JP2021049813A - Train boarding rate management system and train boarding rate management method - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、列車を編成する車両の乗車率を管理する列車乗車率管理システムおよび列車乗車率管理方法に関し、列車内の混雑状況の把握や、鉄道利用客への混雑に関する情報提供に対して好適である。 The present invention relates to a train occupancy rate management system for managing the occupancy rate of vehicles forming a train and a train occupancy rate management method, and is suitable for grasping the congestion status in a train and providing information on congestion to railway users. Is.
車両の乗車率、すなわち、車両の乗車定員に占める乗車人数の割合を把握することで、鉄道事業者は、ダイヤ改正の検討材料にでき、また、混雑状況に関する情報として利用客に提供することができる。それにより、列車混雑の平準化が可能となり、乗降時間の短縮による列車運行の安定性向上や車内環境改善にもつながると考えられる。 By grasping the vehicle occupancy rate, that is, the ratio of the number of passengers to the vehicle occupancy capacity, the railway operator can use it as a material for considering the timetable revision and provide it to the passengers as information on the congestion situation. it can. As a result, train congestion can be leveled, and it is thought that shortening the boarding / alighting time will lead to improved stability of train operation and improved in-vehicle environment.
車両ごとに乗車率を算出する方法として、目視観測、荷重検知または光学系センサなどによって算出する方法が知られている。 As a method of calculating the occupancy rate for each vehicle, a method of calculating by visual observation, load detection, an optical system sensor, or the like is known.
目視観測による方法は、非特許文献1に示されるように、調査員等が列車内の様子を駅ホームなど車外から観察し、予め定められた基準と照らし合わせて車両の乗車率を推定する。この基準として、例えば、座席が全て埋まっていたら混雑率35%、新聞等が読めない満員の状況であれば混雑率230%、といったものが挙げられる。目視観測による方法は、簡便である一方で、客観性に欠けるために精度が保証できない点と、人手に頼った測定であるため即時性と網羅性の点において課題がある。
In the visual observation method, as shown in Non-Patent
荷重検知による方法は、特許文献1に示されるように、車両の台車に設置された空気ばねの内圧の変化から車両の乗車率を算出する方法が一般的である。空気ばねは、車両と台車部の間に装着され、車輪から車両に伝わる振動を軽減する役目を果たし、乗り心地を改善する部品である。空車から満車まで様々な荷重がかかる状況下で、車両の高さが維持されるように空気ばねの内圧が調整される仕組みであるため、その圧力を測定および変換することで荷重が算出可能である。
この方法では、荷重検知結果を一人当たりの重量で除算することによって乗車人数を求めるが、一人当たりの重量の仮定が正しくないと乗車人数の精度が悪化する。一人当たりの重量は、季節、時間帯および号車などの環境条件で変動するため、適切な値を仮定することが難しいという課題がある。
As shown in
In this method, the number of passengers is obtained by dividing the load detection result by the weight per person, but if the assumption of the weight per person is not correct, the accuracy of the number of passengers deteriorates. Since the weight per person fluctuates depending on the season, time of day, and environmental conditions such as car number, there is a problem that it is difficult to assume an appropriate value.
光学系センサによる方法は、画像認識で車内に存在する乗客の頭部の数を数えることや、レーザレーダを用いて車両ドア部分における乗客の通過を検知することで、乗車人数を計測する。この方法は、センサ部から見たときの人の重なりを判別することが難しく、混雑時に精度が悪化する傾向にある。また、精度を向上するために多角度からセンシングを処理するには、センサの種類や数を増やす必要があり、コストが増加するという課題がある。 The method using an optical system sensor measures the number of passengers by counting the number of passengers' heads existing in the vehicle by image recognition and detecting the passage of passengers at the vehicle door using a laser radar. In this method, it is difficult to determine the overlap of people when viewed from the sensor unit, and the accuracy tends to deteriorate at the time of congestion. Further, in order to process the sensing from multiple angles in order to improve the accuracy, it is necessary to increase the types and the number of sensors, and there is a problem that the cost increases.
本発明は、列車を編成する車両の乗車率を、季節、時間帯および号車などの環境条件に依らず、精度良く算出できる列車乗車率管理システムおよび列車乗車率管理方法を提供することを課題とする。 An object of the present invention is to provide a train occupancy rate management system and a train occupancy rate management method that can accurately calculate the occupancy rate of vehicles forming a train regardless of environmental conditions such as season, time zone, and car number. To do.
上記課題を解決するために、本発明に係る列車乗車率管理システムは、計数部、測定部、混雑状況推定部、乗車人数推定部、算出部および記憶部を備え、計数部は、列車を編成する車両の乗車人数として第1の乗車人数を計数し、測定部は、車両の荷重を測定し、混雑状況推定部は、車両の内部の混雑状況を推定し、乗車人数推定部は、混雑状況推定部が推定した混雑状況が混雑なしの場合に、第1の乗車人数と車両の荷重とから推定される乗客一人当たりの重量と車両の荷重とから車両の乗車人数として第2の乗車人数を推定し、算出部は、車両の乗車人数として、混雑状況推定部が推定した混雑状況が、混雑なしの場合には第1の乗車人数を採用し、混雑ありの場合には第2の乗車人数を採用し、採用した方の車両の乗車人数から当該車両の定員に占める割合を車両の乗車率として算出し、記憶部は、算出部が算出した車両の乗車率を蓄積することを特徴とする。 In order to solve the above problems, the train occupancy rate management system according to the present invention includes a counting unit, a measuring unit, a congestion status estimation unit, a passenger number estimation unit, a calculation unit and a storage unit, and the counting unit organizes trains. The first number of passengers is counted as the number of passengers of the vehicle to be used, the measuring unit measures the load of the vehicle, the congestion status estimation unit estimates the congestion status inside the vehicle, and the passenger number estimation unit estimates the congestion status. When the congestion situation estimated by the estimation unit is no congestion, the second number of passengers is calculated as the number of passengers of the vehicle from the weight per passenger and the load of the vehicle estimated from the first number of passengers and the load of the vehicle. The estimation and calculation unit adopts the first number of passengers as the number of passengers of the vehicle when the congestion status estimated by the congestion status estimation unit is no congestion, and the second number of passengers when there is congestion. Is adopted, the ratio of the number of passengers in the adopted vehicle to the capacity of the vehicle is calculated as the vehicle occupancy rate, and the storage unit accumulates the vehicle occupancy rate calculated by the calculation unit. ..
本発明によれば、乗員一人当たりの重量を混雑度合いが低い条件下で精度良く推定し、車両の乗車率算出に反映することで、車両荷重に基づく車両の乗車率の算出方法の弱点を補い、車両の乗車率の算出精度を向上させることができる。 According to the present invention, the weight per occupant is accurately estimated under the condition of low congestion and reflected in the calculation of the occupancy rate of the vehicle, thereby compensating for the weakness of the method of calculating the occupancy rate of the vehicle based on the vehicle load. , It is possible to improve the calculation accuracy of the vehicle occupancy rate.
以下、本発明を実施するための形態として、本発明の実施例について、図を参照しながら説明する Hereinafter, examples of the present invention will be described as embodiments for carrying out the present invention with reference to the drawings.
本発明の実施例に係る列車乗車率管理システムは、先ず、駅間、曜日および列番(列車番号)を基本とした条件で、列車内の混雑のありまたはなしを判定する。その上で、行路内の混雑なしの条件下では、カメラや光学系センサなどを用いて乗車人数を計数した結果で車両の乗車率を算出する。それと共に、荷重検知結果と乗車人数計数結果とから乗客一人当たりの重量を推定し、同行路内の混雑ありの条件下では、荷重検知結果と推定した乗客一人当たりの重量とから求めた乗車人数によって車両の乗車率を算出する。 The train occupancy rate management system according to the embodiment of the present invention first determines whether or not there is congestion in the train under the conditions based on the distance between stations, the day of the week, and the train number (train number). Then, under the condition that there is no congestion in the route, the occupancy rate of the vehicle is calculated based on the result of counting the number of passengers using a camera, an optical system sensor, or the like. At the same time, the weight per passenger is estimated from the load detection result and the number of passengers counting result, and under the condition of congestion in the accompanying road, the number of passengers obtained from the load detection result and the estimated weight per passenger. The vehicle occupancy rate is calculated by.
