JP2019171887A - Passenger weight uniformization support device and support method for the same - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、乗客重量均一化支援装置、及び乗客重量均一化支援方法に関する。 The present invention relates to a passenger weight equalization support device and a passenger weight equalization support method.
時刻表や列車運行計画、及び各列車の停車駅ごとの乗降実績を利用して、停車駅における乗客の入れ替わりの度合いを算出し、算出した入れ替わりの度合いの情報に基づいて、列車の混雑度を予測する技術の検討が行われている(例えば、特許文献1参照)。このような技術を用いて、予測した混雑度を乗客に提供することにより、列車内の混雑を解消して、乗客の利便性や快適性の向上を図ることができる。 Using the timetable, train operation plan, and the actual boarding / exiting results of each train at each station, calculate the degree of passenger replacement at the station, and calculate the degree of train congestion based on the calculated information on the degree of replacement. A technique for prediction has been studied (see, for example, Patent Document 1). By using such a technique to provide passengers with the predicted degree of congestion, it is possible to eliminate congestion in the train and improve passenger convenience and comfort.
これに対して、列車の耐久性や電力消費という観点から、列車の各車両の重量を均一化して、積載効率を最大化することが求められている。例えば、列車がほぼ満員の状態でも、各車両の重量を測定すると、重量が均一になっていないこともある。車両の重量が均一でないと、特定の車両において車輪の摩耗や、車体の劣化が進み、また、列車全体としての電力消費が増加するなどエネルギー効率が低下することが知られている。 On the other hand, from the viewpoint of durability and electric power consumption of the train, it is required to make the weight of each vehicle of the train uniform and maximize the loading efficiency. For example, even when the train is almost full, when the weight of each vehicle is measured, the weight may not be uniform. It is known that if the weight of the vehicle is not uniform, the energy efficiency is lowered, for example, the wear of wheels and the deterioration of the vehicle body progress in a specific vehicle, and the power consumption of the entire train increases.
しかしながら、特許文献1等に示した従来の技術では、列車の混雑の解消を行うことを目的としており、ある車両に乗客が偏って存在している場合、その偏りをなくすように乗客の分布を変えるようなことはできない問題がある。
However, in the conventional technique shown in
本発明は、上記問題を解決すべくなされたもので、その目的は、乗車するために待機している乗客の分布を変えることにより、乗車後の車両ごとの乗客の重量の均一化を行う乗客重量均一化支援装置、及び乗客重量均一化支援方法を提供することにある。 The present invention has been made to solve the above-mentioned problems, and its purpose is to change the distribution of passengers waiting to get on a passenger to make the weight of passengers uniform for each vehicle after getting on. An object of the present invention is to provide a weight equalization support device and a passenger weight equalization support method.
上記問題を解決するために、本発明の一態様は、複数の車両が連結された連結車両に乗車する乗客の前記車両ごとの合計重量値を車両乗客重量値として、前記車両ごとに記憶する車両乗客重量記憶部と、前記車両乗客重量記憶部から前記車両ごとの前記車両乗客重量値を読み出し、読み出した前記車両乗客重量値によって示される分布の逆分布を算出する逆分布算出部と、前記逆分布算出部が算出する前記逆分布を、前記連結車両が次に停車する停車駅における前記車両ごとの乗降スペースに待機させる前記乗客の分布として出力する出力部と、を備えることを特徴とする乗客重量均一化支援装置である。 In order to solve the above problem, one aspect of the present invention is a vehicle that stores, for each vehicle, a total weight value for each vehicle of a passenger who rides on a connected vehicle in which a plurality of vehicles are connected as a vehicle passenger weight value. A passenger weight storage unit, a reverse distribution calculation unit that reads out the vehicle passenger weight value for each vehicle from the vehicle passenger weight storage unit, calculates an inverse distribution of the distribution indicated by the read vehicle passenger weight value, and the inverse An output unit that outputs the inverse distribution calculated by the distribution calculation unit as a distribution of the passengers that waits in a boarding space for each vehicle at a stop station where the connected vehicle stops next. This is a weight equalization support device.
また、本発明の一態様は、上記に記載の発明において、前記停車駅の前記乗降スペースの各々において待機する前記乗客の合計重量値を乗降スペース乗客重量値として前記乗降スペースごとに記憶する乗降スペース乗客重量記憶部を備え、前記逆分布算出部は、前記連結車両の前記車両ごとの前記車両乗客重量値と、前記停車駅における前記車両ごとの前記乗降スペースの前記乗降スペース乗客重量値とを加算し、加算した値を前記連結車両の車両数で除算して予定平均車両乗客重量値を算出し、算出した前記予定平均車両乗客重量値から、前記車両ごとの前記車両乗客重量値の各々を減算して得られる複数の減算値を、前記車両ごとに並べて示す分布を、前記逆分布とするようにしてもよい。 In addition, according to one aspect of the present invention, in the above-described invention, a boarding / exiting space that stores a total weight value of the passengers waiting in each of the boarding / exiting spaces of the stop station as a boarding / exiting space passenger weight value for each boarding / exiting space. A passenger weight storage unit is provided, and the inverse distribution calculation unit adds the vehicle passenger weight value for each vehicle of the coupled vehicle and the boarding / alighting space passenger weight value of the boarding / alighting space for each vehicle at the stop station. Then, the planned average vehicle passenger weight value is calculated by dividing the added value by the number of vehicles of the connected vehicles, and each of the vehicle passenger weight values for each vehicle is subtracted from the calculated scheduled average vehicle passenger weight value. A distribution in which a plurality of subtraction values obtained in this manner are arranged for each vehicle may be the inverse distribution.
また、本発明の一態様は、上記に記載の発明において、前記逆分布算出部は、前記車両乗客重量値の最大値から、前記車両ごとの前記車両乗客重量値の各々を減算して得られる複数の減算値の各々に任意に定められる一定値を加算して得られる複数の値を、前記車両ごとに並べて比で示す分布を、前記逆分布とするようにしてもよい。 One aspect of the present invention is the invention described above, wherein the inverse distribution calculation unit is obtained by subtracting each of the vehicle passenger weight values for each vehicle from a maximum value of the vehicle passenger weight value. A distribution in which a plurality of values obtained by adding a fixed value arbitrarily determined to each of a plurality of subtraction values is arranged for each vehicle and expressed as a ratio may be the inverse distribution.
また、本発明の一態様は、上記に記載の発明において、前記車両乗客重量記憶部は、前記連結車両の各々の前記車両に乗車中の前記乗客の前記車両ごとの合計重量値を前記車両ごとの前記車両乗客重量値として前記連結車両の走行にしたがって逐次記憶し、前記逆分布算出部は、前記車両乗客重量記憶部が直近に記憶した前記車両乗客重量値に基づいて、前記逆分布を算出するようにしてもよい。 Further, according to one aspect of the present invention, in the invention described in the above, the vehicle passenger weight storage unit calculates a total weight value for each of the vehicles of the passengers on the vehicles of the connected vehicles. The vehicle passenger weight value is sequentially stored according to the travel of the connected vehicle, and the inverse distribution calculation unit calculates the inverse distribution based on the vehicle passenger weight value that the vehicle passenger weight storage unit has most recently stored. You may make it do.
また、本発明の一態様は、上記に記載の発明において、走行済みの前記連結車両の前記車両ごとの前記車両乗客重量値に基づいて、前記逆分布算出部が逆分布の算出対象とする前記複数の列車の前記車両ごとの車両乗客重量の予測値を算出する車両乗客重量予測部を備え、前記逆分布算出部は、前記車両乗客重量予測部が算出する前記車両ごとの前記車両乗客重量の予測値に基づいて、前記逆分布を算出するようにしてもよい。 Further, according to one aspect of the present invention, in the above-described invention, the inverse distribution calculation unit sets the inverse distribution to be calculated based on the vehicle passenger weight value for each vehicle of the connected vehicle that has already traveled. A vehicle passenger weight prediction unit that calculates a predicted value of a vehicle passenger weight for each vehicle of a plurality of trains, wherein the inverse distribution calculation unit calculates the vehicle passenger weight for each vehicle calculated by the vehicle passenger weight prediction unit; The inverse distribution may be calculated based on the predicted value.
また、本発明の一態様は、上記に記載の発明において、前記乗降スペースにおいて降車した前記乗客の合計重量値を降車乗客重量値として、前記乗降スペースに対応する前記車両ごとに記憶する降車乗客重量記憶部と、前記降車乗客重量記憶部が記憶する前記車両ごとの前記降車乗客重量値に基づいて、前記連結車両が前記停車駅に到着した際の前記車両ごとの降車乗客重量の予測値を算出する降車乗客重量予測部と、を備え、前記逆分布算出部は、前記車両乗客重量値と、前記降車乗客重量予測部が算出する前記車両ごとの前記降車乗客重量の予測値とに基づいて、前記逆分布を算出するようにしてもよい。 Further, according to one aspect of the present invention, in the above-described invention, an unloading passenger weight is stored for each of the vehicles corresponding to the getting-on / off space, with the total weight value of the passengers getting off at the getting-on / off space being a getting-off passenger weight value. Based on the storage passenger weight value for each vehicle stored in the storage unit and the unloading passenger weight storage unit, a predicted value of the unloading passenger weight for each vehicle when the connected vehicle arrives at the stop station is calculated. A weight distribution passenger weight prediction unit, and the inverse distribution calculation unit is based on the vehicle passenger weight value and the predicted value of the disembarkation passenger weight for each vehicle calculated by the disembarkation passenger weight prediction unit, The inverse distribution may be calculated.
また、本発明の一態様は、上記に記載の発明において、前記連結車両は、予め定められる運行経路を予め定められる時刻表にしたがって走行しており、前記降車乗客重量予測部は、前記逆分布算出部が前記逆分布の算出の対象としている対象連結車両と同一の前記運行経路を走行していた前記連結車両、または、前記対象連結車両と前記同一の運行経路を同一の前記時刻表にしたがって走行していた前記連結車両、または、前記対象連結車両と同一の曜日に前記同一の運行経路を前記同一の時刻表にしたがって走行していた前記連結車両に対応する前記車両ごとの前記降車乗客重量値に基づいて、前記降車乗客重量の予測値を算出するようにしてもよい。 Further, according to one aspect of the present invention, in the above-described invention, the connected vehicle travels on a predetermined operation route according to a predetermined timetable, and the getting-off passenger weight prediction unit includes the reverse distribution. The calculation unit travels the same connected route as the target connected vehicle that is the target of the calculation of the reverse distribution, or the same connected route as the target connected vehicle according to the same timetable. The unloading passenger weight for each vehicle corresponding to the connected vehicle that was traveling on the same day of the week as the connected vehicle or the target connected vehicle according to the same timetable Based on the value, a predicted value of the alighted passenger weight may be calculated.
また、本発明の一態様は、上記に記載の発明において、異常が発生した際の情報を記憶する異常情報記憶部を備え、前記降車乗客重量予測部は、前記異常情報記憶部が記憶する情報に基づいて、前記逆分布算出部が前記逆分布の算出の対象としている前記連結車両に異常が発生していない場合、異常が発生していない場合の前記降車乗客重量に基づいて前記降車乗客重量の予測値を算出し、前記逆分布算出部が前記逆分布の算出の対象としている前記連結車両に異常が発生している場合、異常が発生している場合の前記降車乗客重量に基づいて前記降車乗客重量の予測値を算出するようにしてもよい。 Moreover, one aspect of the present invention includes an abnormality information storage unit that stores information when an abnormality occurs in the invention described above, and the getting-off passenger weight prediction unit stores information stored in the abnormality information storage unit. If the abnormality is not occurring in the connected vehicle that is the target of calculation of the inverse distribution by the inverse distribution calculation unit, the getting-off passenger weight based on the getting-off passenger weight when no abnormality has occurred When an abnormality has occurred in the connected vehicle that is the target of the inverse distribution calculation by the inverse distribution calculation unit, based on the weight of the passenger getting off when the abnormality has occurred You may make it calculate the predicted value of a passenger weight getting off.
また、本発明の一態様は、上記に記載の発明において、前記車両ごとに備えられる撮像装置が前記車両内を撮影して生成する画像情報を受信し、受信した前記画像情報に基づいて前記車両ごとの乗客の合計重量値を算出し、算出した前記車両ごとの乗客の合計重量値を前記車両乗客重量値として前記車両乗客重量記憶部に書き込む乗客重量推定部を備えるようにしてもよい。 According to another aspect of the present invention, in the above-described invention, the imaging device provided for each vehicle receives image information generated by photographing the inside of the vehicle, and the vehicle is based on the received image information. A passenger weight estimation unit may be provided that calculates a total weight value of passengers for each vehicle and writes the calculated total weight value of passengers for each vehicle in the vehicle passenger weight storage unit as the vehicle passenger weight value.
また、本発明の一態様は、複数の車両が連結された連結車両に乗車する乗客の前記車両ごとの合計重量値を車両乗客重量値として、前記車両ごとに車両乗客重量記憶部に記憶させ、前記車両乗客重量記憶部から前記車両ごとの前記車両乗客重量値を読み出し、読み出した前記車両乗客重量値によって示される分布の逆分布を算出し、算出した前記逆分布を、前記連結車両が次に停車する停車駅における前記車両ごとの乗降スペースに待機させる前記乗客の分布として出力することを特徴とする乗客重量均一化支援方法である。 In addition, according to one aspect of the present invention, a total weight value for each vehicle of a passenger who rides on a connected vehicle in which a plurality of vehicles are connected is stored as a vehicle passenger weight value in a vehicle passenger weight storage unit for each vehicle. The vehicle passenger weight value for each vehicle is read from the vehicle passenger weight storage unit, the inverse distribution of the distribution indicated by the read vehicle passenger weight value is calculated, and the calculated inverse distribution is It is a passenger weight equalization support method characterized by outputting as a distribution of the passengers waiting in the boarding / alighting space for each vehicle at a stop station where the vehicle stops.
この発明によれば、乗車するために待機している乗客の分布を変えることにより、乗車後の車両ごとの乗客の重量の均一化を行うことが可能となる。 According to this invention, it becomes possible to equalize the weight of passengers for each vehicle after boarding by changing the distribution of passengers waiting to get on.
(第1実施形態)
以下、本発明の実施形態について図面を参照して説明する。図1は、第1実施形態による乗客重量均一化支援装置1を含む乗客重量均一化支援システムSの構成を示すブロック図である。乗客重量均一化支援システムSは、乗客重量均一化支援装置1と、線路に沿って走行する鉄道の列車3と、列車3が停車する駅5A,5B,5C,…と、通信ネットワーク7とを備える。
(First embodiment)
Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings. FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of a passenger weight equalization support system S including a passenger weight
なお、駅5A,5B,5C,…の各々には、順に「A駅」,「B駅」,「C駅」,…という駅名が付与されており、以下の説明では、符号「5A」,「5B」,「5C」,…を用いるとともに、「A駅」,「B駅」,「C駅」,…の駅名を示す情報も用いて記載する。
図1において、B駅からA駅に向かう方向が上り方向であり、B駅からC駅に向かう方向が下り方向であるとする。図1に示す列車3は、下り方向、すなわちB駅に向かう方向に進行しているものとする。また、列車3は、各々の列車3に対して予め定められる運行経路を、各々の列車3に対して予め定められる時刻表に示される時刻にしたがって走行する。
In FIG. 1, it is assumed that the direction from B station to A station is the up direction, and the direction from B station to C station is the down direction. It is assumed that the
(列車の構成)
図2は、列車3の構成を示すブロック図である。列車3は、例えば、3つの車両30−1,30−2,30−3が連結された連結車両であり、車両30−1,30−2,30−3の各々は、重量センサ31−1,31−2,31−3を備えている。重量センサ31−1,31−2,31−3は、内部に記憶領域を備えており、各々が設置されている車両30−1,30−2,30−3を識別する車両識別情報を予め記憶する。例えば、車両識別情報として、車両30−1,30−2,30−2の各々に「1号車」、「2号車」、「3号車」の車両番号が付与されている場合、各々の内部の記憶領域は、当該車両番号を予め記憶する。
(Composition of train)
FIG. 2 is a block diagram showing the configuration of the
また、重量センサ31−1,31−2,31−3は、車両30−1,30−2,30−3の床に埋め込まれている板バネに接続されており、当該板バネの上に載っている乗客の合計重量値、すなわち、車両30−1,30−2,30−3の各々に乗車している乗客の合計重量値を測定し、車両乗客重量値として出力する。また、重量センサ31−1,31−2,31−3は、車両乗客重量値を出力する際に、各々の内部の記憶領域が記憶する車両識別情報を付加して出力する。 Further, the weight sensors 31-1, 31-2, 31-3 are connected to leaf springs embedded in the floors of the vehicles 30-1, 30-2, 30-3, and above the leaf springs. The total weight value of the passengers on the vehicle, that is, the total weight value of the passengers on each of the vehicles 30-1, 30-2, 30-3 is measured and output as the vehicle passenger weight value. Further, the weight sensors 31-1, 31-2, 31-3 add and output the vehicle identification information stored in the respective internal storage areas when outputting the vehicle passenger weight value.
