JP2016168876A - 混雑予測装置及び混雑予測方法 - Google Patents

Abstract

【課題】車両側の計測に依存することなく、混雑度を予測する混雑予測装置を提供することである。【解決手段】実施形態に係る混雑予測装置は、予測部と、情報出力部とを備える。前記予測部は、各駅の各列車の混雑統計情報と、各駅の時間帯別の情報記憶媒体による入出場統計情報と、各駅の情報記憶媒体による実際の入出場情報とに基づき、各駅の各列車の混雑度を予測する。前記情報出力部は、前記予測部で予測された混雑度を出力する。【選択図】図３

Description

本発明の実施形態は、混雑予測装置及び混雑予測方法に関する。

鉄道などの交通機関で運行される各列車の乗車率（混雑度）に関する情報は、利用者及び事業者にとって有意義な情報である。例えば、利用者は、乗車率に関する情報に基づき、通勤ルートや通勤時間帯を検討することができる。また、事業者は、乗車率に関する情報に基づき、運行ダイヤや保守のスケジュールを検討することができる。

例えば、各車両の重量や車両の床圧などの情報を計測し、各車両側で計測された情報から乗車率を求める方法が知られている。

特許第５５１８２１３号公報

上記説明したように、乗車率算出のための情報を各車両側で計測する場合、各車両側で計測のための設備が必要となる。また、リアルタイムに乗車率等を提供するためには、各車両で計測された情報を無線通信によりサーバ等へ送信する必要が生じるが、セキュリティ上、重要情報の送受信には無線通信は好ましくない。

本発明の目的は、車両側の計測に依存することなく、混雑度を予測する混雑予測装置及び混雑予測方法を提供することである。

実施形態に係る混雑予測装置は、予測部と、情報出力部とを備える。前記予測部は、各駅の各列車の混雑統計情報と、各駅の時間帯別の情報記憶媒体による入出場統計情報と、各駅の情報記憶媒体による実際の入出場情報とに基づき、各駅の各列車の混雑度を予測する。前記情報出力部は、前記予測部で予測された混雑度を出力する。

簡易ホームドアの一例を示す図である。 各車両の到着ホームの一例を示す図である。 混雑予測システムの概略構成の一例を示すブロック図である。 混雑度表示器の設置例を示す図である。 混雑予測装置による混雑予測の一例を示すフローチャートである。

以下、実施形態について図面を参照して説明する。

図１は、簡易ホームドアの一例を示す図である。図１に示すように、簡易ホームドアＤは、各列車の各車両のドア１の停止位置に対応して、各列車の到着ホームに設置される。簡易ホームドアＤは、昇降型の遮蔽機２、及び乗降者（乗降客）を撮影するカメラ３を備える。なお、図１に示す混雑度表示器８については後に詳しく説明する。

遮蔽機２は、車両が完全に停止したことに対応して出力される遮蔽機２の上昇を指示する第１の制御信号に基づき、乗客の腰高の第１の遮蔽機停止位置から上昇しドア１の高さと同等又はそれ以上の高さの第２の遮蔽機停止位置で停止する。また、遮蔽機２は、車両の全てのドア１が閉じられたことに対応して出力される遮蔽機２の下降を指示する第２の制御信号に基づき、第２の遮蔽機停止位置から降下し第１の遮蔽機停止位置で停止する。

例えば、カメラ３は、ドア１より高い位置に設置され、ドア１とホームの間の乗降者を撮影する鳥瞰型のカメラである。カメラ３は、高所に設置されるため、少なくとも乗降者の頭部の動きを撮影することができる。なお、カメラ３は、車両運行中（営業時間中）に連続して映像を撮影してもよいし、遮蔽機２の上昇又は第１の制御信号に基づき撮影を開始し、遮蔽機２の下降又は第２の制御信号に基づき撮影を停止するようにしてもよい。

