JP2019171887A - Passenger weight uniformization support device and support method for the same - Google Patents

Passenger weight uniformization support device and support method for the same Download PDF

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Abstract

To provide a method for uniformizing a passengers weight per vehicle after getting on, as a result of changing a distribution of passengers waiting for getting on.SOLUTION: A passenger weight uniformization support device comprises: a vehicle passenger weight storage part which stores, as vehicle passenger weight values, per vehicle total weight values of passengers who get on connected vehicles formed by plural connected vehicles; an inverse distribution calculating part which reads out the vehicle passenger weight values per vehicle from the vehicle passenger weight storage part and calculates an inverse distribution of the distribution presented by the read out vehicle passenger weight values per vehicle; and an output part which outputs the inverse distribution calculated by the inverse distribution calculating part as a distribution of passengers who are made to wait in getting on and off spaces per vehicle in a stopping station where the connected vehicles are to stop next.SELECTED DRAWING: Figure 4

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.

特開2015−009604号公報JP2015-009604A

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 Patent Document 1 and the like, the purpose is to eliminate the congestion of trains. When passengers are biased in a certain vehicle, the distribution of passengers is reduced so as to eliminate the bias. There is a problem that cannot be changed.

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実施形態の乗客重量均一化支援装置を含む乗客重量均一化システムの構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the structure of the passenger weight equalization system containing the passenger weight equalization assistance apparatus of 1st Embodiment. 同実施形態の乗客重量均一化支援装置を含む乗客重量均一化システムが備える列車の構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the structure of the train with which the passenger weight equalization system containing the passenger weight equalization assistance apparatus of the embodiment is provided. 同実施形態の乗客重量均一化支援装置を含む乗客重量均一化システムが備える駅の構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the structure of the station with which the passenger weight equalization system containing the passenger weight equalization assistance apparatus of the embodiment is provided. 同実施形態の乗客重量均一化支援装置の内部構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the internal structure of the passenger weight equalization assistance apparatus of the embodiment. 同実施形態の車両乗客重量記憶部のデータ構成を示す図である。It is a figure which shows the data structure of the vehicle passenger weight memory | storage part of the embodiment. 同実施形態の乗降スペース乗客重量記憶部のデータ構成を示す図である。It is a figure which shows the data structure of the boarding / alighting space passenger weight memory | storage part of the embodiment. 同実施形態の乗客重量均一化支援装置による処理の流れを示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the flow of the process by the passenger weight equalization assistance apparatus of the embodiment. 同実施形態の出力部が生成する画像情報を示す図(その1)である。It is a figure (the 1) which shows the image information which the output part of the embodiment produces | generates. 同実施形態の車両乗客重量値の分布の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of distribution of the vehicle passenger weight value of the embodiment. 同実施形態の出力部が生成する画像情報を示す図(その2)である。It is a figure (the 2) which shows the image information which the output part of the embodiment produces | generates. 第2実施形態の乗客重量均一化支援装置の内部構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the internal structure of the passenger weight equalization assistance apparatus of 2nd Embodiment. 同実施形態の乗客重量均一化支援装置による処理の流れを示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the flow of the process by the passenger weight equalization assistance apparatus of the embodiment. 同実施形態の出力部が生成する画像情報を示す図である。It is a figure which shows the image information which the output part of the embodiment produces | generates. 第3実施形態の乗客重量均一化支援装置の内部構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the internal structure of the passenger weight equalization assistance apparatus of 3rd Embodiment. 同実施形態の乗客重量履歴記憶部のデータ構成を示す図である。It is a figure which shows the data structure of the passenger weight log | history memory | storage part of the embodiment. 同実施形態の降車乗客重量算出部の降車乗客重量値の算出手法を示す図である。It is a figure which shows the calculation method of the alighting passenger weight value of the alighting passenger weight calculation part of the embodiment. 同実施形態の降車乗客重量記憶部のデータ構成を示す図である。It is a figure which shows the data structure of the alighting passenger weight memory | storage part of the embodiment. 同実施形態の乗客重量均一化支援装置による処理の流れを示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the flow of the process by the passenger weight equalization assistance apparatus of the embodiment. 同実施形態の出力部が生成する画像情報を示す図(その1)である。It is a figure (the 1) which shows the image information which the output part of the embodiment produces | generates. 同実施形態の乗客降車後の車両乗客重量値の分布の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of distribution of the vehicle passenger weight value after the passenger alighting of the embodiment. 同実施形態の出力部が生成する画像情報を示す図(その2)である。It is a figure (the 2) which shows the image information which the output part of the embodiment produces | generates. 同実施形態の乗客重量均一化支援装置の他の構成例を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the other structural example of the passenger weight equalization assistance apparatus of the embodiment. 同実施形態の乗客重量均一化支援装置の他の構成例の異常情報記憶部のデータ構成を示す図である。It is a figure which shows the data structure of the abnormality information storage part of the other structural example of the passenger weight equalization assistance apparatus of the embodiment. 第4実施形態の乗客重量均一化支援装置の内部構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the internal structure of the passenger weight equalization assistance apparatus of 4th Embodiment. 同実施形態の乗客重量均一化支援装置による処理の流れを示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the flow of the process by the passenger weight equalization assistance apparatus of the embodiment. 上記の各実施形態の乗客重量均一化支援装置の他の構成例を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the other structural example of the passenger weight equalization assistance apparatus of each said embodiment. 上記の実施形態の乗客重量均一化支援装置の他の構成例に適用される列車の構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the structure of the train applied to the other structural example of the passenger weight equalization assistance apparatus of said embodiment. 上記の実施形態の乗客重量均一化支援装置の他の構成例に適用される駅の構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the structure of the station applied to the other structural example of the passenger weight equalization assistance apparatus of said embodiment.

(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 equalization support device 1 according to the first embodiment. The passenger weight equalization support system S includes a passenger weight equalization support device 1, a railroad train 3 that runs along a track, stations 5A, 5B, 5C, ... where the train 3 stops, and a communication network 7. Prepare.

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。   Stations 5A, 5B, 5C,... Are assigned station names “A station”, “B station”, “C station”,... In the following description. “5B”, “5C”,... Are used, and information indicating the station names of “A station”, “B station”, “C station”,.

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 train 3 shown in FIG. 1 is traveling in the downward direction, that is, the direction toward the B station. In addition, the train 3 travels on a route that is predetermined for each train 3 according to the time indicated in the timetable that is predetermined for each train 3.

(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 train 3. The train 3 is, for example, a connected vehicle in which three vehicles 30-1, 30-2, 30-3 are connected, and each of the vehicles 30-1, 30-2, 30-3 is a weight sensor 31-1. , 31-2, 31-3. The weight sensors 31-1, 31-2, 31-3 have storage areas inside, and vehicle identification information for identifying the vehicles 30-1, 30-2, 30-3 in which the weight sensors 31-1, 31-2, 31-3 are installed in advance. Remember. For example, when vehicle numbers “No. 1”, “No. 2”, and “No. 3” are assigned to the vehicles 30-1, 30-2, and 30-2 as vehicle identification information, The storage area stores the vehicle number in advance.

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 timing device 33, a position detection device 34, and an information transmission device 35. The time measuring device 33 is connected to the information transmitting device 35 and is, for example, a clock with a calendar function. Upon receiving a request, the time measuring device 33 obtains time stamp information including the year, month, day, and time at the time of receiving the request. Output.

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 position detection device 34 is connected to the information transmission device 35 and includes, for example, map information including information on a route on which the train 3 travels and GPS (Global Positioning System). When receiving the request, the position detection device 34 is a station where the train 3 is stopped or a station where the train 3 is traveling based on the position information indicating the position at the time of receiving the request and the map information. The point information indicating any of the sections between the station and the station is output. For example, when the train 3 stops at the B station or exists near the B station, the point information of “B station” is output and exists between the A station and the B station. In this case, the point information “A-B” is output.

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 information transmission device 35 is connected to the weight sensors 31-1, 31-2, 31-3, and vehicle identification information measured and output by each of the weight sensors 31-1, 31-2, 31-3 is provided. Collect information on added vehicle passenger weight values. Moreover, the information transmission device 35 includes a storage area inside, and the internal storage area stores the train information of the train 3 in advance.

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 train 3. As an example, the train name “α” is assigned to the train 3 shown in FIG. 1, and the storage area inside the information transmission device 35 includes the train name “α”, the direction “downward”, and the departure time “ It is assumed that the information “10:00:00” is stored in advance.

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 information transmission device 35 includes a timer inside, and vehicle identification information collected from the weight sensors 31-1, 31-2, 32-3 is added at a certain period, for example, every minute. Vehicle passenger weight information including vehicle passenger weight value, time stamp information acquired by requesting the timing device 33, point information acquired by requesting the position detection device 34, and train information stored in the internal storage area Is generated. The information transmission device 35 is wirelessly connected to the communication network 7 and transmits the generated vehicle passenger weight information to the passenger weight equalization support device 1.

(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 stations 5A, 5B, 5C,... FIG. 3 shows the configuration of the station 5B, that is, the B station as an example. The B station includes a platform 50B, weight sensors 52B-1U, 52B-2U, 52B-3U, an information transmitting / receiving device 53B, a timing device 54B, and a display device 55B.

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 platform 50B, passenger entry / exit spaces 51B-1D, 51B-2D, and 51B-3D corresponding to the positions of the entrances and exits of vehicles 30-1, 30-2, and 30-3 when the downward train 3 stops Is predetermined.

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 boarding spaces 51B-1D, 51B-2D, and 51B-3D, and are placed on the leaf springs. The total weight value of the passenger is measured and output as a passenger weight value for the boarding / exiting space. In addition, the weight sensors 52B-1D, 52B-2D, and 52B-3D have storage areas therein, and boarding / exiting space identification information that identifies the boarding / exiting spaces 51B-1D, 51B-2D, and 51B-3D to which each is connected. Is stored in advance.

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 downward train 3 stops in the boarding spaces 51B-1D, 51B-2D, 51B-3D. That is, the vehicle 30-1 to which the vehicle number “No. 1” of the train 3 is assigned is stopped in the boarding space 51B-1D, and the vehicle number “No. 2” is assigned to the entry / exit space 51B-2D. The vehicle 30-2 stops, and the vehicle 30-3 to which the vehicle number “No. 3” is assigned stops in the entry / exit space 51B-3D.

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 / exit spaces 51B-1D, 51B-2D, 51B-3D. : No. 3 car "getting on and off space identification information is given in advance. The storage area inside each of the weight sensors 52B-1D, 52B-2D, 52B-3D stores the boarding / alighting space identification information number in advance. When the weight sensors 52B-1D, 52B-2D, and 52B-3D output the passenger space values for the passengers, the passengers add and output the passenger space identification information stored in the respective storage areas.