車両30−1は、更に、計時装置33、位置検出装置34、及び情報送信装置35を備える。計時装置33は、情報送信装置35に接続されており、例えば、カレンダ機能付きの時計であり、要求を受けると、要求を受けた時点での年、月、日、時刻を含むタイムスタンプ情報を出力する。
The vehicle 30-1 further includes a
位置検出装置34は、情報送信装置35に接続されており、例えば、列車3が走行する経路の情報を含む地図情報と、GPS(Global Positioning System)とを備えている。位置検出装置34は、要求を受けると、要求を受けた時点での位置を示す位置情報と、地図情報とに基づいて、列車3が停車中の駅、または、列車3が走行している駅と駅の間の区間のいずれかを示す地点情報を出力する。例えば、列車3が、B駅に停車している場合、または、B駅の近傍に存在している場合「B駅」の地点情報を出力し、A駅とB駅の間に存在している場合、「A−B」の地点情報を出力する。
The
情報送信装置35は、重量センサ31−1,31−2,31−3と接続しており、重量センサ31−1,31−2,31−3の各々が測定して出力する車両識別情報が付加された車両乗客重量値の情報を収集する。また、情報送信装置35は、内部に記憶領域を備えており、当該内部の記憶領域は、予め列車3の列車情報を記憶する。
The
ここで、列車情報とは、列車名と、上り方向か下り方向かを示す方向の情報と、出発時刻とを含む情報であり、列車名が特定されることにより、経由する駅を特定する経路が特定される。これに、方向を加えることで、経路における進行方向が特定され、運行経路が定められることになる。また、出発時刻とは、列車3ごとに予め定められる時刻表おいて、予め定められる運行経路における始発駅を出発する時刻である。一例として、図1に示す列車3には、「α」の列車名が付与されており、情報送信装置35の内部の記憶領域は、列車名「α」、方向「下り方向」、出発時刻「10:00:00」の情報を予め記憶しているものとする。
Here, the train information is information including a train name, direction information indicating whether it is an upward direction or a downward direction, and a departure time, and a route that specifies a station through which the train name is specified. Is identified. By adding a direction to this, the traveling direction in the route is specified, and the operation route is determined. In addition, the departure time is the time at which the departure station departs on a predetermined operation route in a predetermined timetable for each
また、情報送信装置35は、内部にタイマを備えており、一定の周期、例えば、1分ごとに、重量センサ31−1,31−2,32−3から収集した車両識別情報が付加された車両乗客重量値と、計時装置33に要求して取得したタイムスタンプ情報と、位置検出装置34に要求して取得した地点情報と、内部の記憶領域が記憶する列車情報とを含む車両乗客重量情報を生成する。また、情報送信装置35は、通信ネットワーク7と無線によって接続されており、生成した車両乗客重量情報を乗客重量均一化支援装置1に送信する。
Further, the
(駅の構成)
図3は、駅5A,5B,5C,…の構成を説明するための図であり、図3では、一例として駅5B、すなわちB駅の構成を示している。B駅は、プラットホーム50Bと、重量センサ52B−1U,52B−2U,52B−3Uと、情報送受信装置53Bと、計時装置54Bと、表示装置55Bとを備える。
(Station structure)
FIG. 3 is a diagram for explaining the configuration of the
プラットホーム50Bにおいて、下り方向の列車3が停車した場合の車両30−1,30−2,30−3の出入口の位置に対応した乗客の乗降スペース51B−1D,51B−2D,51B−3Dの領域が予め定められている。
On
重量センサ52B−1D,52B−2D,52B−3Dは、乗降スペース51B−1D,51B−2D,51B−3Dに埋め込まれている板バネに接続されており、当該板バネの上に載っている乗客の合計重量値を測定し、乗降スペース乗客重量値として出力する。また、重量センサ52B−1D,52B−2D,52B−3Dは、内部に記憶領域を備えており、各々が接続する乗降スペース51B−1D,51B−2D,51B−3Dを識別する乗降スペース識別情報を予め記憶する。
The weight sensors 52B-1D, 52B-2D, and 52B-3D are connected to the leaf springs embedded in the
例えば、乗降スペース51B−1D,51B−2D,51B−3Dには、下り方向の列車3が停車する。すなわち、乗降スペース51B−1Dには、列車3の「1号車」の車両番号が付与された車両30−1が停車し、乗降スペース51B−2Dには、「2号車」の車両番号が付与された車両30−2が停車し、乗降スペース51B−3Dには、「3号車」の車両番号が付与された車両30−3が停車する。
For example, the
そのため、乗降スペース51B−1D,51B−2D,51B−3Dの各々に、例えば、車両識別情報に方向の情報を付加した「下り方向:1号車」、「下り方向:2号車」、「下り方向:3号車」の乗降スペース識別情報が予め付与される。重量センサ52B−1D,52B−2D,52B−3Dの各々の内部の記憶領域は、当該乗降スペース識別情報号を予め記憶する。重量センサ52B−1D,52B−2D,52B−3Dは、乗降スペース乗客重量値を出力する際、各々の内部の記憶領域が記憶する乗降スペース識別情報を付加して出力する。
Therefore, for example, “downward direction: No. 1 car”, “downward direction: No. 2 car”, “downward direction” in which direction information is added to the vehicle identification information in each of the entry /
計時装置54Bは、情報送受信装置53Bに接続されており、例えば、カレンダ機能付きの時計であり、要求を受けると、要求を受けた時点での年、月、日、時刻を含むタイムスタンプ情報を出力する。表示装置55Bは、例えば、液晶ディスプレイであり、プラットホーム50Bで待機している乗客が画面を見ることができる位置に配置されている。また、表示装置55Bは、情報送受信装置53Bに接続されており、情報送受信装置53Bが出力する画像情報を表示する。
The
情報送受信装置53Bは、重量センサ52B−1D,52B−2D,52B−3Dと接続しており、重量センサ52B−1D,52B−2D,52B−3Dの各々が測定して出力する乗降スペース識別情報が付加された乗降スペース乗客重量値を収集する。また、情報送受信装置53Bは、内部に記憶領域を備えており、当該内部の記憶領域は、情報送受信装置53Bが設置されている駅名の情報、例えば、「B駅」の情報を予め記憶する。
The information transmission /
また、情報送受信装置53Bは、内部にタイマを備えており、一定の周期、例えば、1分ごとに、重量センサ52B−1D,52B−2D,52B−3Dから収集した乗降スペース識別情報が付加された乗降スペース乗客重量値と、計時装置54Bに要求して取得したタイムスタンプ情報と、内部の記憶領域が記憶する駅名の情報とを含む乗降スペース乗客重量情報を生成する。
In addition, the information transmitting / receiving
また、情報送受信装置53Bは、通信ネットワーク7と無線によって接続されており、生成した乗降スペース乗客重量情報を乗客重量均一化支援装置1に送信する。また、情報送受信装置53Bは、通信ネットワーク7を介して情報送受信装置53Bから画像情報を受信し、受信した画像情報を表示装置55Bに出力する。
The information transmitting / receiving
なお、図3では、下り方向の列車3に対応する乗降スペース51B−1D,51B−2D,51B−3Dのみを示しているが、上り方向の列車3を待機する乗客と、下り方向の列車3を待機する乗客の重量を分けて測定するために、プラットホーム50Bには、上り方向の乗降スペースも別に設けられている。図3に示していない上り方向の列車3が停車する乗降スペースを表す場合、乗降スペース51B−1U,51B−2U,51B−3Uとして示すものとする。
In FIG. 3, only boarding
上り方向の乗降スペース51B−1U,51B−2U,51B−3Uの各々にも、下り方向の重量センサ52B−1D,52B−2D,52B−3Dと同様の構成の重量センサ52B−1U,52B−2U,52B−3Uが接続されている。
The weight sensors 52B-1U, 52B- having the same configuration as the weight sensors 52B-1D, 52B-2D, 52B-3D in the down direction are also provided in the up / down
重量センサ52B−1U,52B−2U,52B−3Uの各々は、乗降スペース51B−1U,51B−2U,51B−3Uの乗降スペース乗客重量値を測定する。また、重量センサ52B−1U,52B−2U,52B−3Uの各々の内部の記憶領域は、乗降スペース識別情報として「上り方向:1号車」、「上り方向:2号車」、「上り方向:3号車」を予め記憶する。また、重量センサ52B−1U,52B−2U,52B−3Uの各々は、乗降スペース乗客重量値を出力する際、乗降スペース乗客重量値に各々の内部の記憶領域が記憶する乗降スペース識別情報を付加して情報送受信装置53Bに出力する。
Each of the weight sensors 52B-1U, 52B-2U, 52B-3U measures the boarding / alighting space passenger weight value of the boarding / alighting
なお、図1に示す、B駅以外のA駅、C駅等の他の駅も、B駅と同様の構成をしており、以下の説明において、例えば、B駅の情報送受信装置53Bに対応する、A駅の情報送受信装置を示す場合、符号に含まれる英文字「B」を対応する英文字「A」に替えて、情報送受信装置53Aとして示すものとする。
In addition, other stations such as A station and C station other than B station shown in FIG. 1 have the same configuration as B station. In the following description, for example, it corresponds to information transmitting / receiving
(乗客重量均一化支援装置の構成)
図4は、乗客重量均一化支援装置1の構成を示すブロック図である。乗客重量均一化支援装置1は、送受信部10、情報取得部11、車両乗客重量記憶部12、乗降スペース乗客重量記憶部13、逆分布算出部14、及び出力部15を備える。
(Configuration of passenger weight equalization support device)
FIG. 4 is a block diagram illustrating a configuration of the passenger weight
送受信部10は、通信ネットワーク7に、有線または無線で接続され、列車3の情報送信装置35が送信する車両乗客重量情報を、通信ネットワーク7を介して受信する。また、送受信部10は、A駅、B駅、C駅,…に備えられている情報送受信装置53A,53B,53C,…から通信ネットワーク7を介して乗降スペース乗客重量情報を受信する。また、送受信部10は、情報送受信装置53A,53B,53C,…に対して通信ネットワーク7を介して画像情報を送信する。
The transmission /
情報取得部11は、送受信部10が列車3の情報送信装置35から逐次受信する車両乗客重量情報を取り込み、取り込んだ車両乗客重量情報を車両乗客重量記憶部12に書き込んで記憶させる。また、情報取得部11は、送受信部10が情報送受信装置53A,53B,53C,…から逐次受信する乗降スペース乗客重量情報を取り込み、取り込んだ乗降スペース乗客重量情報を乗降スペース乗客重量記憶部13に書き込んで記憶させる。
The
また、情報取得部11は、新たな車両乗客重量情報を取り込んで、車両乗客重量記憶部12に書き込んだ際、当該車両乗客重量情報に含まれる列車情報の列車名の情報を含む情報取得通知を逆分布算出部14に出力する。
Moreover, when the
逆分布算出部14は、車両乗客重量記憶部12が逐次記憶する車両乗客重量値の直近の情報と、乗降スペース乗客重量記憶部13が逐次記憶する乗降スペース乗客重量値の直近の情報とに基づいて、列車3が次に停車する駅5A,5B,5C,…における乗降スペース乗客重量値を考慮した車両乗客重量値の逆分布を算出する。
The inverse
出力部15は、逆分布算出部14が算出した車両乗客重量値の逆分布に基づいて、列車3が次に到着する駅5A,5B,5C,…において待機する乗客の分布を示す画像情報を生成する。また、出力部15は、生成した画像情報を、送受信部10を通じて駅5A,5B,5C,…の情報送受信装置53A,53B,53Bに送信し、画像情報を表示装置55A,55B,55Cに表示させる。
Based on the inverse distribution of the vehicle passenger weight value calculated by the inverse
(車両乗客重量記憶部のデータ構成)
車両乗客重量記憶部12は、図5に示すデータ構成となっており、「列車名」、「出発時刻」、「方向」、「地点」、「タイムスタンプ」、「車両乗客重量」の項目を有する。「車両乗客重量」の項目は、更に、「1号車」,「2号車」,「3号車」,…の車両識別情報のサブ項目に分かれている。車両乗客重量記憶部12は、図5に示すデータ構成のテーブルを列車名ごとに有しており、図5は、列車名が「α」のテーブルとなる。
(Data structure of vehicle passenger weight storage)
The vehicle passenger
情報取得部11は、車両乗客重量記憶部12に対して以下の手順で車両乗客重量情報の書き込みを行う。情報取得部11は、取り込んだ車両乗客重量情報に含まれる列車情報の内容、すなわち列車名の情報、出発時刻の情報、方向の情報を参照する。
The
情報取得部11は、参照した列車名の情報に基づいて、対応する車両乗客重量記憶部12のテーブルを検出し、検出したテーブルの先頭行に新たなレコードを生成する。情報取得部11は、生成した新たなレコードの「列車名」、「出発時刻」、「方向」の項目に、参照した列車情報に含まれる情報を書き込み、「タイムスタンプ」の項目に、車両乗客重量情報に含まれるタイムスタンプの情報を書き込む。
The
情報取得部11は、車両乗客重量情報に含まれる車両乗客重量値に付加されている車両識別情報を参照する。情報取得部11は、参照した車両識別情報に対応する「車両乗客重量」のサブ項目、すなわち「1号車」,「2号車」,「3号車」,…の項目に対して、当該車両識別情報に対応する車両乗客重量値を、例えば「kg」の単位で書き込む。
The
上述したように、情報取得部11は、直近のレコードが先頭行のレコードになるように、新たなレコードを生成する。したがって、図5の例では、レコード105が直近のレコードであり、レコード104,103,…の順に、より過去の時刻におけるレコードとなる。
As described above, the
図5に示すレコード100は、出発時刻が「10:00:00」であって、方向が「下り方向」の列車名「α」の列車3が、2018年3月2日の10:06:00にA駅とB駅の間を走行している際の車両乗客重量値を示しているレコードとなる。当該列車3が、その後、B駅に向かって走行し、B駅で停車して、B駅を出発してC駅に向かって走行している際に情報取得部11が逐次レコード101,102,103,104,105を書き込んでいく。
In the
したがって、図5に示す車両乗客重量記憶部12のテーブルは、列車名が「α」の列車3における1分ごとの車両30−1,30−2,30−3の車両乗客重量値の変化を示すことになる。例えば、レコード100と、レコード101を参照すると、3号車の重量値が「450kg」から「400kg」に減少しており、2号車の重量値が「750kg」から「800kg」に増加している。このことから、A駅とB駅の間を走行中の列車3において、3号車から2号車に50kgに相当する乗客の移動があったことが分かる。
Therefore, the table of the vehicle passenger
また、レコード102〜104は、B駅に列車3が到着した際の乗客の乗り降りによる重量の変化を示しており、その前後のレコード101と、レコード105を含めて参照することにより、B駅に列車3が停車することにより乗降した乗客の重量の変化を把握することができる。
In addition,
(乗降スペース乗客重量記憶部のデータ構成)
乗降スペース乗客重量記憶部13は、図6に示すデータ構成となっており、「駅名」、「方向」、「タイムスタンプ」、「乗降スペース乗客重量」の項目を有する。「乗降スペース乗客重量」の項目は、更に、「1号車」,「2号車」,「3号車」,…のサブ項目、すなわち乗降スペース識別情報に含まれる車両識別情報のサブ項目に分けられている。乗降スペース乗客重量記憶部13は、図6に示すデータ構成のテーブルを駅名と方向の組ごとに有しており、図6は、駅名が「B駅」で方向が「下り方向」のテーブルとなる。
(Data structure of passenger space storage unit for boarding / exiting spaces)
The boarding / alighting space passenger
情報取得部11は、乗降スペース乗客重量記憶部13に対して以下の手順で乗降スペース乗客重量情報の書き込みを行う。情報取得部11は、取り込んだ乗降スペース乗客重量情報に含まれる駅名の情報を参照し、乗降スペース乗客重量記憶部13において、参照した駅名の情報に対応する上り方向と下り方向の2つのテーブルを検出する。
The
情報取得部11は、取り込んだ乗降スペース乗客重量情報に含まれる乗降スペース乗客重量値を1つずつ選択し、選択した乗降スペース乗客重量値に付与されている乗降スペース識別情報を参照する。情報取得部11は、参照した乗降スペース識別情報が、例えば、「下り方向:1号車」である場合、検出した2つのテーブルの中の下り方向のテーブルの先頭行に新たなレコードを生成する。
The
情報取得部11は、生成したレコードの「駅名」と「タイムスタンプ」の項目に、取り込んだ乗降スペース乗客重量情報に含まれる駅名の情報とタイムスタンプ情報を書き込み、「方向」の項目に「下り方向」の情報を書き込む。情報取得部11は、生成したレコードにおける、参照した乗降スペース識別情報の後半の車両識別情報に対応する「乗降スペース乗客重量」の「1号車」のサブ項目に対して、選択した乗降スペース乗客重量値を、例えば「kg」の単位で書き込む。
The
このようにして、情報取得部11が、乗降スペース乗客重量情報に含まれる上り方向と下り方向の乗降スペース乗客重量値の情報を分類しつつ、分類した乗降スペース乗客重量値を上り方向と下り方向のテーブルに対して書き込んでいく。
In this way, the
上述したように、情報取得部11は、直近のレコードが先頭行のレコードになるように、新たなレコードを生成する。したがって、図6の例では、レコード205が直近のレコードであり、レコード204,203,…の順に、より過去の時刻におけるレコードとなる。
As described above, the
乗降スペース乗客重量記憶部13の各々のテーブルを参照することで、ある特定の駅における上り方向、または、下り方向の乗降スペースにおける1分ごとの乗客の重量の変化を把握することができる。図6に示す例では、B駅の下り方向の乗降スペース51B−1D,51B−2D,51B−3Dにおける1分ごとの乗客の重量の変化を把握することができる。
By referring to each table in the boarding / alighting space passenger
例えば、図6に示すレコード202と図5のレコード102は、共に、2018年3月2日の10時8分前後のレコードであり、10時8分頃に、列車名「α」の列車3がB駅に到着して、乗客の降車が始まっていることが分かる。このレコード202と、その前のレコード201を参照することにより、列車3が、B駅に到着することにより、乗降スペース51B−1D,51B−2D,51B−3Dにおいて、降車した乗客分の重量値が一時的に増加していることを把握することができる。
For example, both the
その後、待機していた乗客が列車3に乗り込んでしまい、降車した乗客は、乗降スペース51B−1D,51B−2D,51B−3Dから離れて行ってしまうため、重量値は、急激に減少することがレコード204より把握することができる。
After that, the waiting passenger gets into the
(第1実施形態の乗客重量均一化支援装置による処理)
次に、図7から図10を参照しつつ、第1実施形態の乗客重量均一化支援装置1による処理について説明する。図7は、第1実施形態の乗客重量均一化支援装置1の逆分布算出部14及び出力部15による処理の流れを示すフローチャートである。
(Processing by the passenger weight equalization support device of the first embodiment)
Next, the process by the passenger weight
上述したように、情報取得部11は、新たな車両乗客重量情報を取り込んで車両乗客重量記憶部12に書き込みを行うと、その都度、当該車両乗客重量情報に含まれる列車情報の列車名の情報を含む情報取得通知を逆分布算出部14に対して出力する(ステップSa1)。
As described above, when the
逆分布算出部14は、情報取得部11が出力する情報取得通知を取り込み、情報取得通知に含まれる列車名の情報を参照し、参照した列車名に対応するテーブルを車両乗客重量記憶部12から検出して、先頭行のレコードを参照する。
The inverse
例えば、列車3が、図1に示すように、A駅を出発してB駅に到着する少し前の状態である場合、逆分布算出部14が検出するレコードの先頭行は、例えば、「タイムスタンプ」の項目が「2018/3/2、10:07:00」の図5に示すレコード101となる。以下、逆分布算出部14が、先頭行のレコードとしてレコード101を参照したことを前提として説明する。
For example, as shown in FIG. 1, when the
逆分布算出部14は、参照したレコード101の「車両乗客重量」のサブ項目、すなわち「1号車」、「2号車」、「3号車」の項目に書き込まれている車両乗客重量値を読み出し、読み出した車両乗客重量値の合計値を算出する(ステップSa2)。
The inverse
逆分布算出部14は、参照したレコード101の「方向」の項目の情報である「下り方向」と、「地点」の項目の情報である「A−B」とを参照し、次に停車する駅がB駅であることを検出する。逆分布算出部14は、B駅の下り方向に対応するテーブルを乗降スペース乗客重量記憶部13から検出し、検出したレコードの先頭行のレコードを参照する。ここでは、タイムスタンプ情報が「2018/3/2、10:06:50」のレコード201が先頭行に存在しているとする。
The inverse
逆分布算出部14は、レコード201の「乗降スペース乗客重量」のサブ項目、すなわち「1号車」、「2号車」、「3号車」のサブ項目に書き込まれている乗降スペース乗客重量値を読み出し、読み出した乗降スペース乗客重量値の合計値を算出する(ステップSa3)。
The inverse
逆分布算出部14は、ステップSa2において算出した車両乗客重量値の合計値と、ステップSa3において算出した乗降スペース乗客重量値の合計値とを加算し、加算した値を列車3の車両数で除算して予定平均車両乗客重量値を算出する(ステップSa4)。
The inverse
逆分布算出部14は、算出した予定平均車両乗客重量値から、レコード101の「車両乗客重量」の「1号車」、「2号車」、「3号車」のサブ項目から読み出した車両乗客重量値を減算し、減算した値を車両30−1,30−2,30−3の順番に並べて、車両乗客重量値の逆分布を算出する(ステップSa5)。
The inverse
ステップSa4とステップSa5の演算を式にすると、次式(1)として表すことができる。 If the calculations of step Sa4 and step Sa5 are made into equations, they can be expressed as the following equation (1).
