JP7029938B2 - Vehicle information display system, vehicle information display method, and server device for vehicle information display - Google Patents

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Description

本発明は、車両情報表示システム、および、車両情報表示方法に係り、特に、鉄道分野向けの車両の混雑度を表示して、乗客に利便を与えるのに好適な車両情報表示システム、および、車両情報表示方法に関する。 The present invention relates to a vehicle information display system and a vehicle information display method, and is particularly suitable for displaying the degree of congestion of a vehicle for the railway field to provide convenience to passengers, and a vehicle. Regarding the information display method.

列車の車両毎の乗客重量を測定して、それにより車両の乗客数を求めて、各車両の混雑状況を表示する方法が知られている。 A method is known in which the passenger weight of each train is measured, the number of passengers in the train is obtained, and the congestion status of each train is displayed.

例えば、特許文献1に記載された列車混雑度表示方法では、列車が各駅に到着してから該当駅を出発するまでの計測期間における車両毎の乗客重量を連続測定する。そして、現在駅の乗車後乗客数とを求めて、それからの過去の実績降車客数にて得られる次駅の予測降車客数を減算して、次駅における各車両の残留乗客数を算出し、残留乗客数を各車両の混雑状況として次駅の表示装置に表示する。 For example, in the train congestion degree display method described in Patent Document 1, the passenger weight of each vehicle during the measurement period from the arrival of the train at each station to the departure from the relevant station is continuously measured. Then, the number of passengers after boarding the current station is calculated, and the estimated number of passengers getting off at the next station obtained from the actual number of passengers getting off the train in the past is subtracted to calculate the number of remaining passengers of each vehicle at the next station. The number of passengers is displayed on the display device of the next station as the congestion status of each vehicle.

特開平10-217968号公報Japanese Unexamined Patent Publication No. 10-217968

特許文献1に記載された技術では、その駅の利用者は、車両毎の混雑度はわかっても、実際に乗降のスポットである各車両のドア毎の混雑度を表示することについては考慮されていない。特に、駅の出入り口の階段や乗換駅に向かう階段に近い車両のドアにおける乗客は偏りがちになる傾向がある。この場合にその駅の利用者は、車両のドア毎の混雑を予め知って、分散して乗車するための便宜については鉄道事業者からは特に提供されてこなかった。 In the technique described in Patent Document 1, it is considered that the user of the station can display the degree of congestion for each door of each vehicle, which is the actual boarding / alighting spot, even if the degree of congestion for each vehicle is known. Not. In particular, passengers at the doors of vehicles near the stairs at the entrance and exit of stations and the stairs leading to transfer stations tend to be biased. In this case, the user of the station knows in advance the congestion of each door of the vehicle, and the railway operator has not provided any special convenience for getting on the train in a distributed manner.

本発明の目的は、鉄道利用者に、車両のドア毎の混雑状況を表示して、分散乗車などの便宜を図ることのできる車両情報表示システムを提供することにある。 An object of the present invention is to provide a railway user with a vehicle information display system capable of displaying a congestion status for each door of a vehicle for convenience such as distributed boarding.

本発明の車両情報表示システムの構成は、好ましくは、鉄道車両の乗客の混雑度を表示する車両情報表示システムであって、ドア毎の乗降者数に関するデータベースを保持し、車両情報に関する演算をおこなう車両情報管理サーバと、ドア毎に車重センサを有する車両と、駅のホームの乗客を撮影する監視カメラと、駅のホームに設置される電光掲示板と、監視カメラにより撮影した動画情報を車両情報管理サーバに送信し、車両情報管理サーバから送信されてきた車両情報に関する演算結果を電光掲示板に送信する車両情報取得・表示端末とを備え、車両が路線の第一の駅から第二の駅に運行する際に、ドア毎に設置される車重センサにより取得したドア毎の重量を、車両情報管理サーバに送信し、車両情報管理サーバは、ドア毎の重量に基づいて、その車両のそのドアに関する第一の駅から第二の駅の運行期間におけるドア毎の乗客数を算出し、車両情報管理サーバは、第二の駅おけるドア毎の予測降車人数の情報を保持し、車両情報管理サーバは、算出されたその車両のそのドアに関する第一の駅から第二の駅の運行期間におけるドア毎の乗客数と、第二の駅おけるその車両のそのドアに関するドア毎の予測降車人数に基づいて、第二の駅おけるその車両のそのドアに関するドア毎の降車後の乗客数を算出し、車両情報管理サーバは、ドア毎の定員と算出された第二の駅おけるその車両のそのドアに関するドア毎の降車後の乗客数とを比較することにより、その車両のそのドアに関する混雑度を算出し、車両情報管理サーバは、算出されたその車両のそのドアに関する混雑度に関する情報を、第二の駅に設置された車両情報取得・表示端末に送信し、第二の駅に設置された車両情報取得・表示端末は、第二の駅のホームに設置された電光掲示板にその車両のそのドアに関する混雑度に関する情報を送信し、第二の駅のホームに設置された電光掲示板は、その車両のそのドアに関する混雑度を表示するようにしたものである。 The configuration of the vehicle information display system of the present invention is preferably a vehicle information display system that displays the degree of congestion of passengers of a railroad vehicle, holds a database regarding the number of passengers getting on and off for each door, and performs calculations related to vehicle information. Vehicle information management server, a vehicle with a vehicle weight sensor for each door, a surveillance camera that captures passengers on the platform of the station, an electric bulletin board installed on the platform of the station, and video information captured by the surveillance camera. Equipped with a vehicle information acquisition / display terminal that sends to the management server and sends the calculation results related to the vehicle information sent from the vehicle information management server to the electric bulletin board, and the vehicle moves from the first station to the second station on the route. During operation, the weight of each door acquired by the vehicle weight sensor installed for each door is transmitted to the vehicle information management server, and the vehicle information management server determines that door of the vehicle based on the weight of each door. The vehicle information management server holds information on the estimated number of people getting off each door at the second station, and the vehicle information management server calculates the number of passengers for each door during the operation period from the first station to the second station. Is based on the calculated number of passengers per door for that door of the vehicle from the first station to the second station and the estimated number of disembarkation per door for that door of the vehicle at the second station. Then, the number of passengers after getting off the vehicle for that door of the vehicle at the second station is calculated, and the vehicle information management server is related to the capacity of each door and the calculated capacity of the vehicle for the vehicle at the second station. By comparing the number of passengers after getting off each door, the degree of congestion of the vehicle regarding the door is calculated, and the vehicle information management server obtains the calculated information regarding the degree of congestion of the vehicle regarding the door. The vehicle information acquisition / display terminal installed at the second station is sent to the vehicle information acquisition / display terminal installed at the second station, and the vehicle information acquisition / display terminal installed at the second station is displayed on the electric bulletin board installed at the platform of the second station. The lightning bulletin board installed on the platform of the second station displays information about the degree of congestion of the vehicle and the degree of congestion about that door of the vehicle.

本発明によれば、鉄道利用者に、車両のドア毎の混雑状況を表示して、分散乗車などの便宜を図ることのできる車両情報表示システムを提供することができる。 According to the present invention, it is possible to provide a railway user with a vehicle information display system capable of displaying a congestion status for each door of a vehicle for convenience such as distributed boarding.

車両情報表示システムの概要構成図である。It is a schematic block diagram of a vehicle information display system. 車両情報表示システムの構成をより詳細に示した具体的なイメージ図である。It is a concrete image diagram which showed the structure of the vehicle information display system in more detail. 車両情報管理サーバの機能構成図である。It is a functional block diagram of a vehicle information management server. ドア毎乗降者数統計テーブル211Tの一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the statistical table 211T of the number of passengers getting on and off by a door. ドア毎乗降者数予測テーブル213Tの一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the number of passengers number prediction table 213T for every door. 車両情報表示システムの処理を、走行中処理と停車中処理に分けて示したシーケンス図である。It is a sequence diagram which showed the process of a vehicle information display system divided into the process of running and the process of stopping. 走行中処理の詳細なフローチャートである。It is a detailed flowchart of the process during running. 停車中処理の詳細なフローチャートである。It is a detailed flowchart of the processing while the vehicle is stopped. 車両情報表示システムの電光掲示板の一例を示した図である(その一)。It is a figure which showed an example of the electric bulletin board of a vehicle information display system (the 1). 車両情報表示システムの電光掲示板の一例を示した図である(その二)。It is a figure which showed an example of the electric bulletin board of a vehicle information display system (the second). 車両情報表示システムで用いられる各種パラメータの一覧表である。It is a list of various parameters used in the vehicle information display system.

以下、本発明に係る一実施形態を、図1ないし図11を用いて説明する。 Hereinafter, an embodiment according to the present invention will be described with reference to FIGS. 1 to 11.

先ず、図1および図2を用いて一実施形態に係る車両情報表示システムの構成について説明する。
本実施形態の車両情報表示システムは、車両情報管理サーバ100と、複数の駅システム107a、107b、…(以下、符号は、107で代表する)と、列車の車両10内の各ドア毎に設置される車重センサ103がネットワーク104を介して接続されることにより構成される。ここでのネットワークは、形態として、LAN(Local Area Network)やインターネットなどのグローバルネットワークを含むものである。また、通信媒体としては、IEEE802.11a,11b,11g,11n,11ac、3G、4G規格による無線ネットワークやイーサネット(登録商標)などの有線ネットワークのいずれでもよい。
First, the configuration of the vehicle information display system according to the embodiment will be described with reference to FIGS. 1 and 2.
The vehicle information display system of the present embodiment is installed for each door in the vehicle 10 of the train, including the vehicle information management server 100, a plurality of station systems 107a, 107b, ... (Hereinafter, reference numerals are represented by 107). The vehicle weight sensor 103 is connected via the network 104. The network here includes a global network such as a LAN (Local Area Network) or the Internet as a form. The communication medium may be any of a wireless network according to the IEEE802.11a, 11b, 11g, 11n, 11ac, 3G, and 4G standards, and a wired network such as Ethernet (registered trademark).