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 time measuring device 54B is connected to the information transmitting / receiving device 53B. For example, the time measuring device 54B is a timepiece with a calendar function. Output. The display device 55B is, for example, a liquid crystal display, and is disposed at a position where a passenger waiting on the platform 50B can see the screen. The display device 55B is connected to the information transmitting / receiving device 53B and displays image information output from the information transmitting / receiving device 53B.

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 / reception device 53B is connected to the weight sensors 52B-1D, 52B-2D, 52B-3D, and the boarding space identification information measured and output by each of the weight sensors 52B-1D, 52B-2D, 52B-3D. Collect the passenger weight value of boarding / exiting space to which is added. Further, the information transmitting / receiving device 53B includes a storage area therein, and the internal storage area stores in advance information on the name of the station where the information transmitting / receiving device 53B is installed, for example, information on “B station”.

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 device 53B includes a timer therein, and boarding / exiting space identification information collected from the weight sensors 52B-1D, 52B-2D, 52B-3D is added at a constant period, for example, every minute. The boarding / alighting space passenger weight information including the boarding / alighting space passenger weight value, the time stamp information obtained by requesting the timing device 54B, and the station name information stored in the internal storage area is generated.

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 device 53B is wirelessly connected to the communication network 7 and transmits the generated boarding / exiting space passenger weight information to the passenger weight equalization support device 1. Further, the information transmitting / receiving device 53B receives image information from the information transmitting / receiving device 53B via the communication network 7, and outputs the received image information to the display device 55B.

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 spaces 51B-1D, 51B-2D, and 51B-3D corresponding to the downward train 3 are shown, but the passengers waiting for the upward train 3 and the downward train 3 are shown. In order to divide and measure the weight of passengers waiting for the vehicle, the platform 50B is also provided with an up / down entry space. When representing the boarding / alighting space where the upward train 3 not shown in FIG. 3 stops, it is assumed to be shown as boarding / alighting spaces 51B-1U, 51B-2U, 51B-3U.

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 spaces 51B-1U, 51B-2U, 51B-3U. 2U and 52B-3U are connected.

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 spaces 51B-1U, 51B-2U, 51B-3U. In addition, the storage areas inside the weight sensors 52B-1U, 52B-2U, 52B-3U have “upward direction: first car”, “upward direction: second car”, “upward direction: 3” as boarding space identification information. Car No. "is stored in advance. In addition, each of the weight sensors 52B-1U, 52B-2U, and 52B-3U adds the boarding / alighting space identification information stored in the internal storage area to the boarding / alighting space passenger weight value when outputting the boarding / alighting space passenger weight value. To the information transmitting / receiving device 53B.

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 device 53B of B station. When the information transmitting / receiving device at station A is shown, the English character “B” included in the code is replaced with the corresponding English character “A” and is indicated as the information transmitting / receiving device 53A.

(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 equalization support device 1. The passenger weight equalization support device 1 includes a transmission / reception unit 10, an information acquisition unit 11, a vehicle passenger weight storage unit 12, a passenger space passenger weight storage unit 13, an inverse distribution calculation unit 14, and an output unit 15.

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 / reception unit 10 is connected to the communication network 7 by wire or wirelessly, and receives vehicle passenger weight information transmitted by the information transmission device 35 of the train 3 via the communication network 7. Moreover, the transmission / reception part 10 receives boarding / alighting space passenger weight information via the communication network 7 from the information transmission / reception apparatuses 53A, 53B, 53C,. Further, the transmission / reception unit 10 transmits image information to the information transmission / reception devices 53A, 53B, 53C,... Via the communication network 7.

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 information acquisition unit 11 captures the vehicle passenger weight information that the transmission / reception unit 10 sequentially receives from the information transmission device 35 of the train 3 and writes the captured vehicle passenger weight information in the vehicle passenger weight storage unit 12 for storage. Moreover, the information acquisition part 11 takes in the boarding / alighting space passenger weight information which the transmission / reception part 10 receives sequentially from the information transmission / reception devices 53A, 53B, 53C,. Write and store.

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 information acquisition part 11 takes in new vehicle passenger weight information and writes it in the vehicle passenger weight memory | storage part 12, the information acquisition notification containing the information of the train name of the train information contained in the said vehicle passenger weight information is given. The result is output to the inverse distribution calculator 14.

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 distribution calculation unit 14 is based on the latest information of the vehicle passenger weight value sequentially stored by the vehicle passenger weight storage unit 12 and the latest information of the boarding / alighting space passenger weight value sequentially stored by the boarding / alighting space passenger weight storage unit 13. Thus, the inverse distribution of the vehicle passenger weight value is calculated in consideration of the passenger space value of the boarding / alighting space at the stations 5A, 5B, 5C,.

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 distribution calculation unit 14, the output unit 15 displays image information indicating the distribution of passengers waiting at the station 5A, 5B, 5C,. Generate. Further, the output unit 15 transmits the generated image information to the information transmitting / receiving devices 53A, 53B, 53B of the stations 5A, 5B, 5C,... Through the transmitting / receiving unit 10 and displays the image information on the display devices 55A, 55B, 55C. Let

(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 weight storage unit 12 has the data structure shown in FIG. 5 and includes items of “train name”, “departure time”, “direction”, “point”, “time stamp”, and “vehicle passenger weight”. Have. The item “vehicle passenger weight” is further divided into sub-items of vehicle identification information of “No. 1 car”, “No. 2 car”, “No. 3 car”,. The vehicle passenger weight storage unit 12 has a table having a data configuration shown in FIG. 5 for each train name, and FIG. 5 is a table in which the train name is “α”.

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 information acquisition unit 11 writes vehicle passenger weight information to the vehicle passenger weight storage unit 12 in the following procedure. The information acquisition unit 11 refers to the contents of the train information included in the captured vehicle passenger weight information, that is, the train name information, the departure time information, and the direction information.

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 information acquisition unit 11 detects the table of the corresponding vehicle passenger weight storage unit 12 based on the referenced train name information, and generates a new record in the first row of the detected table. The information acquisition unit 11 writes the information included in the referenced train information in the “train name”, “departure time”, and “direction” items of the generated new record, and the vehicle passenger in the “time stamp” item. Write the time stamp information included in the weight information.

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 information acquisition unit 11 refers to the vehicle identification information added to the vehicle passenger weight value included in the vehicle passenger weight information. The information acquisition unit 11 applies the vehicle identification information to the sub-item “vehicle passenger weight” corresponding to the referenced vehicle identification information, that is, the items “car 1”, “car 2”, “car 3”,. Is written in units of “kg”, for example.

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 information acquisition unit 11 generates a new record so that the latest record becomes the record in the first row. Therefore, in the example of FIG. 5, the record 105 is the latest record, and is a record at a past time in the order of the records 104, 103,.

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 record 100 shown in FIG. 5, the train 3 with the departure name “10:00:00” and the direction “downward” and the train name “α” is 10:06 on March 2, 2018: It becomes a record showing the vehicle passenger weight value when traveling between A station and B station at 00. When the train 3 subsequently travels toward the B station, stops at the B station, departs from the B station, and travels toward the C station, the information acquisition unit 11 sequentially records 101, 102, 103, 104, and 105 are written.

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 weight storage unit 12 shown in FIG. 5 shows changes in the vehicle passenger weight values of the vehicles 30-1, 30-2, 30-3 every minute in the train 3 having the train name “α”. Will show. For example, referring to the record 100 and the record 101, the weight value of the third car is decreased from “450 kg” to “400 kg”, and the weight value of the second car is increased from “750 kg” to “800 kg”. From this, it can be seen that in the train 3 running between the A station and the B station, there was a passenger movement corresponding to 50 kg from the third car to the second car.

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, records 102 to 104 show changes in weight due to passengers getting on and off when train 3 arrives at station B. By referring to records 101 and 105 before and after that, the records 102 to 104 show It is possible to grasp the change in the weight of passengers getting on and off when the train 3 stops.

(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 weight storage unit 13 has the data configuration shown in FIG. 6 and includes items of “station name”, “direction”, “time stamp”, and “boarding space passenger weight”. The item “passenger space passenger weight” is further divided into sub-items of “No. 1 car”, “No. 2 car”, “No. 3 car”,..., That is, sub-items of vehicle identification information included in the entry / exit space identification information. Yes. The boarding / alighting space passenger weight storage unit 13 has a table with the data structure shown in FIG. 6 for each set of station name and direction. FIG. 6 shows a table with the station name “B station” and the direction “down direction”. Become.

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 information acquisition unit 11 writes the boarding / alighting space passenger weight information to the boarding / alighting space passenger weight storage unit 13 in the following procedure. The information acquisition unit 11 refers to the information of the station name included in the captured boarding / exiting space passenger weight information, and the boarding / exiting space passenger weight storage unit 13 displays two tables of the up and down directions corresponding to the information of the referred station name. To detect.

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 information acquisition part 11 selects the boarding / alighting space passenger weight value contained in the taken boarding / alighting space passenger weight information one by one, and refers to the boarding / alighting space identification information given to the selected boarding / alighting space passenger weight value. For example, when the referenced boarding / exiting space identification information is “downward direction: No. 1 car”, the information acquisition unit 11 generates a new record in the first row of the down direction table of the detected two tables.

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 information acquisition unit 11 writes the station name information and the time stamp information included in the captured boarding / alighting space passenger weight information into the “station name” and “time stamp” items of the generated record, and sets “downward” as the “direction” item. Write direction information. The information acquisition unit 11 selects the selected entry / exit space passenger weight for the sub-item “No. 1 car” of “entrance / exit space passenger weight” corresponding to the vehicle identification information in the latter half of the referenced entry / exit space identification information in the generated record. The value is written in units of “kg”, for example.

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 information acquisition unit 11 classifies the information on the ascending / descending space passenger weight values included in the ascending / descending space passenger weight information, and the classified ascending / descending space passenger weight values are classified into the ascending direction and the descending direction. Write to the table.

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 information acquisition unit 11 generates a new record so that the latest record becomes the record in the first row. Therefore, in the example of FIG. 6, the record 205 is the latest record, and is a record at a past time in the order of the records 204, 203,.

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 weight storage unit 13, it is possible to grasp the change in passenger weight per minute in the ascending / descending space at a specific station. In the example shown in FIG. 6, it is possible to grasp the change in passenger weight per minute in the boarding spaces 51B-1D, 51B-2D, 51B-3D in the downward direction of the B station.