図２は、各車両の到着ホームの一例を示す図である。図２に示すように、各列車の到着ホームには、各列車の各ドア１の停止位置に対応して、簡易ホームドアＤが設置される。また、各列車の到着ホームには、各列車の各ドア１の停止位置に対応して、混雑度表示器８も設置される。

図３は、混雑予測システムの概略構成の一例を示すブロック図である。図３に示すように、混雑予測システムは、カメラ３、乗降者検出部４、改札機５、情報処理部（混雑予測装置）６、管理者ＰＣ７、混雑度表示器８を備える。これら各部、各機器は、データを相互に送受信する通信網により接続される。カメラ３については既に説明した通りであり、ここでの説明は省略する。

例えば、乗降者検出部４は、カメラ３からの映像を受信し、映像を解析し、乗降者を検出する乗降者カウンターとして機能する。上記説明したように、カメラ３は、乗降者の頭部の動きを撮影することができるので、乗降者検出部４に送信される映像は、乗降者の頭部の動きを含む。例えば、乗降者検出部４は、映像から頭部の動きベクトルを検出し、頭部の動きベクトルから、乗車人数と降車人数を検出することができ、乗車人数と降車人数を情報処理部６へ出力することができる。又は、乗降者検出部４は、乗車人数と降車人数の差分値を出力することができる。例えば、乗降者検出部４は、乗車人数（１０人）が降車人数（８人）より多いとき乗車人数をプラス値（＋２）で出力し、逆に、降車人数（８人）が乗車人数（３人）より多いとき乗車人数をマイナス値（−５）で出力する。

本実施形態では、カメラ３の映像に基づき、乗降者数を検出するケースについて説明するが、カメラ３の映像以外の情報、例えば、簡易ホームドアＤの通過を検知する検知センサからの信号に基づき、乗降者数を検出するようにしてもよいし、カメラ３の映像と検知センタからの信号とに基づき、総合的に乗降者数を検出（推定）するようにしてもよい。

改札機５は、各駅に１又は複数台設置される。改札機５は、各種の情報記憶媒体から情報を読み取り、改札判定を行う。各種の情報記憶媒体として、磁気券、ＩＣカード、モバイル端末がある。改札機５は、各種の情報記憶媒体から読み取った情報及び改札情報を情報処理部へ送信する。例えば、改札機５は、情報記憶媒体から読み取ったＩＤ、定期区間情報、入場情報（入場駅情報と入場日時情報）を情報処理部へ送信する。また、改札機５は、情報記憶媒体から読み取ったＩＤ、定期区間情報、出場情報（出場駅情報と出場日時情報）を情報処理部へ送信する。

情報処理部６は、１又は複数台のサーバ（コンピュータ）により構成することができる。例えば、駅毎に設置されたサーバ及び複数駅の情報処理を管理する上位サーバにより構成することができ、駅毎に設置されたサーバと上位サーバとはネットワークにより接続される。情報処理部６（各サーバ）は、データベース６１、予測部６２、情報出力制御部６３を備える。

データベース６１は、各駅の各列車の混雑統計情報（各駅の各列車の各車両の混雑統計情報を含む）、各駅の時間帯別の情報記憶媒体による入出場統計情報、各駅の各列車の各車両の乗降人数統計情報を記憶する。