車両情報管理サーバ100は、車両や駅のプラットホームから情報を収集して、所定の演算により、列車が駅に到着する際のドア毎の混雑度を算出するサーバである。駅システム107は、それぞれ車両情報取得・表示端末101と、ホーム上に取り付けられたドア毎の状況を監視する監視カメラ105と、駅のホームに設置される電光掲示板109を含んで構成される。 The vehicle information management server 100 is a server that collects information from a vehicle or a platform of a station and calculates the degree of congestion for each door when a train arrives at the station by a predetermined calculation. The station system 107 includes a vehicle information acquisition / display terminal 101, a surveillance camera 105 for monitoring the status of each door mounted on the platform, and an electric bulletin board 109 installed on the platform of the station.

車両情報管理サーバ100は、車両のドア毎の混雑度を当駅の駅システム107aの乗車降車時の状況監視カメラ情報や、列車出発後のドア毎の乗車後の車両の重さWCから、その車両の次に停車する次駅の到着時の駅システム107bのドア毎の混雑度を計算し、車両情報取得・表示端末101にその情報を送信する。当駅の列車到着時は、車両情報管理サーバ100の入力であるホーム上に取り付けられたドア毎の状況を監視する監視カメラ105で撮影した動画情報を車両情報取得・表示端末101からネットワーク104を経由し、車両情報管理サーバ100に情報が送信される。また、列車走行時は列車のドア毎に備え付けてある車重センサ103により車重情報を取得し、無線のネットワーク104を経由し、車両情報管理サーバ100に情報が送信される。 The vehicle information management server 100 determines the degree of congestion for each door of the vehicle from the status monitoring camera information at the time of getting on and off the station system 107a of this station and the weight WC of the vehicle after boarding for each door after the train departs. The degree of congestion for each door of the station system 107b at the time of arrival of the next station to stop next to the vehicle is calculated, and the information is transmitted to the vehicle information acquisition / display terminal 101. When the train arrives at this station, the video information taken by the monitoring camera 105 that monitors the status of each door installed on the platform, which is the input of the vehicle information management server 100, is acquired from the vehicle information acquisition / display terminal 101 via the network 104. Information is transmitted to the vehicle information management server 100 via the vehicle information management server 100. Further, when the train is running, the vehicle weight information is acquired by the vehicle weight sensor 103 provided for each door of the train, and the information is transmitted to the vehicle information management server 100 via the wireless network 104.

そして、車両情報管理サーバ100は、車重センサ103、監視カメラ105の各情報に基づいて、次駅での列車のドア毎の混雑度を算出し、ネットワーク104を経由して、車両情報取得・表示端末101に送信する。車両情報取得・表示端末101は、その情報を編集して、ホームの車両の停車位置のドア毎に備え付けてある電光掲示板109に混雑度のステータスが表示される。また、車両情報取得・表示端末101の表示装置に、混雑度やその他の乗客に関する情報を表示するようにしてもよい。 Then, the vehicle information management server 100 calculates the degree of congestion for each train door at the next station based on the information of the vehicle weight sensor 103 and the surveillance camera 105, and acquires the vehicle information via the network 104. It is transmitted to the display terminal 101. The vehicle information acquisition / display terminal 101 edits the information, and the congestion degree status is displayed on the electric bulletin board 109 provided for each door at the stop position of the vehicle at the home. Further, the display device of the vehicle information acquisition / display terminal 101 may display information on the degree of congestion and other passengers.

これらの情報のやりとりおよび処理の詳細については、図6ないし図8により後述する。また、各種パラメータについては、図11に記載する。 Details of the exchange and processing of this information will be described later with reference to FIGS. 6 to 8. Further, various parameters are shown in FIG.

次に、図3を用いて車両情報管理サーバ100の機能構成を説明する。
車両情報管理サーバ100は、処理部202とデータ蓄積部210を含んで構成されている。
Next, the functional configuration of the vehicle information management server 100 will be described with reference to FIG.
The vehicle information management server 100 includes a processing unit 202 and a data storage unit 210.

処理部202は、サブユニットとして、走行中処理部203、停車中処理部204、統計集計処理部205、予測処理部206、表示データ作成部207、画像解析部208を含んで構成されている。 The processing unit 202 includes a traveling processing unit 203, a stopped processing unit 204, a statistical aggregation processing unit 205, a prediction processing unit 206, a display data creation unit 207, and an image analysis unit 208 as subunits.

データ蓄積部210は、ドア毎乗降者数統計DB211、ドア毎乗降者数予測DB213を含んで構成されている。 The data storage unit 210 includes a door-by-door passenger number statistics DB 211 and a door-by-door passenger number prediction DB 213.

走行中処理部203は、車両10の走行中データに関する処理を扱って、ドア毎の混雑度と、車両10毎の混雑度を算出する処理部である。より詳細には、走行中処理部203では、走行中のドア毎の乗車後の車両の重さWCからドア毎の乗車後の乗客数Cを算出する。次に、次駅でのドア毎の予測降車人数Bαから、次駅到着後に乗車する際にドア毎にどれだけ乗客数がいるのかを算出して、ドア毎の定員Tと比較することにより、混雑度を算出する。また、走行中処理部203は、車両毎の定員TAと車両毎の乗車後の乗客数CAを比較する処理から、車両毎の混雑度を算出する。 The traveling processing unit 203 is a processing unit that handles processing related to traveling data of the vehicle 10 and calculates the degree of congestion for each door and the degree of congestion for each vehicle 10. More specifically, the traveling processing unit 203 calculates the number of passengers C after boarding for each door from the weight WC of the vehicle after boarding for each running door. Next, by calculating how many passengers there are for each door when boarding after arriving at the next station from the estimated number of passengers getting off at each door Bα at the next station, and comparing it with the capacity T for each door, Calculate the degree of congestion. Further, the traveling processing unit 203 calculates the degree of congestion for each vehicle from the processing of comparing the capacity TA for each vehicle with the number of passengers CA after boarding for each vehicle.

走行中処理部203が演算のために用いるパラメータには、ドア毎の乗車後の車両の重さWC、ドア毎の乗車後の乗客数C、ドア毎の予測降車人数Bα、ドア毎の定員T、車両毎の乗車後の乗客数CA、車両毎の定員TAがあり、各パラメータは離散的な値をとる。
なお、走行中処理部203のおこなう処理の詳細は、図6を用いて後述する。
The parameters used by the traveling processing unit 203 for calculation include the weight WC of the vehicle after boarding for each door, the number of passengers C after boarding for each door, the estimated number of passengers for getting off each door Bα, and the capacity T for each door. , The number of passengers CA after boarding for each vehicle, and the capacity TA for each vehicle, and each parameter takes a discrete value.
The details of the processing performed by the traveling processing unit 203 will be described later with reference to FIG.

停車中処理部204は、車両10の停車中のデータに関する処理部であり、停車中降車時データ処理と、停車中乗車時データ処理とを実行する処理部である。
停車中降車時データ処理は、車両10の停車中でその車両の乗客が降車したときの降車後の予測乗客数を求める処理である。
The stopped processing unit 204 is a processing unit related to the stopped data of the vehicle 10, and is a processing unit that executes data processing when the vehicle is stopped and when the vehicle is stopped and when the vehicle is stopped.
The data processing when the vehicle is stopped and disembarked is a process for obtaining the predicted number of passengers after disembarking when the passengers of the vehicle are disembarked while the vehicle 10 is stopped.

より詳細には、停車中処理部204では、列車が駅に停車した時にホーム上に取り付けられたドア毎の状況を監視する監視カメラ105により降車時の動画像情報を取得し、その動画像情報に基づき、画像解析部208が車両のドア毎の降車人数Bを算出する。その後、走行中に取得しているドア毎の乗車後の乗客数(すなわち、当駅から次駅に向かう車両に乗っている乗客数)Cから車両のドア毎の降車人数Bとの差をとることにより、ドア毎の降車後の乗客数Dmを算出する。また、車重センサ103で計測されたドア毎の降車後の車両の重さより、ドア毎の降車後の乗客数Dwを算出する。そして、画像解析により求められたドア毎の降車後の乗客数Dmと、重量計算により求められたドア毎の降車後の乗客数Dwより、新たなドア毎の降車後の乗客数D′を算出する。 More specifically, the stopped processing unit 204 acquires moving image information at the time of getting off by a surveillance camera 105 that monitors the situation of each door mounted on the platform when the train stops at the station, and the moving image information. Based on the above, the image analysis unit 208 calculates the number of people getting off B for each door of the vehicle. After that, the difference between the number of passengers after boarding for each door acquired while driving (that is, the number of passengers on the vehicle heading from this station to the next station) C and the number of passengers getting off for each door of the vehicle B is taken. Thereby, the number of passengers Dm after getting off for each door is calculated. Further, the number of passengers Dw after getting off for each door is calculated from the weight of the vehicle after getting off for each door measured by the vehicle weight sensor 103. Then, the number of passengers D'after getting off for each new door is calculated from the number of passengers Dm after getting off for each door obtained by image analysis and the number of passengers Dw after getting off for each door obtained by weight calculation. do.

この処理により、各駅における列車のドア毎の降車人数Bをドア毎乗降者数統計DB211に蓄積することによって、駅毎の到着時のドア毎の降車人数Bを予測することができるため、各駅におけるドア毎の降車後の乗客数を予測することができ、精度を高めることが可能である。なお、停車中降車時データ処理の詳細は、図8を用いて後述する。 By this processing, by accumulating the number of people B for each door of the train at each station in the number of passengers getting on and off statistics DB211 for each door, it is possible to predict the number of people B for each door at the time of arrival at each station. It is possible to predict the number of passengers after getting off at each door, and it is possible to improve the accuracy. The details of the data processing when the vehicle is stopped and disembarked will be described later with reference to FIG.