車両乗客重量値の逆分布=(車両乗客重量値の合計値+乗降スペース乗客重量値の合計値)/車両数−(各車両乗客重量値)・・・(1) Inverse distribution of vehicle passenger weight value = (total value of vehicle passenger weight value + total value of passenger weight value on boarding / exiting space) / number of vehicles- (each vehicle passenger weight value) (1)
以下に、レコード101と、レコード201とに基づいて、車両乗客重量値の逆分布を具体的に算出する。図5のレコード101において破線で示したように、「1号車」、「2号車」、「3号車」の車両乗客重量値は、「500kg,800kg,400kg」となるため、合計値は、「500+800+400=1700kg」となる。図6のレコード201において破線で示したように、「1号車」、「2号車」、「3号車」の乗降スペース乗客重量値は、「300kg,300kg,400kg」となるため、合計値は、「300+300+400=1000kg」となる。
Below, based on the
車両乗客重量値の合計値と、乗降スペース乗客重量値の合計値とを加算すると、「1700+1000=2700kg」となる。列車3の車両数は「3」であるため、予定平均車両乗客重量値は、「2700/3=900kg」となる。予定平均車両乗客重量値の「900kg」から、車両乗客重量値の各々、すなわち「500kg」、「800kg」、「400kg」を減算すると、「400kg」、「100kg」、「500kg」となる。この「400kg,100kg,500kg」の分布が、車両乗客重量値の分布である「500kg,800kg,400kg」の分布の逆分布となる。
If the total value of the vehicle passenger weight value and the total value of the passenger weight value for the passengers in the entry / exit space are added, “1700 + 1000 = 2700 kg” is obtained. Since the number of vehicles in the
逆分布算出部14は、算出した逆分布の情報に対して、次の停車駅の駅名の情報と方向の情報を付加して出力部15に出力する。ここでは、「B駅」の駅名の情報と、「下り方向」の方向の情報を付加したとする。出力部15は、逆分布算出部14が出力した逆分布の情報と、駅名の情報と、方向の情報とに基づいて、例えば、図8に示す画像情報300を生成する。出力部15は、送受信部10を通じて、逆分布の情報に付加されている駅名の情報である「B駅」に対応する情報送受信装置53Bに生成した画像情報300を送信する(ステップSa6)。
The inverse
情報送受信装置53Bは、画像情報300を受信し、受信した画像情報300を表示装置55Bに出力する。表示装置55Bは、画像情報300を画面に表示する。
The information transmission /
図9は、図5の車両乗客重量記憶部12のレコード101の車両乗客重量値をグラフ化した図面であり、車両30−1,30−2,30−3の各々の車両乗客重量値が、「500kg,800kg,400kg」であるため、破線で示した形状は、上に凸の形状になる。これに対して、図8に示す破線で示した形状は、下に凸の形状になっており、2つの形状は、図面の横方向をY軸とした場合、Y軸に対して線対称の関係にある形状となっている。そのため、図8に示す分布は、図9に示す車両乗客重量値の分布の逆分布を示すことになる。
FIG. 9 is a graph in which the vehicle passenger weight value of the
例えば、B駅の駅員やB駅で待機している乗客が、表示装置55Bの画面に表示された画像情報300を参照して、B駅のその時点での乗降スペース51B−1D,51B−2D,51B−3Dの乗客の人数を目視で確認し、画像情報300のグラフと見比べたとする。図6に示すレコード201に示すように、乗降スペース51B−1D,51B−2D,51B−3Dの各々の乗降スペース乗客重量値は「300kg,300kg,400kg」である。そのため、乗降スペース51B−1D,51B−2D,51B−3Dの各々には、5〜6人の大人が並んでいることが想定される。
For example, a station staff at station B or a passenger waiting at station B refers to the
画像情報300のグラフは、B駅の駅員やB駅で待機している乗客に対して、乗降スペース51B−2Dに乗客が並び過ぎていることに気付きを起こさせる。そして、B駅の駅員に対して当該気付きを起こさせることにより、乗降スペース51B−2Dに並んでいる乗客を、他の乗降スペース51B−1D,51B−3Dに移動させるように促す行為をB駅の駅員に起こさせることにもなる。また、B駅の乗降スペース51B−2Dに並んでいる乗客に気付きを起こさせた場合、乗客が自ら他の乗降スペース51B−1D,51B−3Dに移動することになる。その結果、車両30−1,30−2,30−3に乗るために待機している乗客の分布を変化させることができ、乗客が乗車した後の各車両30−1,30−2,30−3の乗客の重量の均一化を行うことが可能となる。
The graph of the
なお、上記の第1実施形態の構成において、出力部15が、図8に示す画像情報300に替えて、図10に示す画像情報301を生成するようにしてもよい。図10に示す画像情報301は、車両乗客重量値の逆分布である「400kg、100kg、500kg」から図6のレコード201に示す乗降スペース乗客重量値である「300kg,300kg,400kg」を減算して得られた「100kg,−200kg,100kg」の重量値を示すグラフを含んだ画像情報である。
In the configuration of the first embodiment, the
図10に示す画像情報301のグラフは、待機乗客の過不足重量値の分布を示している。例えば、画像情報301に示すグラフを参照したB駅の下り方向の乗降スペース51B−2Dで待機している乗客は、自らが並んでいる乗降スペース51B−2Dは、「−200kg」となっているため、既に200kg超過しているということを知ることができる。換言すると、乗降スペース51B−2Dで待機している乗客は、到着する列車3の車両30−2に乗車すると非常に混雑することを列車3に乗車する前に知ることができる。更に、画像情報301のグラフは、乗降スペース51B−1D,51B−3Dの各々が、「100kg」の余裕があることを示している。そのため、当該グラフを示すことにより、乗降スペース51B−2Dで待機している乗客に対して、乗降スペース51B−1D,51B−3Dに移動することを促すことができる。また、画像情報301のグラフは、B駅の駅員に対して、画像情報301のグラフと同様の気付きを起こさせることにもなる。
The graph of the
上記の第1実施形態の構成により、乗客重量均一化支援装置1において、車両乗客重量記憶部12は、列車3に乗車する乗客の車両30−1,30−2,30−3ごとの合計重量値を車両乗客重量値として、車両30−1,30−2,30−3ごとに記憶する。逆分布算出部14は、車両乗客重量記憶部12から車両30−1,30−2,30−3ごとの車両乗客重量値を読み出し、読み出した車両乗客重量値によって示される分布の逆分布を算出する。出力部15は、逆分布算出部14が算出する逆分布を、列車3が次に停車する停車駅における車両30−1,30−2,30−3ごとの乗降スペースに待機させる乗客の分布として出力する。算出した逆分布を乗客や駅員に提示することにより、乗車するために待機している乗客の分布を変えることになり、それにより、乗車後の車両ごとの乗客の重量の均一化を行うことが可能となる。
With the configuration of the first embodiment described above, in the passenger weight
また、第1実施形態の乗客重量均一化支援装置1は、乗降スペース乗客重量記憶部13を備えており、乗降スペース乗客重量記憶部13は、停車駅の乗降スペース51B−1D,51B−2D,51B−3Dの各々において待機する乗客の合計重量値を乗降スペース乗客重量値として乗降スペースごとに記憶する。逆分布算出部14は、列車3の車両30−1,30−2,30−3ごとの車両乗客重量値と、列車3が次に停車する停車駅の車両30−1,30−2,30−3ごとの乗降スペースの乗降スペース乗客重量値とを加算し、加算した値を列車の車両数で除算して予定平均車両乗客重量値を算出し、算出した予定平均車両乗客重量値から、車両30−1,30−2,30−3ごとの車両乗客重量値の各々を減算して得られる複数の減算値を、車両30−1,30−2,30−3ごとに並べて示す分布を、逆分布とする。これにより、車両乗客重量値の分布の逆分布を算出することができ、算出した逆分布を乗客や駅員に提示することにより、乗車するために待機している乗客の分布を変えることになり、それにより、乗車後の車両ごとの乗客の重量の均一化を行うことが可能となる。
Moreover, the passenger weight
また、第1実施形態の乗客重量均一化支援装置1において、逆分布算出部14は、直近の車両乗客重量値と、乗降スペース乗客重量値とに基づいて車両乗客重量値の分布の逆分布を逐次算出しているため、より最新の状況を示す情報を乗客や駅員に逐次提供することが可能となる。
Moreover, in the passenger weight
なお、上記の第1実施形態の図7の処理において、ステップSa2,Sa3の処理の順は入れ替わってもよい。 In the process of FIG. 7 in the first embodiment, the order of the processes in steps Sa2 and Sa3 may be changed.
(第2実施形態)
図11は、第2実施形態の乗客重量均一化支援装置1bの構成を示すブロック図である。第2実施形態において、第1実施形態と同一の構成については、同一の符号を付し、以下、異なる構成について説明する。
(Second Embodiment)
FIG. 11 is a block diagram illustrating a configuration of a passenger weight equalization support apparatus 1b according to the second embodiment. In the second embodiment, the same components as those in the first embodiment are denoted by the same reference numerals, and different configurations will be described below.
乗客重量均一化支援装置1bは、送受信部10、情報取得部11、車両乗客重量記憶部12、乗降スペース乗客重量記憶部13、逆分布算出部14b、及び出力部15を備える。乗客重量均一化支援装置1bにおいて、逆分布算出部14bは、乗降スペース乗客重量記憶部13が記憶する乗降スペース乗客重量値を参照することなく、車両乗客重量記憶部12が記憶する車両乗客重量値のみに基づいて、車両乗客重量値の逆分布を算出する。
The passenger weight equalization support device 1b includes a transmission /
(第2実施形態の乗客重量均一化支援装置による処理)
次に、図12及び図13を参照しつつ、第2実施形態の乗客重量均一化支援装置1bによる処理について説明する。図12は、第2実施形態の乗客重量均一化支援装置1bの逆分布算出部14b及び出力部15による処理の流れを示すフローチャートである。
(Processing by the passenger weight equalization support device of the second embodiment)
Next, the process by the passenger weight equalization assistance apparatus 1b of 2nd Embodiment is demonstrated, referring FIG.12 and FIG.13. FIG. 12 is a flowchart showing the flow of processing by the inverse
情報取得部11は、新たな車両乗客重量情報を取り込んで車両乗客重量記憶部12に書き込みを行うと、その都度、当該車両乗客重量情報に含まれる列車情報の列車名の情報を含む情報取得通知を逆分布算出部14bに対して出力する(ステップSb1)。
Whenever the
逆分布算出部14bは、情報取得部11が出力する情報取得通知を取り込み、情報取得通知に含まれる列車名の情報を参照し、参照した列車名に対応するテーブルを車両乗客重量記憶部12から検出して、先頭行のレコードを参照する。ここでは、第1実施形態と同様に、逆分布算出部14bが、先頭行のレコードとして図5に示すレコード101を参照したとして説明する。
The inverse
逆分布算出部14bは、参照したレコード101の「車両乗客重量」のサブ項目、すなわち「1号車」、「2号車」、「3号車」のサブ項目に書き込まれている車両乗客重量値を読み出し、読み出した車両乗客重量値の最大値を検出する。ここでは、最大値として、「2号車」の項目の「800kg」を検出する。逆分布算出部14bは、検出した最大値から、車両乗客重量値の各々である「500kg,800kg,400kg」を減算して、複数の減算値である「300kg,0kg,400kg」を算出する。この分布が、図9に示した車両乗客重量値の分布の逆分布となる(ステップSb2)。
The inverse
逆分布算出部14bは、算出した逆分布を、少なくとも比の最小値が「1」以上であって整数値で示される比で示すため、任意の一定値を加えて、比の形式で逆分布を示す。例えば、「100kg」を加算すると、「400kg,100kg,500kg」となり、「4:1:5」という比で示した逆分布となる(ステップSb3)。
Since the inverse
逆分布算出部14bは、比で示した逆分布の情報に対して、次の停車駅の駅名の情報と方向の情報を付加して出力部15に出力する。ここでは、「B駅」の駅名の情報と、「下り方向」の方向の情報を付加したとする。出力部15は、逆分布算出部14bが出力した比で示した逆分布の情報と、駅名の情報と、方向の情報とに基づいて、例えば、図13に示す画像情報302を生成する。出力部15は、送受信部10を通じて、逆分布の情報に付加されている駅名の情報、すなわちB駅の情報送受信装置53Bに生成した画像情報302を送信する(ステップSb4)。
The inverse
情報送受信装置53Bは、画像情報302を受信し、受信した画像情報302を表示装置55Bに出力する。表示装置55Bは、画像情報302を画面に表示する。
The information transmission /
図13の画像情報302において破線で示した形状は、図8に示した画像情報300の破線の形状と同様に、下に凸の形状となっており、図面の横方向をY軸とした場合、図9に示した車両乗客重量値の分布の形状と、Y軸に対して線対称の関係にある形状となっている。そのため、図13に示す分布は、図9に示す車両乗客重量値の分布の逆分布を示すことになる。
The shape indicated by the broken line in the
第1実施形態の画像情報300のグラフと同様に、画像情報302のグラフは、B駅の駅員やB駅で待機している乗客に対して、乗降スペース51B−2Dに乗客が並び過ぎていることに気付きを起こさせる。そして、B駅の駅員に対して当該気付きを起こさせることにより、乗降スペース51B−2Dに並んでいる乗客を、他の乗降スペース51B−1D,51B−3Dに移動させるように促す行為をB駅の駅員に起こさせることにもなる。また、B駅の乗降スペース51B−2Dに並んでいる乗客に気付きを起こさせた場合、乗客が自ら他の乗降スペース51B−1D,51B−3Dに移動することになる。その結果、車両30−1,30−2,30−3に乗るために待機している乗客の分布を変化させることができ、乗客が乗車した後の各車両30−1,30−2,30−3の乗客の重量の均一化を行うことが可能となる。
Similar to the graph of the
なお、逆分布算出部14bは、乗降スペース乗客重量記憶部13が記憶する列車3がB駅に到着した際の乗降スペース乗客重量値、すなわち図6に示すレコード201の乗降スペース乗客重量値に基づいて、算出した「4:1:5」の比を乗降スペース乗客重量値に反映した逆分布を算出するようにしてもよい。具体的には、逆分布算出部14は、レコード201の乗降スペース乗客重量値の合計値を「300kg+300kg+400kg=1000kg」として算出し、算出した「1000kg」を「4:1:5」の比で分配して「400kg,100kg,500kg」の逆分布を算出することになる。この場合、算出した逆分布は、第1実施形態の逆分布算出部14bが算出した図8に示す逆分布と同じになる。
Note that the inverse
また、逆分布算出部14bが、ステップSb3において加える一定値は、任意の値であるため、例えば、過去の経験に基づく一定値を加えてもよい。例えば、「500kg」を加算して、「800kg,500kg,900kg」とし、「8:5:9」の比を逆分布として算出してもよい。ただし、例えば、「7000kg」といった大きな値を加えて「7300,7000,7400」とし「73:70:74」という比を算出することは、車両30−1,30−2,30−3の積載乗客重量の上限値から妥当な値にならない場合もあるため、一定値の加算後の値が、予め定められる上限値となる場合には、判定処理によって、一定値が不適切であることをエラーとして通知するようにしてもよい。
Moreover, since the fixed value which the inverse
上記の第2実施形態の構成により、乗客重量均一化支援装置1bにおいて、逆分布算出部14bは、車両乗客重量値の最大値から、車両30−1,30−2,30−3ごとの車両乗客重量値の各々を減算して得られる複数の減算値の各々に任意に定められる一定値を加算して得られる複数の値を、車両30−1,30−2,30−3ごとに並べて比で示す分布を、逆分布とする。これにより、乗降スペースにおける乗客重量値がなくても、車両乗客重量値の分布の逆分布を算出することができ、算出した逆分布を乗客や駅員に提示することにより、乗車するために待機している乗客の分布を変えることになり、それにより、乗車後の車両ごとの乗客の重量の均一化を行うことが可能となる。
With the configuration of the second embodiment described above, in the passenger weight equalization support device 1b, the inverse
また、第2実施形態の乗客重量均一化支援装置1bにおいて、逆分布算出部14bは、直近の車両乗客重量値に基づいて車両乗客重量値の分布の逆分布を逐次算出しているため、より最新の状況を示す情報を乗客や駅員に逐次提供することが可能となる。
Moreover, in the passenger weight equalization assistance apparatus 1b of 2nd Embodiment, since the inverse
なお、上記の第1及び第2実施形態では、車両乗客重量記憶部12は、過去の情報も含めて車両乗客重量情報を蓄積するようにしているが、列車名ごとの各テーブルが、最新の車両乗客重量情報のみを記憶するようにしてもよい。また、上記の第1実施形態の乗降スペース乗客重量記憶部13についても、過去の情報を蓄積せず、各テーブルが、最新の乗降スペース乗客重量情報のみを記憶するようにしてもよい。
In the first and second embodiments described above, the vehicle passenger
また、第2実施形態おける乗客重量均一化支援システムの構成は、図1に示した乗客重量均一化支援システムSの乗客重量均一化支援装置1のみが、乗客重量均一化支援装置1bに置き換えられた構成である。
Further, in the configuration of the passenger weight equalization support system in the second embodiment, only the passenger weight
また、第2実施形態において、逆分布算出部14bは、乗降スペース乗客重量記憶部13を参照しないため乗降スペース乗客重量情報に関連する構成を備えなくてもよい。すなわち、図3に示した、駅5Bの重量センサ52−1D,52−2D,…、及び計時装置54Bは、なくてもよく、情報送受信装置53Bは、画像情報を受信して表示装置55Bに画像情報を出力する構成のみを備えるようにしてもよい。また、乗客重量均一化支援装置1bは、乗降スペース乗客重量記憶部13を備えなくてもよく、その場合、情報取得部11も乗降スペース乗客重量情報を取り込んで乗降スペース乗客重量記憶部13に書き込む処理を行わない構成となる。
Moreover, in 2nd Embodiment, since the inverse
(第3実施形態)
図14は、第3実施形態の乗客重量均一化支援装置1cの構成を示すブロック図である。第3実施形態において、第1及び第2実施形態と同一の構成については、同一の符号を付し、以下、異なる構成について説明する。なお、第3実施形態おける乗客重量均一化支援システムの構成は、図1に示した乗客重量均一化支援システムSの乗客重量均一化支援装置1のみが、乗客重量均一化支援装置1cに置き換えられた構成である。
(Third embodiment)