混雑統計情報、入出場統計情報、及び乗降人数統計情報は、事前調査により取得される情報である。例えば、駅係員が、各駅の各列車の乗車人数（各駅の各列車の各車両の乗車人数を含む）をチェックし、各駅の各列車の混雑度（各駅の各列車の各車両の混雑度含む）を算出し、混雑統計情報を導き出す。本実施形態では、例えば、駅Ａを７：００に出発して、駅Ｂに７：１０に到着し、駅Ｂを７：１０に出発する２両編成の列車Ｔ１、駅Ａを７：０５に出発して、駅Ｂに７：１５に到着し、駅Ｂを７：１５に出発する２両編成の列車Ｔ２を想定する。１両あたりの乗車人数が１００名の場合の１両あたりの混雑度（乗車率）を１００％と想定する。つまり、１編成（１列車）あたりの乗車人数が２００名の場合の１列車あたりの混雑度（乗車率）を１００％と想定する。駅Ａを出発する列車Ｔ１の１両目に１２０名乗車し、２両目に８０名乗車している場合、１両目の混雑度は１２０％、２両目の混雑度は８０％、駅Ａの列車Ｔ１の混雑度は１００％となる。駅Ｂで乗降が発生し、駅Ｂを出発する列車Ｔ１の１両目に１５０名乗車し、２両目に１００名乗車している場合、１両目の混雑度は１５０％、２両目の混雑度は１００％、駅Ｂの列車Ｔ１の混雑度は１２５％となる。なお、曜日別に複数回にわたり、各駅の各列車の各車両の乗車人数をチェックし、その結果から、混雑統計情報を導き出す。

同様に、駅係員が、各駅の各列車の乗降人数（各駅の各列車の各車両（各ドア）の乗降人数を含む）をチェックし、乗降人数統計情報を導き出す。例えば、上記列車Ｔ１を想定する。駅Ａにおいて列車Ｔ１の１両目の第１の乗降口から１０人が降車し１０人が乗車し、１両目の第２の乗降口から２０人が降車し４０人が乗車し、２両目の第１の乗降口から１０人が降車し５人人が乗車し、２両目の第２の乗降口から２０人が降車し５人が乗車する場合、つまり、１両目から３０人が降車し５０人が乗車し、２両目から３０人が降車し１０人が乗車する場合、１両目は＋２０人、２両目は−２０人となる。なお、曜日別に複数回にわたり、各駅の各列車の各車両の乗降人数をチェックし、その結果から、乗降人数統計情報を導き出す。

入出場統計情報は、各駅に設置される改札機５による改札処理から導き出される。例えば、情報処理部６には、各駅に設置される改札機５は、入場に利用された情報記憶媒体のＩＤ及び入場情報、及び出場に利用された情報記憶媒体のＩＤ及び出場情報を情報処理部６へ送信する。情報処理部６は、各駅に設置される改札機５からの一定期間（例えば過去３ヶ月）の情報に基づき、曜日別、時間帯別の各駅の入出場統計情報を導き出す。例えば、様々な要因から、ある駅の入出場の傾向に変動が生じた場合、ある駅の入出場統計情報にもその変動が次第に反映され、ある駅の入出場の傾向が安定して一定期間が経過すると、ある駅の入出場統計情報と実際の入出場の傾向がほぼ一致する。

予測部６２は、各種統計情報と、各駅に設置される改札機５からの情報（各駅の情報記憶媒体による実際の入出場情報）とに基づき、各駅の各列車の混雑度を予測する。つまり、予測部６２は、基準となる各種統計情報と、リアルタイムに収集される情報とに基づき、各駅の各列車の混雑度を予測する。

情報出力制御部６３は、予測された各駅の各列車の混雑度に関する情報を各駅の混雑度表示器８に出力する。以下、第１の予測例〜第４の予測例について説明する。

（第１の予測例）
予測部６２は、各駅の各列車の混雑統計情報と、各駅の時間帯別の情報記憶媒体による入出場統計情報と、各駅の情報記憶媒体による実際の入出場情報とに基づき、各駅の各列車の混雑度を予測する。

例えば、予測部６２は、各駅の月曜日の７時台の入出場統計情報と実際（月曜日の７時台）の入出場情報とを比較し、差分を検出し、各駅の月曜日の７時台の混雑統計情報に差分の影響を反映して、混雑度を予測する。例えば、混雑統計情報から駅Ａの月曜日の７時台の列車Ｔ１の混雑度が１００％と推定されている場合に、差分から、駅Ａの月曜日の７時台の入場者が普段より２０％増加していることが予測されると、予測部６２は、駅Ａの７時台の列車Ｔ１の混雑度を２０％増しの１２０％と予測する。