次に、停車中乗車時データ処理は、車両10の停車中でその車両の乗客が乗車したときの乗車後の予測乗客数を求める処理である。より詳細には、停車中乗車時データ処理では、停車中降車時データ処理が終わったあと(列車に乗車開始した時)に、ホーム上に取り付けられたドア毎の状況を監視する監視カメラ105により、乗車時の動画像情報を取得し、その動画像情報をもとに画像解析部208で人流情報へ変換して、列車のドア毎の乗車人数Aを算出し、停車中処理部204で算出したドア毎の降車後の乗客数D′と足し合わせて、新たなドア毎の乗車後の乗客数C′を算出することができる。なお、停車中乗車時データ処理の詳細は、図8を用いて後述する。 Next, the data processing at the time of boarding while the vehicle is stopped is a process for obtaining the predicted number of passengers after boarding when the passengers of the vehicle are on board while the vehicle 10 is stopped. More specifically, in the data processing at the time of getting on the train while the train is stopped, after the data processing at the time of getting off the train is completed (when the train starts to get on the train), the monitoring camera 105 that monitors the situation of each door mounted on the platform is used. , Acquires the moving image information at the time of boarding, converts it into human flow information by the image analysis unit 208 based on the moving image information, calculates the number of passengers A for each train door, and calculates it by the processing unit 204 while the train is stopped. It is possible to calculate the number of passengers C'after getting on a new door by adding it to the number of passengers D'after getting off for each new door. The details of the data processing when the vehicle is stopped will be described later with reference to FIG.

停車中処理部204が演算のために用いるパラメータは、ドア毎の降車人数B、ドア毎の乗車人数A、ドア毎の降車後の車両の重さWD、ドア毎の乗車後の乗客数Cがあり、各パラメータは離散的な値をとる。 The parameters used by the stopped processing unit 204 for calculation are the number of passengers B for each door, the number of passengers A for each door, the weight WD of the vehicle after disembarking for each door, and the number of passengers C after boarding for each door. Yes, each parameter takes a discrete value.

統計集計処理部205は、ドア毎の降車後の予測乗客数Dα、ドア毎の予測降車人数Bαを算出するために、ドア毎の降車人数B、ドア毎の降車後の乗客数の各駅での実績値をドア毎乗降者数統計DB211へ蓄積をする処理部である。 In order to calculate the predicted number of passengers Dα after getting off for each door and the predicted number of people getting off Bα for each door, the statistical aggregation processing unit 205 has B for the number of people getting off for each door and the number of passengers for each door after getting off at each station. It is a processing unit that stores the actual value in the number of passengers getting on and off statistics DB211 for each door.

また、統計集計処理部205は、ドア毎の乗車人数A、ドア毎の乗車後の乗客数Cなど、各駅での実績値も併せてドア毎乗降者数統計DB211に蓄積する。 In addition, the statistical aggregation processing unit 205 also accumulates actual values at each station, such as the number of passengers A for each door and the number of passengers C after boarding for each door, in the door-by-door passenger number statistics DB 211.

予測処理部206は、統計集計処理部205で集計された、各駅におけるドア毎の降車人数Bをもとにドア毎の予測降車人数Bαを、車両毎の乗車後の乗客数、車両毎の降車後の乗客数の実績値をもとに、ドア毎の乗車後の予測乗客数Cα、ドア毎の降車後の予測乗客数Dα、ドア毎の予測降車人数Bαを算出する処理部である。 The prediction processing unit 206 calculates the predicted number of passengers Bα for each door based on the number of passengers B for each door at each station, which is totaled by the statistical aggregation processing unit 205, the number of passengers after boarding each vehicle, and the number of passengers for each vehicle. Based on the actual value of the number of passengers after getting on, the processing unit calculates the predicted number of passengers Cα after getting on each door, the predicted number of passengers Dα after getting off for each door, and the predicted number of passengers Bα for each door.

画像解析部208は、停車中処理部204で使用するパラメータであるドア毎の降車人数B、ドア毎の乗車人数Aを算出するため、ホーム上に取り付けられたドア毎の状況を監視する監視カメラ105により、車両10における乗客の降車時、乗車時の人の流れを撮影した動画像情報に基づいて、車両情報管理サーバ100が、データを解析して、各パラメータの人数算出を行う処理部である。 The image analysis unit 208 monitors the situation of each door mounted on the platform in order to calculate the number of people getting off B for each door and the number of passengers A for each door, which are the parameters used by the processing unit 204 while the vehicle is stopped. In the processing unit 105, the vehicle information management server 100 analyzes the data and calculates the number of people for each parameter based on the moving image information obtained by capturing the flow of people when the passengers get off and get on the vehicle 10. be.

表示データ作成部207は、ドア毎の混雑度、車両毎の混雑度に関する表示データを作成する処理部である。 The display data creation unit 207 is a processing unit that creates display data regarding the degree of congestion for each door and the degree of congestion for each vehicle.

ドア毎乗降者数統計DB211は、画像解析部208で算出されたドア毎の乗車人数A、ドア毎の降車人数B、およびドア毎の乗車後の車両の重さWCに基づき算出されたドア毎の乗車後の乗客数C、ドア毎の降車後の乗客数など、各駅からの情報や各処理で算出された実績値を蓄積するDBであり、ドア毎乗降者数統計テーブル211Tを格納する。なお、ドア毎乗降者数統計テーブル211Tについては、後に詳述する。 The number of passengers per door statistic DB 211 is calculated based on the number of passengers A for each door calculated by the image analysis unit 208, the number of passengers B for each door B, and the weight WC of the vehicle after boarding for each door. It is a DB that accumulates information from each station such as the number of passengers C after getting on the door and the number of passengers after getting off the door, and the actual value calculated by each process, and stores the number of passengers getting on and off statistical table 211T for each door. The number of passengers getting on and off each door statistical table 211T will be described in detail later.

ドア毎乗降者数予測DB213は、予測処理部206で算出されたドア毎の降車人数B、車両毎の乗車後の乗客数CA、ドア毎の降車後の乗客数Dの実績値をもとに算出されたドア毎の乗車後の予測乗客数Cα、ドア毎の降車後の予測乗客数Dα、ドア毎の予測降車人数Bαを蓄積するDBであり、ドア毎乗降者数予測テーブル213Tを格納する。なお、ドア毎乗降者数予測テーブル2130については、後に詳述する。 The door-by-door passenger number prediction DB 213 is based on the actual values of the number of passengers B for each door calculated by the prediction processing unit 206, the number of passengers CA for each vehicle after boarding, and the number of passengers D for each door after getting off. It is a DB that stores the calculated predicted number of passengers Cα after getting on the door, the predicted number of passengers Dα after getting off the door, and the predicted number of people getting off the door Bα for each door, and stores the predicted number of passengers for each door 213T. .. The number of passengers getting on and off the door 2130 will be described in detail later.

車両情報管理サーバ100は、CPU、主記憶装置、HDD(Hard Disk Drive)やSSD(Solid State Drive)などの補助記憶装置を有する一般的なサーバ装置により実現される。処理部202の各機能部は、HDDなどの補助記憶装置にインストールされるプログラムが、主記憶装置にロードされ、CPUがそのプログラム実行することにより、実現される。ドア毎乗降者数統計DB211と、ドア毎乗降者数予測DB213は、補助記憶装置に格納され、参照時に主記憶装置にロードされて、CPUがその値を演算に用いる。 The vehicle information management server 100 is realized by a general server device having a CPU, a main storage device, and an auxiliary storage device such as an HDD (Hard Disk Drive) and an SSD (Solid State Drive). Each functional unit of the processing unit 202 is realized by loading a program installed in an auxiliary storage device such as an HDD into the main storage device and executing the program by the CPU. The door-by-door passenger number statistics DB 211 and the door-passenger passenger number prediction DB 213 are stored in the auxiliary storage device, loaded into the main storage device at the time of reference, and the CPU uses the values for calculation.

次に、図4および図5を用いて車両情報表示システムに用いられるテーブルについて説明する。
ドア毎乗降者数統計テーブル211Tは、ドア毎乗降者数統計DB211に格納され、ドア毎乗降者数に関する情報を、車両毎に管理するテーブルであり、図4に示されるように、列車種別2110、カテゴリ2111、路線名2112、始点駅2113、終点駅2114、対象駅2115、車両番号2116、ドア番号2117、A2118、B2119、C2120、D2121の各フィールドから構成される。
Next, the table used in the vehicle information display system will be described with reference to FIGS. 4 and 5.
The door-to-door passenger number statistics table 211T is stored in the door-to-door passenger number statistics DB211 and is a table that manages information on the number of passengers to get on and off for each door for each vehicle. , Category 2111, line name 2112, start point station 2113, end point station 2114, target station 2115, vehicle number 2116, door number 2117, A2118, B2119, C2120, D2121.

列車種別2110には、その列車の「普通」、「急行」などの種別を格納する。カテゴリ2111には、その車両の営業に関する分類を格納する。例えば、月曜日~金曜日の平日の「平日ダイヤ」、土曜日、日曜日、祝日の「休日ダイヤ」、年度の区切り目の「年末・年始ダイヤ」などである。また、何月の何週目などのカテゴリや特定日のカテゴリを設けてもよい。路線名2112は、「東海道線」、「中央線」などの鉄道事業者が路線につけた名称が格納される。始点駅2113には、その車両の運転の始発駅の出発時刻と駅名が格納される。終点駅2114その車両の運転の終点駅の出発時刻と駅名が格納される。対象駅2115は、以下のフィールドのデータの対象としている駅の到着時刻と駅名が格納される。車両番号2116は、その運行する列車の中での車両番号が格納される。ドア番号2117には、以下のフィールドのデータの対象としている車両の中のドア番号が格納される。A2118には、ドア毎の乗車人数が格納される。B2119には、ドア毎の降車人数が格納される。C2120には、ドア毎の乗車後の乗客数が格納される。D2121には、ドア毎の降車後の乗客数が格納される。 The train type 2110 stores the types such as "normal" and "express" of the train. The category 2111 stores the classification related to the business of the vehicle. For example, a "weekday timetable" on weekdays from Monday to Friday, a "holiday timetable" on Saturdays, Sundays, and holidays, and a "year-end / new year timetable" at the end of the year. In addition, a category such as what week of the month or a category of a specific day may be provided. The line name 2112 stores the names given to the lines by railway operators such as "Tokaido Line" and "Chuo Line". The departure time and station name of the starting station for driving the vehicle are stored in the starting point station 2113. End station 2114 The departure time and station name of the end station of the vehicle's operation are stored. The target station 2115 stores the arrival time and station name of the station that is the target of the data in the following fields. The vehicle number 2116 stores the vehicle number in the train in which the train operates. The door number 2117 stores the door number in the vehicle that is the target of the data in the following fields. The number of passengers for each door is stored in A2118. The number of people getting off each door is stored in B2119. The number of passengers after boarding for each door is stored in C2120. The number of passengers after getting off at each door is stored in D2121.