この列車乗車率管理システムによれば、乗車人数の計数結果に基づき、乗客一人当たりの重量を適切な値に設定した上で、同行路内の混雑した環境下でも荷重に基づいて車両の乗車率を算出することが可能となる。そのため、季節、時間帯および号車などの環境条件に依らず、車両の乗車率を精度良く算出することが可能となる。 According to this train occupancy rate management system, the weight per passenger is set to an appropriate value based on the counting result of the number of passengers, and the occupancy rate of the vehicle is based on the load even in a crowded environment in the accompanying route. Can be calculated. Therefore, it is possible to accurately calculate the occupancy rate of the vehicle regardless of the environmental conditions such as the season, the time zone, and the car number.
図1は、本発明の実施例に係る列車乗車率管理システムのシステム構成の一例を示す図である。
列車乗車率管理システムは、大別すると、乗車率算出装置100と乗車率算出装置100に対して情報を入出力する複数の処理部とから構成される。
FIG. 1 is a diagram showing an example of a system configuration of a train occupancy rate management system according to an embodiment of the present invention.
The train occupancy rate management system is roughly classified into a occupancy
先ず、乗車率算出装置100に対する情報の入力源となる複数の処理部は、ドア開閉情報管理部101、列番情報管理部102、列車位置管理部103、カレンダ情報管理部104、改札流入人数取得部105、手動切替入力部106、乗車人数計数部107、車両荷重測定部108、路線内一人当たり重量管理部109および自列車内他車両乗車率算出装置100Aである。
First, the plurality of processing units that are input sources of information for the occupancy
ここで、自列車内他車両乗車率算出装置100Aは、自列車内において他車両向けに存在する乗車率算出装置であり、その内部処理は乗車率算出装置100の内部処理と同じである。
Here, the other vehicle occupancy
次に、乗車率算出装置100からの情報の出力先となる複数の処理部は、自列車内他車両乗車率算出装置100A、路線内一人当たり重量管理部109および乗車率記憶部110である。
Next, the plurality of processing units that are output destinations of information from the occupancy
ここで、乗車率記憶部110は、列車内の各号車に設置される車内表示装置111および路線内の駅に設置される駅構内表示装置112に対して、乗車率情報を出力する。
Here, the occupancy
乗車率算出装置100が実行する内部処理は、列車内の車両ごとに個別に存在する。
The internal processing executed by the occupancy
乗車率算出装置100の入力側に接続される複数の処理部の内、ドア開閉情報管理部101、列番情報管理部102、列車位置管理部103、カレンダ情報管理部104、改札流入人数取得部105、手動切替入力部106および路線内一人当たり重量管理部109に関しては、一列車内で共通の単一入力である。
一方で、乗車人数計数部107、車両荷重測定部108および自列車内他車両乗車率算出装置100Aに関しては、車両ごとに異なる個別の入力である。
Among the plurality of processing units connected to the input side of the occupancy
On the other hand, the number of
また、乗車率算出装置100の出力側について、乗車率記憶部110は、一列車内に最低限1箇所あればよく、列車内の各車両に対応する乗車率算出装置100からの各出力を集約して記憶する。
Further, regarding the output side of the occupancy
さらに、乗車率算出装置100は、独立した装置として車載することが可能である。もしくは、乗車率算出装置100は、その内部処理を既存の車上モニタ装置の内部に実装することでも実現可能である。後述するように、乗車率算出装置100への入力データの多くは、車上モニタ装置の内部に既に存在する情報であることから、車上モニタ装置の内部に処理を実装する方法は、ハード面およびソフト面の両方で新設や改修に係る部分が少なく、コストが低く抑えられる。
Further, the occupancy
続いて、乗車率算出装置100の入力側の各処理部について、図1の左上からの順に説明する。
(1)ドア開閉情報管理部101
ドア開閉情報管理部101からの入力情報は、ドア開閉状態151である。すなわち、列車内ドアもしくはホームドアの少なくとも一部のドアが開き乗客の乗降が行われ得る状態であるか、全ドアが閉まり乗降が行われ得ない状態であるか、のいずれであるかを示す情報である。以降では、前者を「ドア開状態」、後者を「ドア閉状態」と記載する。
ここで、ドア開閉情報管理部101は、列車内のドアやホームドアの開閉状態に関する情報を保持する機器であれば、その役割を果たすことが可能であることから、一例として、車上モニタ装置が挙げられる。
Subsequently, each processing unit on the input side of the occupancy
(1) Door open / close
The input information from the door opening / closing
Here, the door opening / closing
なお、ドア開閉状態151の代用として、車上モニタ装置などから取得できる車両速度の情報を使用することも可能である。なぜならば、原則的に、列車はドア閉状態でのみ走行可能、すなわち速度が正になるためである。乗車率算出装置100は、列車速度が、走行検知用速度の所定閾値を上回っているときに「ドア閉状態」、それ以外を「ドア開状態」とみなして、内部処理を行う。この方法であれば、乗車率算出装置100は、ドア開閉状態を直接認識できる機器と接続されない場合であっても、間接的にドア開閉の状態を認識することができる。
As a substitute for the door open /
(2)列番情報管理部102
列番情報管理部102からの入力情報は、自列車の列車番号152である。ここで、列番情報管理部102は、自列車の列車番号を認識している機器であればその役割を果たすことが可能であることから、一例として、車上モニタ装置が挙げられる。
(2) Column number
The input information from the column number
(3)列車位置管理部103
列車位置管理部103からの入力情報は、列車位置153である。ここで、列車位置管理部103は、自列車の位置を認識している機器であればその役割を果たすことが可能であることから、一例として、車上モニタ装置が挙げられる。
(3) Train
The input information from the train
(4)カレンダ情報管理部104
カレンダ情報管理部104からの入力情報は、曜日関連情報154である。乗車率算出装置100を搭載する列車のダイヤが、平日と土日祝日とで分かれている場合、曜日関連情報154は、平日か否かの情報となる。また、列車のダイヤが曜日毎に細かく分かれている場合、曜日関連情報154は、それらの分類に応じて当日のダイヤがいずれであるかを識別可能な形で、乗車率算出装置100に入力される。
ここで、カレンダ情報管理部104は、曜日情報を認識する機器であればその役割を果たすことが可能であることから、一例として、車上モニタ装置が挙げられる。あるいは、乗車率算出装置100の内部でカレンダ情報を管理することも可能であり、その場合外部からの入力としての曜日関連情報154は不要である。
(4) Calendar
The input information from the calendar
Here, since the calendar
(5)改札流入人数取得部105
改札流入人数取得部105からの入力情報は、自列車の停車駅における改札流入人数155である。ここで、改札流入人数取得部105は、単位時間当たりに改札を通過した人数を把握できる機器であればその役割を果たすことが可能であることから、一例として、駅に設置されている自動改札機の制御装置が挙げられる。当該制御装置に無線通信機能を持たせ、駅停車中の列車に対して、直近の所定時間内における改札通過人数155を送信させる。
また、改札流入人数取得部105は、必ずしも先の自動改札機の制御装置である必要はなく、カメラの画像認識やレーザレーダを活用した駅構内の人流監視システムなどであってもよい。
(5) Ticket gate inflow
The input information from the ticket gate inflow
Further, the ticket gate inflow
(6)手動切替入力部106
手動切替入力部106からの入力情報は、乗務員や駅係員によって手動で設定される手動設定混雑状況156である。この混雑状況信号は、「混雑あり」または「混雑なし」のいずれかである。
乗務員や駅係員は、列車内外の混雑状況を把握し、混雑度合いが大きいと判断する際に、手動切替入力部106に対してその旨の入力を行うことにより、手動設定混雑状況156の信号内容が「混雑あり」となる。
ここで、手動切替入力部106は、駅や列車に設置されている操作端末でもよいし、乗務員や駅係員が乗客案内等の用途で持つタブレット端末でもよい。
(6) Manual switching
The input information from the manual
When the crew and station staff grasp the congestion status inside and outside the train and judge that the degree of congestion is high, they input to that effect to the manual
Here, the manual
(7)乗車人数計数部107
乗車人数計数部107からの入力情報は、自車両内の乗車人数計数結果159と乗車人数計数部動作状態160である。乗車人数計数部107は、カメラのような撮像装置を用いた画像認識やレーザレーダのような光学系検知装置による物体検知を活用した計数により、乗車人数計数結果159を積算する。
例えば、カメラのような撮像装置を用いた画像認識による計数方法として、列車内の天井部や妻部に設置した撮像装置(カメラ)により車内の画像を撮影し、乗客の頭部を画像認識して計数する方法が挙げられる。この方法によれば、痴漢防止などの目的で車内に既設の撮像装置(カメラ)を流用することが可能で、追加設備にかかるコストを低減できる。
(7) Number of
The input information from the number of
For example, as a counting method by image recognition using an image pickup device such as a camera, an image inside the car is taken by an image pickup device (camera) installed on the ceiling or wife of the train, and the head of a passenger is image-recognized. There is a method of counting. According to this method, it is possible to divert an existing imaging device (camera) in the vehicle for the purpose of preventing molestation, and it is possible to reduce the cost of additional equipment.