例えば、情報出力制御部６３は、駅Ａから駅Ｂへ向かう列車Ｔ１の混雑度に関する情報を、列車Ｔ１が駅Ｂに到着する前に、駅Ｂの列車Ｔ１の到着ホームの混雑度表示器８に出力する。これにより、列車Ｔ１が駅Ｂに到着する前に、駅Ｂの列車Ｔ１の到着ホームの混雑度表示器８は、これから到着する列車Ｔ１の混雑度に関する情報（例えば列車Ｔ１の発着時刻と混雑度１００％）を表示（予告案内）する。

同様に、情報出力制御部６３は、駅Ａから駅Ｂへ向かう列車Ｔ２の混雑度に関する情報を、列車Ｔ２が駅Ｂに到着する前に、駅Ｂの列車Ｔ２の到着ホームの混雑度表示器８に出力することもできる。例えば、駅Ｂの列車Ｔ２の到着ホームの混雑度表示器８が、列車Ｔ１（駅Ｂを７：１０発）の混雑度と、列車Ｔ２（駅Ｂを７：１５発）の混雑度とを表示することにより、乗客は、混雑度の表示を参考に、列車Ｔ１、Ｔ２を選択することができる。

例えば、駅Ａの付近に大規模なイベント会場があり、イベント会場のイベントが終了し、多数のイベント参加者が一斉に駅Ａから入場すると、上記の差分は大きな値となり、混雑度の上昇が予測される。このようなケースでは、仮に、駅Ａから複数路線の上下線が利用できたとしても、これら複数の路線の上下線の混雑度の上昇を予測できる。

（第２の予測例）
第１の予測例で説明した予測を前提とし、予測部６２は、さらに詳細に混雑度を予測する。例えば、予測部６２は、各駅の各列車の混雑統計情報と、各駅の時間帯別の情報記憶媒体による入出場統計情報と、実際に各駅の入出場に使用された情報記憶媒体の定期乗車区間情報と入場駅情報と入場日時情報とに基づき、各駅の各列車の混雑度を予測する。つまり、各駅の情報記憶媒体による実際の入出場情報が、実際の入出場に使用された情報記憶媒体の定期乗車区間情報と入場駅情報と入場日時情報を含むことを想定する。実際の入出場に使用された情報記憶媒体の定期乗車区間情報と入場駅情報と入場日時情報から、月曜日の７時台の駅Ａ−Ｂ間の列車Ｔ１の乗車が３０％増加することが予測されると、予測部６２は、月曜日の７時台の駅Ａ−Ｂ間の列車Ｔ１の混雑度を３０％増しの１３０％と予測する。

例えば、情報出力制御部６３は、駅Ａから駅Ｂへ向かう列車Ｔ１の混雑度に関する情報を、列車Ｔ１が駅Ｂに到着する前に、駅Ｂの列車Ｔ１の到着ホームの混雑度表示器８に出力する。

同様に、情報出力制御部６３は、駅Ａから駅Ｂへ向かう列車Ｔ２の混雑度に関する情報を、列車Ｔ２が駅Ｂに到着する前に、駅Ｂの列車Ｔ２の到着ホームの混雑度表示器８に出力することもできる。例えば、駅Ｂの列車Ｔ２の到着ホームの混雑度表示器８が、列車Ｔ１（駅Ｂを７：１０発）の混雑度と、列車Ｔ２（駅Ｂを７：１５発）の混雑度とを表示することにより、乗客は、混雑度の表示を参考に、列車Ｔ１、Ｔ２を選択することができる。