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 record 202 shown in FIG. 6 and the record 102 shown in FIG. 5 are records around 10: 8 on March 2, 2018, and the train 3 with the train name “α” is around 10: 8. It can be seen that passengers have arrived at B station. By referring to this record 202 and the preceding record 201, when the train 3 arrives at the B station, the weight value for the passengers getting off in the boarding spaces 51B-1D, 51B-2D, 51B-3D Can be seen to increase temporarily.

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 train 3, and the passenger who gets off gets away from the boarding spaces 51B-1D, 51B-2D, 51B-3D, so that the weight value decreases rapidly. Can be grasped from the record 204.

(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 equalization assistance apparatus 1 of 1st Embodiment is demonstrated, referring FIGS. 7-10. FIG. 7 is a flowchart showing the flow of processing by the inverse distribution calculation unit 14 and the output unit 15 of the passenger weight equalization support device 1 of the first embodiment.

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 information acquisition unit 11 takes in new vehicle passenger weight information and writes it in the vehicle passenger weight storage unit 12, information on the train name of the train information included in the vehicle passenger weight information each time. Is output to the inverse distribution calculation unit 14 (step Sa1).

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 distribution calculation unit 14 takes in the information acquisition notification output from the information acquisition unit 11, refers to the train name information included in the information acquisition notification, and obtains a table corresponding to the referenced train name from the vehicle passenger weight storage unit 12. Detect and refer to the record in the first line.

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 train 3 is in a state just before arriving at the B station after leaving the A station, the first line of the record detected by the inverse distribution calculation unit 14 is, for example, “Time The item “stamp” is “101/3/2, 10:07:00” and the record 101 shown in FIG. The following explanation is based on the assumption that the inverse distribution calculation unit 14 refers to the record 101 as the record in the first row.

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 distribution calculation unit 14 reads out the vehicle passenger weight value written in the sub-item “vehicle passenger weight” of the referenced record 101, that is, the items “car 1”, “car 2”, and “car 3”. A total value of the read vehicle passenger weight values is calculated (step Sa2).

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 distribution calculation unit 14 refers to the “downward direction” information of the “direction” item of the referenced record 101 and “AB” as the information of the “point” item, and then stops. Detect that the station is station B. The inverse distribution calculation unit 14 detects a table corresponding to the downward direction of the B station from the boarding / alighting space passenger weight storage unit 13 and refers to the record in the first row of the detected record. Here, it is assumed that the record 201 with the time stamp information “2018/3/2, 10:06:50” exists in the first line.

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 distribution calculation unit 14 reads out the passenger space value of the entry / exit space written in the sub-item “passenger space passenger weight” of the record 201, that is, the sub-items “car 1”, “car 2”, and “car 3”. Then, a total value of the read boarding / exiting space passenger weight values is calculated (step Sa3).

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 distribution calculation unit 14 adds the total value of the vehicle passenger weight values calculated in step Sa2 and the total value of the passenger space values calculated in step Sa3, and divides the added value by the number of vehicles in the train 3. Then, the planned average vehicle passenger weight value is calculated (step Sa4).

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 distribution calculating unit 14 reads the vehicle passenger weight value read from the sub-items of “No. 1 car”, “No. 2 car”, and “No. 3 car” of “Vehicle passenger weight” of the record 101 from the calculated scheduled average vehicle passenger weight value. Are subtracted, and the subtracted values are arranged in the order of the vehicles 30-1, 30-2, 30-3, and the inverse distribution of the vehicle passenger weight value is calculated (step Sa5).

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 record 101 and the record 201, the reverse distribution of a vehicle passenger weight value is calculated concretely. As indicated by the broken line in the record 101 in FIG. 5, the vehicle passenger weight values of “No. 1 car”, “No. 2 car”, and “No. 3 car” are “500 kg, 800 kg, 400 kg”. 500 + 800 + 400 = 1700 kg ”. As indicated by the broken line in the record 201 in FIG. 6, the passenger space values of “No. 1 car”, “No. 2 car”, and “No. 3 car” are “300 kg, 300 kg, 400 kg”, so the total value is “300 + 300 + 400 = 1000 kg”.

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 train 3 is “3”, the planned average vehicle passenger weight value is “2700/3 = 900 kg”. Subtracting each of the vehicle passenger weight values, that is, “500 kg”, “800 kg”, and “400 kg” from the planned average vehicle passenger weight value “900 kg” yields “400 kg”, “100 kg”, and “500 kg”. The distribution of “400 kg, 100 kg, 500 kg” is the reverse distribution of the distribution of “500 kg, 800 kg, 400 kg”, which is the distribution of vehicle passenger weight values.

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 distribution calculation unit 14 adds the station name information and direction information of the next stop station to the calculated inverse distribution information and outputs the information to the output unit 15. Here, it is assumed that information on the station name “B station” and information on the direction “downward” are added. The output unit 15 generates, for example, the image information 300 illustrated in FIG. 8 based on the inverse distribution information, the station name information, and the direction information output from the inverse distribution calculation unit 14. The output unit 15 transmits the generated image information 300 to the information transmitting / receiving device 53B corresponding to “B station”, which is information on the station name added to the information of the inverse distribution, through the transmitting / receiving unit 10 (step Sa6).

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 / reception device 53B receives the image information 300 and outputs the received image information 300 to the display device 55B. The display device 55B displays the image information 300 on the screen.

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 record 101 of the vehicle passenger weight storage unit 12 in FIG. 5 is graphed, and the vehicle passenger weight values of the vehicles 30-1, 30-2, and 30-3 are Since it is “500 kg, 800 kg, 400 kg”, the shape indicated by the broken line is an upwardly convex shape. On the other hand, the shape shown by the broken line in FIG. 8 is a downwardly convex shape, and the two shapes are symmetrical with respect to the Y axis when the horizontal direction of the drawing is the Y axis. The shape is related. Therefore, the distribution shown in FIG. 8 shows the inverse distribution of the distribution of the vehicle passenger weight values shown in FIG.

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 image information 300 displayed on the screen of the display device 55B, and the boarding spaces 51B-1D and 51B-2D at that point in station B are displayed. , 51B-3D is visually confirmed and compared with the graph of the image information 300. As shown in the record 201 shown in FIG. 6, the passenger space values of the getting-on / off spaces 51B-1D, 51B-2D, 51B-3D are “300 kg, 300 kg, 400 kg”. Therefore, it is assumed that 5 to 6 adults are lined up in each of the getting-on / off spaces 51B-1D, 51B-2D, 51B-3D.

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 image information 300 reminds the station staff at the B station and the passengers waiting at the B station that passengers are excessively arranged in the boarding space 51B-2D. Then, by causing the station staff of the B station to be aware of this, the B station is prompted to move the passengers in the getting-on / off spaces 51B-2D to the other getting-on / off spaces 51B-1D, 51B-3D. It will also wake up the station staff. Moreover, when the passenger lined up in boarding / alighting space 51B-2D of B station is made to notice, a passenger will move to other boarding / alighting space 51B-1D, 51B-3D itself. As a result, the distribution of passengers waiting to get on the vehicles 30-1, 30-2, 30-3 can be changed, and the vehicles 30-1, 30-2, 30 after the passengers get on are changed. -3 passenger weight can be made uniform.

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 output unit 15 may generate the image information 301 shown in FIG. 10 instead of the image information 300 shown in FIG. The image information 301 shown in FIG. 10 subtracts “300 kg, 300 kg, 400 kg” that is the passenger space value of the entry / exit space shown in the record 201 of FIG. 6 from “400 kg, 100 kg, 500 kg” that is the inverse distribution of the vehicle passenger weight value. It is image information including a graph showing the weight values of “100 kg, −200 kg, 100 kg” obtained in the above.

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 image information 301 shown in FIG. 10 shows the distribution of excess / deficiency weight values of waiting passengers. For example, a passenger waiting in a boarding / alighting space 51B-2D in the down direction of the B station with reference to the graph shown in the image information 301 has a boarding space 51B-2D in which the passengers line up is “−200 kg”. Therefore, it can be known that 200 kg has already been exceeded. In other words, a passenger waiting in the boarding / exiting space 51B-2D can know before getting on the train 3 that it will be very crowded when getting on the vehicle 30-2 of the arriving train 3. Furthermore, the graph of the image information 301 indicates that each of the entry / exit spaces 51B-1D and 51B-3D has a margin of “100 kg”. Therefore, by showing the graph, it is possible to prompt the passenger waiting in the boarding / exiting space 51B-2D to move to the boarding / exiting spaces 51B-1D and 51B-3D. Further, the graph of the image information 301 causes the station staff at the station B to notice the same as the graph of the image information 301.

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 equalization support device 1, the vehicle passenger weight storage unit 12 is a total weight for each of the passenger vehicles 30-1, 30-2, and 30-3 on the train 3. The value is stored as the vehicle passenger weight value for each of the vehicles 30-1, 30-2, and 30-3. The inverse distribution calculation unit 14 reads the vehicle passenger weight value for each of the vehicles 30-1, 30-2, and 30-3 from the vehicle passenger weight storage unit 12, and calculates the inverse distribution of the distribution indicated by the read vehicle passenger weight value. To do. The output unit 15 uses the inverse distribution calculated by the inverse distribution calculation unit 14 as a distribution of passengers that waits in the boarding space for each of the vehicles 30-1, 30-2, and 30-3 at the stop station where the train 3 stops next. Output. By presenting the calculated inverse distribution to passengers and station staff, the distribution of passengers waiting to get on will be changed, thereby making it possible to equalize the weight of passengers for each vehicle after boarding It becomes possible.

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 equalization assistance apparatus 1 of 1st Embodiment is provided with the boarding / alighting space passenger weight memory | storage part 13, and the boarding / alighting space passenger weight memory | storage part 13 is boarding / alighting space 51B-1D, 51B-2D of a stop station. The total weight value of passengers waiting in each of 51B-3D is stored for each boarding space as boarding / exiting space passenger weight values. The inverse distribution calculation unit 14 includes the vehicle passenger weight value for each of the vehicles 30-1, 30-2, and 30-3 of the train 3, and the vehicles 30-1, 30-2, and 30 of the stop station at which the train 3 stops next. The passenger weight value of the boarding / exiting space for every -3 is added, and the added value is divided by the number of train vehicles to calculate the planned average vehicle passenger weight value. From the calculated planned average vehicle passenger weight value, the vehicle A distribution showing a plurality of subtraction values obtained by subtracting each of the vehicle passenger weight values for each of 30-1, 30-2, and 30-3 for each of the vehicles 30-1, 30-2, and 30-3, Inverse distribution. Thereby, the inverse distribution of the distribution of the vehicle passenger weight value can be calculated, and by presenting the calculated inverse distribution to the passengers and station staff, the distribution of passengers waiting to get on will be changed, Thereby, it becomes possible to equalize the weight of passengers for each vehicle after boarding.