FIG. 14 is a block diagram illustrating a configuration of a passenger weight equalization support apparatus 1c according to the third embodiment. In the third embodiment, the same components as those in the first and second embodiments are denoted by the same reference numerals, and different configurations will be described below. The configuration of the passenger weight equalization support system in the third embodiment is such that only the passenger weight
乗客重量均一化支援装置1cは、送受信部10、情報取得部11、車両乗客重量記憶部12、乗降スペース乗客重量記憶部13、逆分布算出部14c、出力部15、降車乗客重量算出部16、乗客重量履歴記憶部17、降車乗客重量予測部18、及び降車乗客重量記憶部19を備える。
Passenger weight equalization support device 1c includes transmission /
逆分布算出部14cは、車両乗客重量値と、乗降スペース乗客重量値とに加えて、駅5A,5B,5C,…において降車する乗客の重量値を考慮した乗客降車後の車両乗客重量値の逆分布を算出する。また、逆分布算出部14cは、駅名の情報と列車情報と含む予測値算出要求を降車乗客重量予測部18に出力する。
The inverse
降車乗客重量算出部16は、乗客重量履歴記憶部17が記憶する車両乗客重量値に関する履歴情報に基づいて、降車乗客重量値を算出し、算出した降車乗客重量値を降車乗客重量記憶部19に書き込んで記憶させる。
The getting-off passenger
降車乗客重量予測部18は、逆分布算出部14cから予測値算出要求を受けて、降車乗客重量記憶部19が記憶する降車乗客重量値の中から予測値算出要求に含まれる列車情報に対応する降車乗客重量値を検出する。また、降車乗客重量予測部18は、検出した降車乗客重量値に基づいて、逆分布算出部14cが出力する予測値算出要求に含まれる駅名の情報に対応する駅5A,5B,5C,…の降車乗客重量の予測値を算出して逆分布算出部14cに出力する。
The getting-off passenger weight prediction unit 18 receives the prediction value calculation request from the inverse
(乗客重量履歴記憶部のデータ構成)
乗客重量履歴記憶部17は、図15に示すデータ構成となっており、「日付」、「列車名」、「出発時刻」、「方向」、「車両番号」、「車両乗客重量」の項目を有しており、「車両乗客重量」の項目は、更に、地点情報で示されるサブ項目、例えば、「A駅」,「A−B」,「B駅」等の項目を有している。
(Data structure of passenger weight history storage)
The passenger weight
乗客重量履歴記憶部17が記憶する車両乗客重量値に関する履歴情報は、例えば、1日における全ての列車3の運行が終了するタイミングで車両乗客重量記憶部12が記憶する情報から生成される。車両乗客重量値に関する履歴情報の生成及び乗客重量履歴記憶部17への書き込みは、外部の装置が車両乗客重量記憶部12の車両乗客重量値を参照して行うようにしてもよいし、乗客重量均一化支援装置1cの内部に備える機能部が行ってもよい。
The history information regarding the vehicle passenger weight value stored in the passenger weight
例えば、図15に示すレコード400,401,402は、車両乗客重量記憶部12が記憶するレコードにおいて、「タイムスタンプ」の日付の情報が「2018/3/1」であって、「列車名」が「α」、「出発時刻」が「10:00:00」、「方向」が「下り方向」の複数のレコード(以下、生成元レコードという)に基づいて生成されたレコードである。
For example,
そのため、レコード400,401,403の「列車名」、「出発時刻」、「方向」の項目の各々には、「α」、「10:00:00」、「下り方向」の情報が書き込まれる。また、レコード400,401,403の「日付」の項目には、生成元レコードの日付、すなわち生成元レコードのタイムスタンプ情報の日付の情報である「2018/3/1」が書き込まれる。
Therefore, information on “α”, “10:00:00”, and “downward direction” is written in the “train name”, “departure time”, and “direction” items of the
レコード400は、生成元レコードの「車両乗客情報」の項目の「1号車」の項目に記憶されている車両乗客重量値に基づいて生成される。レコード401,402も同様に、それぞれ、生成元レコードの「車両乗客情報」の項目の「2号車」,「3号車」の項目に記憶されている車両乗客重量値に基づいて生成される。
The
乗客重量履歴記憶部17の「車両乗客重量」のサブ項目が、「A駅」,「B駅」等の駅名を示す項目である場合と、「A−B」,「B−C」等の区間を示す項目である場合とで、項目に書き込まれる車両乗客重量代表値に違いがある。
When the sub-item of “vehicle passenger weight” in the passenger weight
「車両乗客重量」のサブ項目が「A駅」,「B駅」等の駅名を示す項目の場合、当該駅に列車3が停車している間のレコードにおける車両乗客重量値の最小値が車両乗客重量代表値として書き込まれる。例えば、図5に示す車両乗客重量記憶部12において、列車3がB駅に停車している際のレコードは、レコード102,103,104になる。この3つのレコード102〜104の中で、「1号車」の項目の車両乗客重量値が最小になっているレコードはレコード103となる。したがって、レコード400の「車両乗客重量」の項目の「B駅」の項目には、当該車両乗客重量値の最小値の「250kg」が書き込まれることになる。
When the sub-item “Vehicle Passenger Weight” is an item indicating a station name such as “A Station” or “B Station”, the minimum value of the vehicle passenger weight value in the record while the
同様に、レコード401,402の「車両乗客重量」の項目の「B駅」の項目の各々には、レコード102〜104の中で最小値となる「300kg」,「150kg」が書き込まれることになる。
Similarly, “300 kg” and “150 kg”, which are the minimum values in the
これに対して、「車両乗客重量」のサブ項目が「A−B」,「B−C」等の区間を示す項目の場合、当該駅に列車3が当該区間を走行している間の全てのレコードの車両乗客重量値の代表値が車両乗客重量代表値として書き込まれる。代表値としては、全てのレコードの車両乗客重量の平均値、最頻値、中央値、最大値、最小値等のいずれかが適用される。
On the other hand, in the case where the sub-item of “vehicle passenger weight” is an item indicating a section such as “AB” or “BC”, all items while the
このようにして、乗客重量履歴記憶部17には、1日前の車両乗客重量値に関する履歴情報が日々書き込まれて、車両乗客重量値に関する履歴情報が蓄積されていくことになる。
In this way, history information related to the vehicle passenger weight value of the previous day is written in the passenger weight
(降車乗客重量記憶部のデータ構成)
降車乗客重量記憶部19は、図17に示すデータ構成となっており、「日付」、「列車名」、「出発時刻」、「方向」、「車両番号」、「降車乗客重量」の項目を有しており、「降車乗客重量」の項目は、更に、駅名の地点情報で示される複数のサブ項目を有している。
(Data structure of the passenger weight storage section)
The getting-off passenger
降車乗客重量算出部16は、例えば、1日における全ての列車3の運行が終了して乗客重量履歴記憶部17が全ての車両乗客重量値に関する履歴情報の記憶を完了した後に、乗客重量履歴記憶部17を参照して、降車乗客重量値の算出を行う処理を行う。
For example, the passenger weight
すなわち、降車乗客重量算出部16は、乗客重量履歴記憶部17が記憶するレコードを1つずつ選択し、選択したレコードの「車両乗客重量」の地点情報が駅になっている項目の車両乗客重量代表値と、当該駅の直前の区間における車両乗客重量代表値とを読み出し、駅の直前の区間における車両乗客重量代表値から、「車両乗客重量」の地点情報が駅になっている項目の車両乗客重量代表値を減算する。
That is, the getting-off passenger
図15を例として、具体的に説明する。図15における「車両乗客重量」の地点情報は、下り方向の場合、始発駅が左端になり、左端から順に右方向に並ぶことになる。これに対して、上り方向の場合、始発駅が右端になり、右端から順に左方向に終着駅まで並ぶことになる。そのため、降車乗客重量算出部16は、選択したレコードの「方向」の項目の情報を参照して、参照していく順番を定める。
This will be specifically described with reference to FIG. In the point information of “vehicle passenger weight” in FIG. 15, in the down direction, the starting station is at the left end, and is arranged in the right direction in order from the left end. On the other hand, in the up direction, the starting station is the right end, and the left station is lined up from the right end to the end station. Therefore, the getting-off passenger
「方向」の情報が下り方向の場合、降車乗客重量算出部16は、「車両乗客情報」の左端の始発駅から順に降車乗客重量値を算出していく。B駅の降車乗客重量値を算出する場合、「B駅」の直前の区間は、「A−B」となるため、「A−B」の項目の車両乗客重代表値から、「B駅」の項目の車両乗客重量代表値を減算して降車乗客重量値を算出することになる。
When the “direction” information is in the down direction, the getting-off passenger
これに対して、「方向」の項目の情報が、上り方向の場合、降車乗客重量算出部16は、「車両乗客情報」の右端から順に降車乗客重量値を算出していく。B駅の降車乗客重量値を算出する場合、「B駅」の直前の区間は、「B−C」となるため、「B−C」の項目の車両乗客重代表値から、「B駅」の項目の車両乗客重量代表値を減算して降車乗客重量値を算出することになる。
On the other hand, when the information of the item “direction” is the upward direction, the getting-off passenger
例えば、降車乗客重量算出部16が乗客重量履歴記憶部17のレコード400を選択した場合、始発駅を示すサブ項目には、乗客が乗車していない最小値「0kg」が記憶されており、直前の区間は存在しないため、降車乗客重量値を「0kg」として算出する。降車乗客重量算出部16は、図17に示すように、降車乗客重量記憶部19に新たなレコード500を生成し、生成したレコード500の「日付」、「列車名」、「出発時刻」、「方向」、「車両番号」の項目に、レコード400の「日付」、「列車名」、「出発時刻」、「方向」、「車両番号」の項目の情報を書き込む。降車乗客重量算出部16は、生成したレコード500の「降車乗客重量」のサブ項目のうち始発駅を示す項目に「0kg」を書き込む。
For example, when the getting-off passenger
降車乗客重量算出部16は、始発駅から順に降車乗客重量値を算出し、レコード400の「B駅」の降車乗客重量値を算出する場合、「B駅」の項目の車両乗客重量代表値の「250kg」と、直前の「A−B」の項目の車両乗客重量代表値の「520kg」とを読み出す。
The getting-off passenger
図16は、降車乗客重量算出部16が読み出した「250kg」と「520kg」の関係を示すグラフである。当該グラフが示すように、降車乗客重量算出部16が読み出した2つの車両乗客重量代表値の差を算出することにより、B駅で降車した乗客の重量値、すなわち降車乗客重量値を算出することができる。降車乗客重量算出部16は、「A−B」の項目の「520kg」から「B駅」の項目の「250kg」を減算して、B駅での「1号車」の降車乗客重量値として「270kg」を算出する。降車乗客重量算出部16は、生成したレコード500の「降車乗客重量」の「B駅」の項目に算出した「270kg」を書き込む。
FIG. 16 is a graph showing the relationship between “250 kg” and “520 kg” read by the getting-off passenger
同様にして、降車乗客重量算出部16は、全ての駅5A,5B,5C、…について、降車乗客重量値を算出し、算出した降車乗客重量値をレコード500の「降車乗客重量」の項目における対応する駅5A,5B,5C、…のサブ項目に書き込む。また、降車乗客重量算出部16は、「2号車」,「3号車」に対応するレコード501,502を生成して、各々の降車乗客重量値として「490kg」、「290kg」を算出し、算出した降車乗客重量値を降車乗客重量記憶部19の対応する項目に書き込む。
Similarly, the getting-off passenger
降車乗客重量算出部16は、乗客重量履歴記憶部17が記憶する全てのレコード、すなわち全ての列車3について、全ての駅5A,5B,5C,…ごとの降車乗客重量値を算出し、算出した降車乗客重量値を降車乗客重量記憶部19に書き込む。これにより、降車乗客重量記憶部19が、全ての降車乗客重量値を記憶することになる。
The getting-off passenger
(第3実施形態の乗客重量均一化支援装置による処理)
次に、図18から図20を参照しつつ、第3実施形態の乗客重量均一化支援装置1cによる処理について説明する。図18は、第3実施形態の乗客重量均一化支援装置1cの逆分布算出部14c及び出力部15による処理の流れを示すフローチャートである。
(Processing by the passenger weight equalization support device of the third embodiment)
Next, processing performed by the passenger weight equalization support device 1c according to the third embodiment will be described with reference to FIGS. FIG. 18 is a flowchart illustrating a flow of processing by the inverse
情報取得部11は、新たな車両乗客重量情報を取り込んで車両乗客重量記憶部12に書き込みを行うと、その都度、当該車両乗客重量情報に含まれる列車情報の列車名の情報を含む情報取得通知を逆分布算出部14cに対して出力する(ステップSc1)。
Whenever the
逆分布算出部14cは、情報取得部11が出力する情報取得通知を取り込み、情報取得通知に含まれる列車名の情報を参照し、参照した列車名に対応するテーブルを車両乗客重量記憶部12から検出して、先頭行のレコードを参照する。ここでは、第1実施形態と同様に、逆分布算出部14cが、先頭行のレコードとして図5に示すレコード101を参照したとして説明する。
The inverse
逆分布算出部14cは、参照したレコード101の「車両乗客重量」のサブ項目、すなわち「1号車」、「2号車」、「3号車」の項目に書き込まれている車両乗客重量値を読み出し、読み出した車両乗客重量値の合計値を算出する(ステップSc2)。
The inverse
逆分布算出部14cは、参照したレコード101の「方向」の項目の情報である「下り方向」と、「地点」の項目の情報である「A−B」とを参照し、次に停車する駅がB駅であることを検出する。逆分布算出部14cは、B駅の下り方向に対応するテーブルを乗降スペース乗客重量記憶部13から検出し、検出したレコードの先頭行のレコードを参照する。ここでは、タイムスタンプ情報が「2018/3/2、10:06:50」のレコード201が先頭行に存在しているとする。
The inverse
逆分布算出部14cは、レコード201の「乗降スペース乗客重量」のサブ項目、すなわち「1号車」、「2号車」、「3号車」のサブ項目に書き込まれている乗降スペース乗客重量値を読み出し、読み出した乗降スペース乗客重量値の合計値を算出する(ステップSc3)。
The inverse
逆分布算出部14cは、レコード101の列車情報、すなわち列車名「α」、出発時刻「10:00:00」、方向「下り方向」の情報と、検出した「B駅」の情報とを含む予測値算出要求を降車乗客重量予測部18に出力する。降車乗客重量予測部18は、降車乗客重量記憶部19の「列車名」、「出発時刻」、「方向」の項目の内容を参照し、予測値算出要求に含まれる列車情報と同一の内容になっているレコード400,401,402を含む全てのレコードを検出する。
The inverse
降車乗客重量予測部18は、検出した全てのレコードにおいて、「車両番号」が「1号車」の「降車乗客重量」の項目における、予測算出要求に含まれる「B駅」に対応するサブ項目の降車乗客重量値を読み出す。降車乗客重量予測部18は、例えば、読み出した降車乗客重量値の平均値を算出し、算出した平均値に車両識別情報、すなわち「1号車」の情報を付加して、「B駅」の「1号車」についての降車乗客重量の予測値として逆分布算出部14cに出力する。
In all the detected records, the getting-off passenger weight prediction unit 18 is a sub-item corresponding to “B station” included in the prediction calculation request in the item “Getting-off passenger weight” with the “vehicle number” being “No. 1 car”. Read off passenger weight value. For example, the unloading passenger weight prediction unit 18 calculates an average value of the read out unloading passenger weight values, adds vehicle identification information, that is, information of “No. 1 car” to the calculated average value, and sets “ It outputs to the inverse
降車乗客重量予測部18は、「車両番号」が「2号車」及び「3号車」のレコードに基づいて、「1号車」と同様に、「2号車」及び「3号車」の「B駅」の降車乗客重量の予測値を算出し、算出した降車乗客重量の予測値に車両識別情報を付加して逆分布算出部14cに出力する(ステップSc4)。
Based on the records of “vehicle number” “
逆分布算出部14cは、降車乗客重量予測部18が出力する降車乗客重量の予測値の合計値を算出する。逆分布算出部14cは、ステップSc2において算出した車両乗客重量値の合計値から降車乗客重量の予測値の合計値を減算した減算値を算出する。逆分布算出部14cは、算出した減算値と、ステップSc3において算出した乗降スペース乗客重量値の合計値とを加算し、加算した値を列車3の車両数で除算して予定平均車両乗客重量値を算出する(ステップSc5)。
The inverse
逆分布算出部14cは、レコード101の「車両乗客重量」の「1号車」のサブ項目から読み出した車両乗客重量値から、「1号車」に対応する降車乗客重量の予測値を減算して乗客が降車した後の車両乗客重量値を算出する。逆分布算出部14cは、算出した予定平均車両乗客重量値から、算出した「1号車」についての乗客降車後の車両乗客重量値を減算して、「1号車」に対応する逆分布の値を算出する。逆分布算出部14cは、「2号車」、「3号車」についても、「1号車」と同様に、「2号車」、「3号車」に対応する逆分布の値を算出する(ステップSc6)。
The inverse
ステップSc5とステップSc6の演算を式にすると、次式(2)として表すことができる。 If the calculations of step Sc5 and step Sc6 are made into equations, they can be expressed as the following equation (2).