また、定期乗車区間情報から、駅Ａ−Ｂ−Ｃ間の列車Ｔ１の乗車が３０％増加することが予測されると、予測部６２は、駅Ａ−Ｂ−Ｃ間の列車Ｔ１の混雑度を３０％増しの１３０％と予測し、情報出力制御部６３は、列車Ｔ１の混雑度に関する情報を、列車Ｔ１が駅Ｂに到着する前に、駅Ｂの列車Ｔ１の到着ホームの混雑度表示器８に出力し、さらに、列車Ｔ１が駅Ｃに到着する前に、駅Ｃの列車Ｔ１の到着ホームの混雑度表示器８にも出力する。

また、定期乗車区間情報以外にも、情報記憶媒体から乗車駅と降車駅の情報が読み取られた場合、乗車駅と降車駅の情報に基づき混雑度を予測することができる。さらに、情報処理部６は、情報記憶媒体のＩＤと入場情報と出場情報とを蓄積することにより、情報記憶媒体による乗車傾向（乗車時間帯、乗車区間）を予測することができ、この予測に基づき混雑度を予測することもできる。

（第３の予測例）
第１又は第２の予測例で説明した予測を前提とし、予測部６２は、さらに詳細に混雑度を予測する。例えば、予測部６２は、各駅の各列車の各車両の混雑統計情報と、各駅の時間帯別の情報記憶媒体による入出場統計情報と、各駅の情報記憶媒体による実際の入出場情報とに基づき、各駅の各列車の各車両の混雑度を予測する。

例えば、予測部６２は、各駅の月曜日の７時台の入出場統計情報と実際（月曜日の７時台）の入出場情報とを比較し、差分を検出し、各駅の月曜日の７時台の混雑統計情報に差分の影響を反映して、混雑度を予測する。例えば、混雑統計情報から駅Ａの月曜日の７時台の列車Ｔ１の１両目の混雑度が１２０％、２両目の混雑度が８０％と推定されている場合に、差分から、駅Ａの月曜日の７時台の入場者が普段より２０％増加していることが予測されると、予測部６２は、駅Ａの７時台の列車Ｔ１の１両目の混雑度を２０％増しの１４４％（約１５０％）、２両目の混雑度も２０％増しの９６％（約１００％）と予測する。

例えば、情報出力制御部６３は、列車Ｔ１が駅Ｂに到着する前に、駅Ｂの列車Ｔ１の到着ホームの１両目の停車位置（ドア１ａ、１ｂ）に対応する混雑度表示器８ａ、８ｂ（図４参照）に１両目の混雑度を出力し、２両目の停車位置（ドア１ｃ、１ｃ）に対応する混雑度表示器８ｃ、８ｄ（図４参照）に２両目の混雑度を出力する。これにより、列車Ｔ１が駅Ｂに到着する前に、駅Ｂの列車Ｔ１の到着ホームの１両目の停車位置（ドア１ａ、１ｂ）に対応する混雑度表示器８ａ、８ｂは、これから到着する列車Ｔ１の１両目の混雑度に関する情報（例えば列車Ｔ１の発着時刻と混雑度１４４％）を表示（予告案内）し、駅Ｂの列車Ｔ１の到着ホームの２両目の停車位置（ドア１ｃ、１ｄ）に対応する混雑度表示器８ｃ、８ｄは、これから到着する列車Ｔ１の２両目の混雑度に関する情報（例えば列車Ｔ１の発着時刻と混雑度９６％）を表示（予告案内）する。乗客は、混雑度の表示を参考に、車両を選択して乗車することができる。なお、図４では、簡易ホームドアＤを省略している。