また、上記の画像認識による計数方法の他の例として、ホームドア部への接近または取り残し検知用に設置した車側撮像装置(カメラ)の画像を活用し、列車に乗降する人数を計数し積算する方法が挙げられる。この方法も、既設の撮像装置(カメラ)の流用により導入コストの低減が可能である。 In addition, as another example of the counting method by the above image recognition, the number of people getting on and off the train is counted and integrated by utilizing the image of the vehicle side image pickup device (camera) installed for detecting the approaching or leaving behind of the platform door. There is a way to do it. This method can also reduce the introduction cost by diverting the existing imaging device (camera).
さらに、レーザレーダのような光学系検知装置を用いる方法として、例えば、乗客が乗降する車両ドアや車間部に通過検知用の光学系検知装置(レーザレーダ)を設置し、乗客の足や胴体などの通過数を検知し積算する方法が挙げられる。 Further, as a method of using an optical system detection device such as a laser radar, for example, an optical system detection device (laser radar) for passing passage is installed at a vehicle door or an inter-vehicle distance where passengers get on and off, and passengers' legs, body, etc. There is a method of detecting and accumulating the number of passages.
上記のいずれの方法も、乗客数が少なく乗降が激しくない場面においては、精度良く乗車人数計数結果159を取得できる。しかし、混雑した状況下では、各乗客を切り分けて計数することが困難になるため、乗車人数計数結果159の精度が悪化する。
In any of the above methods, in a situation where the number of passengers is small and getting on and off is not intense, the number of
乗車人数計数部動作状態160の信号内容は、「正常」または「異常」のいずれかの状態を持ち、乗車人数計数部107が自己診断で異常を認識した際に「異常」が出力される。
The signal content of the passenger number counting
(8)車両荷重測定部108
車両荷重測定部108からの入力情報は、車両荷重測定結果157と車両荷重測定部動作状態158である。車両荷重測定結果157は、空車状態を基準にして乗客によって増加した分の重さである。
(8) Vehicle
The input information from the vehicle
ここで、車両荷重測定部108の例として、車上モニタ装置が挙げられる。車上モニタ装置では、図示しないブレーキ制御装置から受け取った情報により車体を支える空気ばねの内部圧力を把握しているため、空車時からの圧力増分を重さに変換することで車両荷重測定結果157が計算できる。また、車両荷重測定部108としてブレーキ制御装置自体を用いてもよい。
Here, as an example of the vehicle
車両荷重測定部動作状態158の信号内容は、「正常」または「異常」のいずれかの状態を持ち、車両荷重測定部108が自己診断で異常を認識した際には「異常」が出力される。
The signal content of the vehicle load measuring
(9)自列車内他車両乗車率算出装置100A
自列車内他車両乗車率算出装置100Aからの入力情報は、自列車内の他車両について推定された自列車内他車両一人当たり重量162Aである。本実施例では便宜上、自列車内の他車両が1車両存在する形式で記述しているが、自列車内の他車両が2車両以上存在する場合でも、自列車内の他車両について推定された乗客一人当たりの重量が、乗車率算出装置100に入力される。反対に、自列車内他車両乗車率算出装置100Aに対しては、乗車率算出装置100から乗客一人当たりの重量推定結果162が出力される。
(9) Other vehicle occupancy
The input information from the other vehicle occupancy
(10)路線内一人当たり重量管理部109
路線内一人当たり重量管理部109は、同一路線内の各列車に関して、各列車内において推定された乗客一人当たりの重量を管理する地上側の設備である。走行する列車とは無線通信によって情報の入出力を行う。
(10) Weight management department 109 per person on the route
The per capita weight management unit 109 on the line is a ground-side facility that manages the estimated per-passenger weight in each train for each train on the same line. Information is input and output by wireless communication with the running train.
路線内一人当たり重量管理部109は、乗車率算出装置100に対して周期的に、自列車以外の他列車において推定される乗客一人当たりの重量の集計結果を、他列車の乗客一人当たりの重量163として入力する。ここで、集計方法の代表的な例は、平均処理である。
The per capita weight management unit 109 in the line periodically adds up the weight per passenger estimated for other trains other than its own train to the occupancy
一方で、乗車率算出装置100は、その内部で演算された乗客一人当たりの重量推定結果162を路線内一人当たり重量管理部109に対して送信出力する。
On the other hand, the occupancy
次に、乗車率算出装置100の出力側の処理部について説明する。
(11)乗車率記憶部110
乗車率記憶部110は、車上サーバであり、乗車率算出装置100が算出した乗車率算出結果165を蓄積する。乗車率記憶部110に蓄積されたデータは、鉄道事業者の計画部門などにおいて解析され、混雑状況の把握や将来のダイヤ改正の検討材料として用いられ、また、乗客に対する情報提供にも活用される。
Next, the processing unit on the output side of the occupancy
(11) Boarding
The occupancy
(12)車内表示装置111
車内表示装置111は、自列車内の各号車の乗車率を表示する。そのために、乗車率記憶部110から車内表示装置111に対して、列車内車両別乗車率情報166が出力される。列車内車両別乗車率情報166を車内表示装置111に表示することによって、混雑した車両の乗客が比較的空いている車両へ移動し、列車内の混雑が平準化することが期待できる。
(12) In-
The in-
(13)駅構内表示装置112
駅構内表示装置112は、路線内の駅に設置され、路線内の各列車の乗車率記憶部110からの列車別乗車率情報167を表示する。駅構内表示装置112が、路線内の各列車の混雑状況を表示することにより、駅にいる利用客がより空いている列車を選択して乗車することが可能となり、列車間での混雑の平準化が期待できる。
列車内および列車間での混雑の平準化は、車内快適性の向上だけでなく、極端に長い乗降時間の発生を抑制することになり、列車運行の定時性の向上にも寄与する。
(13) Station
The station
Leveling congestion in and between trains not only improves in-car comfort, but also suppresses the occurrence of extremely long boarding / alighting times, which contributes to improving the punctuality of train operation.