図4の例では、列車種別2110が「普通」、路線名2112に格納される路線名が「東海道線」で、対象駅2115が「12:30 戸塚」である。このとき、「戸塚」の前の駅は、「横浜」であり、次の駅は「大船」である。そして、ドア毎の乗車人数Aは、「戸塚駅」で乗車したそのドア毎の乗客数、ドア毎の降車人数Bは、「戸塚駅」で乗車したそのドア毎の乗客数、ドア毎の乗車後の乗客数Cは、「横浜駅」と「戸塚駅」の間のそのドア毎の乗客数、ドア毎の降車後の乗客数Dは、「戸塚駅」で降車したそのドア毎の乗客数である。 In the example of FIG. 4, the train type 2110 is "normal", the line name stored in the line name 2112 is "Tokaido Line", and the target station 2115 is "12:30 Totsuka". At this time, the station in front of "Totsuka" is "Yokohama" and the next station is "Ofuna". The number of passengers A for each door is the number of passengers for each door that got on at "Totsuka Station", and the number of passengers B for each door is the number of passengers for each door that got on at "Totsuka Station" and the number of passengers for each door. The number of passengers C after that is the number of passengers for each door between "Yokohama Station" and "Totsuka Station", and the number of passengers D after getting off each door is the number of passengers for each door that got off at "Totsuka Station". Is.

ドア毎乗降者数予測テーブル213Tは、ドア毎乗降者数予測DB213に格納され、ドア毎乗降者数に関する予測情報を、車両毎に管理するテーブルであり、図4に示されるように、列車種別2130、カテゴリ2131、路線名2132、始点駅2133、終点駅2134、対象駅2135、車両番号2136、ドア番号2137、Bα2139、Cα2140、Dα2121の各フィールドから構成される。列車種別2130、カテゴリ2131、路線名2132、始点駅2133、終点駅2134、対象駅2135、車両番号2136、ドア番号2137は、それぞれ図4に示したドア毎乗降者数統計テーブル211Tの列車種別2110、カテゴリ2111、路線名2112、始点駅2113、終点駅2114、対象駅2115、車両番号2116、ドア番号2117の意味は同じである。Bα2139には、ドア毎の予測降車人数が格納される。Cα2140には、ドア毎の乗車後の予測乗客数が格納される。Dα2141には、ドア毎の降車後の予測乗客数が格納される。 The door-to-door passenger number prediction table 213T is stored in the door-to-door passenger number prediction DB 213, and is a table that manages prediction information regarding the number of passengers to get on and off for each door for each vehicle. It is composed of 2130, category 2131, line name 2132, start point station 2133, end station 2134, target station 2135, vehicle number 2136, door number 2137, Bα2139, Cα2140, and Dα2121 fields. The train type 2130, category 2131, line name 2132, start point station 2133, end station 2134, target station 2135, vehicle number 2136, and door number 2137 are the train type 2110 of the number of passengers getting on and off table 211T for each door shown in FIG. 4, respectively. , Category 2111, line name 2112, start point station 2113, end point station 2114, target station 2115, vehicle number 2116, and door number 2117 have the same meaning. The predicted number of people getting off each door is stored in Bα2139. The Cα2140 stores the predicted number of passengers after boarding for each door. The Dα2141 stores the predicted number of passengers after getting off for each door.

ここで、ドア毎の予測降車人数Bは、「戸塚駅」で乗車したそのドア毎の予測乗客数、ドア毎の乗車後の予測乗客数Cは、「横浜駅」と「戸塚駅」の間のそのドア毎の予測乗客数、ドア毎の降車後の予測乗客数Dは、「戸塚駅」で降車したそのドア毎の予測乗客数である。 Here, the predicted number of passengers B for each door is the predicted number of passengers for each door boarded at "Totsuka Station", and the predicted number of passengers C for each door is between "Yokohama Station" and "Totsuka Station". The predicted number of passengers for each door and the predicted number of passengers D after getting off for each door are the predicted number of passengers for each door that got off at "Totsuka Station".

次に、図6ないし図8を用いて車両情報表示システムの処理について説明する。 Next, the processing of the vehicle information display system will be described with reference to FIGS. 6 to 8.

先ず、図6を用いて車両情報表示システムの処理の概要について説明する。
車両情報表示システムの処理は、図6に示されるように、走行中処理S10と停車中処理S200の二つに大別される。ここで、車両10が当駅20から次駅30へ向かうものとし、当駅20から次駅30に走行中に関するデータを処理するのが走行中処理S10であり、次駅でその車両が停車しているときに関するデータを処理するのが停車中処理S200である。
First, an outline of the processing of the vehicle information display system will be described with reference to FIG.
As shown in FIG. 6, the processing of the vehicle information display system is roughly classified into two, a traveling processing S10 and a stopped processing S200. Here, it is assumed that the vehicle 10 is heading from this station 20 to the next station 30, and it is the traveling process S10 that processes the data related to traveling from this station 20 to the next station 30, and the vehicle stops at the next station. It is the stopped processing S200 that processes the data related to the time when the train is stopped.

走行中処理S10として、車両10が当駅20を出発し、次駅30に向かって、走行を開始した際に、以下の処理を始める。
先ず、車両10の車重センサ103が、ドア毎の乗車後の車両の重さWCを測定する(S101)。
As the traveling process S10, when the vehicle 10 departs from this station 20 and starts traveling toward the next station 30, the following processing is started.
First, the vehicle weight sensor 103 of the vehicle 10 measures the weight WC of the vehicle after boarding for each door (S101).

次に、車両10の車重センサ103から、車両情報管理サーバ100に対して、S101で測定された重さ情報を送信する(S102)。 Next, the vehicle weight sensor 103 of the vehicle 10 transmits the weight information measured in S101 to the vehicle information management server 100 (S102).

次に、車両情報管理サーバ100が、S102で取得した重さ情報を利用して、ドア毎の乗車後の乗客数Cを算出する(S103)。 Next, the vehicle information management server 100 calculates the number of passengers C after boarding for each door by using the weight information acquired in S102 (S103).

次に、車両情報管理サーバ100が、S103で算出したドア毎の乗車後の乗客数Cと、ドア毎乗降者数予測DB213から読みだしたドア毎の予測降車人数Bαに基づいて、ドア毎の降車後の予測乗客数Dα(=C-Bα)を算出する(S104)。このS104の処理により、次駅30において、降車後のドア付近にどれだけ乗客がいるのか、把握することが可能となる。 Next, the vehicle information management server 100 is based on the number of passengers C after boarding for each door calculated in S103 and the predicted number of passengers for each door Bα read from the door-by-door passenger number prediction DB 213 for each door. The predicted number of passengers Dα (= C-Bα) after getting off is calculated (S104). By the processing of S104, it becomes possible to grasp how many passengers are in the vicinity of the door after getting off at the next station 30.

次に、車両情報管理サーバ100が、ドア毎の定員Tと、S104で算出されたドア毎の降車後の乗客予測人数Dαとに基づき、次駅30において列車到着時に乗客が降車したあとのドア毎の混雑度のステータスを決定する(S105)。このS105の処理により、次駅30に車両10が到着した際に、ドア毎にどれだけの降車人数があり、車両10のドア毎にどれだけの乗客が残っているのかを予測することが可能となる。そのため、次駅30で車両10を待っている乗客に対して、乗車予定のドア毎の混雑度を知らせることが可能になる。 Next, the vehicle information management server 100 determines the number of passengers after getting off at the next station 30 based on the capacity T for each door and the estimated number of passengers Dα after getting off for each door calculated in S104. The status of each congestion degree is determined (S105). By the process of S105, when the vehicle 10 arrives at the next station 30, it is possible to predict how many passengers will be disembarked for each door and how many passengers will remain for each door of the vehicle 10. Will be. Therefore, it is possible to inform the passengers waiting for the vehicle 10 at the next station 30 of the degree of congestion of each door to be boarded.

次に、車両情報管理サーバ100が、S105で算出された結果を次駅30に送信する(S106)。 Next, the vehicle information management server 100 transmits the result calculated in S105 to the next station 30 (S106).

次に、S106で送信された情報をもとに、次駅30の車両情報取得・表示端末101がホームの電光掲示板109に混雑度を表示する(S107)。 Next, based on the information transmitted in S106, the vehicle information acquisition / display terminal 101 of the next station 30 displays the degree of congestion on the electric bulletin board 109 of the home (S107).

停車中処理S200として、車両10が、当駅20に停車し、ホームから車両10に乗客が降車を始めた際に、以下の処理を始める。 As the stopped processing S200, when the vehicle 10 stops at the station 20 and passengers start getting off the vehicle 10 from the platform, the following processing is started.

先ず、ホーム上に取り付けられたドア毎の状況を監視する監視カメラ105が、動画像情報を取得する(S201)。 First, a surveillance camera 105 that monitors the situation of each door mounted on the platform acquires moving image information (S201).

次に、車両情報取得・表示端末101が、車両情報管理サーバ100に、ネットワーク104を介して動画像情報の送信を実施する(S202)。 Next, the vehicle information acquisition / display terminal 101 transmits the moving image information to the vehicle information management server 100 via the network 104 (S202).

次に、車両情報管理サーバ100は、S200で送信された動画像情報に対して画像認識を行って人流情報へ変換し、人流情報からドア毎の降車人数Bを算出する(S203)。このS203では、車両10が、当駅20に到着した際に、ドア毎の状況を監視する監視カメラ105が取得した動画像情報に基づき、車両情報管理サーバ100が、乗客の動く向きから降車と判断することより、降車する乗客数の算出が可能である。 Next, the vehicle information management server 100 performs image recognition on the moving image information transmitted in S200, converts it into people flow information, and calculates the number of people getting off B for each door from the people flow information (S203). In this S203, when the vehicle 10 arrives at the station 20, the vehicle information management server 100 disembarks from the direction in which the passengers move, based on the moving image information acquired by the surveillance camera 105 that monitors the situation of each door. By making a judgment, it is possible to calculate the number of passengers getting off.