同様に、情報出力制御部６３は、列車Ｔ２が駅Ｂに到着する前に、駅Ｂの列車Ｔ２の到着ホームの１両目の停車位置（ドア１ａ、１ｂ）に対応する混雑度表示器８ａ、８ｂに列車Ｔ２の１両目の混雑度を出力し、２両目の停車位置（ドア１ｃ、１ｃ）に対応する混雑度表示器８ｃ、８ｄに列車Ｔ２の２両目の混雑度を出力する。駅Ｂの列車Ｔ１、Ｔ２の到着ホームの１両目の停車位置（ドア１ａ、１ｂ）に対応する混雑度表示器８ａ、８ｂは、これから到着する列車Ｔ１、Ｔ２の１両目の混雑度に関する情報（例えば列車Ｔ１、Ｔ２の発着時刻と混雑度）を表示（予告案内）し、駅Ｂの列車Ｔ１、Ｔ２の到着ホームの２両目の停車位置（ドア１ｃ、１ｄ）に対応する混雑度表示器８ｃ、８ｄは、これから到着する列車Ｔ１、Ｔ２の２両目の混雑度に関する情報（例えば列車Ｔ１、Ｔ２の発着時刻と混雑度）を表示（予告案内）する。乗客は、混雑度の表示を参考に、列車及び車両を選択して乗車することができる。

（第４の予測例）
また、予測部６２は、各駅の各列車の各車両の混雑統計情報と、各駅の各列車の各車両の乗降者を撮影するカメラの映像から解析された乗降人数推定情報とに基づき、各駅の各列車の各車両の混雑度を予測する。より詳細には、例えば、予測部６２は、各駅の各列車の各車両の乗降人数統計情報と、各駅の各列車の各車両の乗降者を撮影するカメラ３の映像から解析された乗降人数推定情報とを比較し、各駅の各列車の各車両の混雑度を予測する。

例えば、各駅の各列車の各車両の乗降人数統計情報から、月曜日に駅Ａを７：００に出発する列車Ｔ１の１両目の第１の乗降口及び第２の乗降口では降車人数と乗車人数がほぼ同数、２両目の第１の乗降口及び第２の乗降口でも降車人数と乗車人数がほぼ同数であることが判明している場合に、乗降人数推定情報から、月曜日に駅Ａを７：００に出発する列車Ｔ１の１両目の第１の乗降口及び第２の乗降口で降車人数より乗車人数が１０人多く、２両目の第１の乗降口及び第２の乗降口でも降車人数より乗車人数が１０人多いことが推定されると、つまり、１両目で２０人の増加、２両目でも２０人の増加、列車Ｔ１全体で４０人の増加が推定されると、予測部６２は、月曜日に駅Ａを７：００に出発する列車Ｔ１の１両目の混雑度を２０％増しの１２０％と予測し、２両目の混雑度も２０％増しの１２０％と予測する。

例えば、情報出力制御部６３は、列車Ｔ１が駅Ｂに到着する前に、駅Ｂの列車Ｔ１の到着ホームの１両目の停車位置（ドア１ａ、１ｂ）に対応する混雑度表示器８ａ、８ｂに１両目の混雑度を出力し、２両目の停車位置（ドア１ｃ、１ｃ）に対応する混雑度表示器８ｃ、８ｄに２両目の混雑度を出力する。これにより、列車Ｔ１が駅Ｂに到着する前に、駅Ｂの列車Ｔ１の到着ホームの１両目の停車位置（ドア１ａ、１ｂ）に対応する混雑度表示器８ａ、８ｂは、これから到着する列車Ｔ１の１両目の混雑度に関する情報（例えば列車Ｔ１の発着時刻と混雑度１２０％）を表示（予告案内）し、駅Ｂの列車Ｔ１の到着ホームの２両目の停車位置（ドア１ｃ、１ｄ）に対応する混雑度表示器８ｃ、８ｄは、これから到着する列車Ｔ１の２両目の混雑度に関する情報（例えば列車Ｔ１の発着時刻と混雑度１２０％）を表示（予告案内）する。