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 equalization assistance apparatus 1 of 1st Embodiment, the reverse distribution calculation part 14 performs reverse distribution of distribution of a vehicle passenger weight value based on the latest vehicle passenger weight value and boarding / alighting space passenger weight value. Since the calculation is performed sequentially, it is possible to sequentially provide information indicating the latest situation to passengers and station staff.

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 / reception unit 10, an information acquisition unit 11, a vehicle passenger weight storage unit 12, a passenger space passenger weight storage unit 13, an inverse distribution calculation unit 14b, and an output unit 15. In the passenger weight equalization support device 1b, the inverse distribution calculation unit 14b refers to the vehicle passenger weight value stored in the vehicle passenger weight storage unit 12 without referring to the boarding / exiting space passenger weight value stored in the boarding / exiting space passenger weight storage unit 13. Based on the above, the inverse distribution of the vehicle passenger weight value is calculated.

(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 distribution calculation unit 14b and the output unit 15 of the passenger weight equalization support device 1b of the second embodiment.

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 information acquisition part 11 takes in new vehicle passenger weight information and writes it in the vehicle passenger weight storage part 12, the information acquisition notification including the train name information of the train information included in the vehicle passenger weight information. Is output to the inverse distribution calculation unit 14b (step Sb1).

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 distribution calculation unit 14b takes in the information acquisition notification output by the information acquisition unit 11, refers to the train name information included in the information acquisition notification, and obtains a table corresponding to the referenced train name from the vehicle passenger weight storage unit 12. Detect and refer to the record in the first line. Here, as in the first embodiment, the inverse distribution calculation unit 14b will be described with reference to the record 101 shown in FIG. 5 as the record in the first row.

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 distribution calculation unit 14b reads the vehicle passenger weight value written in the sub-item “vehicle passenger weight” of the referenced record 101, that is, the sub-items “car 1”, “car 2”, and “car 3”. The maximum value of the read vehicle passenger weight value is detected. Here, “800 kg” of the item “No. 2 car” is detected as the maximum value. The inverse distribution calculation unit 14b calculates “300 kg, 0 kg, 400 kg” as a plurality of subtraction values by subtracting “500 kg, 800 kg, 400 kg” as the vehicle passenger weight values from the detected maximum value. This distribution is the inverse distribution of the vehicle passenger weight value distribution shown in FIG. 9 (step Sb2).

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 distribution calculation unit 14b indicates the calculated inverse distribution as a ratio indicated by an integer value with at least the minimum value of the ratio being “1” or more, an arbitrary constant value is added to the inverse distribution in the form of the ratio. Indicates. For example, when “100 kg” is added, “400 kg, 100 kg, 500 kg” is obtained, and the reverse distribution is shown by the ratio “4: 1: 5” (step Sb3).

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 distribution calculation unit 14b adds information on the station name of the next stop station and information on the direction to the information on the inverse distribution indicated by the ratio, and outputs the information to the output unit 15. Here, it is assumed that information on the station name “B station” and information on the direction “downward” are added. The output unit 15 generates, for example, the image information 302 illustrated in FIG. 13 based on the information on the inverse distribution indicated by the ratio output by the inverse distribution calculation unit 14b, the information on the station name, and the information on the direction. The output unit 15 transmits the information of the station name added to the information of the inverse distribution, that is, the generated image information 302 to the information transmitting / receiving device 53B of the B station through the transmitting / receiving unit 10 (step Sb4).

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 / reception device 53B receives the image information 302 and outputs the received image information 302 to the display device 55B. The display device 55B displays the image information 302 on the screen.

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 image information 302 of FIG. 13 is a downward convex shape, similar to the shape of the broken line of the image information 300 shown in FIG. 8, and the horizontal direction of the drawing is the Y axis. The shape of the distribution of the vehicle passenger weight value shown in FIG. 9 is in a line-symmetrical relationship with respect to the Y axis. Therefore, the distribution shown in FIG. 13 shows the inverse distribution of the distribution of the vehicle passenger weight values shown in FIG.

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 image information 300 of the first embodiment, the graph of the image information 302 has too many passengers in the boarding space 51B-2D with respect to the station staff at the B station and the passengers waiting at the B station. It makes me notice. Then, by causing the station staff of the B station to be aware of this, the B station is prompted to move the passengers in the getting-on / off spaces 51B-2D to the other getting-on / off spaces 51B-1D, 51B-3D. It will also wake up the station staff. Moreover, when the passenger lined up in boarding / alighting space 51B-2D of B station is made to notice, a passenger will move to other boarding / alighting space 51B-1D, 51B-3D itself. As a result, the distribution of passengers waiting to get on the vehicles 30-1, 30-2, 30-3 can be changed, and the vehicles 30-1, 30-2, 30 after the passengers get on are changed. -3 passenger weight can be made uniform.

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 distribution calculation unit 14b is based on the passenger space value of the passenger boarding / exiting space when the train 3 stored in the passenger space memory unit 13 of arrival / exit arrives at the station B, that is, the passenger weight value of the passenger boarding / exiting space of the record 201 shown in FIG. Thus, a reverse distribution in which the calculated ratio of “4: 1: 5” is reflected on the passenger space weight value may be calculated. Specifically, the inverse distribution calculation unit 14 calculates the total value of the passenger boarding weight values of the records 201 as “300 kg + 300 kg + 400 kg = 1000 kg”, and distributes the calculated “1000 kg” at a ratio of “4: 1: 5”. Thus, the inverse distribution of “400 kg, 100 kg, 500 kg” is calculated. In this case, the calculated inverse distribution is the same as the inverse distribution shown in FIG. 8 calculated by the inverse distribution calculation unit 14b of the first embodiment.

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 distribution calculation part 14b adds in step Sb3 is arbitrary values, you may add the fixed value based on the past experience, for example. For example, “500 kg” may be added to obtain “800 kg, 500 kg, 900 kg”, and the ratio of “8: 5: 9” may be calculated as an inverse distribution. However, for example, calculating a ratio of “73:70:74” by adding a large value such as “7000 kg” to “7300, 7000, 7400” means that the vehicles 30-1, 30-2, 30-3 are loaded. Since the upper limit value of the passenger weight may not be a reasonable value, if the value after the addition of the constant value is a predetermined upper limit value, an error indicating that the constant value is inappropriate by the judgment process You may make it notify as.

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 distribution calculation unit 14b determines the vehicle for each of the vehicles 30-1, 30-2, and 30-3 from the maximum value of the vehicle passenger weight value. 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 passenger weight values are arranged for each of the vehicles 30-1, 30-2, 30-3. The distribution indicated by the ratio is an inverse distribution. Thus, even if there is no passenger weight value in the boarding / exiting space, the inverse distribution of the distribution of the vehicle passenger weight value can be calculated, and the calculated reverse distribution is presented to the passengers and station staff, and the vehicle waits to get on. The distribution of passengers is changed, so that the weight of passengers for each vehicle after boarding can be made uniform.

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 distribution calculation part 14b is calculating sequentially the inverse distribution of the distribution of a vehicle passenger weight value based on the latest vehicle passenger weight value, more Information indicating the latest situation can be sequentially provided to passengers and station staff.

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 weight storage unit 12 stores vehicle passenger weight information including past information, but each table for each train name is the latest. Only vehicle passenger weight information may be stored. Also, the past information may be stored in the boarding / exiting space passenger weight storage unit 13 of the first embodiment, and each table may store only the latest boarding / exiting space passenger weight information.

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 equalization support device 1 of the passenger weight equalization support system S shown in FIG. 1 is replaced with the passenger weight equalization support device 1b. It is a configuration.

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 distribution calculation part 14b does not refer to the boarding / alighting space passenger weight memory | storage part 13, it is not necessary to provide the structure relevant to boarding / alighting space passenger weight information. That is, the weight sensors 52-1D, 52-2D,..., And the timing device 54B of the station 5B shown in FIG. 3 are not necessary, and the information transmitting / receiving device 53B receives the image information and sends it to the display device 55B. Only a configuration for outputting image information may be provided. Moreover, the passenger weight equalization assistance apparatus 1b does not need to be provided with the boarding / alighting space passenger weight memory | storage part 13, In that case, the information acquisition part 11 also takes in boarding / alighting space passenger weight information, and writes it in the boarding / alighting space passenger weight memory | storage part 13 The configuration is such that no processing is performed.

(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 equalization support device 1 of the passenger weight equalization support system S shown in FIG. 1 is replaced with the passenger weight equalization support device 1c. It is a configuration.

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 / reception unit 10, information acquisition unit 11, vehicle passenger weight storage unit 12, boarding / exiting space passenger weight storage unit 13, inverse distribution calculation unit 14c, output unit 15, getting-off passenger weight calculation unit 16, A passenger weight history storage unit 17, an unloading passenger weight prediction unit 18, and an unloading passenger weight storage unit 19 are provided.

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 distribution calculation unit 14c calculates the vehicle passenger weight value after getting off the passenger in consideration of the weight value of the passenger getting off at the stations 5A, 5B, 5C,. Calculate the inverse distribution. In addition, the inverse distribution calculation unit 14 c outputs a predicted value calculation request including station name information and train information to the getting-off passenger weight prediction unit 18.

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 weight calculation unit 16 calculates the getting-off passenger weight value based on the history information regarding the vehicle passenger weight value stored in the passenger weight history storage unit 17, and the calculated getting-off passenger weight value is stored in the getting-off passenger weight storage unit 19. Write and store.

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 distribution calculation unit 14c, and corresponds to the train information included in the prediction value calculation request from among the getting-off passenger weight values stored in the getting-off passenger weight storage unit 19. Detecting passenger weight value when getting off. Moreover, the getting-off passenger weight prediction unit 18 is based on the detected getting-off passenger weight value of the stations 5A, 5B, 5C,... Corresponding to the station name information included in the prediction value calculation request output by the inverse distribution calculation unit 14c. The predicted value of the passenger weight getting off is calculated and output to the inverse distribution calculation unit 14c.

(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 history storage unit 17 has the data structure shown in FIG. 15 and includes items of “date”, “train name”, “departure time”, “direction”, “vehicle number”, and “vehicle passenger weight”. The item “vehicle passenger weight” further includes sub-items indicated by the point information, for example, items such as “A station”, “AB”, and “B station”.

