいて特定し、特定した前記細分化乗車グループに対応した乗車時間帯に基づいて、現在ドライバが前記車両から降車したときに次に前記車両に乗車するときの時刻を予測する予測手段(620)と、を備えた車両乗降履歴関連付け装置。 - 前記関連付け手段(300)は、前記1つ以上の細分化乗車グループのそれぞれに対し、当該細分化乗車グループと乗降関係の強い細分化降車グループを検索し、検索の際は、当該細分化乗車グループに属する乗車レコードのそれぞれについて、当該乗車レコードと組になって乗降レコードとして記録された降車レコードが属する細分化降車グループを特定し、その結果、特定された回数が基準回数以上となった細分化降車グループを、当該細分化乗車グループと強い乗降関係にある細分化降車グループとして選び出し、選び出された細分化降車グループに当該細分化乗車グループを関連付ける情報を、乗降関連付けデータに記録し、
前記予測手段(425、620、730)は更に、ドライバの前記車両への乗車行動を最後に検出した時刻および当該時刻における前記車両の位置を特定し、特定した当該時刻と当該位置を含む乗車時間帯および乗車場所を有する細分化乗車グループを特定し、特定した細分化乗車グループが関連付けられた先の細分化降車グループを、前記乗降関連付けデータに基づいて特定し、特定した前記細分化降車グループの降車時間帯に基づいて次にドライバが前記車両から降車する時刻を予測するか、または、特定した前記細分化降車グループの降車場所に基づいて次にドライバが前記車両から降車する場所を予測することを特徴とする請求項1に記載の車両乗降履歴関連付け装置。 - 前記予測手段(425、512、620、730)は更に、ドライバの前記車両からの降車行動を最後に検出した時刻および当該時刻における前記車両の位置を特定し、特定した当該時刻と当該位置を含む降車時間帯および降車場所を有する細分化降車グループを特定し、特定した細分化降車グループが関連付けられた先の細分化乗車グループを前記乗降関連付けデータに基づいて特定し、特定した前記細分化乗車グループが関連付けられた先の細分化降車グループを前記乗降関連付けデータに基づいて特定し、特定した前記細分化降車グループの降車時間帯に基づいて、次にドライバが前記車両に乗車した後に降車する時刻を予測するか、または、特定した前記細分化降車グループの降車場所に基づいて、次にドライバが前記車両に乗車した後に降車する場所を予測することを特徴とする請求項2に記載の車両乗降履歴関連付け装置。
- 前記グループ化手段(100、200)は、前記走行履歴データ中のレコードのうち、同じ場所で乗車行動があった乗車レコードをグループ化することで1つ以上の乗車グループを作成し、同じ場所で降車行動があった降車レコードをグループ化することで1つ以上の降車グループを作成する第1グループ化手段(100)と、
前記1つ以上の乗車グループのそれぞれにおいて、同じ時間帯に乗車行動があった乗車レコードをグループ化して1つ以上の細分化乗車グループとし、また、前記1つ以上の降車グループのそれぞれにおいて、同じ時間帯に降車行動があった降車レコードをグループ化して1つ以上の細分化降車グループとする第2グループ化手段(200)と、を備え、
前記第1グループ化手段(100)は、前記走行履歴データから乗車レコードおよび降車レコードを読み出し、読み出した乗車レコードのうち同じ場所で乗車行動があった乗車レコードの集合のそれぞれについて、当該乗車レコードの集合の要素数が、読み出した乗車レコードの総数に対して所定の割合以上の数となることに基づいて、当該集合中の乗車レコードをグループ化して乗車グループとし、また、読み出した降車レコードのうち同じ場所で降車行動があった降車レコードの集合のそれぞれについて、当該集合の要素数が、読み出した降車レコードの総数に対して所定の割合以上の数となる場合、当該集合中の降車レコードをグループ化して降車グループとすることを特徴とする請求項1ないし3のいずれか1つに記載の車両乗降履歴関連付け装置。 - 前記第2グループ化手段(200)は、前記1つ以上の乗車グループのそれぞれに対し、当該乗車グループに属する乗車レコード中の乗車時刻の分布が集中している時間帯を抽出し、抽出した時間帯に乗車行動があった乗車レコードを当該乗車グループから抽出し、抽出した乗車レコードをグループ化して細分化乗車グループを作成し、また、前記1つ以上の降車グループのそれぞれに対し、当該降車グループに属する降車レコード中の降車時刻の分布が集中している時間帯を抽出し、抽出した時間帯に降車行動があった降車レコードを当該降車グループから抽出し、抽出した降車レコードをグループ化して細分化降車グループを作成し、
当該乗車グループに属する乗車レコード中の乗車時刻の分布が集中している時間帯を抽出する際には、前記第1グループ化手段(100)が読み出した乗車レコードおよび降車レコードの記録に要した記録期間を特定し、所定の抽出期間を設定し、前記記録期間に対する当該抽出期間内における乗車時刻の分布数の比が閾値以上であることに基づいて、前記抽出期間に含まれる時間帯を、集中している時間帯として抽出し、
当該降車グループに属する降車レコード中の降車時刻の分布が集中している時間帯を抽出する際には、所定の抽出期間を設定し、前記記録期間に対する当該抽出期間内における降車時刻の分布数の比が閾値以上であることに基づいて、前記抽出期間に含まれる時間帯を、集中している時間帯として抽出することを特徴とする請求項4に記載の車両乗降履歴関連付け装置。 - 車両乗降履歴関連付け装置に用いられるプログラムであって、前記車両乗降履歴関連付け装置を、
ドライバの車両への乗車行動を検出したときの時刻および前記車両の所在場所をそれぞれ乗車時刻および乗車場所とし、前記乗車行動の検出後にドライバの前記車両からの降車行動を検出したときの時刻および前記車両の所在場所をそれぞれ降車時刻および降車場所とし、当該乗車時刻および当該乗車場所のデータを含む乗車レコードと、当該降車時刻および当該降車場所のデータを含む降車レコードと、の組を有する乗降レコードを、前記車両の走行の順に、走行履歴データに逐次記録する走行情報記憶処理手段(17e)、
前記走行履歴データ中の乗車レコードのうち、同じ場所で同じ時間帯に乗車行動があった乗車レコードをグループ化することで1つ以上の細分化乗車グループを作成し、また、前記走行履歴データ中の降車レコードのうち、同じ場所で同じ時間帯に降車行動があった降車レコードをグループ化することで1つ以上の細分化降車グループを作成するグループ化手段(100、200)、
前記1つ以上の細分化降車グループのそれぞれに対し、当該細分化降車グループと乗降関係の強い細分化乗車グループを検索し、検索の際は、当該細分化降車グループに属する降車レコードのそれぞれについて、当該降車レコードの次に前記走行履歴データに記録された乗車レコードが属する細分化乗車グループを特定し、その結果、特定された回数が基準回数以上となった細分化乗車グループを、当該細分化降車グループと強い乗降関係にある細分化乗車グループとして選び出し、検索の結果選び出された細分化乗車グループに当該細分化降車グループを関連付ける情報を、乗降関連付けデータに記録する関連付け手段(300)、および
ドライバの前記車両からの降車行動を検出したときの時刻および前記車両の位置を特定し、特定した時刻および位置を含む降車時間帯および降車場所を有する細分化降車グループを特定し、特定した細分化降車グループが関連付けられた先の細分化乗車グループを、前記乗降関連付けデータに基づいて特定し、特定した前記細分化乗車グループに対応した乗車時間帯に基づいて、現在ドライバが前記車両から降車したときに次に前記車両に乗車するときの時刻を予測する予測手段(620)として機能させるプログラム。
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