次に、車両情報管理サーバ100は、S103で算出されたドア毎の乗車後の乗客数Cと、S203で算出されドア毎の降車人数Bとに基づき、ドア毎の降車後の乗客数Dm(=C-B)を算出する(S204)。 Next, the vehicle information management server 100 is based on the number of passengers C after boarding for each door calculated in S103 and the number of passengers B for each door calculated in S203, and the number of passengers Dm after getting off for each door ( = CB) is calculated (S204).

次に、車両10の車重センサ103が、ドア毎の降車後の車両の重さWDを計測し(S205)、それを車両情報管理サーバ100に送信する(S206)。 Next, the vehicle weight sensor 103 of the vehicle 10 measures the weight WD of the vehicle after getting off for each door (S205), and transmits it to the vehicle information management server 100 (S206).

次に、車両情報管理サーバ100は、S201で算出したドア毎の降車後の車両の重さを利用して、ドア毎の降車後の乗客数Dwを算出する(S207)。 Next, the vehicle information management server 100 calculates the number of passengers Dw after getting off for each door by using the weight of the vehicle after getting off for each door calculated in S201 (S207).

次に、車両情報管理サーバ100は、S203で算出されたドア毎の降車後の乗客数Dmと、S205で算出されたドア毎の降車後の乗客数Dwに基づいて、値が補正されたドア毎の降車後の乗客数するD′を算出する(S208)。このS207は、車重センサ103で取得された値に基づいたドア毎の降車後の乗客数Dwと、ドア毎の状況を監視する監視カメラ105が取得した動画像情報に基づいたドア毎の降車後の乗客数Dmにより、値を補正することによって、より正確なドア毎の降車後の乗客数D′を算出することが可能なる。 Next, the vehicle information management server 100 has a door whose value has been corrected based on the number of passengers Dm after getting off for each door calculated in S203 and the number of passengers Dw after getting off for each door calculated in S205. Calculate D', which is the number of passengers after each disembarkation (S208). In this S207, the number of passengers Dw after getting off for each door based on the value acquired by the vehicle weight sensor 103 and the getting off for each door based on the moving image information acquired by the monitoring camera 105 that monitors the situation for each door. By correcting the value according to the number of passengers Dm after getting off, it is possible to calculate the number of passengers D'after getting off for each door more accurately.

また、S207で算出された補正したドア毎の降車後の乗客数D′を、ドア毎乗降者数統計DB211に蓄積することにより、S104で算出された予想値の妥当性を確かめ、ドア毎の降車後の乗客数D′の値をドア毎の降車後の予測乗客数Dαに反映させることにより、予測の精度を高めることが可能である。そのため、次駅30に送信されるドア毎の混雑度の信頼性を向上することが可能になる。 Further, by accumulating the corrected number of passengers D'after getting off for each door calculated in S207 in the number of passengers getting on and off statistics DB211 for each door, the validity of the predicted value calculated in S104 is confirmed, and for each door. By reflecting the value of the number of passengers D'after getting off in the predicted number of passengers Dα after getting off for each door, it is possible to improve the accuracy of the prediction. Therefore, it is possible to improve the reliability of the degree of congestion for each door transmitted to the next station 30.

次に、停車中処理S200について、車両10が当駅20に停車し、ホームから車両10に乗客が乗車を始めた際に、以下の処理を始める。 Next, regarding the stopped processing S200, when the vehicle 10 stops at the station 20 and passengers start to board the vehicle 10 from the platform, the following processing is started.

先ず、ホーム上に取り付けられたドア毎の状況を監視する監視カメラ105が、動画像情報を取得する(S210)。 First, a surveillance camera 105 that monitors the situation of each door mounted on the platform acquires moving image information (S210).

次に、車両情報取得・表示端末101は、車両情報管理サーバ100に、動画像情報を送信する(S211)。 Next, the vehicle information acquisition / display terminal 101 transmits moving image information to the vehicle information management server 100 (S211).

次に、S211で送信された動画像情報に基づき、車両情報管理サーバ100は、画像認識を行って人流情報に変換し、人流情報からドア毎の乗車人数Aを算出する(S212)。このS212では、車両10が当駅20に到着した際に、ドア毎の状況監視カメラが取得した動画像情報に基づき、車両情報管理サーバ100が、乗客の動く向きから乗車と判断することにより、乗車する乗客数の算出が可能になる。 Next, based on the moving image information transmitted in S2111, the vehicle information management server 100 performs image recognition, converts it into people flow information, and calculates the number of passengers A for each door from the people flow information (S212). In this S212, when the vehicle 10 arrives at the station 20, the vehicle information management server 100 determines that the vehicle is boarding from the direction in which the passengers move, based on the moving image information acquired by the situation monitoring camera for each door. It is possible to calculate the number of passengers on board.

次に、車両情報管理サーバ100は、S212で算出されたドア毎の乗車人数Aと、S206で算出された補正されたドア毎の降車後の乗客数D′に基づき、ドア毎の乗車後の乗客数C′(=D′+A)を算出する(S213)。 Next, the vehicle information management server 100 is based on the number of passengers A for each door calculated in S212 and the corrected number of passengers D'for each door after getting off in S206. The number of passengers C'(= D'+ A) is calculated (S213).

S103で算出されるドア毎の乗車後の乗客数Cと、S213で算出されるドア毎の乗車後の乗客数C′とを比較し、値の妥当性を確認することにより、ドア毎の降車後の乗車人数を予測する際に必要なドア毎の乗車後の乗客数Cの精度を高めることが可能である。そのため、ドア毎の混雑度の信頼性を向上することが可能である。ただし、S213で算出されるドア毎の乗車後の乗客数C′と比較するS103で算出されるドア毎の乗車後の乗客数Cは、次駅20と次駅20のその次の駅の間の走行中に算出される値であることに留意する。また、計測後は、S103で算出されるドア毎の乗車後の乗客数C、S213で算出されるドア毎の乗車後の乗客数C′の値を、ドア毎の乗車後の予測乗客数Cαに反映するようにして、予測乗客数の精度を高める。 By comparing the number of passengers C after boarding for each door calculated in S103 with the number of passengers C'after boarding for each door calculated in S213 and confirming the validity of the value, disembarking for each door. It is possible to improve the accuracy of the number of passengers C after boarding for each door, which is necessary for predicting the number of passengers after boarding. Therefore, it is possible to improve the reliability of the degree of congestion for each door. However, the number of passengers C after boarding for each door calculated in S103 is compared with the number of passengers C'after boarding for each door calculated in S213. Note that it is a value calculated while driving. After the measurement, the values of the number of passengers C after boarding for each door calculated in S103 and the number of passengers C'after boarding for each door calculated in S213 are used as the predicted number of passengers Cα after boarding for each door. To improve the accuracy of the predicted number of passengers.

走行中処理S100と停車中処理S200で互いに算出されるドア毎の降車後の乗客数Dm,Dwは、蓄積データやドア毎の乗車後の車両の重さWC、およびドア毎の状況監視カメラで取得した動画像情報に基づいた人流情報の三観点から値を算出されるため、ドア毎の混雑度算出に必要なドア毎の降車後の乗客数の信頼性を高めることが可能である。 The number of passengers Dm and Dw after getting off for each door, which are calculated by each other in the running process S100 and the stopped process S200, are the accumulated data, the weight WC of the vehicle after getting on for each door, and the situation monitoring camera for each door. Since the value is calculated from the three viewpoints of the flow information based on the acquired moving image information, it is possible to improve the reliability of the number of passengers after getting off for each door, which is necessary for calculating the degree of congestion for each door.

次に、図7を用いて走行中処理の詳細について説明する。
先ず、車両10の車重センサ103が、ドア毎の乗車後の車両の重さWCを測定する(S401)。
Next, the details of the traveling process will be described with reference to FIG. 7.
First, the vehicle weight sensor 103 of the vehicle 10 measures the weight WC of the vehicle after boarding for each door (S401).

次に、車両情報管理サーバ100は、S401で測定した重さ情報を、日本人の平均体重に基づいて、除算することで、ドア毎の乗車後の乗客数Cを算出する(S402)。 Next, the vehicle information management server 100 calculates the number of passengers C after boarding for each door by dividing the weight information measured in S401 based on the average weight of Japanese people (S402).

次に、車両情報管理サーバ100は、S402で算出したドア毎の乗車後の乗客数Cと、ドア毎乗降者数予測DB213に蓄積されているドア毎の予測降車人数Bαをもとに、ドア毎の降車後の乗客予測人数Dαを算出する(S403)。 Next, the vehicle information management server 100 uses the doors based on the number of passengers C after boarding for each door calculated in S402 and the predicted number of passengers Bα for each door stored in the door-by-door passenger number prediction DB 213. The estimated number of passengers Dα after each disembarkation is calculated (S403).

S404以降は、S403で算出されたドア毎の降車後の乗客予測人数Dαと、ドア毎の定員Tを比較することにより、次駅30に車両10が到着した際に、乗客が降車した際のドア毎の混雑度具合を判定する。 After S404, by comparing the estimated number of passengers Dα after getting off for each door calculated in S403 with the capacity T for each door, when the vehicle 10 arrives at the next station 30, the passengers get off. Determine the degree of congestion for each door.

先ず、車両情報管理サーバ100は、ドア毎の定員Tと、ドア毎の降車後の乗客予測人数Dαを比較する(S404)。 First, the vehicle information management server 100 compares the capacity T for each door with the estimated number of passengers Dα after getting off for each door (S404).

比較処理S404では、車両10のドア毎の乗客人数が、Dα≦TであるかDα>Tであるかを判別する。 In the comparison process S404, it is determined whether the number of passengers for each door of the vehicle 10 is Dα ≦ T or Dα> T.