次に、乗車率算出装置100の内部構成について、図1を用いて説明する。
乗車率算出装置100は、混雑状況推定部113、一人当たり重量推定部114、乗車人数推定部115および乗車率算出部116から構成される。
Next, the internal configuration of the occupancy
The occupancy
(14)混雑状況推定部113
混雑状況推定部113の入力は、ドア開閉状態151、列車番号152、列車位置153、曜日関連情報154、改札流入人数155、手動設定混雑状況156、車両荷重測定結果157、車両荷重測定部動作状態158、乗車人数計数結果159および乗車人数計数部動作状態160である。また、混雑状況推定部113の出力は、混雑状況推定結果161であり、一人当たり重量推定部114と乗車率算出部116とに入力される。
(14) Congestion
Inputs of the congestion
ここで、混雑状況推定結果161の取り得る状態は、「混雑あり」および「混雑なし」の2種類である。「混雑あり」とは、乗車人数計数部107においてカメラやレーザレーダによる方法で乗車人数が正しく計数できない程度の混雑度合いであることを示す。具体的な閾値は、乗車人数計数部107として採用する機材の性能や方式の種類によって異なるため、予め実乗車人数と乗車人数計数部107との比較検証試験を行い、閾値となる混雑度合いを決めておく必要がある。
混雑状況推定部113の内部処理については後述する。
Here, there are two types of possible states of the congestion situation estimation result 161: “with congestion” and “without congestion”. “Congested” indicates that the degree of congestion is such that the number of passengers cannot be correctly counted by the method using a camera or a laser radar in the number of
The internal processing of the congestion
(15)一人当たり重量推定部114
一人当たり重量推定部114の入力は、車両荷重測定結果157、車両荷重測定部動作状態158、乗車人数計数結果159、乗車人数計数部動作状態160および混雑状況推定結果161である。一人当たり重量推定部114の出力は、一人当たり重量推定結果162であり、路線内一人当たり重量管理部109と乗車人数推定部115とに入力される。
一人当たり重量推定部114の内部処理については後述する。
(15) Weight estimation unit per
The inputs of the per capita
The internal processing of the per capita
(16)乗車人数推定部115
乗車人数推定部115の入力は、車両荷重測定結果157、車両荷重測定部動作状態158、一人当たり重量推定結果162および他列車一人当たり重量163である。乗車人数推定部115の出力は、乗車人数推定結果164であり、乗車率算出部116に入力される。
乗車人数推定部115の内部処理については後述する。
(16) Number of
The inputs of the number of
The internal processing of the number of
(17)乗車率算出部116
乗車率算出部116の入力は、ドア開閉情報151、乗車人数計数結果159、乗車人数計数部動作状態160、混雑状況推定結果161および乗車人数推定部164からの推定結果である。乗車率算出部116の出力は、乗車率算出結果165であり、乗車率記憶部110に入力される。
乗車率算出部116の内部処理については後述する。
(17) Boarding
The inputs of the occupancy
The internal processing of the occupancy
先ず、混雑状況推定部113の内部処理について説明する。
図2は、混雑状況推定部113の内部処理を示すフローチャートの一例を示す図である。このフローチャートの各ステップの処理を実行する主体は、混雑状況推定部113であるが、以下の各ステップでは、その主体の記載を省略する。
First, the internal processing of the congestion
FIG. 2 is a diagram showing an example of a flowchart showing the internal processing of the congestion
STEP201で、ドア開閉状態151(ドア開閉情報管理部101の出力)を使用して乗車率算出タイミングであるか否かを判定する。乗車率算出タイミングは、駅での乗客の乗降が終了したタイミングおよびその後の所定時間内とする。よって、ドア開閉状態151が、「ドア開状態」から「ドア閉状態」に変化したタイミングおよびその後の所定時間内であれば、STEP201の判定結果はYESとなり、STEP202に進む。
ここで、所定時間としては、走行による車両動揺の影響を回避するため、ドアが閉じてから列車が動き始めるまでの平均的な時間に設定する方法を用いることができる。
In STEP201, it is determined whether or not it is the occupancy rate calculation timing by using the door open / closed state 151 (output of the door open / close information management unit 101). The occupancy rate calculation timing shall be the timing when passengers get on and off at the station and within the predetermined time thereafter. Therefore, if the door open /
Here, as the predetermined time, in order to avoid the influence of the vehicle shaking due to running, a method of setting the average time from the closing of the door to the start of movement of the train can be used.
他方、STEP201の判定結果がNOであれば、STEP209に進む。
STEP209では、混雑状況推定結果161を前回値の保持とする。なお、車両電源の起動時は、空車であると想定されることから、混雑状況推定結果161の初期値は、「混雑なし」とする。
On the other hand, if the determination result of STEP201 is NO, the process proceeds to STEP209.
In STEP209, the congestion
STEP202で、列車番号152(列車番号管理部102の出力)、列車位置153(列車位置管理部103の出力)および曜日関連情報154(カレンダ情報管理部104の出力)を入力条件として、駅間、曜日および列番(列車番号)の観点で混雑状況を推定する。この混雑状況の推定は、例えば、データベース検索の形で行う方法が挙げられる。 In STEP202, between stations, with train number 152 (output of train number management unit 102), train position 153 (output of train position management unit 103) and day of the week related information 154 (output of calendar information management unit 104) as input conditions. Estimate the congestion status in terms of the day of the week and the train number (train number). For example, a method of estimating the congestion situation in the form of a database search can be mentioned.
図3は、駅間、曜日および列番による混雑状況推定に使用するデータベースの一例を示す図である。図3では、A駅からI駅までの路線を仮定し、各駅間、各列番(列車番号101A〜105A)および各曜日(平日または土日祝)の条件で、「混雑あり」の傾向にあるか否かを示している。
FIG. 3 is a diagram showing an example of a database used for estimating congestion status by station distance, day of the week, and train number. In FIG. 3, assuming a line from A station to I station, there is a tendency of "congestion" under the conditions of each station, each row number (train
図3に示すデータベースの内容については、事前に各条件での通常時における混雑傾向を現地調査などで調査および集計した結果を、乗車率算出装置100が備えるメモリ(図示せず)に保存しておく。同一の路線でも季節によって混雑傾向が変化することが考えられるため、データベースの内容を容易に変更できるよう、外部記録媒体の交換等によりメモリの内容を変更できる形態が望ましい。
Regarding the contents of the database shown in FIG. 3, the results of investigating and aggregating the congestion tendency under normal conditions under each condition by a field survey or the like in advance are stored in a memory (not shown) provided in the occupancy
STEP202で、「混雑あり」と判定された場合(YES)は、STEP207に進む。
STEP207では、混雑状況推定結果161を「混雑あり」に設定する。
If it is determined in STEP 202 that there is "congestion" (YES), the process proceeds to STEP 207.
In STEP 207, the congestion
他方、「混雑あり」と判定されなかった場合(NO)は、STEP203に進む。
ここで、混雑状況推定部113における推定の考え方は、STEP202における駅間、曜日および列番(列車番号)での混雑状況推定を基本とし、STEP202で「混雑あり」と判定されなかった場合における例外的な「混雑あり」状況の可能性を、以降のSTEP203〜STEP206でカバーするものである。
On the other hand, if it is not determined as "congested" (NO), the process proceeds to STEP 203.
Here, the concept of estimation in the congestion
STEP203では、改札流入人数155(改札流入人数取得部105の出力)を入力として、現在駅の改札流入人数155が規定人数よりも多いか否かを判定する。例えば、駅の近くで大規模なイベントなどが開催されるような場合には、平常時では「混雑あり」の傾向になくても特定のタイミングで大きな混雑が発生する可能性があるため、STEP203はそのようなケースを考慮し対処するステップである。 In STEP 203, it is determined whether or not the number of ticket gates inflowing at the current station is larger than the specified number by inputting the number of ticket gates inflowing 155 (output of the ticket gate inflowing number acquisition unit 105). For example, when a large-scale event is held near a station, large congestion may occur at a specific timing even if there is no tendency of "congestion" in normal times, so STEP203 Is a step to consider and deal with such cases.
ここで、上記の規定人数は、駅、曜日および列番(列車番号)ごとに平常時の乗車人数の傾向から大きく乖離する値(人数)に設定されることが望ましい。例えば、平常時の乗車人数の傾向が正規分布である場合に、平均値+2σ(σは標準偏差)を規定値(人数)とする方法などを用いることができる。 Here, it is desirable that the above-mentioned specified number of people is set to a value (number of people) that greatly deviates from the tendency of the number of passengers in normal times for each station, day of the week, and line number (train number). For example, when the tendency of the number of passengers in normal times is a normal distribution, a method in which the average value + 2σ (σ is the standard deviation) is set as the specified value (number of people) can be used.