乗客降車後の車両乗客重量値の逆分布=((車両乗客重量値の合計値−降車乗客重量の予測値の合計値)+乗降スペース乗客重量値の合計値))/車両数−(各車両の車両乗客重量値−各車両の降車乗客重量の予測値)・・・(2) Inverse distribution of vehicle passenger weight value after passengers get off = ((total value of vehicle passenger weight value-total value of predicted value of passenger weight on getting off) + total value of passenger weight value on boarding / exiting space) / number of vehicles-(each vehicle Vehicle passenger weight value-predicted value of passenger weight getting off each vehicle) (2)
降車乗客重量予測部18が検出した全てのレコードに基づいて、降車乗客重量値の平均値を算出することにより得られた降車乗客重量の予測値が、「1号車」、「2号車」、「3号車」のそれぞれについて「100kg,300kg,200kg」であるとする。この場合に、レコード101と、レコード201とを用いて具体的に乗客降車後の車両乗客重量値の逆分布を算出する例について説明する。
Based on all the records detected by the unloading passenger weight prediction unit 18, the predicted values of the unloading passenger weight obtained by calculating the average value of the unloading passenger weight values are “No. 1 car”, “No. 2 car”, “ It is assumed that “100 kg, 300 kg, 200 kg” for each of the “No. 3 car”. In this case, an example of calculating the inverse distribution of the vehicle passenger weight value after the passenger getting off using the
図5に示すレコード101より、車両乗客重量値の合計値は、「500+800+400=1700kg」となる。降車乗客重量の予測値の合計値は、「100+300+200=600kg」となる。車両乗客重量値の合計値から降車乗客重量の予測値の合計値を減算すると「1700−600=1100kg」となる。
From the
図6に示すレコード201より乗降スペース乗客重量値の合計値は、「300+300+400=1000kg」となる。車両乗客重量値の合計値から降車乗客重量の予測値の合計値を減算した減算値と、乗降スペース乗客重量値の合計値とを加算すると、「1100+1000=2100kg」となる。列車3の車両数は「3」であるため、予定平均車両乗客重量値は、「2100/3=700kg」となる。
From the
レコード101の「1号車」、「2号車」、「3号車」の車両乗客重量値の各々から対応する降車乗客重量の予測値を減算すると、それぞれ「500−100=400kg」、「800−300=500kg」、「400−200=200kg」となる。この「400kg,500kg,200kg」が、乗客降車後の車両乗客重量値の分布となる。
When the predicted value of the corresponding passenger weight is subtracted from each of the vehicle passenger weight values of “No. 1 car”, “No. 2 car”, and “No. 3 car” of the
予定平均車両乗客重量値の「700kg」から、「1号車」、「2号車」、「3号車」の各々に対応する「400kg」、「500kg」、「200kg」を減算すると、「300kg」、「200kg」、「500kg」となる。この「300kg,200kg,500kg」の分布が、乗客降車後の車両乗客重量値の分布である「400kg,500kg,200kg」の分布の逆分布となる。 By subtracting “400 kg”, “500 kg”, and “200 kg” corresponding to each of “No. 1 car”, “No. 2 car”, and “No. 3 car” from the planned average vehicle passenger weight value “700 kg”, “300 kg” “200 kg” and “500 kg”. The distribution of “300 kg, 200 kg, 500 kg” is the reverse distribution of the distribution of “400 kg, 500 kg, 200 kg”, which is the distribution of the vehicle passenger weight value after the passenger gets off.
逆分布算出部14cは、算出した逆分布の情報に対して、次の停車駅の駅名の情報と方向の情報を付加して出力部15に出力する。ここでは、「B駅」の駅名の情報と、「下り方向」の方向の情報を付加したとする。出力部15は、逆分布算出部14cが出力した逆分布の情報と、駅名の情報と、方向の情報とに基づいて、例えば、図19に示す画像情報303を生成する。出力部15は、送受信部10を通じて、逆分布の情報に付加されている駅名の情報に対応する駅、すなわちB駅の情報送受信装置53Bに生成した画像情報303を送信する(ステップSc7)。
The inverse
情報送受信装置53Bは、画像情報303を受信し、受信した画像情報303を表示装置55Bに出力する。表示装置55Bは、画像情報303を画面に表示する。
The information transmitting / receiving
図20は、レコード101の車両乗客重量値から降車乗客重量の予測値を減算した減算値、すなわち乗客降車後の車両乗客重量値をグラフ化した図面である。上述したように、減算値は「400kg,500kg,200kg」であるため破線で示した形状は、上に凸の形状になる。これに対して、図19に示す破線で示した形状は、下に凸の形状となっており、2つの形状は、図面の横方向をY軸とした場合、Y軸に対して線対称の関係にある形状となっている。そのため、図19に示す分布は、図20に示す乗客降車後の車両乗客重量値の分布の逆分布を示すことになる。
FIG. 20 is a graph in which the subtraction value obtained by subtracting the predicted value of the passenger weight getting off from the vehicle passenger weight value of the
例えば、B駅の駅員やB駅で待機している乗客が、表示装置55Bの画面に表示された画像情報303を参照して、B駅のその時点での乗降スペース51B−1D,51B−2D,51B−3Dの乗客の人数を目視で確認し、画像情報300のグラフと見比べたとする。図6に示すレコード201に示すように、乗降スペース51B−1D,51B−2D,51B−3Dの各々の乗降スペース乗客重量値は「300kg,300kg,400kg」である。そのため、乗降スペース51B−1D,51B−2D,51B−3Dの各々には、5〜6人の大人が並んでいることが想定される。
For example, a station staff at B station or a passenger waiting at B station refers to the
画像情報303のグラフは、B駅の駅員やB駅で待機している乗客に対して、乗降スペース51B−2Dに並んでいる乗客が多く、乗降スペース51B−3Dに並んでいる乗客が少ないことに気付きを起こさせる。そして、B駅の駅員に対して当該気付きを起こさせることにより、乗降スペース51B−2Dに並んでいる乗客を、乗降スペース51B−3Dに移動させるように促す行為をB駅の駅員に起こさせることにもなる。また、B駅の乗降スペース51B−2Dに並んでいる乗客に気付きを起こさせた場合、乗客が自ら乗降スペース51B−3Dに移動することになる。その結果、車両30−1,30−2,30−3に乗るために待機している乗客の分布を変化させることができ、乗客が乗車した後の各車両30−1,30−2,30−3の乗客の重量の均一化を行うことが可能となる。
In the graph of the
なお、上記の第3実施形態の構成において、出力部15が、図19に示す画像情報303に替えて、図21に示す画像情報304を生成するようにしてもよい。図20に示す画像情報304は、乗客降車後の車両乗客重量値の逆分布である「300kg,200kg,500kg」から図6のレコード201に示す乗降スペース乗客重量値である「300kg,300kg,400kg」を減算して得られた「0kg,−100kg,100kg」の重量値を示すグラフを含んだ画像情報である。
In the configuration of the third embodiment, the
図21に示す画像情報304のグラフは、待機乗客の過不足重量値の分布を示している。例えば、画像情報304に示すグラフを参照したB駅の下り方向の乗降スペース51B−2Dで待機している乗客は、自らが並んでいる乗降スペース51B−2Dは、「−100kg」となっているため、既に100kg超過しているということを知ることができる。換言すると、乗降スペース51B−2Dで待機している乗客は、到着する列車3の車両30−2に乗車すると非常に混雑することを列車3に乗車する前に知ることができる。更に、画像情報304のグラフは、乗降スペース51B−3Dが、「100kg」の余裕があることを示している。そのため、当該グラフを示すことにより、乗降スペース51B−2Dで待機している乗客に対して、乗降スペース51B−3Dに移動することを促すことができる。また、画像情報304のグラフは、B駅の駅員に対して、画像情報303のグラフと同様の気付きを起こさせることにもなる。
The graph of the
上記の第3実施形態の構成により、乗客重量均一化支援装置1cにおいて、降車乗客重量記憶部19は、乗降スペース51B−1D,51B−2D,51B−3Dにおいて降車した乗客の合計重量値を降車乗客重量値として、乗降スペース51B−1D,51B−2D,51B−3Dに対応する車両30−1,30−2,30−3ごとに記憶する。降車乗客重量予測部18は、降車乗客重量記憶部19が記憶する車両30−1,30−2,30−3ごとの降車乗客重量値に基づいて、列車が停車駅に到着した際の車両30−1,30−2,30−3ごとの降車乗客重量の予測値を算出する。逆分布算出部14cは、車両乗客重量値と、降車乗客重量予測部18が算出する車両30−1,30−2,30−3ごとの降車乗客重量の予測値と、乗降スペース乗客重量値とに基づいて、逆分布を算出する。これにより、停車駅で降車する乗客の重量を考慮して、より正確に車両乗客重量値の分布の逆分布を算出することができ、算出した逆分布を乗客や駅員に提示することにより、乗車するために待機している乗客の分布を変えることになり、それにより、乗客が乗降後の車両ごとの乗客の重量の均一化を行うことが可能となる。
With the configuration of the third embodiment described above, in the passenger weight equalization support device 1c, the unloading passenger
なお、上記の第3実施形態の図18の処理において、ステップSc2,Sc3,Sc4の処理の順は入れ替わってもよい。 In the process of FIG. 18 of the third embodiment, the order of the processes of steps Sc2, Sc3, and Sc4 may be changed.
(第3実施形態の他の構成例)
また、上記の第3実施形態の構成において、降車乗客重量予測部18は、ステップSc4において、検出した全てのレコードの降車乗客重量値の平均値を予測値として算出するようにしているが、本発明の構成は、当該実施の形態に限られない。例えば、第3実施形態の乗客重量均一化支援装置1cを、図22に示すような乗客重量均一化支援装置1dに置き換えてもよい。
(Another configuration example of the third embodiment)
In the configuration of the third embodiment, the getting-off passenger weight prediction unit 18 calculates the average value of the getting-off passenger weight values of all the detected records as a predicted value in step Sc4. The configuration of the invention is not limited to the embodiment. For example, the passenger weight equalization support apparatus 1c of the third embodiment may be replaced with a passenger weight equalization support apparatus 1d as shown in FIG.
乗客重量均一化支援装置1dは、乗客重量均一化支援装置1cが備える構成に加えて、更に、異常情報記憶部20を備えており、降車乗客重量予測部18に替えて降車乗客重量予測部18dを備える。
The passenger weight equalization support device 1d is further provided with an abnormality information storage unit 20 in addition to the configuration provided in the passenger weight equalization support device 1c, and is replaced with the disembarkation passenger weight prediction unit 18 and the disembarkation passenger
異常情報記憶部20は、図23に示すデータ構成を有しており、「異常発生日」、「異常発生時刻」、「異常収束時刻」、「地点」、「方向」、「遅延列車名」、「異常種別」等の項目を有する。「異常発生日」の項目には、異常が発生した時の日付の情報が書き込まれる。「異常発生時刻」の項目には、異常が発生した時の時刻の情報が書き込まれる。「異常収束時刻」の項目には、異常が収束した時の時刻の情報が書き込まれる。「地点」の項目には、異常が発生した区間や駅の情報が書き込まれる。「方向」の項目には、上り方向、または、下り方向のいずれにおいて異常が発生したのかを示す方向の情報が書き込まれる。「遅延列車名」の項目には、異常によって遅延が発生した列車3の列車名の情報が書き込まれる。「異常種別」の項目には、異常の種別を示す情報、例えば、信号故障、暴風雨等の情報が書き込まれる。
The abnormality information storage unit 20 has the data configuration shown in FIG. 23, and includes “abnormality occurrence date”, “abnormality occurrence time”, “abnormal convergence time”, “point”, “direction”, and “delayed train name”. And “abnormality type”. In the item “abnormality occurrence date”, date information when an abnormality occurs is written. In the item “abnormality occurrence time”, information on the time when the abnormality occurred is written. In the “abnormal convergence time” item, information on the time when the abnormality has converged is written. In the “point” item, information on a section or a station where an abnormality has occurred is written. In the “direction” item, information on the direction indicating whether an abnormality has occurred in the upward direction or the downward direction is written. In the item of “delayed train name”, information on the train name of the
降車乗客重量予測部18dは、逆分布算出部14cから予測値算出要求を受けて、降車乗客重量記憶部19の「列車名」、「出発時刻」、「方向」の項目の内容を参照し、予測値算出要求に含まれる列車情報と同一の内容になっている全てのレコードを検出する。降車乗客重量予測部18dは、検出したレコードの「日付」、「列車名」、「方向」の項目の内容と、異常情報記憶部20の「異常発生日」、「遅延列車名」、「方向」の項目の内容との一致性に基づいて、検出したレコードが異常が発生していた日のレコードであるか否かを判定する。
The getting-off passenger
降車乗客重量予測部18dは、判定の結果に基づいて、検出したレコードから、異常が発生していた日のレコードを除いて、残りのレコードに含まれる降車乗客重量値の平均値を予測値として算出する。これにより、異常が発生していた日のレコードを除外することができるため、より正確な降車乗客重量の予測値を算出することができる。
The getting-off passenger
また、降車乗客重量予測部18dは、検出したレコードの「日付」、「列車名」、「方向」の項目の内容と、異常情報記憶部20の「異常発生日」、「遅延列車名」、「方向」の項目の内容との一致性に加えて、更に、検出したレコードの「出発時刻」の項目の内容と、異常情報記憶部20の「異常発生時刻」、「異常収束時刻」の項目の内容とに基づいて、検出したレコードが異常が発生していた時間帯のレコードであるか否かを判定するようにしてもよい。例えば、「出発時刻」の項目の時刻から一定の時間を加えた時刻までの間に、「異常発生時刻」の項目と「異常収束時刻」の項目によって示される時間が含まれているか、または、重なっている場合、当該レコードを異常が発生した時間帯のレコードであると判定するようにしてもよい。このようにすることで、更に、正確な降車乗客重量の予測値を算出することができる。
In addition, the passenger
なお、逆分布算出部14cが処理対象とする車両乗客重量記憶部12のレコードが、異常が発生している場合のレコードであれば、降車乗客重量予測部18dは、判定結果に基づいて、逆に、異常が発生していた際のレコードのみを用いて降車乗客重量値の平均値を予測値として算出するようにしてもよい。これにより、異常が発生していた際のレコードに基づいて、異常発生時における正確な降車乗客重量の予測値を算出することができる。
If the record in the vehicle passenger
また、上記の第3実施形態の構成において、降車乗客重量予測部18は、より正確な降車乗客重量の予測値を算出するために、以下のようにして、検出するレコードを絞り込むようにしてもよい。 In the configuration of the third embodiment, the getting-off passenger weight prediction unit 18 may narrow down the records to be detected as follows in order to calculate a more accurate estimated value of the getting-off passenger weight. Good.
例えば、逆分布算出部14cが、レコード101について処理を行う場合、予測値算出要求に対して、レコード101に含まれるタイムスタンプ情報の年月日の情報を更に加えて降車乗客重量予測部18に出力する。降車乗客重量予測部18は、例えば、内部にカレンダ情報を用いて曜日を検出する計時手段を備えており、当該計時手段により、予測値算出要求に含まれるタイムスタンプ情報の年月日の曜日を検出し、例えば、過去数カ月の同一曜日の日付を検出する。降車乗客重量予測部18は、降車乗客重量記憶部19から、予測値算出要求に含まれる列車情報に一致し、かつ検出した日付に一致するレコードを検出する。そして、降車乗客重量予測部18は、検出したレコードに基づいて、降車乗客重量の予測値を算出するようにしてもよい。このようにすることで、同一曜日における降車乗客重量値の傾向を踏まえた予測値を算出することができる。
For example, when the inverse
また、絞り込む対象は、列車情報が一致するレコードであって同一曜日のレコードに限られない。鉄道等では、平日と、休日とで時刻表を分けていることが多く、時刻表が一致するか否かによって、降車乗客重量の傾向が異なることが想定される。そのため、絞り込む対象として、予測値算出要求に含まれるタイムスタンプ情報の年月日が平日を示していれば、列車情報が一致するレコードであって平日のレコードを検出し、予測値算出要求に含まれるタイムスタンプ情報の年月日が休日を示していれば、列車情報が一致するレコードであって休日のレコードを検出するようにしてもよい。これにより、平日、または、休日の各々において同一の運行経路及び同一の時刻表で走行していた列車3の降車乗客重量値の傾向を踏まえた予測値を算出することができる。
In addition, the target to be narrowed down is a record with the same train information, and is not limited to a record on the same day of the week. In railways and the like, timetables are often divided between weekdays and holidays, and it is assumed that the tendency of the weight of passengers getting off differs depending on whether the timetables match. Therefore, if the date of the time stamp information included in the predicted value calculation request indicates a weekday as a target to be narrowed down, the train information matches and the weekday record is detected and included in the predicted value calculation request If the date of the time stamp information indicates a holiday, the train information may be a record that matches and the holiday record may be detected. Thereby, the predicted value based on the tendency of the passenger weight value of the
また、降車乗客重量予測部18は、予測値算出要求に含まれる列車情報の「列車名」、「方向」、「出発時刻」の情報の全てが一致する全てのレコードではなく、「出発時刻」が示す時刻と時間帯が一致する出発時刻を含むレコードを検出するようにしてもよい。例えば、予測値算出要求の「出発時刻」の情報が、午前の時刻を示しているのであれば、出発時刻が午前の全てのレコードを検出し、予測値算出要求の「出発時刻」の情報が、午後の時刻を示しているのであれば、出発時刻が午後の全てのレコードを検出するようにしてもよい。また、降車乗客重量予測部18は、予測値算出要求の「出発時刻」の前後1時間程度の時間帯に出発時刻が含まれる全てのレコードを検出するようにしてもよい。 The getting-off passenger weight prediction unit 18 does not include all records in which all pieces of information of “train name”, “direction”, and “departure time” of the train information included in the predicted value calculation request match, but “departure time”. A record including a departure time whose time zone matches the time indicated by may be detected. For example, if the “departure time” information in the predicted value calculation request indicates the morning time, all records with the departure time in the morning are detected, and the “departure time” information in the predicted value calculation request is If the time is in the afternoon, all records whose departure time is in the afternoon may be detected. Moreover, you may make it the alighting passenger weight estimation part 18 detect all the records in which departure time is included in the time slot | zone about 1 hour before and behind "departure time" of a predicted value calculation request | requirement.
また、降車乗客重量予測部18は、予測値算出要求に含まれる列車情報の「出発時刻」を参照せずに、「列車名」と「方向」の項目が一致する全てのレコードを検出するようにしてもよい。 Moreover, the getting-off passenger weight prediction unit 18 does not refer to the “departure time” of the train information included in the predicted value calculation request, and detects all records in which the items of “train name” and “direction” match. It may be.