その際、車両10のドア毎の乗客人数が、Dα>Tの場合は、ドア毎の降車後の乗車人数が、定員以上のため、車両10のドア付近は混雑していると判断できる。そのため、車両情報管理サーバ100は、車両10のドア毎の混雑度を、混雑ステータスと判断し、次駅30の車両情報取得・表示端末101に送信し、電光掲示板109に表示する(S407)。 At that time, when the number of passengers for each door of the vehicle 10 is Dα> T, it can be determined that the vicinity of the door of the vehicle 10 is congested because the number of passengers for each door after getting off is equal to or more than the capacity. Therefore, the vehicle information management server 100 determines the degree of congestion of each door of the vehicle 10 as a congestion status, transmits it to the vehicle information acquisition / display terminal 101 of the next station 30, and displays it on the electric bulletin board 109 (S407).

S404で、Dα≦Tの場合、車両10のドア毎の降車後の乗客人数が、Dα≦T/2であるかDα>T/2であるか場合を判別する(S405)。 In S404, when Dα≤T, it is determined whether the number of passengers after getting off the vehicle 10 for each door is Dα≤T / 2 or Dα> T / 2 (S405).

その際、車両10のドア毎の降車後の乗客人数が、Dα≦T/2の場合、ドア毎の定員の1/2以下である。 At that time, when the number of passengers after getting off each door of the vehicle 10 is Dα ≦ T / 2, it is ½ or less of the capacity for each door.

ドア毎の定員の1/2以下であるときには、車両情報管理サーバ100は、車両10のドア毎の混雑度を、すきステータスと判断し、次駅30の車両情報取得・表示端末101に送信し、電光掲示板109に表示する(S406)。 When the capacity for each door is 1/2 or less, the vehicle information management server 100 determines the degree of congestion for each door of the vehicle 10 as a plow status and transmits it to the vehicle information acquisition / display terminal 101 of the next station 30. , Displayed on the electric bulletin board 109 (S406).

車両10のドア毎の乗客人数が、Dα>T/2の場合、車両10のドア毎の降車後の乗客人数が、ドア毎の定員1/2以上、ドア毎の定員未満である。 When the number of passengers per door of the vehicle 10 is Dα> T / 2, the number of passengers after getting off each door of the vehicle 10 is 1/2 or more of the capacity for each door and less than the capacity for each door.

S408は、車両情報管理サーバ100は、車両10のドア毎の混雑度を、やや混雑ステータスと判断し、次駅30の車両情報取得・表示端末101に送信し、電光掲示板109に表示する(S408)。 In S408, the vehicle information management server 100 determines that the degree of congestion of each door of the vehicle 10 is a little congestion status, transmits it to the vehicle information acquisition / display terminal 101 of the next station 30, and displays it on the electric bulletin board 109 (S408). ).

車両毎の乗車後の乗客数CAは、ドア毎の乗車後の乗客数Cを、車両10にあるドアの数分足し合わせることで、算出可能である。すなわち、次の(式1)が成立している。 The number of passengers CA after boarding for each vehicle can be calculated by adding the number of passengers C after boarding for each door by the number of doors in the vehicle 10. That is, the following (Equation 1) holds.

Figure 0007029938000001
Figure 0007029938000001

なお、ここでは、降車後ではなく、車両毎の乗車後の乗客数を求めて、表示している。 Here, the number of passengers after getting on each vehicle is calculated and displayed, not after getting off.

先ず、車両情報管理サーバ100は、車両毎の乗車後の乗客数CAと、車両毎の定員TAを比較する(S409)。 First, the vehicle information management server 100 compares the number of passengers CA after boarding for each vehicle with the capacity TA for each vehicle (S409).

S409の比較処理で、CA≦TであるかCA>Tであるかを判別する。その際、車両10の乗客人数が、CA>TAの場合は、車両10の乗客人数が、車両毎の定員以上のため、混雑していると判断する。そのため、車両情報管理サーバ100は、車両10の混雑度を、混雑ステータスと判断し、次駅30の車両情報取得・表示端末101に送信し、電光掲示板109に表示する(S410)。 In the comparison process of S409, it is determined whether CA ≦ T or CA> T. At that time, when the number of passengers of the vehicle 10 is CA> TA, it is determined that the vehicle is crowded because the number of passengers of the vehicle 10 is equal to or more than the capacity of each vehicle. Therefore, the vehicle information management server 100 determines the degree of congestion of the vehicle 10 as the congestion status, transmits it to the vehicle information acquisition / display terminal 101 of the next station 30, and displays it on the electric bulletin board 109 (S410).

S410で、CA≦TAの場合、車両10の乗客人数がCA≦TA/2であるかCA>TA/2であるかを判別する(S411)。 In S410, when CA≤TA, it is determined whether the number of passengers in the vehicle 10 is CA≤TA / 2 or CA> TA / 2 (S411).

S411で、CA≦TA/2の場合、車両10の乗客人数が、車両毎の定員TA1/2以下の乗車人数であると判断する。そのため、車両情報管理サーバ100は、車両10の混雑度を、すきステータスと判断し、次駅30の車両情報取得・表示端末101に送信し、電光掲示板109に表示する(S412)。 In S411, when CA ≦ TA / 2, it is determined that the number of passengers in the vehicle 10 is the number of passengers in the capacity TA1 / 2 or less for each vehicle. Therefore, the vehicle information management server 100 determines the degree of congestion of the vehicle 10 as a plow status, transmits it to the vehicle information acquisition / display terminal 101 of the next station 30, and displays it on the electric bulletin board 109 (S412).

S412で、CA>TA/2の場合、車両10の乗客人数が、車両毎の定員1/2より大きく、車両毎の定員未満の乗車人数である。そのため、車両情報管理サーバ100は、車両10の混雑度を、やや混雑ステータスと判断し、次駅30の車両情報取得・表示端末101に送信し、電光掲示板109に表示する(S413)。
なお、この例では、混雑のステータスを三分割にしたが、より詳細な混雑度のステータスを設けてもよい。
In S412, when CA> TA / 2, the number of passengers in the vehicle 10 is larger than the capacity of 1/2 for each vehicle and less than the capacity for each vehicle. Therefore, the vehicle information management server 100 determines the degree of congestion of the vehicle 10 as a slightly congested status, transmits it to the vehicle information acquisition / display terminal 101 of the next station 30, and displays it on the electric bulletin board 109 (S413).
In this example, the congestion status is divided into three, but a more detailed congestion degree status may be provided.

次に、図8を用いて停車中処理の詳細について説明する。
図8のフローチャートは、図6の停車中処理S200をさらに詳細に説明したものである。
図6の停車中処理S200は、さらに、停車中降車時処理S500と、停車中乗車時データ処理S600に大別される。
Next, the details of the processing while the vehicle is stopped will be described with reference to FIG.
The flowchart of FIG. 8 describes the stopped processing S200 of FIG. 6 in more detail.
The stopped processing S200 of FIG. 6 is further roughly classified into a stopped and disembarked processing S500 and a stopped and boarding data processing S600.

車両10が、当駅20に到着し、乗客が降車を始めた際(ドアが開いた際)に、車両情報管理サーバ100が、停車中降車時処理S500の処理を始める。 When the vehicle 10 arrives at the station 20 and the passengers start getting off (when the door is opened), the vehicle information management server 100 starts the processing of the disembarking processing S500 while the vehicle is stopped.

車両情報管理サーバ100は、車両10の重さ情報と、人流情報に基づいて、乗車が始まることを確認する。その後、車両情報管理サーバ100が、停車中乗車時処理S600(停車中降車時処理S500の後続処理)を開始する。 The vehicle information management server 100 confirms that the boarding starts based on the weight information of the vehicle 10 and the traffic information. After that, the vehicle information management server 100 starts the stopped vehicle boarding time processing S600 (subsequent processing of the stopped vehicle disembarking time processing S500).

先ず、停車中降車時処理S600について説明する。
車両情報管理サーバ100は、ホーム上に取り付けられたドア毎の状況を監視する監視カメラ105が取得した動画像情報を画像認識して、人流情報に変換し、人流情報からドア毎の降車人数Bを算出する(S501)。ここで、車両10が、当駅20に到着した際に、ドア毎の状況監視カメラが取得した動画像情報から変換された人流情報により、車両情報管理サーバ100は、乗客の動く向きから降車と判断し、降車する乗客数の算出を可能にする。
First, the processing S600 for getting off the vehicle while the vehicle is stopped will be described.
The vehicle information management server 100 recognizes the moving image information acquired by the surveillance camera 105 that monitors the situation of each door mounted on the platform, converts it into people flow information, and disembarks from the people flow information B for each door. Is calculated (S501). Here, when the vehicle 10 arrives at the station 20, the vehicle information management server 100 disembarks from the direction in which the passengers move, based on the human flow information converted from the moving image information acquired by the situation monitoring camera for each door. It makes it possible to judge and calculate the number of passengers getting off.

次に、車両情報管理サーバ100は、図6のS103で算出されたドア毎の乗車後の乗客数Cと、S501で算出されドア毎の降車人数Bに基づいて、以下の(式2)により、ドア毎の降車後の乗客数Dmを算出する(S502)。
Dm=C-B …(式2)
Next, the vehicle information management server 100 is based on the following (Equation 2) based on the number of passengers C after boarding for each door calculated in S103 of FIG. 6 and the number of passengers B for each door calculated in S501. , Calculate the number of passengers Dm after getting off for each door (S502).
Dm = CB ... (Equation 2)

次に、車両情報管理サーバ100は、車両10の重量センサで、ドア毎の降車後の車両の重さWDを計測する(S503)。 Next, the vehicle information management server 100 measures the weight WD of the vehicle after getting off for each door with the weight sensor of the vehicle 10 (S503).