STEP203での判定が、YESの場合にはSTEP207に進み、NOの場合にはSTEP204に進む。
STEP204では、手動設定混雑状況156(手動切替入力部106の出力)を入力として、乗務員や駅係員が手動により「混雑あり」の切替えを要求する状態にあるか否かを判定する。ここでは、STEP202で判定する平常時の混雑傾向やSTEP203で判定するイベント的なケース以外で、イレギュラーな混雑傾向の変化がある際に、人手を介して混雑状況推定結果161を「混雑あり」に変更することができる。例えば、運行乱れによって平常時と乗客の流動が大きく変わっているような場合や、一部の車両が使用できず他の車両に集中的に乗客が乗車しているような場合が挙げられる。
If the determination in STEP 203 is YES, the process proceeds to STEP 207, and if NO, the process proceeds to STEP 204.
In STEP 204, it is determined whether or not the crew member or the station staff is in a state of manually requesting the switching of "congested" by using the manually set congestion status 156 (output of the manual switching input unit 106) as an input. Here, when there is an irregular change in the congestion tendency other than the normal congestion tendency judged by STEP202 and the event-like case judged by STEP203, the congestion
STEP204での判定が、YESの場合にはSTEP207に進み、NOの場合にはSTEP205に進む。
STEP205では、乗車人数計数結果159(乗車人数計数部107の出力)が規定人数よりも大きいか否かを判定する。この判定結果が、YESの場合にはSTEP207に進み、NOの場合にはSTEP206に進む。
If the determination in STEP204 is YES, the process proceeds to STEP207, and if NO, the process proceeds to STEP205.
In STEP205, it is determined whether or not the number of passengers counting result 159 (output of the number of passengers counting unit 107) is larger than the specified number of passengers. If the determination result is YES, the process proceeds to STEP207, and if NO, the process proceeds to STEP206.
ここで、乗車人数計数部動作状態160(乗車人数計数部107の出力)が「異常」の場合には、乗車人数計数結果159の値が信頼できないため、STEP205の判定はスキップするという考え方で(すなわち、NO)、STEP206に進む。
Here, when the operating
また、上記の規定人数は、乗車人数計数部107によって正確な計数ができる限界の人数規模を予め試験等で検証して設定されることが望ましい。
Further, it is desirable that the above-mentioned specified number of people is set by verifying in advance the scale of the limit number of people that can be accurately counted by the passenger
STEP206では、車両荷重測定結果157(車両荷重測定部108の出力)が規定重量より大きいか否かを判定する。この判定結果が、YESの場合にはSTEP207に進み、NOの場合にはSTEP208に進む。 In STEP206, it is determined whether or not the vehicle load measurement result 157 (output of the vehicle load measurement unit 108) is larger than the specified weight. If the determination result is YES, the process proceeds to STEP207, and if NO, the process proceeds to STEP208.
ここで、車両荷重測定部動作状態158(車両荷重測定部108の出力)が「異常」の場合には、車両荷重測定結果157の値が信頼できないため、STEP206の判定はスキップするという考え方で(すなわち、NO)、STEP208に進む。
また、上記の規定重量は、STEP205で用いる規定人数に所定の一人当たりの重量を乗算した値に設定されることが望ましい。
Here, when the vehicle load measurement unit operating state 158 (output of the vehicle load measurement unit 108) is "abnormal", the value of the vehicle
Further, it is desirable that the above-mentioned specified weight is set to a value obtained by multiplying the specified number of people used in STEP 205 by a predetermined weight per person.
STEP205とSTEP206とは、本来であれば、STEP204からSTEP207に進むべき状況にも拘らず、乗務員や駅係員が手動切替入力部106への入力を怠った場合や手動切替入力部106が故障しているような場合のバックアップ手段として存在するステップである。
STEP208では、混雑状況推定結果161を「混雑なし」に設定する。
In STEP 205 and STEP 206, despite the situation where STEP 204 should be proceeded to STEP 207, if the crew or station staff neglected to input to the manual
In STEP208, the congestion
以上、混雑状況推定部113の内部処理を図2のフローチャートに沿って説明上記したSTEP203〜STEP206の各判定ステップは、図2に示す順序に固定されるものではなく、順序が入れ替わっても構わない。
As described above, the internal processing of the congestion
また、混雑状況推定部113における推定の考え方として、先のSTEP202における駅間、曜日および列番(列車番号)での混雑状況推定を基本とすることを記したが、上記したSTEP203〜STEP206に示す各状態における混雑状況の推定に特化させる場合も想定して、先のSTEP202なしに上記したSTEP203〜STEP206それぞれを実行するようにしてもよい。
Further, as the concept of estimation in the congestion
次に、一人当たり重量推定部114の内部処理について説明する。
図5は、一人当たり重量推定部114の内部処理を示すフローチャートの一例を示す図である。このフローチャートの各ステップの処理を実行する主体は、一人当たり重量推定部114であるが、以下の各ステップでは、その主体の記載を省略する。
Next, the internal processing of the per capita
FIG. 5 is a diagram showing an example of a flowchart showing the internal processing of the per capita
STEP501で、混雑状況推定結果161(混雑状況推定部113の出力)を入力として、混雑状況が「混雑あり」か否かを判定する。この判定結果が、YESの場合にはSTEP504に進み、NOの場合にはSTEP502に進む。 In STEP501, it is determined whether or not the congestion status is "congested" by inputting the congestion status estimation result 161 (output of the congestion status estimation unit 113). If the determination result is YES, the process proceeds to STEP504, and if NO, the process proceeds to STEP502.
STEP502で、乗車人数計数部動作状態160(乗車人数計数部107の出力)を入力として、乗車人数計数部107が正常動作しているか否かを判定する。正常動作している場合(YES)は、STEP503に進み、異常である場合(NO)は、STEP506に進む。
In STEP 502, it is determined whether or not the number of
STEP503で、車両荷重測定部動作状態158(車両荷重測定部108の出力)を入力として、車両荷重測定部108が正常動作しているか否かを判定する。正常動作している場合(YES)は、STEP505に進み、異常である場合(NO)は、STEP506に進む。
In STEP 503, it is determined whether or not the vehicle
STEP504で、現行路内で一人当たりの重量推定結果162に前回値が存在するか否かを判定する。この判定結果が、YESの場合にはSTEP507に進み、NOの場合にはSTEP506に進む。
STEP507では、一人当たりの重量推定結果162として前回値を保持する。
In STEP 504, it is determined whether or not the previous value exists in the weight estimation result 162 per person in the current road. If the determination result is YES, the process proceeds to STEP507, and if NO, the process proceeds to STEP506.
In STEP507, the previous value is held as the weight estimation result 162 per person.
STEP505で、車両荷重測定結果157(車両荷重測定部108の出力)を乗車人数計数結果159で除算することによって、一人当たりの重量推定結果162を算出する。
In STEP505, the weight estimation result 162 per person is calculated by dividing the vehicle load measurement result 157 (output of the vehicle load measurement unit 108) by the number of
STEP506では、一人当たりの重量推定結果162を推定できないため、値を無効値とする。このSTEP506は、一人当たりの重量推定結果162を計算するための車両荷重測定結果157および乗車人数計数結果159の少なくともいずれかが信頼できない場合、または現行路内が始めから「混雑あり」の状況(エラー状態)である場合、に実行されるステップである。
In STEP506, since the weight estimation result 162 per person cannot be estimated, the value is set as an invalid value. In this STEP506, when at least one of the vehicle
次に、乗車人数推定部115の内部処理について説明する。
図6は、乗車人数推定部115の内部処理を示すフローチャートの一例を示す図である。このフローチャートの各ステップの処理を実行する主体は、乗車人数推定部115であるが、以下の各ステップでは、その主体の記載を省略する。
Next, the internal processing of the number of
FIG. 6 is a diagram showing an example of a flowchart showing the internal processing of the number of
STEP601で、車両荷重測定部動作状態158(車両荷重測定部108の出力)を入力として、車両荷重測定部108が正常動作しているか否かを判定する。正常動作している場合(YES)は、STEP602に進み、異常である場合(NO)は、STEP607に進む。
STEP607では、乗車人数推定結果165として無効値を設定する。
In STEP601, it is determined whether or not the vehicle
In STEP607, an invalid value is set as the result of estimating the number of
STEP602で、一人当たりの重量推定結果162(一人当たり重量推定部114の出力)を入力として、その値が有効であるか否かを判定する。この判定結果が、有効である場合(YES)はSTEP608に進み、有効でない(無効である)場合(NO)はSTEP603に進む。
In STEP 602, the weight estimation result 162 per person (output of the
STEP608で、一人当たりの重量基準値に自車両の一人当たりの重量推定結果162を設定し、STEP606に進む。
STEP606で、車両荷重測定結果157を一人当たりの重量基準値で除算することで、乗車人数推定結果164を算出する。
In STEP608, the weight estimation result 162 per person of the own vehicle is set as the weight reference value per person, and the process proceeds to STEP606.