同様に、情報出力制御部６３は、列車Ｔ２が駅Ｂに到着する前に、駅Ｂの列車Ｔ２の到着ホームの１両目の停車位置（ドア１ａ、１ｂ）に対応する混雑度表示器８ａ、８ｂに列車Ｔ２の１両目の混雑度を出力し、２両目の停車位置（ドア１ｃ、１ｃ）に対応する混雑度表示器８ｃ、８ｄに列車Ｔ２の２両目の混雑度を出力する。駅Ｂの列車Ｔ１、Ｔ２の到着ホームの１両目の停車位置（ドア１ａ、１ｂ）に対応する混雑度表示器８ａ、８ｂは、これから到着する列車Ｔ１、Ｔ２の１両目の混雑度に関する情報（例えば列車Ｔ１、Ｔ２の発着時刻と混雑度）を表示（予告案内）し、駅Ｂの列車Ｔ１、Ｔ２の到着ホームの２両目の停車位置（ドア１ｃ、１ｄ）に対応する混雑度表示器８ｃ、８ｄは、これから到着する列車Ｔ１、Ｔ２の２両目の混雑度に関する情報（例えば列車Ｔ１、Ｔ２の発着時刻と混雑度）を表示（予告案内）する。乗客は、混雑度の表示を参考に、列車及び車両を選択して乗車することができる。

図５は、混雑予測システムによる混雑予測の一例を示すフローチャートである。図５に示すように、各駅の各列車の各車両の停止位置に対応して設置されたカメラ３は、各駅の各列車の各車両の乗降客を撮影する（ＳＴ１）。乗降者検出部４は、撮影された映像を解析し（ＳＴ２）、解析結果に基づき、各駅の各列車の各車両の乗降人数を推定する（ＳＴ３）。

情報処理部６は、各駅の各列車の各車両の混雑統計情報、及び各駅の各列車の各車両の推定乗降人数に基づき、各駅の各列車の各車両の混雑度を予測する（ＳＴ４）。この場合、改札機からの情報を利用して混雑度を予測してもよしい、改札機からの情報を利用せずに混雑度を予測してもよい。例えば、改札機からの情報を利用する場合、入出場統計情報から、実際の入出場の増減の割合を検出し、検出された増減の割合を混雑度に反映させる。

情報出力制御部６３は、各駅の各列車の各車両の停止位置の混雑度表示器８へ、各列車の識別情報（特急１０３号、東京１０：００発などの情報）とともに各車両の混雑度を配信する（ＳＴ５）。混雑度表示器８は、配信された各車両の識別情報とともに混雑度を表示する（ＳＴ６）。

以上により、各列車の各車両の乗降者数を反映した混雑度を予測することができ、各列車の各車両の停止位置に設置された混雑度表示器８が、次にホームに入ってくる第１の列車の各車両の混雑度を予告案内することができる。さらに、混雑度表示器８は、第１の列車の次にホームに入ってくる第２の列車の各車両の混雑度を併せて予告案内することもできる。混雑度表示器８の予告案内は、列車全体の混雑度でもよいし、車両別の混雑度でもよい。

情報処理部６は、リアルタイムに、各駅の各列車の各車両の乗降数、混雑度を予測できるので、これら情報を蓄積し、季節、月、週、曜日、及び時間帯の混雑度の変動を予測し、変動予測情報を提供することができる。

本実施形態の混雑予測システムにより予測される混雑度は、駅利用客の利便性を向上させることができ、また、駅ホーム混雑の解消策の検討に利用することもできる。さらに、以下の作用効果も期待できる。
・混雑度の表示により、車両ごとの混雑度の平滑化を図れる。
・他に検討されている、混雑度の計測システムに比べて安価に導入できる。
・車両バランスの改善による省力化を見込める。
・混雑度の低い車両を計測、デジタルサイネージによって表示することで乗客に乗車快適度の目安を提供できる。
・カメラ等は簡易ホームドアへの設置が可能である。
・通信以外のシステムを駅構内に設置できる。
・入場者と出場者の計測を同時に行うことができる。
・入場者数、出場者数を瞬時に判定し、また時間ごとや状況によっての変化を統計的に導くことで、次の事態に対しての予測を行うことができる。
・ホームドアとの併設により撮影エリアを限定でき、入出場者数の予測精度を高めることができる。
・計測された数値の計算及びデジタルサイネージによる反映を上位のサーバ内で行うことができる。
・何人が入場し、何人が出場したかを計測した後に、前回の記録と比較し、乗員の総乗客数を表示することができる。
・現在の乗客人数などを表示したうえで、統計的な記録を基に次駅での降車予測数なども表示することができる。
・ホーム客の列作成に対して誘導・平滑化を図ることができる。
・天候や時期、事故などの際に乗客数がどのように変化するかの情報を集積することができ、運行システムに反映させ臨時列車や時間調整を最適化することができる。