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 history storage unit 17 is generated from the information stored in the vehicle passenger weight storage unit 12 at the timing when the operation of all the trains 3 in one day ends, for example. The generation of the history information related to the vehicle passenger weight value and the writing to the passenger weight history storage unit 17 may be performed by an external device with reference to the vehicle passenger weight value in the vehicle passenger weight storage unit 12, or the passenger weight A functional unit provided inside the homogenization support apparatus 1c may perform this.

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, records 400, 401, and 402 shown in FIG. 15 are records stored in the vehicle passenger weight storage unit 12, and the date information of “time stamp” is “2018/3/1”, and “train name” Is a record generated based on a plurality of records (hereinafter referred to as a generation source record) having “α”, “departure time” “10:00:00”, and “direction” “downward”.

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 records 400, 401, and 403, respectively. . Further, the date of the generation source record, that is, “2018/3/1” that is the date information of the time stamp information of the generation source record is written in the “date” item of the records 400, 401, and 403.

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 record 400 is generated based on the vehicle passenger weight value stored in the “No. 1 car” item of the “vehicle passenger information” item of the generation source record. Similarly, the records 401 and 402 are generated based on the vehicle passenger weight values stored in the “No. 2 car” and “No. 3 car” items of the “Vehicle Passenger Information” item of the generation source record, respectively.

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 history storage unit 17 is an item indicating a station name such as “A station”, “B station”, and “AB”, “BC”, etc. There is a difference in the vehicle passenger weight representative value written in the item depending on whether the item is a section.

「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 train 3 is stopped at the station is the vehicle. It is written as the passenger weight representative value. For example, in the vehicle passenger weight storage unit 12 shown in FIG. 5, records when the train 3 is stopped at the B station are records 102, 103, and 104. Among these three records 102 to 104, the record in which the vehicle passenger weight value of the item “No. 1 car” is the smallest is the record 103. Therefore, “250 kg”, which is the minimum value of the vehicle passenger weight value, is written in the “B station” item of the “vehicle passenger weight” item of the record 400.

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 records 102 to 104, are written in each of the items “B station” of the “vehicle passenger weight” item of the records 401 and 402. Become.

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 train 3 is traveling through the section at the station. The representative value of the vehicle passenger weight value of the record is written as the vehicle passenger weight representative value. As the representative value, any one of an average value, a mode value, a median value, a maximum value, a minimum value, etc. of the vehicle passenger weight of all records is applied.

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 history storage unit 17 every day, and history information related to the vehicle passenger weight value is accumulated.

(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 weight storage unit 19 has the data structure shown in FIG. 17 and includes items of “date”, “train name”, “departure time”, “direction”, “vehicle number”, and “getting-off passenger weight”. The item “Get-off passenger weight” further includes a plurality of sub-items indicated by the station name point information.

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 history storage unit 16 stores the passenger weight history after the operation of all the trains 3 in one day is completed and the passenger weight history storage unit 17 completes the storage of history information regarding all vehicle passenger weight values. With reference to the part 17, the process which calculates an alighting passenger weight value is performed.

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 weight calculation unit 16 selects the records stored in the passenger weight history storage unit 17 one by one, and the vehicle passenger weight of the item whose point information of “vehicle passenger weight” of the selected record is a station. The representative value and the vehicle passenger weight representative value in the section immediately before the station are read out, and the vehicle in the item where the point information of “vehicle passenger weight” is the station from the vehicle passenger weight representative value in the section immediately before the station. Subtract the passenger weight representative value.

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 weight calculation unit 16 refers to the information of the item “direction” of the selected record, and determines the reference order.

「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 weight calculation unit 16 calculates the getting-off passenger weight value in order from the leftmost starting station of the “vehicle passenger information”. When calculating the weight value of passengers getting off at B station, the section immediately before “B station” is “AB”. Therefore, from the representative value of vehicle passenger weight in the item “AB”, “B station” is calculated. The passenger weight value for getting off is calculated by subtracting the vehicle passenger weight representative value of the item.

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 weight calculation unit 16 calculates the getting-off passenger weight value in order from the right end of the “vehicle passenger information”. When calculating the weight value of passengers getting off at B station, the section immediately before “B station” is “B-C”. Therefore, from the representative value of vehicle passenger weight in the item “B-C”, “B station” The passenger weight value for getting off is calculated by subtracting the vehicle passenger weight representative value of the item.

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 weight calculation unit 16 selects the record 400 of the passenger weight history storage unit 17, the sub item indicating the starting station stores the minimum value “0 kg” that the passenger is not on, and immediately before Since there is no section, the weight value of the passenger getting off is calculated as “0 kg”. As shown in FIG. 17, the getting-off passenger weight calculation unit 16 generates a new record 500 in the getting-off passenger weight storage unit 19, and “date”, “train name”, “departure time”, “ In the items of “direction” and “vehicle number”, the information of the items of “date”, “train name”, “departure time”, “direction”, and “vehicle number” of the record 400 is written. The getting-off passenger weight calculating unit 16 writes “0 kg” in the item indicating the starting station among the sub-items of the “getting-off passenger weight” of the generated record 500.

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 weight calculation unit 16 calculates the getting-off passenger weight value in order from the starting station, and when calculating the getting-off passenger weight value of “B station” of the record 400, the vehicle passenger weight representative value of the item “B station” is calculated. “250 kg” and “520 kg” of the vehicle passenger weight representative value of the item “AB” immediately before are read out.

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 weight calculation unit 16. As shown in the graph, by calculating the difference between the two vehicle passenger weight representative values read by the getting-off passenger weight calculating unit 16, the weight value of the passenger getting off at the station B, that is, the getting-off passenger weight value is calculated. Can do. The getting-off passenger weight calculation unit 16 subtracts “250 kg” of the item “B station” from “520 kg” of the item “AB”, and obtains “ 270 kg "is calculated. The getting-off passenger weight calculation unit 16 writes “270 kg” calculated in the item “B station” of the “getting-off passenger weight” of the generated record 500.

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 weight calculating unit 16 calculates the getting-off passenger weight value for all the stations 5A, 5B, 5C,..., And calculates the calculated getting-off passenger weight value in the item “Getting off passenger weight” of the record 500. Write in corresponding sub-items of stations 5A, 5B, 5C,. The getting-off passenger weight calculation unit 16 generates records 501 and 502 corresponding to “No. 2 car” and “No. 3 car”, and calculates “490 kg” and “290 kg” as the getting-off passenger weight values. The obtained passenger weight value is written in the corresponding item of the passenger weight storage unit 19.

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 weight calculating unit 16 calculates and calculates the getting-off passenger weight values for all the stations 5A, 5B, 5C,... For all the records stored in the passenger weight history storage unit 17, that is, all the trains 3. The getting-off passenger weight value is written in the getting-off passenger weight storage unit 19. Thereby, the alighting passenger weight memory | storage part 19 memorize | stores all the alighting passenger weight values.

(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 distribution calculation unit 14c and the output unit 15 of the passenger weight equalization support device 1c according to the third embodiment.

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 information acquisition part 11 takes in new vehicle passenger weight information and writes it in the vehicle passenger weight storage part 12, the information acquisition notification including the train name information of the train information included in the vehicle passenger weight information. Is output to the inverse distribution calculation unit 14c (step Sc1).

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 distribution calculation unit 14 c takes in the information acquisition notification output by the information acquisition unit 11, refers to the train name information included in the information acquisition notification, and obtains a table corresponding to the referenced train name from the vehicle passenger weight storage unit 12. Detect and refer to the record in the first line. Here, as in the first embodiment, the inverse distribution calculation unit 14c will be described with reference to the record 101 shown in FIG. 5 as the record in the first row.

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 distribution calculation unit 14c reads the vehicle passenger weight value written in the sub-item “vehicle passenger weight” of the record 101 referred to, that is, the items “car 1”, “car 2”, and “car 3”. A total value of the read vehicle passenger weight values is calculated (step Sc2).

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 distribution calculation unit 14c refers to “downward”, which is information on the “direction” item of the referenced record 101, and “AB”, which is information on the “point” item, and then stops. Detect that the station is station B. The inverse distribution calculation unit 14c detects a table corresponding to the downward direction of the B station from the boarding / alighting space passenger weight storage unit 13, and refers to the record in the first row of the detected record. Here, it is assumed that the record 201 with the time stamp information “2018/3/2, 10:06:50” exists in the first line.

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 distribution calculation unit 14c reads out the passenger space value of the entry / exit space written in the sub-item “passenger space passenger weight” of the record 201, that is, the sub-items “car 1”, “car 2”, and “car 3”. Then, the total value of the read boarding / exiting space passenger weight values is calculated (step Sc3).

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 distribution calculation unit 14c includes the train information of the record 101, that is, the train name “α”, the departure time “10:00:00”, the direction “downward direction”, and the detected “B station” information. The predicted value calculation request is output to the getting-off passenger weight prediction unit 18. The getting-off passenger weight prediction unit 18 refers to the contents of the items of “train name”, “departure time”, and “direction” in the getting-off passenger weight storage unit 19 and sets the same contents as the train information included in the predicted value calculation request. All records including the existing records 400, 401, 402 are detected.

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 distribution calculation part 14c as a predicted value of the passenger weight alighting about "No. 1 car".

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” “car 2” and “car 3”, the getting-off passenger weight prediction unit 18 “B station” of “car 2” and “car 3” as well as “car 1”. The predicted value of the passenger weight getting off is calculated, vehicle identification information is added to the calculated predicted value of the passenger weight getting off and output to the inverse distribution calculating unit 14c (step Sc4).

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 distribution calculation unit 14c calculates a total value of predicted values of the getting-off passenger weight output by the getting-off passenger weight prediction unit 18. The inverse distribution calculation unit 14c calculates a subtraction value obtained by subtracting the total value of the predicted values of the getting-off passenger weight from the total value of the vehicle passenger weight value calculated in Step Sc2. The inverse distribution calculation unit 14c adds the calculated subtraction value and the total value of the passenger space values calculated in step Sc3, and divides the added value by the number of vehicles in the train 3 to calculate the planned average vehicle passenger weight value. Is calculated (step Sc5).

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 distribution calculation unit 14c subtracts the predicted value of the passenger weight getting off corresponding to “car 1” from the vehicle passenger weight value read from the “car 1” sub-item of “vehicle passenger weight” of the record 101. The vehicle passenger weight value after getting off is calculated. The inverse distribution calculating unit 14c subtracts the vehicle passenger weight value after the passenger gets off for the calculated "No. 1 car" from the calculated planned average vehicle passenger weight value, and obtains the value of the inverse distribution corresponding to "No. 1 car". calculate. The reverse distribution calculation unit 14c calculates the values of the reverse distribution corresponding to “No. 2 car” and “No. 3 car” for “No. 2 car” and “No. 3 car” as well as “No. 1 car” (step Sc6). .