In STEP606, the vehicle
他方、STEP602の判定により一人当たりの重量推定結果162が有効でない(無効である)場合(NO)、STEP603以降において、自車両以外の一人当たりの重量推定結果を採用する。 On the other hand, when the weight estimation result 162 per person is not valid (invalid) by the determination of STEP602 (NO), the weight estimation result per person other than the own vehicle is adopted in STEP603 or later.
STEP603で、自列車内他車両一人当たりの重量162A(自列車内他車両乗車率算出装置100Aの出力)を入力として、自列車内の他車両の一人当たりの重量推定結果が有効であるか否かを判定する。この判定結果が、有効である場合(YES)はSTEP605に進み、有効でない(無効である)場合(NO)はSTEP604に進む。
In STEP603, whether or not the weight estimation result per person of the other vehicle in the own train is valid by inputting the
自列車内の他車両の一人当たりの重量推定結果が有効である場合(YES)、STEP605で、当該有効な値(複数ある場合は、平均などの統計処理済みの値)を一人当たりの重量基準値に設定し、STEP606に進む(STEP606での処理は、上述のとおり)。 If the per capita weight estimation result of other trains in the own train is valid (YES), the valid value (if there are multiple, statistically processed values such as average) is used as the per capita weight standard in STEP605. Set to a value and proceed to STEP606 (processing in STEP606 is as described above).
自列車内の他車両の一人当たりの重量推定結果が有効でない(無効である)場合(NO)、STEP604で、同一路線内を走行する他列車の一人当たりの重量163(路線内一人当たり重量管理部109の出力)を入力として、平均化などの統計処理をした上で、一人当たりの重量基準値に設定し、STEP606に進む(STEP606での処理は、上述のとおり)。 If the per capita weight estimation result of other trains in the own train is not valid (invalid) (NO), in STEP 604, the per capita weight of other trains traveling on the same route is 163 (weight management per capita in the route). After performing statistical processing such as averaging with the output of unit 109 as an input, the weight reference value per person is set, and the process proceeds to STEP606 (processing in STEP606 is as described above).
次に、乗車率算出部116の内部処理について説明する。
図7は、乗車率算出部116の内部処理を示すフローチャートの一例を示す図である。このフローチャートの各ステップの処理を実行する主体は、乗車率算出部116であるが、以下の各ステップでは、その主体の記載を省略する。
Next, the internal processing of the occupancy
FIG. 7 is a diagram showing an example of a flowchart showing the internal processing of the occupancy
STEP701で、ドア開閉状態151(ドア開閉情報管理部101の出力)を使用して、乗車率算出タイミングであるか否かを判定する。判定方法は、先のSTEP201(図2)と同一である。判定結果が、YESの場合はSTEP702に進み、NOの場合はSTEP709に進む。
STEP709では、乗車率算出結果165として前回値を保持する。
In STEP701, the door open / closed state 151 (output of the door open / close information management unit 101) is used to determine whether or not it is the occupancy rate calculation timing. The determination method is the same as the previous STEP201 (FIG. 2). If the determination result is YES, the process proceeds to STEP702, and if NO, the process proceeds to STEP709.
In STEP709, the previous value is held as the occupancy
STEP702で、混雑状況推定結果161(混雑状況推定部113の出力)を入力として、混雑状況が「混雑あり」か否かを判定する。この判定結果が、「混雑あり」の場合(YES)はSTEP703に進み、「混雑なし」の場合(NO)はSTEP704に進む。 In STEP702, the congestion status estimation result 161 (output of the congestion status estimation unit 113) is used as an input to determine whether or not the congestion status is “congested”. If the determination result is "congested" (YES), the process proceeds to STEP703, and if the determination result is "no congestion" (NO), the process proceeds to STEP704.
STEP704で、乗車人数計数部動作状態160(乗車人数計数部107の出力)を入力として、乗車人数計数部107が正常動作しているか否かを判定する(先のSTEP502と同じ処理)。正常動作している場合(YES)は、STEP706に進み、異常である場合(NO)は、STEP703に進む。
In STEP704, it is determined whether or not the number of
STEP703で、乗車人数推定結果164(乗車人数推定部115の出力)が有効であるか否かを判定する。この判定結果が、有効である場合(YES)はSTEP705に進み、有効でない(無効である)場合(NO)はSTEP707に進む。
STEP707では、乗車率算出結果165を無効値とする。
In STEP703, it is determined whether or not the number of passengers estimation result 164 (output of the number of passengers estimation unit 115) is valid. If the determination result is valid (YES), the process proceeds to STEP705, and if the determination result is not valid (invalid), the process proceeds to STEP707.
In STEP707, the occupancy
STEP705で、続くSTEP708で使用するための乗車人数基準値に、乗車人数推定結果164を設定し、STEP708に進む。 In STEP705, the number of passengers estimation result 164 is set as the reference value for the number of passengers to be used in the subsequent STEP708, and the process proceeds to STEP708.
一方、STEP706で、続くSTEP708で使用するための乗車人数基準値に、乗車人数計数結果159(乗車人数計数部107の出力)を設定し、STEP708に進む。 On the other hand, in STEP706, the number of passengers counting result 159 (output of the number of passengers counting unit 107) is set as the reference value of the number of passengers for use in the subsequent STEP708, and the process proceeds to STEP708.