また、上記の第3実施形態の降車乗客重量の予測値を用いる構成を、第2実施形態に適用するようにしてもよい。第2実施形態に示した例に適用する場合には、逆分布算出部14bは、参照した車両乗客重量記憶部12のレコードの「車両乗客重量」の「1号車」、「2号車」、「3号車」のサブ項目に書き込まれている車両乗客重量値の各々から、対応する車両30−1,30−2,30−3ごとの降車乗客重量の予測値を減算し、減算により得られた3つの減算値に基づいて逆分布を算出することになる。
Moreover, you may make it apply the structure using the predicted value of the alighting passenger weight of said 3rd Embodiment to 2nd Embodiment. When applied to the example shown in the second embodiment, the inverse
例えば、図5のレコード101の「500kg,800kg,400kg」に、第3実施形態において降車乗客重量予測部18が算出した降車乗客重量の予測値「100kg,300kg,200kg」を適用すると、「400kg,500kg,200kg」となる。逆分布算出部14bは、「400kg,500kg,200kg」に基づいて逆分布を「100kg,0kg,300kg」算出し、例えば、任意の一定値を「100kg」とした場合には、「2:1:4」の比を算出することができる。
For example, when the predicted value “100 kg, 300 kg, 200 kg” of the getting-off passenger weight calculated by the getting-off passenger weight prediction unit 18 in the third embodiment is applied to “500 kg, 800 kg, 400 kg” of the
(第4実施形態)
図24は、第4実施形態の乗客重量均一化支援装置1eの構成を示すブロック図である。第4実施形態において、第1、第2及び第3実施形態と同一の構成については、同一の符号を付し、以下、異なる構成について説明する。なお、第4実施形態おける乗客重量均一化支援システムの構成は、図1に示した乗客重量均一化支援システムSの乗客重量均一化支援装置1のみが、乗客重量均一化支援装置1eに置き換えられた構成である。
(Fourth embodiment)
FIG. 24 is a block diagram illustrating a configuration of a passenger weight equalization support apparatus 1e according to the fourth embodiment. In the fourth embodiment, the same components as those in the first, second, and third embodiments are denoted by the same reference numerals, and different configurations will be described below. In addition, the configuration of the passenger weight equalization support system in the fourth embodiment is such that only the passenger weight
乗客重量均一化支援装置1eは、送受信部10、情報取得部11e、車両乗客重量記憶部12、乗降スペース乗客重量記憶部13、逆分布算出部14e、出力部15、乗客重量履歴記憶部17、車両乗客重量予測部21、及び運行予定情報記憶部22を備える。
The passenger weight equalization support device 1e includes a transmission /
情報取得部11eは、情報取得部11と同様の構成を備えているが、情報取得部11eは、新たな車両乗客重量情報を取り込んで車両乗客重量記憶部12に書き込んだ際、当該車両乗客重量情報に含まれる列車情報の列車名の情報を含む情報取得通知を逆分布算出部14に出力しない構成となっている。
The
逆分布算出部14eは、内部にタイマと、要求を受けた時点での年月日時刻のタイムスタンプ情報を出力する計時手段とを備える。また、逆分布算出部14eは、車両乗客重量予測部21が算出する車両乗客重量の予測値と、乗降スペース乗客重量記憶部13が逐次記憶する乗降スペース乗客重量値の直近の情報とに基づいて、列車3が次に停車する駅5A,5B,5C,…における乗降スペース乗客重量値を考慮した車両乗客重量の予測値の逆分布を算出する。
The inverse
車両乗客重量予測部21は、乗客重量履歴記憶部17が記憶する車両乗客重量に関する履歴情報に基づいて、車両乗客重量の予測値を算出する。運行予定情報記憶部22は、全ての列車3の運行予定の情報、例えば、年月日ごとの全ての列車3の列車情報と、当該列車3の時刻表の情報を予め記憶する。
The vehicle passenger
(第4実施形態の乗客重量均一化支援装置による処理)
図25は、第4実施形態の乗客重量均一化支援装置1eの逆分布算出部14e、出力部15、及び車両乗客重量予測部21による処理の流れを示すフローチャートである。
(Processing by the passenger weight equalization support device of the fourth embodiment)
FIG. 25 is a flowchart showing the flow of processing by the inverse
乗客重量均一化支援装置1eが起動すると、逆分布算出部14eは、内部に備えるタイマを起動する。例えば、タイマが1分で満了するように起動する(ステップSe1)。
When the passenger weight equalization support apparatus 1e is activated, the inverse
逆分布算出部14eは、タイマが満了すると、内部に備える計時手段に要求して、要求した時点での年月日時刻のタイムスタンプ情報を取得する(ステップSe2)。逆分布算出部14eは、運行予定情報記憶部22を参照し、取得したタイムスタンプ情報に基づいて、次の停車駅に到着するまで一定時間内、例えば、5分以内の全ての列車3の列車情報を検出する(ステップSe3)。逆分布算出部14eは、検出した列車情報と、次の停車駅の駅名の情報との組み合わせの全てについて、ステップSe4からSe9の処理を繰り返し行う(ループLe1s)。
When the timer expires, the inverse
逆分布算出部14eは、列車情報と、次の停車駅の駅名の情報とを含む予測値算出要求を車両乗客重量予測部21に出力する(ステップSe4)。車両乗客重量予測部21は、乗客重量履歴記憶部17を参照し、予測値算出要求に含まれる列車情報の「列車名」、「方向」、「出発時刻」の項目の内容に一致する全てのレコードを検出する。車両乗客重量予測部21は、検出したレコードの「車両乗客重量」のサブ項目が、次の停車駅の駅名の情報の直前の区間となっている項目の車両乗客重量代表値と、当該車両乗客重量代表値に対応する「車両番号」の項目の内容とを読み出す。
The inverse
例えば、予測値算出要求に含まれる列車情報が列車名「α」、出発時刻「10:00:00」、方向「下り方向」であり、駅名の情報が「B駅」であるとする。この場合、下り方向の場合のB駅の直前の区間は「A−B」であるため、車両乗客重量予測部21は、例えば、図15に示すレコード400から「A−B」の項目の車両乗客重量代表値「520kg」と、当該車両乗客重量代表値に対応する「車両番号」の項目の「1号車」とを読み出して取り込む。レコード401,402からも同様にして読み出すことにより、車両乗客重量予測部21は、「1号車、520kg」、「2号車、790kg」、「3号車、440kg」の情報を取り込むことになる。
For example, it is assumed that the train information included in the predicted value calculation request is the train name “α”, the departure time “10:00:00”, the direction “downward”, and the station name information is “B station”. In this case, since the section immediately before the B station in the down direction is “A-B”, the vehicle passenger
レコード400,401,402以外に、異なる日付について、該当する複数のレコードが存在する場合、車両乗客重量予測部21は、該当する全てのレコードを検出する。車両乗客重量予測部21は、検出した全てのレコードから車両番号が一致するレコードを選択し、選択したレコードの「A−B」の項目の車両乗客重量代表値の平均値を算出して予測値とする。車両乗客重量予測部21は、算出した車両乗客重量の予測値に対応する車両識別情報を付加して予測値を出力する。逆分布算出部14eは、車両乗客重量予測部21が出力する車両識別情報が付加された車両乗客重量の予測値を取り込み、取り込んだ車両乗客重量の予測値の合計値を算出する(ステップSe5)。
In addition to the
逆分布算出部14eは、乗降スペース乗客重量記憶部13を参照し、「駅名」の項目が、次の停車駅の駅名の情報に一致し、「方向」が、列車情報に含まれる方向の情報の一致するレコードであって、取得したタイムスタンプ情報が示す年月日時刻に最も近いレコードを検出する。逆分布算出部14eは、検出した乗降スペース乗客重量記憶部13のレコードに含まれる乗降スペース乗客重量値の合計値を算出する(ステップSe6)。
The inverse
逆分布算出部14eは、ステップSe5において算出した車両乗客重量の予測値の合計値と、ステップSe6において算出した乗降スペース乗客重量値の合計値とを加算し、加算した値を列車3の車両数で除算して予定平均車両乗客重量値を算出する(ステップSe7)。
The inverse
逆分布算出部14eは、算出した予定平均車両乗客重量値から、車両乗客重量の予測値の各々を減算し、減算した値を車両30−1,30−2,30−3の順番に並べて、車両乗客重量の予測値の逆分布を算出する(ステップSe8)。
The inverse
逆分布算出部14eは、算出した逆分布の情報に対して、次の停車駅の駅名の情報と方向の情報を付加して出力部15に出力する。出力部15は、逆分布算出部14eが出力した逆分布の情報と、次の停車駅の駅名の情報と、方向の情報とに基づいて、画像情報を生成する。出力部15は、送受信部10を通じて、逆分布の情報に付加されている次の停車駅の駅名の情報に対応する駅5A,5B,5C,…の情報送受信装置53A,53B,53C,…に生成した画像情報を送信する(ステップSe9)。逆分布算出部14eは、検出した列車情報と、次の停車駅の駅名の情報との組み合わせの全てについて、ステップSe4からSe9の処理が終了すると(ループLe1e)、処理をステップSe1に戻し、再びタイマを起動する。
The inverse
上記の第4実施形態により、乗客重量均一化支援装置1eにおいて、車両乗客重量予測部21は、走行済みの列車3から得られた車両30−1,30−2,30−3ごとの車両乗客重量値に基づいて、逆分布算出部14eが逆分布の算出対象とする列車3の車両30−1,30−2,30−3ごとの車両乗客重量の予測値を算出する。逆分布算出部14eは、車両乗客重量予測部21が算出する車両30−1,30−2,30−3ごとの車両乗客重量の予測値に基づいて、逆分布を算出する。これにより、例えば、列車3との通信状態の不具合等があり、列車3から車両乗客重量情報を受信することができない場合であっても、過去の車両乗客重量値の情報に基づいて、車両乗客重量の予測値を算出することができる。そのため、算出した車両乗客重量の予測値に基づいて、車両乗客重量値の分布の逆分布を算出することができ、算出した逆分布を乗客や駅員に提示することにより、乗車するために待機している乗客の分布を変えることになり、それにより、乗車後の車両ごとの乗客の重量の均一化を行うことが可能となる。
According to the fourth embodiment, in the passenger weight equalization support device 1e, the vehicle passenger
また、乗客重量履歴記憶部17に十分な量の車両乗客重量に関する履歴情報が記憶されているのであれば、図2に示す構成の列車3に限らず、重量センサ31−1,31−2,31−3、位置検出装置34、計時装置33、及び情報送信装置35を備えない一般的な構成の列車を対象として、逆分布の算出を行うことが可能となる。
Moreover, if the history information regarding the vehicle passenger weight of sufficient quantity is memorize | stored in the passenger weight history memory |
なお、乗客重量均一化支援装置1eが、更に、図22で示した異常情報記憶部20を備えて、車両乗客重量予測部21が、乗客重量履歴記憶部17から検出したレコードから、異常情報記憶部20が記憶する情報に基づいて、異常が発生している際のレコードを除いて、車両乗客重量の予測値を算出するようにしてもよい。これにより、異常が発生していた際のレコードを除外することができるため、より正確な車両乗客重量の予測値を算出することができる。また、逆分布の算出対象の列車3が、例えば、異常により遅延している場合等には、車両乗客重量予測部21は、逆に、異常が発生していた際のレコードのみを用いて車両乗客重量の予測値を算出するようにしてもよい。これにより、異常が発生していた際のレコードに基づいて、異常発生時の正確な車両乗客重量の予測値を算出することができる。
The passenger weight equalization support device 1e further includes the abnormality information storage unit 20 shown in FIG. 22, and the vehicle passenger
また、車両乗客重量予測部21は、より正確な車両乗客重量の予測値を算出するために、以下のようにして、検出するレコードを絞り込むようにしてもよい。
Further, the vehicle passenger
例えば、逆分布算出部14eが、取得したタイムスタンプ情報の年月日の情報を更に加えて予測値算出要求を車両乗客重量予測部21に出力する。車両乗客重量予測部21は、例えば、内部にカレンダ情報を用いて曜日を検出する計時手段を備えており、当該計時手段により、予測値算出要求に含まれるタイムスタンプ情報の年月日の曜日を検出し、例えば、過去数カ月の同一曜日の日付を検出する。車両乗客重量予測部21は、乗客重量履歴記憶部17から、予測値算出要求に含まれる列車情報と一致し、かつ検出した日付に一致するレコードを検出する。そして、車両乗客重量予測部21は、検出したレコードに基づいて、例えば、レコードに含まれる車両乗客重量代表値に基づいて予測値を算出するようにしてもよい。このようにすることで、同一曜日における車両乗客重量値の傾向を踏まえた予測値を算出することができる。
For example, the inverse
また、絞り込む対象は、列車情報が一致するレコードであって同一曜日のレコードに限られない。鉄道等では、平日と、休日とで時刻表を分けていることが多く、時刻表が一致するか否かによって、車両乗客重量の傾向が異なることが想定される。そのため、絞り込む対象として、予測値算出要求に含まれるタイムスタンプ情報の年月日が平日を示していれば、列車情報が一致するレコードであって、かつ平日のレコードを検出し、予測値算出要求に含まれるタイムスタンプ情報の年月日が休日を示していれば、列車情報が一致するレコードであって、かつ休日のレコードを検出するようにしてもよい。これにより、平日、または、休日の各々において同一の運行経路及び同一の時刻表で走行していた列車3の車両乗客重量値の傾向を踏まえた予測値を算出することができる。
In addition, the target to be narrowed down is a record with the same train information, and is not limited to a record on the same day of the week. In railroads and the like, the timetable is often divided between weekdays and holidays, and it is assumed that the tendency of the vehicle passenger weight varies depending on whether or not the timetables match. Therefore, if the date of the time stamp information included in the predicted value calculation request indicates a weekday as a target to be narrowed down, the train information matches and the weekday record is detected, and the predicted value calculation request If the date of the time stamp information included in the record indicates a holiday, the record may be a record in which the train information matches and a holiday record may be detected. Thereby, the predicted value based on the tendency of the vehicle passenger weight value of the
また、車両乗客重量予測部21は、予測値算出要求に含まれる列車情報の「列車名」、「方向」、「出発時刻」の情報の全てが一致する全てのレコードではなく、「出発時刻」が示す時刻と時間帯が一致する出発時刻を含むレコードを検出するようにしてもよい。例えば、予測値算出要求の「出発時刻」の情報が、午前の時刻を示しているのであれば、出発時刻が午前の全てのレコードを検出し、予測値算出要求の「出発時刻」の情報が、午後の時刻を示しているのであれば、出発時刻が午後の全てのレコードを検出するようにしてもよい。また、車両乗客重量予測部21は、予測値算出要求の「出発時刻」の前後1時間程度の時間帯に出発時刻が含まれる全てのレコードを検出するようにしてもよい。
In addition, the vehicle passenger
また、車両乗客重量予測部21は、予測値算出要求に含まれる列車情報の「出発時刻」を参照せずに、「列車名」と「方向」の項目が一致する全てのレコードを検出するようにしてもよい。
Further, the vehicle passenger
また、上記の乗客重量均一化支援装置1eでは、車両乗客重量予測部21は、乗客重量履歴記憶部17を参照して車両乗客重量の予測値を算出するようにしているが、本発明の構成は、当該実施の形態に限られない。車両乗客重量予測部21は、車両乗客重量記憶部12に記憶されている車両乗客重量情報に基づいて車両乗客重量の予測値を予測するようにしてもよい。
Moreover, in said passenger weight equalization assistance apparatus 1e, although the vehicle passenger
車両乗客重量記憶部12を用いる場合、車両乗客重量予測部21は、列車情報の一致に加えて、更に、車両乗客重量記憶部12の「タイムスタンプ」の項目に含まれる時刻の情報を参照して車両乗客重量記憶部12から検出するレコードを絞り込むようにしてもよい。例えば、車両乗客重量予測部21は、逆分布算出部14eが取得するタイムスタンプ情報が示す時刻の前後1時間程度の時間帯の範囲の時刻が、車両乗客重量記憶部12の「タイムスタンプ」の項目のタイムスタンプ情報に示されているレコードを検出するようにしてもよい。
When the vehicle passenger
また、車両乗客重量予測部21と同様に、乗降スペース乗客重量の予測値を算出する乗降スペース乗客重量予測部を備えて、車両乗客重量値と同様に、乗降スペース乗客重量記憶部13が記憶する乗降スペース乗客重量情報に基づいて、乗降スペース乗客重量値を予測するようにしてもよい。
Moreover, similarly to the vehicle passenger
また、上記の第3及び第4実施形態の構成等では、降車乗客重量予測部18,18d、車両乗客重量予測部21は、予測値として平均値を算出するようにしているが、平均値以外の代表値、例えば、最頻値、中央値、最大値、最小値等の他の代表値を算出するようにしてもよい。
In the configurations of the third and fourth embodiments described above, the getting-off passenger
また、上記の第4実施形態の図25の処理において、ステップSe4及びSe5の前に、ステップSe6の処理を行うようにしてもよい。 In the process of FIG. 25 of the fourth embodiment, the process of step Se6 may be performed before steps Se4 and Se5.