次に、車両情報管理サーバ100は、S503のドア毎の降車後の車両の重さ情報を、日本人の平均体重に基づいて除算し、ドア毎の降車後の乗客数Dwを算出する(S504)。すなわち、以下の(式3)により、ドア毎の降車後の乗客数Dwを算出する。
Dw=WD/(日本人の平均体重) …(式3)
Next, the vehicle information management server 100 divides the weight information of the vehicle after getting off for each door of S503 based on the average weight of Japanese people, and calculates the number of passengers Dw after getting off for each door (S504). ). That is, the number of passengers Dw after getting off for each door is calculated by the following (Equation 3).
Dw = WD / (Average weight of Japanese people) ... (Equation 3)

次に、車両情報管理サーバ100は、S502で算出されたドア毎の降車後の乗客数Dmと、S504で算出されたドア毎の降車後の乗客数Dwより、以下の(式4)により、補正されたドア毎の降車後の乗客数D′を算出する(S505)。
D′=(Dm+Dw)/2 …(式4)
Next, the vehicle information management server 100 is based on the following (Equation 4) from the number of passengers Dm after getting off for each door calculated in S502 and the number of passengers Dw after getting off for each door calculated in S504. The corrected number of passengers D'after getting off for each door is calculated (S505).
D'= (Dm + Dw) / 2 ... (Equation 4)

ここで、補正されたドア毎の降車後の乗客数D′は、車重センサ103の取得した情報に基づいて算出されたドア毎の降車後の乗客数Dmと、監視カメラ105で取得して画像認識した情報に基づいて算出されたドア毎の降車後の乗客数Dwの相加平均を取っているが、いずれかを重視する重み付け係数をかけて算出するようにしてもよい。 Here, the corrected number of passengers D'after getting off for each door is acquired by the surveillance camera 105 and the number of passengers Dm after getting off for each door calculated based on the information acquired by the vehicle weight sensor 103. The arithmetic mean of the number of passengers Dw after getting off for each door calculated based on the image-recognized information is taken, but it may be calculated by multiplying by a weighting coefficient that emphasizes either one.

次に、車両情報管理サーバ100は、補正されたドア毎の降車後の乗客数D′を、ドア毎乗降者数予測DB213のドア毎の降車後の予測乗客数Dαとして蓄積する(S506)。
それにより、同じ駅、同じ時間帯に到着する、ドア毎の降車後の乗客数Dをドア毎乗降者数統計DB211に蓄積することにより、傾向を把握し、予測することが可能である。
Next, the vehicle information management server 100 accumulates the corrected number of passengers D'after getting off for each door as the predicted number of passengers Dα after getting off for each door of the door-by-door passenger number prediction DB 213 (S506).
As a result, it is possible to grasp and predict the tendency by accumulating the number of passengers D after getting off for each door, which arrive at the same station and at the same time zone, in the number of passengers getting on and off statistics DB211 for each door.

また、S501で算出されたドア毎の降車人数Bのデータを、ドア毎乗降者数予測DB213のドア毎の降車予測人数Bαに蓄積する(S507)。
それにより、同じ駅、同じ時間帯に到着する、ドア毎の降車人数Bを蓄積することで、傾向を把握し、予測することが可能である。
Further, the data of the number of people getting off the vehicle B for each door calculated in S501 is stored in the predicted number of people getting off the vehicle Bα for each door of the number of passengers getting on and off the door Prediction DB 213 (S507).
As a result, it is possible to grasp and predict the tendency by accumulating the number of people getting off B for each door arriving at the same station and at the same time zone.

本実施形態では、S502で示したように、ドア毎の乗車後の乗車人数Cからドア毎の降車人数Bを引いて、ドア毎の降車後の乗客数Dmを算出することが重要である。車両10が、次駅30に到着時、ホーム上に車両10を待つ乗客がおり、その乗客は、空いている車両10への乗車を希望するからである。 In the present embodiment, as shown in S502, it is important to subtract the number of passengers B for each door from the number of passengers C after getting on for each door to calculate the number of passengers Dm after getting off for each door. This is because when the vehicle 10 arrives at the next station 30, there is a passenger waiting for the vehicle 10 on the platform, and the passenger wants to board the vacant vehicle 10.

本実施形態に示されるように、補正されたドア毎の降車後の乗客数D′を算出するにあたり、S502のドア毎の降車後の乗客数Dmと、S504のドア毎の降車後の乗客数Dwは、ドア毎の乗車後の車両の重さWCとカメラの動画像情報に基づき車両情報管理サーバ100で算出された人流情報の2観点で実績値を算出することが可能であり、それぞれの観点で算出された値の両者を参照して、平均を取ることにより信頼性の高い人流分析をおこなうことができる。 As shown in the present embodiment, in calculating the corrected number of passengers D'after disembarking for each door, the number of passengers Dm after disembarking for each door of S502 and the number of passengers after disembarking for each door of S504. Dw can calculate the actual value from the two viewpoints of the weight WC of the vehicle after boarding for each door and the traffic information calculated by the vehicle information management server 100 based on the moving image information of the camera. By referring to both of the values calculated from the viewpoint and taking an average, a highly reliable human flow analysis can be performed.

また、それぞれの実績値データの蓄積しているため、傾向を把握することにより、予測をすることが可能である。 In addition, since each actual value data is accumulated, it is possible to make a prediction by grasping the tendency.

そのため、予測値と、2観点から算出された実績値を組み合わせることにより、信頼性の高いドア毎の降車後の乗客数Dを算出することが可能である。その結果、信頼性の高いドア毎の降車後の乗客数Dとドア毎の定員Tを比較することにより、信頼性の高い混雑度を算出することが可能である。 Therefore, by combining the predicted value and the actual value calculated from the two viewpoints, it is possible to calculate the number of passengers D after getting off for each door with high reliability. As a result, it is possible to calculate a highly reliable degree of congestion by comparing the number of passengers D after getting off each door and the capacity T for each door.

次に、停車中乗車時処理S600について、説明する。
先ずホーム上に取り付けられたドア毎の状況を監視する監視カメラ105が取得した動画像情報に基づき、車両情報管理サーバ100は、ドア毎の乗車人数Aを算出する(S601)。ここで、車両10が、当駅20に到着した際に、ドア毎の状況監視カメラが取得した動画像情報から変換された人流情報により、車両情報管理サーバ100は、乗客の動く向きから乗車と判断し、車両情報管理サーバ100は、乗車する乗客数の算出を可能にする。
Next, the processing S600 when the vehicle is stopped will be described.
First, the vehicle information management server 100 calculates the number of passengers A for each door based on the moving image information acquired by the surveillance camera 105 that monitors the situation of each door mounted on the platform (S601). Here, when the vehicle 10 arrives at the station 20, the vehicle information management server 100 is boarded from the direction in which the passengers move, based on the human flow information converted from the moving image information acquired by the situation monitoring camera for each door. After making a determination, the vehicle information management server 100 makes it possible to calculate the number of passengers on board.

次に、車両情報管理サーバ100は、S505で算出されたドア毎の降車後の乗客数D′と、S506で算出されたドア毎の乗車人数Aを、足し合わせ、次駅30で、乗車が完了した際(ドアが閉まり、列車が発車する直前)でのドア毎の乗車後の乗客数C′を算出する(S602)。 Next, the vehicle information management server 100 adds the number of passengers D'after getting off for each door calculated in S505 and the number of passengers A for each door calculated in S506, and the passenger gets on at the next station 30. When completed (just before the door closes and the train departs), the number of passengers C'after boarding for each door is calculated (S602).

次に、車両情報管理サーバ100は、S602で算出されたドア毎の乗車後の乗客数C′を、ドア毎乗降者数予測DB213に、次駅30の次の駅での(すなわち、次駅30と次の駅の間で走行中のドア毎の乗車後の乗客数として)ドア毎の乗車後の予測乗客数Cαとして蓄積する(S603)。 Next, the vehicle information management server 100 displays the number of passengers C'after boarding for each door calculated in S602 in the number of passengers for each door prediction DB 213 at the station next to the next station 30 (that is, the next station). It is accumulated as the predicted number of passengers Cα after boarding for each door (as the number of passengers after boarding for each door running between 30 and the next station) (S603).

次に、図9および図10を用いて電光掲示板の混雑度の表示について説明する。 Next, the display of the degree of congestion of the electric bulletin board will be described with reference to FIGS. 9 and 10.

図9および図10は、車両情報表示システムの電光掲示板の一例を示した図である。
図9に示される電光掲示板800は、車両10の停車するドア毎に設置されており、路線・車両情報表示欄801と、ドア毎混雑状況表示欄810、車両毎混雑状況表示欄820からなる。
路線・車両情報表示欄801は、従来から表示されてきた時刻情報、路線情報などが表示される。
ドア毎混雑状況表示欄810では、そのドア毎の混雑状況が、例えば、「すき」、「やや混雑」、「混雑」などで表示される。
車両毎混雑状況表示欄820でも、その車両毎の混雑状況が、例えば、「すき」、「やや混雑」、「混雑」などで表示される。
9 and 10 are views showing an example of an electric bulletin board of a vehicle information display system.
The electric bulletin board 800 shown in FIG. 9 is installed for each door at which the vehicle 10 stops, and includes a route / vehicle information display column 801 and a door-specific congestion status display column 810 and a vehicle-specific congestion status display column 820.
The route / vehicle information display field 801 displays time information, route information, and the like that have been conventionally displayed.
In the door-by-door congestion status display column 810, the congestion status for each door is displayed as, for example, "plow", "slightly crowded", "congested", and the like.
In the congestion status display column 820 for each vehicle, the congestion status for each vehicle is displayed as, for example, "plow", "slightly crowded", "congested", and the like.

図10に示される電光掲示板900では、図9の電光掲示板800よりもよりグラフィカルに表示されるものである。
図10に示される電光掲示板900は、路線・車両情報表示欄901と、ドア毎混雑状況表示欄910、車両毎混雑状況表示欄920からなる。
路線・車両情報表示欄901は、図9の電光掲示板800の路線・車両情報表示欄801と同じである。
The electric bulletin board 900 shown in FIG. 10 is displayed more graphically than the electric bulletin board 800 shown in FIG.
The electric bulletin board 900 shown in FIG. 10 includes a route / vehicle information display column 901, a door-specific congestion status display column 910, and a vehicle-specific congestion status display column 920.
The route / vehicle information display column 901 is the same as the route / vehicle information display column 801 of the electric bulletin board 800 in FIG.

ドア毎混雑状況表示欄910では、ドア毎の混雑状況が色分けして表示される。そして、現在乗客の立っている所、すなわち、この掲示板のドア付近の所が点滅して表示される。また、図のように、この駅での扉の開くサイドの表示もされる。 In the congestion status display column 910 for each door, the congestion status for each door is displayed in different colors. Then, the place where the passenger is currently standing, that is, the place near the door of this bulletin board is blinking and displayed. Also, as shown in the figure, the side where the door opens at this station is also displayed.