STEP708で、乗車人数基準値を自車両の定員数で除算することによって乗車率算出結果165を算出する。
In STEP708, the occupancy
最後に、乗車率算出装置100による処理を実行した際の、車両の乗車率の計算例について説明する。
図4は、車両の乗車率計算の一例を示す図である。ここで、対象とする列車は、6両編成(1号車〜6号車)、各車両の乗車定員は、図4に示す「乗車定員[人]」の行に記載の人数、と仮定する。
Finally, an example of calculating the occupancy rate of the vehicle when the process by the occupancy
FIG. 4 is a diagram showing an example of vehicle occupancy rate calculation. Here, it is assumed that the target train is a 6-car train (
まず、混雑状況推定部113の推定結果が「混雑なし」の状況下で、乗車人数計数部107による計数結果が、図4に示す「乗車人数計数結果[人]」の行に記載の人数であったとする。この場合には、乗車率算出部116では、乗車人数基準値として当該乗車人数計数結果が設定され、乗車定員に占める割合として車両の乗車率が算出される(図4に示す「車両の乗車率1[%]」の行)。例えば、1号車では、15.0%(=18[人]÷120[人]×100)との計算になる。
First, under the condition that the estimation result of the congestion
また、混雑状況推定部113の推定結果が「混雑なし」の状況下では、更に、一人当たり重量推定部114で、一人当たりの重量推定結果162が計算される。その際には、車両荷重測定部108における測定結果が使用される。すなわち、図4に示す「車両荷重測定結果1[ton]」の行に記載の値が、車両荷重測定結果157である。そこで、計算により求めた一人当たりの重量推定結果162は、図4に示す「一人当たりの重量推定結果[kg]」の行に記載の値である。例えば、1号車では、65kg(=1.17[ton]÷18[人]×1000)との計算になる。
Further, when the estimation result of the congestion
次に、混雑状況推定部113の推定結果が「混雑あり」の状況下で、乗車人数推定部164において、車両荷重測定結果157を一人当たりの重量推定結果162で除算することで、乗車人数推定結果164が算出される(図4に示す「乗車人数推定結果[人]」の行)。すなわち、図4に示す「車両荷重測定結果2[ton]」の行に記載の値を、「一人当たりの重量推定結果[kg]」の行に記載の値で除算することで、「乗車人数推定結果[人]」の行に記載の値が算出される。例えば、1号車では、208.3人(=13.54[ton]÷65[kg]×1000)との計算になる。
Next, under the condition that the estimation result of the congestion
また、混雑状況推定部113の推定結果が「混雑あり」の状況下では、乗車率算出部116において乗車人数基準値として乗車人数推定結果164が設定され、乗車定員に占める割合として車両の乗車率が算出される(図4に示す「車両の乗車率2[%]」の行)。図4に示す「乗車人数推定結果[人]」の行に記載の値を、「乗車定員[人]」で除算する計算となる。例えば、1号車は、173.4%(=208.3[人]÷120[人]×100)との計算になる。
Further, when the estimation result of the congestion
100…乗車率算出装置、100A…自列車内他車両乗車率算出装置、
101…ドア開閉情報管理部、102…列番情報管理部、103…列車位置管理部、
104…カレンダ情報管理部、105…改札流入人数取得部、106…手動切替入力部、
107…乗車人数計数部、108…車両荷重測定部、
109…路線内一人当たり重量管理部、110…乗車率記憶部、111…車内表示装置、
112…駅構内表示装置、113…混雑状況推定部、114…一人当たり重量推定部、
115…乗車人数推定部、116…乗車率算出部、151…ドア開閉状態、
152…列車番号、153…列車位置、154…曜日関連情報、155…改札流入人数、
156…手動設定混雑状況、157…車両荷重測定結果、
158…車両荷重測定部動作状態、159…乗車人数計数結果、
160…乗車人数計数部動作状態、161…混雑状況推定結果、
162…一人当たりの重量推定結果、162A…自列車内他車両一人当たりの重量、
163…他列車一人当たりの重量、164…乗車人数推定結果、
165…乗車率算出結果、166…列車内車両別乗車率情報、167…列車別乗車率情報
100 ... Ride rate calculation device, 100A ... Ride rate calculation device for other vehicles in own train,
101 ... Door opening / closing information management department, 102 ... Row number information management department, 103 ... Train position management department,
104 ... Calendar information management unit, 105 ... Ticket inflow number acquisition unit, 106 ... Manual switching input unit,
107 ... Number of passengers counting unit, 108 ... Vehicle load measuring unit,
109 ... Weight management unit per person on the route, 110 ... Ride rate storage unit, 111 ... In-vehicle display device,
112 ... Station yard display device, 113 ... Congestion status estimation unit, 114 ... Weight estimation unit per person,
115 ... Number of passengers estimation unit, 116 ... Ride rate calculation unit, 151 ... Door open / closed state,
152 ... Train number, 153 ... Train position, 154 ... Day of the week related information, 155 ... Number of people entering the ticket gate,
156 ... Manual setting congestion status, 157 ... Vehicle load measurement result,
158 ... Vehicle load measuring unit operating state, 159 ... Number of passengers counting result,
160 ... Operating status of the number of passengers counting unit, 161 ... Congestion status estimation result,
162 ... Weight estimation result per person, 162A ... Weight per other vehicle in own train,
163 ... Weight per other train, 164 ... Estimated number of passengers,
165 ... Ride rate calculation result, 166 ... Ride rate information by vehicle in the train, 167 ... Ride rate information by train
Claims (16)
前記計数部は、列車を編成する車両の乗車人数として第1の乗車人数を計数し、
前記測定部は、前記車両の荷重を測定し、
前記混雑状況推定部は、前記車両の内部の混雑状況を推定し、
前記乗車人数推定部は、前記混雑状況推定部が推定した前記混雑状況が混雑なしの場合に、前記第1の乗車人数と前記車両の荷重とから推定される乗客一人当たりの重量と前記車両の荷重とから前記車両の乗車人数として第2の乗車人数を推定し、
前記算出部は、前記車両の乗車人数として、前記混雑状況推定部が推定した前記混雑状況が、混雑なしの場合には前記第1の乗車人数を採用し、混雑ありの場合には前記第2の乗車人数を採用し、採用した方の前記車両の乗車人数から前記車両の定員に占める割合を前記車両の乗車率として算出し、
前記記憶部は、前記算出部が算出した前記車両の乗車率を蓄積する
ことを特徴とする列車乗車率管理システム。 It is equipped with a counting unit, a measuring unit, a congestion status estimation unit, a passenger number estimation unit, a calculation unit, and a storage unit.
The counting unit counts the number of passengers of the first train as the number of passengers of the vehicle forming the train.
The measuring unit measures the load of the vehicle and
The congestion status estimation unit estimates the congestion status inside the vehicle and estimates the congestion status inside the vehicle.
The passenger number estimation unit is the weight per passenger estimated from the first number of passengers and the load of the vehicle and the weight of the vehicle when the congestion situation estimated by the congestion situation estimation unit is not congested. The second number of passengers is estimated as the number of passengers of the vehicle from the load.
The calculation unit adopts the first number of passengers as the number of passengers of the vehicle when the congestion status estimated by the congestion status estimation unit is no congestion, and the second number when there is congestion. The number of passengers in the vehicle is adopted, and the ratio of the number of passengers in the vehicle to the capacity of the vehicle is calculated as the occupancy rate of the vehicle.
The storage unit is a train occupancy rate management system characterized by accumulating the occupancy rate of the vehicle calculated by the calculation unit.
前記混雑状況推定部は、前記混雑状況を推定するに際し、前記列車の運行条件が、前記車両の乗車率を算出する対象となる前記列車の列車番号、前記列車の位置情報から得られる駅間情報および前記列車を運転する曜日情報の組合せから定義される混雑条件に該当する場合に、混雑ありを推定する
ことを特徴とする列車乗車率管理システム。 The train occupancy rate management system according to claim 1.
When estimating the congestion situation, the congestion situation estimation unit determines the operating conditions of the train, the train number of the train for which the occupancy rate of the vehicle is calculated, and the station-to-station information obtained from the position information of the train. A train occupancy rate management system, which estimates the presence or absence of congestion when the congestion conditions defined from the combination of day information for operating the train are met.
前記混雑状況推定部は、前記混雑状況を推定するに際し、前記車両の乗車率を算出する対象となる前記列車の停車駅における改札流入人数が規定の閾値よりも多い場合に、混雑ありを推定する
ことを特徴とする列車乗車率管理システム。 The train occupancy rate management system according to claim 1 or 2.
When estimating the congestion situation, the congestion situation estimation unit estimates that there is congestion when the number of people entering the ticket gate at the stop station of the train for which the occupancy rate of the vehicle is calculated is larger than a predetermined threshold value. A train occupancy rate management system characterized by this.
前記混雑状況推定部は、前記混雑状況を推定するに際し、混雑ありの手動入力がなされた場合に、混雑ありを推定する
ことを特徴とする列車乗車率管理システム。 The train occupancy rate management system according to claim 1 or 2.
The congestion situation estimation unit is a train occupancy rate management system characterized in that, when estimating the congestion situation, it estimates the congestion when a manual input with the congestion is made.
前記混雑状況推定部は、前記混雑状況を推定するに際し、前記第1の乗車人数が既定の閾値よりも多い場合に、混雑ありを推定する
ことを特徴とする列車乗車率管理システム。 The train occupancy rate management system according to claim 1 or 2.
The congestion situation estimation unit is a train occupancy rate management system characterized in that, when estimating the congestion situation, when the first number of passengers is larger than a predetermined threshold value, it is estimated that there is congestion.
前記混雑状況推定部は、前記混雑状況を推定するに際し、前記車両の荷重が既定の閾値よりも大きい場合に、混雑ありを推定する
ことを特徴とする列車乗車率管理システム。 The train occupancy rate management system according to claim 1 or 2.