(上記の実施形態の他の構成例)
上記の第1から第4実施形態では、列車3において、図2に示したように重量センサ31−1,31−2,31−3が車両乗客重量値を測定する構成となっていた。また、駅5A,5B,5C,…においても、例えば、駅5Bの場合、重量センサ52B−1D,52B−2D,52B−2Dが、乗降スペース乗客重量値を測定する構成となっていた。これに対して、実際に測定した重量値を用いるのではなく、画像情報から重量値を推定する構成を適用するようにしてもよい。
(Another configuration example of the above embodiment)
In the first to fourth embodiments described above, in the
例えば、図4に示した第1実施形態の乗客重量均一化支援装置1に替えて、図26に示す乗客重量均一化支援装置1fを適用する。乗客重量均一化支援装置1fは、乗客重量均一化支援装置1が備える構成に加えて、更に、乗客重量推定部23を備えており、情報取得部11に替えて情報取得部11fを備える。
For example, it replaces with the passenger weight
乗客重量推定部23は、内部に記憶領域を備えており、当該内部の記憶領域は、例えば、車両30−1,…に乗車している乗客、または、乗降スペース51B−1D,…において待機している乗客を撮影した画像情報と、当該画像情報が撮影された際の画像情報内に撮影されている乗客の合計重量値との相関関係を示す情報を予め記憶する。また、乗客重量推定部23は、画像情報を取り込み、取り込んだ画像情報と、内部の記憶領域が記憶する相関関係を示す情報とに基づいて、当該画像情報において撮影されている乗客の合計重量値を推定して出力する。
The passenger weight estimation unit 23 includes a storage area inside, and the internal storage area waits in, for example, a passenger boarding the vehicle 30-1,... Or a
また、図2に示した列車3に替えて、図27に示す列車3fを適用する。列車3fは、車両30f−1,30f−2,30f−3を備えており、車両30f−1,30f−2,30f−3は、列車3の各車両30−1,30−2,30−3が備える重量センサ31−1,31−2,31−3と情報送信装置35に替えて、カメラ36−1,36−2,36−3と情報送信装置35fを備える。
Moreover, it replaces with the
また、図3に示した駅5Bの構成に替えて、図28に示す駅5fBの構成を適用する。駅5fBは、駅5Bにおける重量センサ52B−1D,52B−2D,52B−2Dと情報送受信装置53Bに替えて、カメラ56B−1D,56B−2D,56B−3Dと情報送受信装置53fBを備える構成である。
Moreover, it replaces with the structure of the
列車3fにおけるカメラ36−1,36−2,36−3の各々は、車両30f−1,30f−2,30f−3の車内の乗客を撮影して画像情報を生成し、生成した画像情報に予め内部に記憶する車両識別情報を付加して情報送信装置35fに出力する。情報送信装置35fは、車両識別情報が付加された画像情報と、タイムスタンプ情報と、地点情報と、列車情報とを含む車両乗客重量情報を生成し、生成した車両乗客重量情報を乗客重量均一化支援装置1fに送信する。
Each of the cameras 36-1, 36-2, and 36-3 in the
駅5fBにおけるカメラ56B−1D,56B−2D,56B−3Dの各々は、乗降スペース51B−1D,51B−2D,51B−3Dにおいて待機する乗客を撮影して画像情報を生成し、生成した画像情報に予め内部に記憶する乗降スペース識別情報を付加して情報送受信装置53fBに送信する。情報送受信装置53fBは、乗降スペース識別情報が付加された画像情報と、タイムスタンプ情報と、駅名の情報とを含む乗降スペース乗客重量情報を生成し、生成した乗降スペース乗客重量情報を乗客重量均一化支援装置1fに送信する。
Each of the
乗客重量均一化支援装置1fの情報取得部11fは、送受信部10を通じて車両乗客重量情報を受信すると、車両乗客重量情報に含まれる画像情報を乗客重量推定部23に出力する。乗客重量推定部23は、画像情報を受けると、当該画像情報に撮影されている乗客の合計重量値を推定し、推定した乗客の合計重量値を車両乗客重量値として情報取得部11fに出力する。情報取得部11fは、車両乗客重量情報に含まれる全ての画像情報に対応する車両乗客重量値を乗客重量推定部23から受けると、車両乗客重量情報の画像情報を、対応する車両乗客重量値に置き換えて、車両乗客重量記憶部12に書き込んで記憶させる。
When the
また、情報取得部11fは、送受信部10を通じて乗降スペース乗客重量情報を受信すると、乗降スペース乗客重量情報に含まれる画像情報を乗客重量推定部23に出力する。乗客重量推定部23は、画像情報を受けると、当該画像情報に撮影されている乗客の合計重量値を推定し、推定した乗客の合計重量値を乗降スペース乗客重量値として情報取得部11fに出力する。情報取得部11fは、乗降スペース乗客重量情報に含まれる全ての画像情報に対応する乗降スペース乗客重量値を乗客重量推定部23から受けると、乗降スペース乗客重量情報の画像情報を、対応する乗降スペース乗客重量値に置き換えて、乗降スペース乗客重量記憶部13に書き込んで記憶させる。
In addition, when the
上記の構成により、カメラ36−1,36−2,36−3,56B−1D,56B−2D,56B−3Dが撮影した画像情報に基づいて重量値を算出することができることから、重量センサ31−1,31−2,31−3,52B−1D,52B−2D,52B−2Dを設置することができない場所であっても、乗客の合計重量値を求めることができる。そのため、乗客重量均一化支援システムSの適用範囲を広げることが可能となる。 With the above configuration, the weight value can be calculated based on the image information captured by the cameras 36-1, 36-2, 36-3, 56B-1D, 56B-2D, and 56B-3D. -1, 31-2, 31-3, 52B-1D, 52B-2D, 52B-2D, even in places where it can not be installed, the total weight value of passengers can be obtained. Therefore, the application range of the passenger weight equalization support system S can be expanded.
なお、重量センサ31−1,31−2,31−3と、重量センサ52B−1D,52B−2D,52B−2Dと、カメラ36−1,36−2,36−3と、カメラ56B−1D,56B−2D,56B−3Dとを併用してもよい。そのため、駅5A,5B,5C,…の構成はそのままとして、全ての列車3を列車3fに置き換えてもよいし、列車3の構成はそのままとして、全ての駅5A,5B,5C,…の構成のみを駅5fA,5fB,5fC,…に置き換えてもよいし、複数存在する列車3のうちのいずれかを列車3fに置き換えてもよいし、複数存在する駅5A,5B,5C,…のうちいずれかを駅5fA,5fB,5fC,…の構成を置き換えるようにしてもよい。
The weight sensors 31-1, 31-2, 31-3, the weight sensors 52B-1D, 52B-2D, 52B-2D, the cameras 36-1, 36-2, 36-3, and the
なお、上記の第1から第4実施形態の構成等において、運行中の列車3,3fの台数は、複数であることを前提としているが、少なくとも1台存在していればよい。
In the configurations of the first to fourth embodiments described above, the number of
また、上記の第1から第4実施形態の構成等では、列車3,3fの車両数は、3車両としてとしているが、2車両以上の複数の車両数であれば、どのような車両数であってもよい。
In the configurations of the first to fourth embodiments described above, the number of
また、図1に示した駅5A,5B,5C,…は、いずれも始発駅と終着駅以外の駅であるとしており、最小構成としては、駅5A,5B,5C,…の数は1つでもよく、1つの場合、列車3が停車する駅の構成は、始発駅、中間の停車駅、終着駅の3つの駅の構成となる。
Further, the
また、上記の第1から第4実施形態の構成等では、列車3,3fの情報送信装置35,35fの内部の記憶領域が、列車情報を予め記憶するとしているが、終着駅に到着するごとに、列車情報を書き換えて更新する必要がある。そのため、情報送信装置35,35fが、外部のサーバ装置に記憶されている運行予定情報を記憶するデータベース等に接続して、最新の列車情報を取得するようにしてもよい。
In the configurations of the first to fourth embodiments described above, the storage areas inside the
また、上記の第1から第4実施形態の構成等では、列車3,3fの情報送信装置35,35fは、列車3,3fの位置情報を位置検出装置34から取得する構成としているが、例えば、外部のサーバ装置に記憶されている運行予定情報を記憶するデータベース等に接続して、運行予定情報と、計時装置33から取得したタイムスタンプ情報とに基づいて、タイムスタンプ情報に対応する列車3,3fの地点を検出するようにしてもよい。このようにすることで、例えば、位置検出装置34のGPSに不具合が生じた場合であっても、GPSよりも精度は低くなるものの列車3,3fの地点を検出することが可能となる。
In the configurations of the first to fourth embodiments described above, the
また、上記の第1から第4実施形態の構成等では、列車3,3fの位置検出装置34は、要求を受けると、GPSから取得した位置を示す位置情報と、地図情報とに基づいて、停車している駅の駅名、または、駅の間の区間のいずれかを示す地点情報を出力するようにしている。これに加えて、位置検出装置34が、外部のサーバ装置に記憶されている運行予定情報を記憶するデータベース等に接続して、列車3,3fが急行列車等の場合に通過する駅を検出し、例えば、B駅には停車せず、次に停車する駅がC駅なのであれば、列車3,3fが、B駅の近傍に存在している場合であっても、地点情報として「B駅」を出力せず、「A−C」として出力することにより、通過駅のある列車3,3fにも適用することが可能となる。
Further, in the configurations of the first to fourth embodiments described above, when receiving the request, the
また、上記の第1から第4実施形態の構成等では、鉄道の列車3、3fを対象としているが、各々の車両が、乗客が乗降するドアを備えた車両を連結した連結バス等の他の連結車両に適用してもよい。
Further, in the configurations and the like of the first to fourth embodiments described above, the
また、上記の第1から第4実施形態の構成等では、逆分布算出部14,14b,14cは、情報取得部11,11fからの新たな車両乗客重量情報を取得したことを通知する情報取得通知を契機として処理を開始しており、逆分布算出部14eは、内部のタイマの満了を契機として処理を開始しているが、本発明の構成は、当該実施の形態に限られない。例えば、情報取得部11,11e,11fが、新たな乗降スペース乗客重量情報の取得したタイミングで情報取得通知を出力するようにしてもよい。ただし、この場合、乗降スペース乗客重量情報には、列車情報が含まれていないため、情報取得部11,11fは、駅名の情報に基づいて、例えば、外部のサーバ装置に記憶されている運行予定情報を記憶するデータベース等に接続して、当該駅に次に停車する列車3,3fの列車情報を検出する等の手段を備える必要がある。また、逆分布算出部14,14b,14cが処理を開始するタイミングとして、逆分布算出部14eのように内部に備えるタイマが満了するタイミングで処理を開始するようにしてもよい。
In the configurations of the first to fourth embodiments described above, the inverse
また、上記の第1から第4実施形態の構成等では、情報送信装置35,35f、及び情報送受信装置53A,B,C,…,53fA,53fB,53fC,…が内部に備えるタイマは、1分ごとに満了するようにしているが、1分に限られるものではなく、より短い時間や、より長い時間としてもよく、また、列車3,3fごとにタイマの値が異なっていてもよく、駅5A,5B,5C,…,5fA,5fB,5fC,…ごとにタイマの値が異なっていてもよい。
In the configurations of the first to fourth embodiments, the
また、上記の第1から第4実施形態の構成等では、駅5A,5B,5C,…に設置する表示装置55A,55B,55C,…として、例えば、液晶ディスプレイであるとしているが、本発明の構成は、当該実施の形態に限られない。例えば、乗客や駅員が携帯するスマートフォンやタブレット等の携帯端末の画面に表示するようにしてもよい。また、液晶ディスプレイの設置場所として、上り方向と下り方向の乗客のそれぞれ見やすい場所に設置するために、上り方向と下り方向の液晶ディスプレイを分けて設置するようにしてもよい。また、プラットホーム50A,50B,50C,…に、乗降スペースごとのホームドアが設置されている場合、各ホームドアに液晶ディスプレイを設置するようにしてもよい。また、ホームドアごとの液晶ディスプレイに画像情報300,301,302,303、304を表示する場合、当該ホームドアの位置に対応する箇所のグラフの色を、他のグラフとは別の色で強調して表示するなどして分かりやすくするようにしてもよい。
In the configurations of the first to fourth embodiments described above, the
また、上記の第1から第4実施形態の構成等では、算出した逆分布に基づく画像情報300,301,302,303,304を、駅員や乗客に提示するとしているが、例えば、インターネットを経由して公開して、駅員や乗客以外に提供するようにしてもよい。
In the configurations of the first to fourth embodiments described above, the
上述した実施形態における乗客重量均一化支援装置1,1b,1c,1d,1e,1fをコンピュータで実現するようにしてもよい。その場合、この機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することによって実現してもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、OSや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ROM、CD−ROM等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信線のように、短時間の間、動的にプログラムを保持するもの、その場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持しているものも含んでもよい。また上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよく、さらに前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであってもよく、FPGA(Field Programmable Gate Array)等のプログラマブルロジックデバイスを用いて実現されるものであってもよい。
You may make it implement | achieve the passenger weight
以上、この発明の実施形態について図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計等も含まれる。 The embodiment of the present invention has been described in detail with reference to the drawings. However, the specific configuration is not limited to this embodiment, and includes designs and the like that do not depart from the gist of the present invention.
1 乗客重量均一化支援装置
10 送受信部
11 情報取得部
12 車両乗客重量記憶部
13 乗降スペース乗客重量記憶部
14 逆分布算出部
15 出力部
DESCRIPTION OF
上記問題を解決するために、本発明の一態様は、複数の車両が連結された連結車両に乗車する乗客の前記車両ごとの合計重量値を車両乗客重量値として、前記車両ごとに記憶する車両乗客重量記憶部と、前記車両乗客重量記憶部から前記車両ごとの前記車両乗客重量値を読み出し、読み出した前記車両乗客重量値によって示される分布の逆分布を算出する逆分布算出部と、前記逆分布算出部が算出する前記逆分布を、前記連結車両が次に停車する停車駅における前記車両ごとの乗降スペースに待機させる前記乗客の分布として出力する出力部と、前記停車駅の前記乗降スペースの各々において待機する前記乗客の合計重量値を乗降スペース乗客重量値として前記乗降スペースごとに記憶する乗降スペース乗客重量記憶部と、を備え、前記逆分布算出部は、前記連結車両の前記車両ごとの前記車両乗客重量値と、前記停車駅における前記車両ごとの前記乗降スペースの前記乗降スペース乗客重量値とを加算し、加算した値を前記連結車両の車両数で除算して予定平均車両乗客重量値を算出し、算出した前記予定平均車両乗客重量値から、前記車両ごとの前記車両乗客重量値の各々を減算して得られる複数の減算値を、前記車両ごとに並べて示す分布を、前記逆分布とすることを特徴とする乗客重量均一化支援装置である。 In order to solve the above problem, one aspect of the present invention is a vehicle that stores, for each vehicle, a total weight value for each vehicle of a passenger who rides on a connected vehicle in which a plurality of vehicles are connected as a vehicle passenger weight value. A passenger weight storage unit, a reverse distribution calculation unit that reads out the vehicle passenger weight value for each vehicle from the vehicle passenger weight storage unit, calculates an inverse distribution of the distribution indicated by the read vehicle passenger weight value, and the inverse An output unit that outputs the inverse distribution calculated by the distribution calculation unit as a distribution of the passengers that waits in the boarding / exiting space for each vehicle at the stop station where the connected vehicle stops next, and the boarding / exiting space of the stop station and a passenger space passenger weight storage unit that stores for each of the passenger space the total weight value of the passenger to wait as passenger space passenger weight values in each, the inverse min The calculation unit adds the vehicle passenger weight value for each vehicle of the coupled vehicle and the boarding / alighting space passenger weight value of the boarding / alighting space for each vehicle at the stop station, and adds the added value of the coupled vehicle. Dividing by the number of vehicles to calculate the scheduled average vehicle passenger weight value, from the calculated average average vehicle passenger weight value, a plurality of subtraction values obtained by subtracting each of the vehicle passenger weight values for each vehicle, The passenger weight equalization support apparatus is characterized in that a distribution shown side by side for each vehicle is the inverse distribution .
また、本発明の一態様は、複数の車両が連結された連結車両に乗車する乗客の前記車両ごとの合計重量値を車両乗客重量値として、前記車両ごとに記憶する車両乗客重量記憶部と、前記車両乗客重量記憶部から前記車両ごとの前記車両乗客重量値を読み出し、読み出した前記車両乗客重量値によって示される分布の逆分布を算出する逆分布算出部と、前記逆分布算出部が算出する前記逆分布を、前記連結車両が次に停車する停車駅における前記車両ごとの乗降スペースに待機させる前記乗客の分布として出力する出力部と、を備え、前記逆分布算出部は、前記車両乗客重量値の最大値から、前記車両ごとの前記車両乗客重量値の各々を減算して得られる複数の減算値の各々に任意に定められる一定値を加算して得られる複数の値を、前記車両ごとに並べて比で示す分布を、前記逆分布とすることを特徴とする乗客重量均一化支援装置である。 Further, according to one aspect of the present invention, a vehicle passenger weight storage unit that stores, as a vehicle passenger weight value, a total weight value for each vehicle of a passenger who rides on a connected vehicle in which a plurality of vehicles are connected, and for each vehicle, An inverse distribution calculation unit that reads out the vehicle passenger weight value for each vehicle from the vehicle passenger weight storage unit and calculates an inverse distribution of the distribution indicated by the read vehicle passenger weight value, and the inverse distribution calculation unit calculates An output unit that outputs the inverse distribution as a distribution of the passengers waiting in a boarding / exiting space for each vehicle at a stop station where the connected vehicle stops next, and the inverse distribution calculating unit includes the vehicle passenger weight A plurality of values obtained by adding a predetermined value arbitrarily to each of a plurality of subtraction values obtained by subtracting each of the vehicle passenger weight values for each vehicle from the maximum value, The distribution shown by a ratio side by preparative an occupant weight equalizing support device, characterized in that said inverse distribution.
また、本発明の一態様は、複数の車両が連結された連結車両に乗車する乗客の前記車両ごとの合計重量値を車両乗客重量値として、前記車両ごとに記憶する車両乗客重量記憶部と、前記車両乗客重量記憶部から前記車両ごとの前記車両乗客重量値を読み出し、読み出した前記車両乗客重量値によって示される分布の逆分布を算出する逆分布算出部と、前記逆分布算出部が算出する前記逆分布を、前記連結車両が次に停車する停車駅における前記車両ごとの乗降スペースに待機させる前記乗客の分布として出力する出力部と、走行済みの前記連結車両の前記車両ごとの前記車両乗客重量値に基づいて、前記逆分布算出部が逆分布の算出対象とする前記複数の列車の前記車両ごとの車両乗客重量の予測値を算出する車両乗客重量予測部を備え、前記逆分布算出部は、前記車両乗客重量予測部が算出する前記車両ごとの前記車両乗客重量の予測値に基づいて、前記逆分布を算出することを特徴とする乗客重量均一化支援装置である。 Further, according to one aspect of the present invention, a vehicle passenger weight storage unit that stores, as a vehicle passenger weight value, a total weight value for each vehicle of a passenger who rides on a connected vehicle in which a plurality of vehicles are connected, and for each vehicle, An inverse distribution calculation unit that reads out the vehicle passenger weight value for each vehicle from the vehicle passenger weight storage unit and calculates an inverse distribution of the distribution indicated by the read vehicle passenger weight value, and the inverse distribution calculation unit calculates An output unit that outputs the inverse distribution as a distribution of the passengers waiting in a boarding / exiting space for each vehicle at a stop station where the connected vehicle stops next, and the vehicle passenger for each vehicle of the connected vehicle that has already traveled Based on the weight value, the inverse distribution calculation unit includes a vehicle passenger weight prediction unit that calculates a predicted value of the vehicle passenger weight for each of the vehicles of the plurality of trains to be calculated as an inverse distribution, Conversely distribution calculation unit, on the basis of the predicted value of the vehicle passenger weight of each of the vehicle in which the vehicle passenger weight prediction unit calculates a passenger weight equalizing support device and calculates the inverse distribution.