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 record 101 and the record 201 will be described.

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 record 101 shown in FIG. 5, the total value of the vehicle passenger weight value is “500 + 800 + 400 = 1700 kg”. The total value of the predicted values of the passenger weight getting off is “100 + 300 + 200 = 600 kg”. When the total value of the estimated passenger weight is subtracted from the total value of the vehicle passenger weight value, “1700−600 = 1100 kg” is obtained.

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 record 201 shown in FIG. 6, the total value of the passenger weight values for the passengers in the entry / exit space is “300 + 300 + 400 = 1000 kg”. When the subtraction value obtained by subtracting the total value of the predicted passenger weight of the getting-off passenger weight from the total value of the vehicle passenger weight value and the total value of the passenger weight value for the getting-on / off space are added, “1100 + 1000 = 2100 kg” is obtained. Since the number of vehicles in the train 3 is “3”, the planned average vehicle passenger weight value is “2100/3 = 700 kg”.

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 record 101, “500-100 = 400 kg”, “800-300”, respectively. = 500 kg "and" 400-200 = 200 kg ". This “400 kg, 500 kg, 200 kg” is the distribution of vehicle passenger weight values after the passengers get off.

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 distribution calculation unit 14c adds the station name information and direction information of the next stop station to the calculated inverse distribution information and outputs the information to the output unit 15. Here, it is assumed that information on the station name “B station” and information on the direction “downward” are added. The output unit 15 generates, for example, the image information 303 illustrated in FIG. 19 based on the information on the inverse distribution output by the inverse distribution calculation unit 14c, the information on the station name, and the information on the direction. The output unit 15 transmits the generated image information 303 to the station corresponding to the station name information added to the inverse distribution information, that is, the information transmitting / receiving device 53B of the B station through the transmitting / receiving unit 10 (step Sc7).

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 device 53B receives the image information 303, and outputs the received image information 303 to the display device 55B. The display device 55B displays the image information 303 on the screen.

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 record 101, that is, the vehicle passenger weight value after the passenger gets off the vehicle. As described above, since the subtraction value is “400 kg, 500 kg, 200 kg”, the shape indicated by the broken line is an upwardly convex shape. On the other hand, the shape shown by the broken line shown in FIG. 19 is a downward convex shape, and the two shapes are symmetrical with respect to the Y axis when the horizontal direction of the drawing is the Y axis. The shape is related. Therefore, the distribution shown in FIG. 19 shows the inverse distribution of the distribution of the vehicle passenger weight value after the passenger getting off shown in FIG.

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 image information 303 displayed on the screen of the display device 55B, and the boarding spaces 51B-1D and 51B-2D at that point in B station are as follows. , 51B-3D is visually confirmed and compared with the graph of the image information 300. As shown in the record 201 shown in FIG. 6, the passenger space values of the getting-on / off spaces 51B-1D, 51B-2D, 51B-3D are “300 kg, 300 kg, 400 kg”. Therefore, it is assumed that 5 to 6 adults are lined up in each of the getting-on / off spaces 51B-1D, 51B-2D, 51B-3D.

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 image information 303, there are many passengers lined up in the boarding space 51B-2D and few passengers lined up in the boarding space 51B-3D with respect to station staff at the B station and passengers waiting at the B station. To make you aware. Then, by causing the station staff at station B to be aware of this, the station staff at station B is caused to act to urge passengers who are lined up in the boarding space 51B-2D to move to the boarding space 51B-3D. It also becomes. In addition, when the passengers lined up in the boarding / alighting space 51B-2D at the station B are made aware, the passengers themselves move to the boarding / alighting space 51B-3D. As a result, the distribution of passengers waiting to get on the vehicles 30-1, 30-2, 30-3 can be changed, and the vehicles 30-1, 30-2, 30 after the passengers get on are changed. -3 passenger weight can be made uniform.

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 output unit 15 may generate the image information 304 shown in FIG. 21 instead of the image information 303 shown in FIG. The image information 304 shown in FIG. 20 is from “300 kg, 200 kg, 500 kg”, which is an inverse distribution of the vehicle passenger weight value after getting off the passenger, to “300 kg, 300 kg, 400 kg”, which is the passenger space value of the entry / exit space shown in the record 201 of FIG. The image information includes a graph showing the weight values of “0 kg, −100 kg, 100 kg” obtained by subtracting “.”.

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 image information 304 shown in FIG. 21 shows the distribution of excess / deficiency weight values of waiting passengers. For example, a passenger waiting in a boarding space 51B-2D in the downward direction of station B with reference to the graph shown in the image information 304 is "-100 kg" in the boarding space 51B-2D where the passengers are lined up. Therefore, it can be known that 100 kg has already been exceeded. In other words, a passenger waiting in the boarding / exiting space 51B-2D can know before getting on the train 3 that it will be very crowded when getting on the vehicle 30-2 of the arriving train 3. Furthermore, the graph of the image information 304 indicates that the boarding / exiting space 51B-3D has a margin of “100 kg”. Therefore, by showing the graph, it is possible to prompt the passenger waiting in the boarding / exiting space 51B-2D to move to the boarding / exiting space 51B-3D. Further, the graph of the image information 304 causes the station staff at the station B to notice the same as the graph of the image information 303.

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 weight storage unit 19 dismounts the total weight value of the passengers who got off in the boarding spaces 51B-1D, 51B-2D, 51B-3D. It memorize | stores for every vehicle 30-1, 30-2, 30-3 corresponding to boarding / alighting space 51B-1D, 51B-2D, 51B-3D as a passenger weight value. The getting-off passenger weight prediction unit 18 is based on the getting-off passenger weight value for each of the vehicles 30-1, 30-2, and 30-3 stored in the getting-off passenger weight storage unit 19, and the vehicle 30 when the train arrives at the stop station. The predicted value of the passenger weight getting off is calculated for each of -1, 30-2 and 30-3. The inverse distribution calculation unit 14c includes a vehicle passenger weight value, a predicted value of the getting-off passenger weight for each of the vehicles 30-1, 30-2, and 30-3 calculated by the getting-off passenger weight prediction unit 18, Based on the above, the inverse distribution is calculated. Accordingly, it is possible to calculate the inverse distribution of the vehicle passenger weight value more accurately in consideration of the weight of passengers getting off at the stop station, and by presenting the calculated inverse distribution to passengers and station staff, Therefore, the distribution of the passengers waiting to be changed is changed, so that the passengers can equalize the weight of the passengers for each vehicle after getting on and off.

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 weight prediction unit 18d. Is provided.

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 train 3 that has been delayed due to an abnormality is written. In the item “abnormality type”, information indicating the type of abnormality, for example, information such as a signal failure or a storm is written.

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 weight prediction unit 18d receives the prediction value calculation request from the inverse distribution calculation unit 14c, refers to the contents of the items of "train name", "departure time", and "direction" in the getting-off passenger weight storage unit 19, All records having the same content as the train information included in the predicted value calculation request are detected. The passenger weight prediction unit 18d gets off the contents of the items of “date”, “train name”, “direction” of the detected record, “abnormality date”, “delayed train name”, “direction” in the abnormality information storage unit 20. Is determined whether or not the detected record is a record of the day when the abnormality occurred.

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 weight prediction unit 18d removes the record of the day when the abnormality occurred from the detected record based on the determination result, and uses the average value of the getting-off passenger weight value included in the remaining records as a predicted value. calculate. Thereby, since the record of the day when abnormality occurred can be excluded, the more accurate predicted value of the passenger weight can be calculated.

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 weight prediction unit 18d gets off the contents of the “date”, “train name”, and “direction” items of the detected record, “abnormality date”, “delayed train name” in the abnormality information storage unit 20, In addition to the coincidence with the contents of the “direction” item, the contents of the “departure time” item of the detected record, and the “abnormality occurrence time” and “abnormal convergence time” items of the abnormality information storage unit 20 Whether or not the detected record is a record in a time zone in which an abnormality has occurred may be determined based on the contents of For example, the time indicated by the item of “abnormal occurrence time” and the item of “abnormal convergence time” is included between the time of the item of “departure time” and the time of adding a certain time, or When they overlap, the record may be determined to be a record in a time zone in which an abnormality has occurred. By doing in this way, the exact predicted value of alighting passenger weight can be calculated further.

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 weight storage unit 12 to be processed by the inverse distribution calculation unit 14c is a record when an abnormality has occurred, the getting-off passenger weight prediction unit 18d In addition, the average value of the passenger weight value of getting off may be calculated as the predicted value using only the record when the abnormality has occurred. Thereby, based on the record at the time of occurrence of an abnormality, it is possible to calculate an accurate predicted value of the passenger weight when the abnormality occurs.

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 distribution calculation unit 14c performs processing on the record 101, the date and time information of the time stamp information included in the record 101 is further added to the predicted value calculation request, and the passenger weight prediction unit 18 is added. Output. The getting-off passenger weight prediction unit 18 includes, for example, a time measuring unit that detects the day of the week using calendar information. The time counting unit determines the day of the week of the time stamp information included in the predicted value calculation request. For example, the date of the same day of the week in the past several months is detected. The getting-off passenger weight prediction unit 18 detects a record from the getting-off passenger weight storage unit 19 that matches the train information included in the predicted value calculation request and matches the detected date. And the alighting passenger weight estimation part 18 may calculate the predicted value of alighting passenger weight based on the detected record. By doing in this way, the predicted value based on the tendency of the alighting passenger weight value on the same day can be calculated.

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 train 3 traveling on the same operation route and the same timetable on each weekday or holiday can be calculated.

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 distribution calculation unit 14b uses the “vehicle passenger weight” records “vehicle 1”, “car 2”, “ Obtained by subtracting the predicted value of the passenger weight getting off for each corresponding vehicle 30-1, 30-2, 30-3 from each of the vehicle passenger weight values written in the sub-item of "No. 3 car" The inverse distribution is calculated based on the three subtraction values.

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 record 101 in FIG. , 500 kg, 200 kg ”. The inverse distribution calculation unit 14b calculates the inverse distribution “100 kg, 0 kg, 300 kg” based on “400 kg, 500 kg, 200 kg”. For example, when an arbitrary constant value is “100 kg”, “2: 1 : 4 "ratio can be calculated.

(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 equalization support device 1 of the passenger weight equalization support system S shown in FIG. 1 is replaced with the passenger weight equalization support device 1e. It is a configuration.

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 / reception unit 10, an information acquisition unit 11e, a vehicle passenger weight storage unit 12, a passenger space passenger weight storage unit 13, an inverse distribution calculation unit 14e, an output unit 15, a passenger weight history storage unit 17, A vehicle passenger weight prediction unit 21 and an operation schedule information storage unit 22 are provided.