なお、混雑予測装置（情報処理部６）における全ての手順はソフトウェアによって実行することが可能である。このため、上記処理の手順を実行するプログラムを格納したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体を通じてこのプログラムを混雑予測装置へインストールして実行するだけで、混雑予測を容易に実現することができる。例えば、混雑予測装置は、上記プログラムをネットワーク経由でダウンロードし、ダウンロードしたプログラムを記憶し、プログラムのインストールを完了することができる。或いは、混雑予測装置は、上記プログラムを情報記憶媒体から読み取り、読み取ったプログラムを記憶し、プログラムのインストールを完了することができる。

本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。

１…ドア
２…遮蔽機
３…カメラ
４…乗降者検出部
５…改札機
６…情報処理部
８、８ａ、８ｂ、８ｃ、８ｄ…混雑度表示器
６１…データベース
６２…予測部
６３…情報出力制御部

Claims (9)

1. 各駅の各列車の混雑統計情報と、各駅の時間帯別の情報記憶媒体による入出場統計情報と、各駅の情報記憶媒体による実際の入出場情報とに基づき、各駅の各列車の混雑度を予測する予測部と、
   前記予測部で予測された混雑度を出力する情報出力部と、
   を備える混雑予測装置。
2. 前記予測部は、各駅の各列車の混雑統計情報と、各駅の時間帯別の情報記憶媒体による入出場統計情報と、実際に各駅の入出場に使用された情報記憶媒体の定期乗車区間情報と入場駅情報と入場日時情報とに基づき、各駅の各列車の混雑度を予測する請求項１の混雑予測装置。
3. 前記予測部は、各駅の各列車の各車両の混雑統計情報と、各駅の時間帯別の情報記憶媒体による入出場統計情報と、各駅の情報記憶媒体による実際の入出場情報とに基づき、各駅の各列車の各車両の混雑度を予測する請求項１又は２の混雑予測装置。
4. 前記予測部は、各駅の各列車の各車両の混雑統計情報と、各駅の各列車の各車両の乗降者を撮影するカメラの映像から解析された乗降人数推定情報とに基づき、各駅の各列車の各車両の混雑度を予測する請求項３の混雑予測装置。
5. 前記予測部は、各駅の各列車の各車両の乗降人数統計情報と、各駅の各列車の各車両の乗降者を撮影するカメラの映像から解析された乗降人数推定情報とを比較し、各駅の各列車の各車両の混雑度を予測する請求項４の混雑予測装置。
6. 前記情報出力部は、各駅の各列車の混雑度に関する情報を各駅の各列車の到着ホームの表示器へ出力する請求項１又は２の混雑予測装置。
7. 前記情報出力部は、各駅の各列車の各車両の混雑度に関する情報を各駅の各列車の各車両の停止位置の表示器に出力する請求項３又は４の混雑予測装置。
8. 前記情報出力部は、第１の駅における第１の列車の第１の車両の第１の混雑度に関する情報を、前記第１の列車が第１の駅を出てから向かう第２の駅における前記第１の列車の前記第１の車両の停止位置の表示器に出力する請求項４又は５の混雑予測装置。
9. 各駅の各列車の混雑統計情報と、各駅の時間帯別の情報記憶媒体による入出場統計情報と、各駅の情報記憶媒体による実際の入出場情報とに基づき、各駅の各列車の混雑度を予測し、
   前記予測された混雑度を出力する混雑予測方法。

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