また、本発明の一態様は、上記に記載の発明において、異常が発生した際の情報を記憶する異常情報記憶部を備え、前記降車乗客重量予測部は、前記異常情報記憶部が記憶する情報に基づいて、降車乗客重量記憶部に記憶される前記降車乗客重量が、異常が発生していた際の前記降車乗客重量であるか否かを判定し、前記逆分布算出部が前記逆分布の算出の対象としている前記連結車両に異常が発生していない場合、異常が発生していなかった際の前記降車乗客重量に基づいて前記降車乗客重量の予測値を算出し、前記逆分布算出部が前記逆分布の算出の対象としている前記連結車両に異常が発生している場合、異常が発生していた際の前記降車乗客重量に基づいて前記降車乗客重量の予測値を算出するようにしてもよい。 Moreover, one aspect of the present invention includes an abnormality information storage unit that stores information when an abnormality occurs in the invention described above, and the getting-off passenger weight prediction unit stores information stored in the abnormality information storage unit. Based on the above, it is determined whether the getting-off passenger weight stored in the getting-off passenger weight storage unit is the getting-off passenger weight when an abnormality has occurred, and the inverse distribution calculating unit If an abnormality in the connection vehicle that the calculation of the target has not occurred, to calculate the predicted value of the getting-off passenger weight, based on the alighting passenger weight when the abnormality was not been generated, the inverse distribution calculation unit However, when an abnormality has occurred in the connected vehicle that is the object of calculation of the inverse distribution, the predicted value of the unloading passenger weight is calculated based on the unloading passenger weight when the abnormality has occurred. Also good.
また、本発明の一態様は、上記に記載の発明において、前記車両ごとに備えられる撮像装置が前記車両内を撮影して生成する画像情報を受信し、受信した前記画像情報に基づいて、前記連結車両の各々の前記車両に乗車中の前記乗客の前記車両ごとの合計重量値を算出し、算出した前記車両ごとの合計重量値を前記車両ごとの前記車両乗客重量値として前記車両乗客重量記憶部に書き込む乗客重量推定部を備えるようにしてもよい。 Another embodiment of the present invention is the invention described above, receives the image information the image pickup device provided in each vehicle is generated by shooting in the vehicle, based on the received image information, the on the vehicle of each of the combination vehicle calculates a total weight value of each of the vehicle of the passenger riding the vehicle passenger total weight value for each calculated the vehicle as the vehicle occupant weight value for each of the vehicle You may make it provide the passenger weight estimation part written in a weight memory | storage part.
また、本発明の一態様は、複数の車両が連結された連結車両に乗車する乗客の前記車両ごとの合計重量値を車両乗客重量値として、前記車両ごとに車両乗客重量記憶部に記憶させ、前記車両乗客重量記憶部から前記車両ごとの前記車両乗客重量値を読み出し、読み出した前記車両乗客重量値によって示される分布の逆分布を算出し、算出した前記逆分布を、前記連結車両が次に停車する停車駅における前記車両ごとの乗降スペースに待機させる前記乗客の分布として出力し、前記停車駅の前記乗降スペースの各々において待機する前記乗客の合計重量値を乗降スペース乗客重量値として前記乗降スペースごとに記憶する乗降スペース乗客重量記憶部に記憶させ、前記連結車両の前記車両ごとの前記車両乗客重量値と、前記停車駅における前記車両ごとの前記乗降スペースの前記乗降スペース乗客重量値とを加算し、加算した値を前記連結車両の車両数で除算して予定平均車両乗客重量値を算出し、算出した前記予定平均車両乗客重量値から、前記車両ごとの前記車両乗客重量値の各々を減算して得られる複数の減算値を、前記車両ごとに並べて示す分布を、前記逆分布とすることを特徴とする乗客重量均一化支援方法である。 In addition, according to one aspect of the present invention, a total weight value for each vehicle of a passenger who rides on a connected vehicle in which a plurality of vehicles are connected is stored as a vehicle passenger weight value in a vehicle passenger weight storage unit for each vehicle. The vehicle passenger weight value for each vehicle is read from the vehicle passenger weight storage unit, the inverse distribution of the distribution indicated by the read vehicle passenger weight value is calculated, and the calculated inverse distribution is Output as the distribution of the passengers waiting in the boarding / exiting space for each vehicle at the stop station where the vehicle stops, and the boarding / exiting space as the total weight value of the passengers waiting in each of the boarding / exiting spaces at the stop station Store in the passenger space storage unit for storing and getting on and off for each vehicle, the vehicle passenger weight value for each vehicle of the connected vehicle, and the vehicle at the stop station Add the boarding / exiting space passenger weight value of the boarding / exiting space for each vehicle, calculate the planned average vehicle passenger weight value by dividing the added value by the number of vehicles of the connected vehicle, and calculate the planned average vehicle passenger weight A passenger weight equalization support , wherein a distribution showing a plurality of subtraction values obtained by subtracting each of the vehicle passenger weight values for each vehicle from each value is arranged for each of the vehicles as the inverse distribution. Is the method.
Claims (10)
前記車両乗客重量記憶部から前記車両ごとの前記車両乗客重量値を読み出し、読み出した前記車両乗客重量値によって示される分布の逆分布を算出する逆分布算出部と、
前記逆分布算出部が算出する前記逆分布を、前記連結車両が次に停車する停車駅における前記車両ごとの乗降スペースに待機させる前記乗客の分布として出力する出力部と、
を備えることを特徴とする乗客重量均一化支援装置。 A vehicle passenger weight storage unit that stores, as a vehicle passenger weight value, a total weight value for each vehicle of passengers who ride on a connected vehicle in which a plurality of vehicles are connected, and for each vehicle,
An inverse distribution calculation unit that reads out the vehicle passenger weight value for each vehicle from the vehicle passenger weight storage unit, and calculates an inverse distribution of the distribution indicated by the read vehicle passenger weight value;
An output unit that outputs the inverse distribution calculated by the inverse distribution calculation unit as a distribution of the passengers that waits in a boarding / exiting space for each vehicle at a stop station where the coupled vehicle stops next, and
A passenger weight equalization support apparatus comprising:
前記逆分布算出部は、
前記連結車両の前記車両ごとの前記車両乗客重量値と、前記停車駅における前記車両ごとの前記乗降スペースの前記乗降スペース乗客重量値とを加算し、加算した値を前記連結車両の車両数で除算して予定平均車両乗客重量値を算出し、算出した前記予定平均車両乗客重量値から、前記車両ごとの前記車両乗客重量値の各々を減算して得られる複数の減算値を、前記車両ごとに並べて示す分布を、前記逆分布とする
ことを特徴とする請求項1に記載の乗客重量均一化支援装置。 A boarding / unloading space passenger weight storage unit that stores the total weight value of the passengers waiting in each of the boarding / exiting spaces at the stop station as the boarding / exiting space passenger weight value for each boarding / exiting space;
The inverse distribution calculator is
The vehicle passenger weight value for each vehicle of the coupled vehicle and the boarding / alighting space passenger weight value of the boarding / alighting space for each vehicle at the stop station are added, and the added value is divided by the number of vehicles of the coupled vehicle. A plurality of subtracted values obtained by subtracting each of the vehicle passenger weight values for each vehicle from the calculated average scheduled passenger weight value for each vehicle, The passenger weight equalization support apparatus according to claim 1, wherein the distribution shown side by side is the inverse distribution.
前記車両乗客重量値の最大値から、前記車両ごとの前記車両乗客重量値の各々を減算して得られる複数の減算値の各々に任意に定められる一定値を加算して得られる複数の値を、前記車両ごとに並べて比で示す分布を、前記逆分布とする
ことを特徴とする請求項1に記載の乗客重量均一化支援装置。 The inverse distribution calculator is
A plurality of values obtained by adding a fixed value arbitrarily determined to each of a plurality of subtraction values obtained by subtracting each of the vehicle passenger weight values for each vehicle from the maximum value of the vehicle passenger weight value. The passenger weight equalization support device according to claim 1, wherein a distribution that is arranged for each vehicle and indicated by a ratio is the inverse distribution.
前記連結車両の各々の前記車両に乗車中の前記乗客の前記車両ごとの合計重量値を前記車両ごとの前記車両乗客重量値として前記連結車両の走行にしたがって逐次記憶し、
前記逆分布算出部は、
前記車両乗客重量記憶部が直近に記憶した前記車両乗客重量値に基づいて、前記逆分布を算出する
ことを特徴とする請求項1から請求項3のいずれか1項に記載の乗客重量均一化支援装置。 The vehicle passenger weight storage unit is
The total weight value for each of the passengers in the vehicle on each of the connected vehicles is sequentially stored as the vehicle passenger weight value for each vehicle according to the travel of the connected vehicle,
The inverse distribution calculator is
The passenger weight equalization according to any one of claims 1 to 3, wherein the inverse distribution is calculated based on the vehicle passenger weight value stored in the vehicle passenger weight storage unit most recently. Support device.
前記逆分布算出部は、
前記車両乗客重量予測部が算出する前記車両ごとの前記車両乗客重量の予測値に基づいて、前記逆分布を算出する
ことを特徴とする請求項1から請求項3のいずれか1項に記載の乗客重量均一化支援装置。 Based on the vehicle passenger weight value for each vehicle of the connected vehicle that has already traveled, the inverse distribution calculation unit calculates the predicted value of the vehicle passenger weight for each vehicle of the plurality of trains to be calculated for inverse distribution A vehicle passenger weight prediction unit
The inverse distribution calculator is
The said inverse distribution is calculated based on the predicted value of the said vehicle passenger weight for every said vehicle which the said vehicle passenger weight estimation part calculates. The any one of Claims 1-3 characterized by the above-mentioned. Passenger weight equalization support device.
前記降車乗客重量記憶部が記憶する前記車両ごとの前記降車乗客重量値に基づいて、前記連結車両が前記停車駅に到着した際の前記車両ごとの降車乗客重量の予測値を算出する降車乗客重量予測部と、を備え、
前記逆分布算出部は、
前記車両乗客重量値と、前記降車乗客重量予測部が算出する前記車両ごとの前記降車乗客重量の予測値とに基づいて、前記逆分布を算出する
ことを特徴とする請求項1から請求項5のいずれか1項に記載の乗客重量均一化支援装置。 A total weight value of the passengers getting off in the getting-on / off space is used as a getting-off passenger weight value, and a getting-off passenger weight storage unit is stored for each vehicle corresponding to the getting-on / off space,
Alighting passenger weight for calculating a predicted value of alighting passenger weight for each vehicle when the connected vehicle arrives at the stop station, based on the weighting passenger weight value for each vehicle stored in the unloading passenger weight storage unit A prediction unit;
The inverse distribution calculator is
6. The reverse distribution is calculated based on the vehicle passenger weight value and the predicted value of the getting-off passenger weight for each vehicle calculated by the getting-off passenger weight prediction unit. The passenger weight equalization support apparatus according to any one of the above.
前記降車乗客重量予測部は、
前記逆分布算出部が前記逆分布の算出の対象としている対象連結車両と同一の前記運行経路を走行していた前記連結車両、または、前記対象連結車両と前記同一の運行経路を同一の前記時刻表にしたがって走行していた前記連結車両、または、前記対象連結車両と同一の曜日に前記同一の運行経路を前記同一の時刻表にしたがって走行していた前記連結車両に対応する前記車両ごとの前記降車乗客重量値に基づいて、前記降車乗客重量の予測値を算出する
ことを特徴とする請求項6に記載の乗客重量均一化支援装置。 The connected vehicle travels according to a predetermined timetable on a predetermined operation route,
The getting-off passenger weight prediction unit
The connected vehicle that has traveled the same operation route as the target connected vehicle that is the target of calculation of the reverse distribution by the inverse distribution calculation unit, or the same operation route as the target connected vehicle at the same time The connected vehicle that was traveling according to the table, or the vehicle corresponding to the connected vehicle that was traveling along the same timetable on the same day of the week as the target connected vehicle The passenger weight equalization support device according to claim 6, wherein a predicted value of the getting-off passenger weight is calculated based on the getting-off passenger weight value.
前記降車乗客重量予測部は、
前記異常情報記憶部が記憶する情報に基づいて、前記逆分布算出部が前記逆分布の算出の対象としている前記連結車両に異常が発生していない場合、異常が発生していない場合の前記降車乗客重量に基づいて前記降車乗客重量の予測値を算出し、前記逆分布算出部が前記逆分布の算出の対象としている前記連結車両に異常が発生している場合、異常が発生している場合の前記降車乗客重量に基づいて前記降車乗客重量の予測値を算出する
ことを特徴とする請求項6または請求項7に記載の乗客重量均一化支援装置。 An abnormality information storage unit that stores information when an abnormality occurs,
The getting-off passenger weight prediction unit
Based on the information stored in the abnormality information storage unit, when there is no abnormality in the connected vehicle that is the target of calculation of the inverse distribution by the inverse distribution calculation unit, the getting off when no abnormality has occurred When a predicted value of the alighted passenger weight is calculated based on a passenger weight, and an abnormality occurs in the connected vehicle that is the target of the reverse distribution calculation by the inverse distribution calculation unit, an abnormality has occurred 8. The passenger weight equalization support device according to claim 6 or 7, wherein a predicted value of the getting-off passenger weight is calculated based on the getting-off passenger weight.
ことを特徴とする請求項1から請求項8のいずれか1項に記載の乗客重量均一化支援装置。 The imaging device provided for each vehicle receives image information generated by photographing the inside of the vehicle, calculates a total weight value of passengers for each vehicle based on the received image information, and calculates the calculated vehicle The passenger weight estimation part which writes the said passenger total weight value into the said vehicle passenger weight memory | storage part as the said vehicle passenger weight value is provided. The passenger weight uniform of any one of Claims 1-8 characterized by the above-mentioned. Support device.
前記車両乗客重量記憶部から前記車両ごとの前記車両乗客重量値を読み出し、読み出した前記車両乗客重量値によって示される分布の逆分布を算出し、
算出した前記逆分布を、前記連結車両が次に停車する停車駅における前記車両ごとの乗降スペースに待機させる前記乗客の分布として出力する
ことを特徴とする乗客重量均一化支援方法。 As a vehicle passenger weight value, the total weight value for each vehicle of passengers who ride on a connected vehicle in which a plurality of vehicles are connected is stored in the vehicle passenger weight storage unit for each vehicle,
Read the vehicle passenger weight value for each vehicle from the vehicle passenger weight storage unit, calculate the inverse distribution of the distribution indicated by the read vehicle passenger weight value,
The calculated inverse distribution is output as a distribution of the passengers waiting in a boarding / exiting space for each vehicle at a stop station where the connected vehicle stops next.
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Cited By (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2021048896A (en) * | 2019-09-20 | 2021-04-01 | 株式会社三洋物産 | Game machine |
JP2021048895A (en) * | 2019-09-20 | 2021-04-01 | 株式会社三洋物産 | Game machine |
JP2021048893A (en) * | 2019-09-20 | 2021-04-01 | 株式会社三洋物産 | Game machine |
JP2021048894A (en) * | 2019-09-20 | 2021-04-01 | 株式会社三洋物産 | Game machine |
JP2021048892A (en) * | 2019-09-20 | 2021-04-01 | 株式会社三洋物産 | Game machine |
JP6932275B1 (en) * | 2020-07-13 | 2021-09-08 | 三菱電機株式会社 | Guidance system and guidance method |
WO2021199170A1 (en) * | 2020-03-30 | 2021-10-07 | 三菱電機株式会社 | Data extraction device, data extraction method, and data extraction program |
Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPS53127777A (en) * | 1977-04-13 | 1978-11-08 | Hitachi Ltd | Display system of entrainable numbers for trains |
JPH0558297A (en) * | 1991-08-28 | 1993-03-09 | Oki Electric Ind Co Ltd | Information system for degree of train crowdedness |
JPH10217968A (en) * | 1997-02-10 | 1998-08-18 | Toshiba Corp | Train congestion degree indication method and its indication system |
JP2002096729A (en) * | 2000-09-21 | 2002-04-02 | Ryoichi Fukae | Vehicle congestion status information method and device |
JP2013035411A (en) * | 2011-08-08 | 2013-02-21 | Toshiba Corp | Information providing device and information providing program |
WO2016002400A1 (en) * | 2014-06-30 | 2016-01-07 | 日本電気株式会社 | Guidance processing device and guidance method |
WO2017169068A1 (en) * | 2016-03-30 | 2017-10-05 | 株式会社日立製作所 | Train disembarking passenger number prediction system, congestion visualization and evaluation system, and riding capacity calculation system |
-
2018
- 2018-03-26 JP JP2018058846A patent/JP6636075B2/en active Active
Patent Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPS53127777A (en) * | 1977-04-13 | 1978-11-08 | Hitachi Ltd | Display system of entrainable numbers for trains |
JPH0558297A (en) * | 1991-08-28 | 1993-03-09 | Oki Electric Ind Co Ltd | Information system for degree of train crowdedness |
JPH10217968A (en) * | 1997-02-10 | 1998-08-18 | Toshiba Corp | Train congestion degree indication method and its indication system |
JP2002096729A (en) * | 2000-09-21 | 2002-04-02 | Ryoichi Fukae | Vehicle congestion status information method and device |
JP2013035411A (en) * | 2011-08-08 | 2013-02-21 | Toshiba Corp | Information providing device and information providing program |
WO2016002400A1 (en) * | 2014-06-30 | 2016-01-07 | 日本電気株式会社 | Guidance processing device and guidance method |
WO2017169068A1 (en) * | 2016-03-30 | 2017-10-05 | 株式会社日立製作所 | Train disembarking passenger number prediction system, congestion visualization and evaluation system, and riding capacity calculation system |
Cited By (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2021048896A (en) * | 2019-09-20 | 2021-04-01 | 株式会社三洋物産 | Game machine |
JP2021048895A (en) * | 2019-09-20 | 2021-04-01 | 株式会社三洋物産 | Game machine |
JP2021048893A (en) * | 2019-09-20 | 2021-04-01 | 株式会社三洋物産 | Game machine |
JP2021048894A (en) * | 2019-09-20 | 2021-04-01 | 株式会社三洋物産 | Game machine |
JP2021048892A (en) * | 2019-09-20 | 2021-04-01 | 株式会社三洋物産 | Game machine |
WO2021199170A1 (en) * | 2020-03-30 | 2021-10-07 | 三菱電機株式会社 | Data extraction device, data extraction method, and data extraction program |
JPWO2021199170A1 (en) * | 2020-03-30 | 2021-10-07 | ||
JP7170937B2 (en) | 2020-03-30 | 2022-11-14 | 三菱電機株式会社 | Data extraction device, data extraction method and data extraction program |
JP6932275B1 (en) * | 2020-07-13 | 2021-09-08 | 三菱電機株式会社 | Guidance system and guidance method |
WO2022013922A1 (en) * | 2020-07-13 | 2022-01-20 | 三菱電機株式会社 | Guidance system and guidance method |
Also Published As
Publication number | Publication date |
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JP6636075B2 (en) | 2020-01-29 |
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