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 information acquisition unit 11e has the same configuration as the information acquisition unit 11. However, when the information acquisition unit 11e takes in new vehicle passenger weight information and writes it in the vehicle passenger weight storage unit 12, the vehicle passenger weight The information acquisition notification including the train name information of the train information included in the information is not output to the inverse distribution calculation unit 14.

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 distribution calculation unit 14e includes an internal timer and a time measuring unit that outputs time stamp information of the date and time when the request is received. Further, the inverse distribution calculation unit 14e is based on the predicted value of the vehicle passenger weight calculated by the vehicle passenger weight prediction unit 21 and the latest information on the passenger space value of the boarding / alighting space passenger memory unit 13 sequentially stores. The inverse distribution of the predicted value of the vehicle passenger weight in consideration of the passenger space value at the boarding / exiting space at the stations 5A, 5B, 5C,.

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 weight prediction unit 21 calculates a predicted value of the vehicle passenger weight based on the history information regarding the vehicle passenger weight stored in the passenger weight history storage unit 17. The operation schedule information storage unit 22 stores in advance information on operation schedules of all trains 3, for example, train information of all trains 3 for each year and date, and information on timetables of the trains 3.

(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 distribution calculation unit 14e, the output unit 15, and the vehicle passenger weight prediction unit 21 of the passenger weight equalization support apparatus 1e of the fourth embodiment.

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 distribution calculation unit 14e activates a timer provided therein. For example, the timer is started so as to expire in 1 minute (step Se1).

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 distribution calculating unit 14e requests time counting means provided therein, and acquires time stamp information of the date and time at the time of the request (step Se2). The inverse distribution calculation unit 14e refers to the operation schedule information storage unit 22, and based on the acquired time stamp information, trains of all trains 3 within a certain time, for example, within 5 minutes, until reaching the next stop station. Information is detected (step Se3). The inverse distribution calculation unit 14e repeats the processing from Step Se4 to Se9 for all combinations of the detected train information and the station name information of the next stop station (loop Le1s).

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 distribution calculation unit 14e outputs a predicted value calculation request including the train information and the station name information of the next stop station to the vehicle passenger weight prediction unit 21 (step Se4). The vehicle passenger weight prediction unit 21 refers to the passenger weight history storage unit 17 and matches all the contents of the items “train name”, “direction”, and “departure time” of the train information included in the predicted value calculation request. Detect records. The vehicle passenger weight prediction unit 21 includes the vehicle passenger weight representative value of the item in which the sub-item “vehicle passenger weight” of the detected record is the section immediately before the station name information of the next stop station, and the vehicle passenger. The contents of the item “vehicle number” corresponding to the weight representative value are read out.

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 weight prediction unit 21 may, for example, select the vehicle of the item “A-B” from the record 400 shown in FIG. The passenger weight representative value “520 kg” and “No. 1 car” of the item “vehicle number” corresponding to the vehicle passenger weight representative value are read and loaded. By reading out from the records 401 and 402 in the same manner, the vehicle passenger weight prediction unit 21 takes in the information of “No. 1 car, 520 kg”, “No. 2 car, 790 kg”, “No. 3 car, 440 kg”.

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 records 400, 401, and 402, when there are a plurality of corresponding records for different dates, the vehicle passenger weight prediction unit 21 detects all the corresponding records. The vehicle passenger weight prediction unit 21 selects a record having the same vehicle number from all the detected records, calculates an average value of the vehicle passenger weight representative values of the item “AB” of the selected record, and calculates a predicted value. And The vehicle passenger weight prediction unit 21 adds vehicle identification information corresponding to the calculated predicted value of the vehicle passenger weight and outputs a predicted value. The inverse distribution calculation unit 14e takes in the predicted value of the vehicle passenger weight to which the vehicle identification information output from the vehicle passenger weight prediction unit 21 is added, and calculates the total value of the acquired predicted value of the vehicle passenger weight (step Se5). .

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 distribution calculating unit 14e refers to the boarding / exiting space passenger weight storage unit 13, the item “station name” matches the information of the station name of the next stop station, and “direction” is information on the direction included in the train information. , And the record closest to the year / month / day / time indicated by the acquired time stamp information is detected. The inverse distribution calculation unit 14e calculates the total value of the passenger boarding / leaving space passenger weight values included in the detected record of the passenger boarding / exiting space passenger weight storage unit 13 (step Se6).

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 distribution calculation unit 14e adds the total value of the predicted values of the vehicle passenger weight calculated in step Se5 and the total value of the passenger space weight values calculated in step Se6, and adds the added value to the number of vehicles in the train 3. To calculate a planned average vehicle passenger weight value (step Se7).

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 distribution calculation unit 14e subtracts each predicted value of the vehicle passenger weight from the calculated scheduled average vehicle passenger weight value, and arranges the subtracted values in the order of the vehicles 30-1, 30-2, 30-3, The inverse distribution of the predicted value of the vehicle passenger weight is calculated (step Se8).

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 distribution calculation unit 14e adds the station name information and direction information of the next stop station to the calculated inverse distribution information and outputs the information to the output unit 15. The output unit 15 generates image information based on the information on the inverse distribution output by the inverse distribution calculation unit 14e, the information on the station name of the next stop station, and the information on the direction. The output unit 15 sends information to the information transmitting / receiving devices 53A, 53B, 53C,... Of the stations 5A, 5B, 5C,. The generated image information is transmitted (step Se9). When the processing of steps Se4 to Se9 is completed for all combinations of the detected train information and the information of the station name of the next stop station (loop Le1e), the inverse distribution calculation unit 14e returns the processing to step Se1, and again Start the timer.

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 weight prediction unit 21 is a vehicle passenger for each of the vehicles 30-1, 30-2, and 30-3 obtained from the train 3 that has already traveled. Based on the weight value, the inverse distribution calculation unit 14e calculates a predicted value of the vehicle passenger weight for each of the vehicles 30-1, 30-2, and 30-3 of the train 3 to be calculated as the inverse distribution. The inverse distribution calculation unit 14e calculates an inverse distribution based on the predicted value of the vehicle passenger weight for each of the vehicles 30-1, 30-2, and 30-3 calculated by the vehicle passenger weight prediction unit 21. Thereby, for example, even if there is a malfunction in the communication state with the train 3 and the vehicle passenger weight information cannot be received from the train 3, the vehicle passenger is based on the past vehicle passenger weight value information. A predicted value of weight can be calculated. Therefore, it is possible to calculate a reverse distribution of the distribution of the vehicle passenger weight value based on the calculated predicted value of the vehicle passenger weight, and to wait for a ride by presenting the calculated reverse distribution to the passengers and station staff. The distribution of passengers is changed, so that the weight of passengers for each vehicle after boarding can be made uniform.

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 | storage part 17, not only the train 3 of the structure shown in FIG. 2, but the weight sensors 31-1, 31-2, 31-3, it is possible to calculate a reverse distribution for a train having a general configuration that does not include the position detection device 34, the timing device 33, and the information transmission device 35.

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 weight prediction unit 21 detects abnormality information from the record detected from the passenger weight history storage unit 17. Based on the information stored in the unit 20, the predicted value of the vehicle passenger weight may be calculated except for the record when an abnormality has occurred. Thereby, since the record when abnormality has occurred can be excluded, a more accurate predicted value of the vehicle passenger weight can be calculated. On the other hand, when the train 3 whose reverse distribution is to be calculated is delayed due to an abnormality, for example, the vehicle passenger weight prediction unit 21 conversely uses only the record when the abnormality has occurred. A predicted value of the passenger weight may be calculated. Thus, an accurate predicted value of the vehicle passenger weight at the time of occurrence of the abnormality can be calculated based on the record when the abnormality has occurred.

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 weight prediction unit 21 may narrow down the records to be detected as follows in order to calculate a more accurate predicted value of the vehicle passenger weight.

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 distribution calculation unit 14e further adds the date information of the acquired time stamp information and outputs a predicted value calculation request to the vehicle passenger weight prediction unit 21. The vehicle passenger weight prediction unit 21 includes, for example, a time measuring unit that detects the day of the week using calendar information, and the time of day of the time stamp information included in the predicted value calculation request is determined by the time measuring unit. For example, the date of the same day of the week in the past several months is detected. The vehicle passenger weight prediction unit 21 detects, from the passenger weight history storage unit 17, a record that matches the train information included in the predicted value calculation request and matches the detected date. And vehicle passenger weight prediction part 21 may calculate a predicted value based on a vehicle passenger weight typical value contained in a record based on a detected record, for example. By doing in this way, the predicted value based on the tendency of the vehicle passenger weight value on the same day of the week can be calculated.

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 train 3 traveling on the same operation route and the same timetable on each weekday or holiday can be calculated.

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 weight prediction unit 21 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. In addition, the vehicle passenger weight prediction unit 21 may detect all records in which the departure time is included in a time zone of about 1 hour before and after the “departure time” of the predicted value calculation request.

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 weight prediction unit 21 detects all records in which the items of “train name” and “direction” match without referring to the “departure time” of the train information included in the predicted value calculation request. It may be.

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 weight prediction part 21 calculates the predicted value of a vehicle passenger weight with reference to the passenger weight history memory | storage part 17, the structure of this invention Is not limited to this embodiment. The vehicle passenger weight prediction unit 21 may predict the predicted value of the vehicle passenger weight based on the vehicle passenger weight information stored in the vehicle passenger weight storage unit 12.

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 weight storage unit 12 is used, the vehicle passenger weight prediction unit 21 refers to the time information included in the “time stamp” item of the vehicle passenger weight storage unit 12 in addition to the coincidence of train information. The records detected from the vehicle passenger weight storage unit 12 may be narrowed down. For example, in the vehicle passenger weight storage unit 12, the vehicle passenger weight prediction unit 21 has a time in the time zone of about 1 hour before and after the time indicated by the time stamp information acquired by the inverse distribution calculation unit 14e. You may make it detect the record shown by the time stamp information of an item.

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 weight predicting unit 21, the boarding space passenger weight predicting unit that calculates the predicted value of the boarding / exiting space passenger weight is provided, and the boarding / exiting space passenger weight storage unit 13 stores the same as the vehicle passenger weight value. You may make it predict a boarding / alighting space passenger weight value based on boarding / alighting space passenger weight information.

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 weight prediction units 18 and 18d and the vehicle passenger weight prediction unit 21 calculate an average value as a predicted value, but other than the average value. Other representative values such as mode value, median value, maximum value, minimum value, etc. may be calculated.