The congestion situation estimation unit is a train occupancy rate management system characterized in that when the congestion situation is estimated, the presence or absence of congestion is estimated when the load of the vehicle is larger than a predetermined threshold value.
前記混雑状況推定部は、前記混雑状況を推定する処理を前記車両のドアが閉状態のタイミングで実行する
ことを特徴とする列車乗車率管理システム。 The train occupancy rate management system according to any one of claims 1 to 6.
The congestion status estimation unit is a train occupancy rate management system characterized in that a process of estimating the congestion status is executed at a timing when the door of the vehicle is closed.
前記計数部は、前記第1の乗車人数を当該車両に設置された撮像装置による画像認識結果に基づいて計数する
ことを特徴とする列車乗車率管理システム。 The train occupancy rate management system according to any one of claims 1 to 7.
The counting unit is a train occupancy rate management system characterized in that the first number of passengers is counted based on an image recognition result by an image pickup device installed in the vehicle.
前記計数部は、前記第1の乗車人数を当該車両に設置された光学系検知装置による人の存在検知に基づいて計数する
ことを特徴とする列車乗車率管理システム。 The train occupancy rate management system according to any one of claims 1 to 7.
The counting unit is a train occupancy rate management system characterized in that the first number of passengers is counted based on the presence detection of a person by an optical system detection device installed in the vehicle.
前記第1の乗車人数と前記車両の荷重とから前記乗客一人当たりの重量を推定する一人当たり重量推定部を備え、
前記一人当たり重量推定部は、前記計数部から当該計数部の動作状態を示す情報および前記測定部から当該測定部の動作状態を示す情報を取得し、両方の前記動作状態の少なくともいずれかが正常でない場合に、前記乗客一人当たりの重量として無効値を設定する
ことを特徴とする列車乗車率管理システム。 The train occupancy rate management system according to any one of claims 1 to 9.
A per capita weight estimation unit that estimates the weight per passenger from the first number of passengers and the load of the vehicle is provided.
The per capita weight estimation unit acquires information indicating the operating state of the counting unit from the counting unit and information indicating the operating state of the measuring unit from the measuring unit, and at least one of both of the operating states is normal. If not, the train occupancy rate management system is characterized by setting an invalid value as the weight per passenger.
前記第1の乗車人数と前記車両の荷重とから前記乗客一人当たりの重量を推定する一人当たり重量推定部を備え、
前記一人当たり重量推定部は、前記混雑状況推定部が推定した前記混雑状況が混雑ありの場合、前記乗客一人当たりの重量を推定する際に、前回推定した重量の値が有れば当該値を保持し、当該前回推定した重量の値が無ければ無効値を設定する
ことを特徴とする列車乗車率管理システム。 The train occupancy rate management system according to any one of claims 1 to 9.
A per capita weight estimation unit that estimates the weight per passenger from the first number of passengers and the load of the vehicle is provided.
When the congestion situation estimated by the congestion situation estimation unit is congested, the per capita weight estimation unit uses the value if there is a previously estimated weight value when estimating the weight per passenger. A train occupancy rate management system characterized in that it is held and an invalid value is set if there is no value of the weight estimated last time.
前記一人当たり重量推定部が前記乗客一人当たりの重量として前記無効値を設定した場合、前記乗車人数推定部は、前記車両の乗車人数を推定する際に、前記乗客一人当たりの重量として前記列車の他車両が推定した当該他車両の乗客一人当たりの重量を使用する
ことを特徴とする列車乗車率管理システム。 The train occupancy rate management system according to claim 10 or 11.
When the weight estimation unit per person sets the invalid value as the weight per passenger, the number of passengers estimation unit estimates the number of passengers of the vehicle as the weight per passenger of the train. A train occupancy rate management system characterized by using the weight per passenger of the other vehicle estimated by the other vehicle.
前記乗車人数推定部は、前記他車両が推定した当該他車両の乗客一人当たりの重量が無効である場合に、前記列車と同一路線内を走行する他列車が推定した乗客一人当たりの重量を使用する
ことを特徴とする列車乗車率管理システム。 The train occupancy rate management system according to claim 12.
The passenger number estimation unit uses the weight per passenger estimated by another train traveling on the same route as the train when the weight per passenger of the other vehicle estimated by the other vehicle is invalid. A train occupancy rate management system characterized by
前記車両に設置される車内表示装置に、前記記憶部に蓄積した前記列車を編成する車両別の乗車率が表示される
ことを特徴とする列車乗車率管理システム。 The train occupancy rate management system according to any one of claims 1 to 13.
A train occupancy rate management system characterized in that an in-vehicle display device installed in the vehicle displays the occupancy rate of each vehicle forming the train, which is stored in the storage unit.
前記列車が走行する路線内の駅に設置される駅構内表示装置に、前記路線内の各列車が備える前記記憶部に蓄積した当該各列車を編成する車両別の乗車率が表示される
ことを特徴とする列車乗車率管理システム。 The train occupancy rate management system according to any one of claims 1 to 14.
The station yard display device installed at the station on the line on which the train runs displays the occupancy rate of each train forming the train, which is accumulated in the storage unit of each train on the line. A featured train occupancy rate management system.
前記車両の荷重を測定する第2のステップと、
前記車両の内部の混雑状況を推定する第3のステップと、
前記第3のステップで推定した前記混雑状況が混雑なしの場合に、前記第1の乗車人数と前記車両の荷重とから乗客一人当たりの重量を推定する第4のステップと、
前記乗客一人当たりの重量と前記車両の荷重とから前記車両の乗車人数として第2の乗車人数を推定する第5のステップと、
前記車両の乗車人数として、前記第3のステップで推定した前記混雑状況が、混雑なしの場合には前記第1の乗車人数を採用し、混雑ありの場合には前記第2の乗車人数を採用し、採用した方の前記車両の乗車人数から前記車両の定員に占める割合を前記車両の乗車率として算出する第6のステップと、
前記第6のステップで算出した前記車両の乗車率を蓄積する第7のステップと
を有する列車乗車率管理方法。 The first step of counting the first number of passengers as the number of passengers of the vehicle forming the train, and
The second step of measuring the load of the vehicle and
The third step of estimating the congestion situation inside the vehicle and
When the congestion situation estimated in the third step is no congestion, the fourth step of estimating the weight per passenger from the first number of passengers and the load of the vehicle, and the fourth step.
The fifth step of estimating the second number of passengers as the number of passengers of the vehicle from the weight per passenger and the load of the vehicle, and the fifth step.
As the number of passengers of the vehicle, if the congestion situation estimated in the third step is no congestion, the first number of passengers is adopted, and if there is congestion, the second number of passengers is adopted. Then, the sixth step of calculating the ratio of the number of passengers in the vehicle to the capacity of the vehicle as the occupancy rate of the vehicle, and the sixth step.
A train occupancy rate management method including a seventh step of accumulating the occupancy rate of the vehicle calculated in the sixth step.
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Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH08230672A (en) * | 1995-02-28 | 1996-09-10 | Toshiba Corp | Passenger guide device |
JP2004322960A (en) * | 2003-04-28 | 2004-11-18 | East Japan Railway Co | Train information distribution system and reservation system using electronic ticket information |
JP2013025523A (en) * | 2011-07-20 | 2013-02-04 | Hitachi Kokusai Electric Inc | Monitoring system and congestion rate calculation method |
JP2019006272A (en) * | 2017-06-26 | 2019-01-17 | 株式会社デンソーテン | Estimation processing device, estimation processing system, and estimation processing method |
-
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Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH08230672A (en) * | 1995-02-28 | 1996-09-10 | Toshiba Corp | Passenger guide device |
JP2004322960A (en) * | 2003-04-28 | 2004-11-18 | East Japan Railway Co | Train information distribution system and reservation system using electronic ticket information |
JP2013025523A (en) * | 2011-07-20 | 2013-02-04 | Hitachi Kokusai Electric Inc | Monitoring system and congestion rate calculation method |
JP2019006272A (en) * | 2017-06-26 | 2019-01-17 | 株式会社デンソーテン | Estimation processing device, estimation processing system, and estimation processing method |
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