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 train 3, the weight sensors 31-1, 31-2, 31-3 are configured to measure the vehicle passenger weight value as shown in FIG. Also, at the stations 5A, 5B, 5C,..., For example, in the case of the station 5B, the weight sensors 52B-1D, 52B-2D, and 52B-2D are configured to measure the passenger space values for the passengers getting on and off. On the other hand, instead of using the actually measured weight value, a configuration for estimating the weight value from the image information may be applied.

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 equalization assistance apparatus 1 of 1st Embodiment shown in FIG. 4, and the passenger weight equalization assistance apparatus 1f shown in FIG. 26 is applied. In addition to the structure with which the passenger weight equalization assistance apparatus 1 is provided, the passenger weight equalization assistance apparatus 1f is further provided with the passenger weight estimation part 23, and is provided with the information acquisition part 11f instead of the information acquisition part 11. FIG.

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 boarding space 51B-1D,. Information indicating the correlation between the image information obtained by photographing the passenger and the total weight value of the passenger photographed in the image information when the image information is photographed is stored in advance. The passenger weight estimation unit 23 captures image information, and based on the captured image information and information indicating the correlation stored in the internal storage area, the total weight value of passengers photographed in the image information Is estimated and output.

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 train 3 shown in FIG. 2, and applies the train 3f shown in FIG. The train 3f includes vehicles 30f-1, 30f-2, and 30f-3, and the vehicles 30f-1, 30f-2, and 30f-3 are the vehicles 30-1, 30-2, and 30- of the train 3, respectively. 3 are provided with cameras 36-1, 36-2, 36-3 and an information transmission device 35f in place of the weight sensors 31-1, 31-2, 31-3 and the information transmission device 35.

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 station 5B shown in FIG. 3, and the structure of the station 5fB shown in FIG. 28 is applied. The station 5fB includes a camera 56B-1D, 56B-2D, 56B-3D and an information transmission / reception device 53fB instead of the weight sensors 52B-1D, 52B-2D, 52B-2D and the information transmission / reception device 53B at the station 5B. is there.

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 train 3f shoots passengers in the vehicles 30f-1, 30f-2, and 30f-3, generates image information, and generates the image information. Vehicle identification information stored in advance is added and output to the information transmission device 35f. The information transmission device 35f generates vehicle passenger weight information including image information to which vehicle identification information is added, time stamp information, point information, and train information, and the generated vehicle passenger weight information is made uniform. It transmits to the support apparatus 1f.

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 cameras 56B-1D, 56B-2D, and 56B-3D in the station 5fB captures passengers waiting in the boarding spaces 51B-1D, 51B-2D, and 51B-3D, generates image information, and generates the generated image information. Boarding / departure space identification information stored in advance is added to the information transmission / reception device 53fB. The information transmission / reception device 53fB generates passenger boarding weight information including image information to which boarding / exiting space identification information is added, time stamp information, and station name information, and uniformizes the passenger boarding weight information thus generated. It transmits to the support apparatus 1f.

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 information acquisition unit 11 f of the passenger weight equalization support device 1 f receives the vehicle passenger weight information through the transmission / reception unit 10, the information acquisition unit 11 f outputs image information included in the vehicle passenger weight information to the passenger weight estimation unit 23. When the passenger weight estimation unit 23 receives the image information, the passenger weight estimation unit 23 estimates the total weight value of the passengers photographed in the image information, and outputs the estimated total passenger weight value to the information acquisition unit 11f as the vehicle passenger weight value. . When the information acquisition unit 11f receives the vehicle passenger weight value corresponding to all the image information included in the vehicle passenger weight information from the passenger weight estimation unit 23, the information acquisition unit 11f converts the image information of the vehicle passenger weight information into the corresponding vehicle passenger weight value. Instead, it is written and stored in the vehicle passenger weight storage unit 12.

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 information acquisition unit 11f receives the boarding / exiting space passenger weight information through the transmission / reception unit 10, the information acquisition unit 11f outputs image information included in the boarding / exiting space passenger weight information to the passenger weight estimation unit 23. When the passenger weight estimation unit 23 receives the image information, the passenger weight estimation unit 23 estimates the total weight value of the passengers photographed in the image information, and outputs the estimated total weight value of the passengers to the information acquisition unit 11f as a boarding / exiting space passenger weight value. To do. When the information acquisition unit 11f receives from the passenger weight estimation unit 23 the boarding space passenger weight value corresponding to all the image information included in the boarding space passenger weight information, the information acquisition unit 11f obtains the image information of the boarding space passenger weight information. In place of the passenger weight value, it is written and stored in the boarding / alighting space passenger weight storage unit 13.

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 camera 56B-1D. , 56B-2D, 56B-3D may be used in combination. Therefore, the configuration of the stations 5A, 5B, 5C,... May be left as they are, and all the trains 3 may be replaced with the train 3f, or the configuration of all the stations 5A, 5B, 5C,. May be replaced with stations 5fA, 5fB, 5fC,..., Any of a plurality of existing trains 3 may be replaced with a train 3f, or among a plurality of existing stations 5A, 5B, 5C,. Any one of the stations 5fA, 5fB, 5fC,... May be replaced.

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 trains 3 and 3f in operation is assumed to be plural, but it is sufficient that at least one train exists.

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 trains 3 and 3f is three. However, any number of vehicles can be used as long as the number of vehicles is two or more. There may be.

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 stations 5A, 5B, 5C,... Shown in FIG. 1 are all stations other than the starting station and the ending station, and the number of the stations 5A, 5B, 5C,. However, in one case, the configuration of the station where the train 3 stops is the configuration of three stations: the first station, the middle station, and the last station.

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 information transmission devices 35 and 35f of the trains 3 and 3f store the train information in advance, but every time they arrive at the terminal station. In addition, it is necessary to rewrite and update train information. Therefore, the information transmission devices 35 and 35f may be connected to a database or the like that stores operation schedule information stored in an external server device to acquire the latest train information.

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 information transmission devices 35 and 35f of the trains 3 and 3f acquire the position information of the trains 3 and 3f from the position detection device 34. Train 3 corresponding to the time stamp information based on the operation schedule information and the time stamp information acquired from the time measuring device 33, connected to a database or the like that stores the operation schedule information stored in the external server device , 3f may be detected. By doing in this way, for example, even if a defect occurs in the GPS of the position detection device 34, it becomes possible to detect the points of the trains 3 and 3f although the accuracy is lower than that of the GPS.

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 position detection device 34 of the trains 3 and 3f is based on the position information indicating the position acquired from the GPS and the map information. The station information indicating either the station name of the station where the vehicle is stopped or the section between the stations is output. In addition to this, the position detection device 34 is connected to a database or the like that stores operation schedule information stored in an external server device, and detects a station that passes when the trains 3 and 3f are express trains or the like. For example, if station B does not stop and the next station to stop is station C, even if trains 3 and 3f exist in the vicinity of station B, “B station "Is not output, but is output as" AC ", it can be applied to the trains 3 and 3f having the passing station.

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 trains 3 and 3f of the railway are targeted, but each vehicle has a connection bus or the like connecting vehicles equipped with doors on which passengers get on and off. You may apply to the connection vehicle of.

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 distribution calculation units 14, 14b, and 14c acquire information for notifying that new vehicle passenger weight information has been acquired from the information acquisition units 11 and 11f. The process is started upon notification, and the inverse distribution calculation unit 14e starts processing upon the expiration of the internal timer, but the configuration of the present invention is not limited to this embodiment. For example, the information acquisition units 11, 11e, and 11f may output an information acquisition notification at a timing when new boarding / exiting space passenger weight information is acquired. However, in this case, the train information is not included in the boarding / exiting space passenger weight information, so the information acquisition units 11 and 11f are based on the station name information, for example, an operation schedule stored in an external server device. It is necessary to provide means for connecting to a database or the like for storing information and detecting train information of the next trains 3 and 3f that stop at the station. Further, as the timing at which the inverse distribution calculation units 14, 14b, and 14c start processing, the processing may be started at a timing at which an internal timer such as the inverse distribution calculation unit 14e expires.

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 information transmission devices 35 and 35f and the information transmission / reception devices 53A, B, C,..., 53fA, 53fB, 53fC,. It expires every minute, but it is not limited to 1 minute, it may be a shorter time or a longer time, and the value of the timer may be different for each train 3, 3f, The timer value may be different for each of the stations 5A, 5B, 5C,..., 5fA, 5fB, 5fC,.

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 display devices 55A, 55B, 55C,... Installed at the stations 5A, 5B, 5C,. The configuration of is not limited to the embodiment. For example, you may make it display on the screen of portable terminals, such as a smart phone and a tablet which a passenger and a station employee carry. Further, as the installation location of the liquid crystal display, in order to install the liquid crystal display in an easy-to-view place for the passengers in the upward direction and the downward direction, the liquid crystal displays in the upward direction and the downward direction may be separately installed. Moreover, when the platform 50A, 50B, 50C, ... is provided with the platform door for every boarding space, you may make it install a liquid crystal display in each platform door. Further, when the image information 300, 301, 302, 303, 304 is displayed on the liquid crystal display for each platform door, the color of the graph corresponding to the position of the platform door is emphasized with a color different from other graphs. It is also possible to make it easier to understand by displaying it.

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 image information 300, 301, 302, 303, 304 based on the calculated inverse distribution is presented to station staff and passengers. It may be made public and provided to other than station staff and passengers.

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 equalization assistance apparatus 1,1b, 1c, 1d, 1e, 1f in embodiment mentioned above with a computer. In that case, a program for realizing this function may be recorded on a computer-readable recording medium, and the program recorded on this recording medium may be read into a computer system and executed. Here, the “computer system” includes an OS and hardware such as peripheral devices. The “computer-readable recording medium” refers to a storage device such as a flexible medium, a magneto-optical disk, a portable medium such as a ROM and a CD-ROM, and a hard disk incorporated in a computer system. Furthermore, the “computer-readable recording medium” dynamically holds a program for a short time, like a communication line when transmitting a program via a network such as the Internet or a communication line such as a telephone line. In this case, a volatile memory inside a computer system serving as a server or a client in that case may be included and a program held for a certain period of time. Further, the program may be a program for realizing a part of the above-described functions, and may be a program capable of realizing the functions described above in combination with a program already recorded in a computer system. You may implement | achieve using programmable logic devices, such as FPGA (Field Programmable Gate Array).

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 SYMBOLS 1 Passenger weight equalization assistance apparatus 10 Transmission / reception part 11 Information acquisition part 12 Vehicle passenger weight storage part 13 Boarding / alighting space passenger weight storage part 14 Reverse distribution calculation part 15 Output part

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)

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。
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
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
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.
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
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
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.
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
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.
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
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.
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。
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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