車両毎混雑状況表示欄920では、車両毎の混雑状況が色分けして表示される。
これにより、乗客は、より直感的に混雑状況を把握することができ、すいたドアや車両に移動することにより、乗客がドア単位、車両単位で分散され、満員による乗り過ごしなどを防止して、乗客は、より快適に鉄道による移動を行うことができるようになる。
In the congestion status display column 920 for each vehicle, the congestion status for each vehicle is displayed in different colors.
As a result, passengers can grasp the congestion situation more intuitively, and by moving to a vacant door or vehicle, passengers are dispersed by door or vehicle, preventing over-ride due to full capacity. Passengers will be able to travel by rail more comfortably.

最後に、図11により各処理で使用するパラメータについてまとめる。
図11の表で、項番701は、各項目における項目を表しており、項目名702は、本実施形態で述べた各項目名であり、パラメータ703は、各項目に対して、本実施形態で用いて符号である。
Finally, FIG. 11 summarizes the parameters used in each process.
In the table of FIG. 11, item number 701 represents an item in each item, item name 702 is each item name described in the present embodiment, and parameter 703 is the present embodiment for each item. It is a code used in.

以上、本実施形態によれば、鉄道利用者に、電光掲示板に、車両のドア毎、車両毎の混雑状況を表示して、満員による乗り過ごしなどを防止し、分散乗車を図ることができるようになるため、乗客は、より快適に鉄道による移動を行うことができるようになる。 As described above, according to the present embodiment, it is possible to display the congestion status of each vehicle door and each vehicle on the electric bulletin board to the railway user to prevent over-ride due to fullness and to achieve distributed boarding. Therefore, passengers will be able to travel by rail more comfortably.

100…車両情報管理サーバ
101…車両情報取得・表示端末
103…車重センサ
104…ネットワーク
107…駅システム
105…監視カメラ
109…電光掲示板
202…処理部
203…走行中処理部
204…停車中処理部
205…統計集計処理部
206…予測処理部
207…表示データ作成部
208…画像解析部
210…データ蓄積部
211…ドア毎乗降者数統計DB
213…ドア毎乗降者数予測DB
100 ... Vehicle information management server 101 ... Vehicle information acquisition / display terminal 103 ... Vehicle weight sensor 104 ... Network 107 ... Station system 105 ... Surveillance camera 109 ... Electric bulletin board 202 ... Processing unit 203 ... Running processing unit 204 ... Stopping processing unit 205 ... Statistical aggregation processing unit 206 ... Prediction processing unit 207 ... Display data creation unit 208 ... Image analysis unit 210 ... Data storage unit 211 ... Number of passengers per door Statistics DB
213 ... DB for predicting the number of passengers getting on and off each door

Claims (11)

鉄道車両の乗客の混雑度を表示する車両情報表示システムであって、
ドア毎の乗降者数に関するデータベースを保持し、車両情報に関する演算をおこなう車両情報管理サーバと、
ドア毎に車重センサを有する車両と、
駅のホームの乗客を撮影する監視カメラと、
駅のホームに設置される電光掲示板と、
前記監視カメラにより撮影した動画情報を前記車両情報管理サーバに送信し、前記車両情報管理サーバから送信されてきた車両情報に関する演算結果を前記電光掲示板に送信する車両情報取得・表示端末とを備え、
前記車両が路線の第一の駅から第二の駅に運行する際に、
前記ドア毎に設置される車重センサにより取得したドア毎の重量を、前記車両情報管理
サーバに送信し、
前記車両情報管理サーバは、前記ドア毎の重量に基づいて、その車両のそのドアに関する第一の駅から第二の駅の運行期間におけるドア毎の乗客数を算出し、
前記車両情報管理サーバは、前記第二の駅おけるドア毎の予測降車人数の情報を保持し、
前記車両情報管理サーバは、算出されたその車両のそのドアに関する第一の駅から第二の駅の運行期間におけるドア毎の乗客数と、前記第二の駅おけるその車両のそのドアに関するドア毎の予測降車人数に基づいて、前記第二の駅おけるその車両のそのドアに関するドア毎の降車後の予測乗客数を算出し、
前記車両情報管理サーバは、ドア毎の定員と算出された前記第二の駅おけるその車両のそのドアに関するドア毎の降車後の予測乗客数とを比較することにより、その車両のそのドアに関する混雑度を算出し、
前記車両情報管理サーバは、算出されたその車両のそのドアに関する混雑度に関する情報を、前記第二の駅に設置された車両情報取得・表示端末に送信し、
前記第二の駅に設置された車両情報取得・表示端末は、前記第二の駅のホームに設置された電光掲示板にその車両のそのドアに関する混雑度に関する情報を送信し、
前記第二の駅のホームに設置された電光掲示板は、その車両のそのドアに関する混雑度を表示することを特徴とする車両情報表示システム。
It is a vehicle information display system that displays the degree of congestion of passengers on railway vehicles.
A vehicle information management server that holds a database of the number of passengers getting on and off each door and performs calculations related to vehicle information.
Vehicles that have a vehicle weight sensor for each door,
A surveillance camera that shoots passengers on the platform of the station,
The electric bulletin board installed on the platform of the station and
It is equipped with a vehicle information acquisition / display terminal that transmits the moving image information taken by the surveillance camera to the vehicle information management server and transmits the calculation result regarding the vehicle information transmitted from the vehicle information management server to the electric bulletin board.
When the vehicle travels from the first station to the second station on the line
The weight of each door acquired by the vehicle weight sensor installed for each door is transmitted to the vehicle information management server.
The vehicle information management server calculates the number of passengers for each door during the operation period from the first station to the second station for that door of the vehicle based on the weight of each door.
The vehicle information management server holds information on the estimated number of people getting off the vehicle for each door at the second station.
The vehicle information management server calculates the number of passengers per door during the operation period from the first station to the second station regarding the door of the vehicle, and the calculated number of passengers for each door of the vehicle at the second station. Based on the estimated number of passengers getting off the train, the estimated number of passengers after getting off the door for the door of the vehicle at the second station is calculated.
The vehicle information management server compares the capacity of each door with the calculated estimated number of passengers after disembarking for each door of the vehicle of the vehicle at the second station, thereby congesting the vehicle with respect to the door. Calculate the degree,
The vehicle information management server transmits the calculated information on the congestion degree of the door of the vehicle to the vehicle information acquisition / display terminal installed at the second station.
The vehicle information acquisition / display terminal installed at the second station transmits information on the degree of congestion of the door of the vehicle to the electric bulletin board installed at the platform of the second station.
The electric bulletin board installed on the platform of the second station is a vehicle information display system characterized by displaying the degree of congestion of the vehicle with respect to the door.
前記車両情報管理サーバは、算出された第一の駅から第二の駅の運行期間におけるドア毎の乗客数からその車両における乗客数を算出し、
前記車両情報管理サーバは、車両毎の定員と、算出されたその車両における乗客数から、その車両に関する混雑度を算出し、
前記車両情報管理サーバは、算出されたその車両に関する混雑度に関する情報を、前記第二の駅に設置された車両情報取得・表示端末に送信し、
前記第二の駅に設置された車両情報取得・表示端末は、前記第二の駅のホームに設置された電光掲示板にその車両に関する混雑度に関する情報を送信し、
前記第二の駅のホームに設置された電光掲示板は、その車両に関する混雑度を表示することを特徴とする請求項1記載の車両情報表示システム。
The vehicle information management server calculates the number of passengers in the vehicle from the calculated number of passengers for each door during the operation period from the first station to the second station.
The vehicle information management server calculates the degree of congestion related to the vehicle from the capacity of each vehicle and the calculated number of passengers in the vehicle.
The vehicle information management server transmits the calculated information on the degree of congestion related to the vehicle to the vehicle information acquisition / display terminal installed at the second station.
The vehicle information acquisition / display terminal installed at the second station transmits information on the degree of congestion of the vehicle to the electric bulletin board installed at the platform of the second station.
The vehicle information display system according to claim 1, wherein the electric bulletin board installed on the platform of the second station displays the degree of congestion of the vehicle.
前記第二の駅における乗客の降車時に、前記ドア毎に設置された車重センサにより取得したドア毎の重量を、前記車両情報管理サーバに送信し、
前記車両情報管理サーバは、前記ドア毎の重量に基づいて、その車両のそのドアに関する前記第二の駅における第一のドア毎の降車後の乗客数を算出し、
前記監視カメラは、前記第二の駅における乗客の降車時に、撮影した動画情報を前記車両情報取得・表示端末に送信し、
前記車両情報取得・表示端末は、前記車両情報管理サーバに前記監視カメラにより撮影された動画情報を送信し、
前記車両情報管理サーバは、送信されてきた前記監視カメラにより撮影された動画情報を画像認識することにより、ドア毎の降車人数を算出し、
前記車両情報管理サーバは、第一の駅から第二の駅の運行期間におけるドア毎の乗客数と、算出されたドア毎の降車人数から第二のドア毎の降車後の乗客数を算出し、
前記車両情報管理サーバは、前記第一のドア毎の降車後の乗客数と第二のドア毎の降車後の乗客数から、第三のドア毎の降車後の乗客数を算出することを特徴とする請求項1記載の車両情報表示システム。
When a passenger gets off at the second station, the weight of each door acquired by the vehicle weight sensor installed for each door is transmitted to the vehicle information management server.
The vehicle information management server calculates the number of passengers after getting off for each first door at the second station for that door of the vehicle based on the weight of each door.
The surveillance camera transmits the video information taken when the passenger gets off at the second station to the vehicle information acquisition / display terminal.
The vehicle information acquisition / display terminal transmits video information taken by the surveillance camera to the vehicle information management server.
The vehicle information management server calculates the number of people getting off each door by recognizing the transmitted moving image information taken by the surveillance camera as an image.
The vehicle information management server calculates the number of passengers after getting off for each second door from the number of passengers for each door during the operation period from the first station to the second station and the calculated number of people getting off for each door. ,
The vehicle information management server is characterized in that the number of passengers after getting off for each third door is calculated from the number of passengers after getting off for each first door and the number of passengers after getting off for each second door. The vehicle information display system according to claim 1.
前記車両情報管理サーバは、前記第二の駅における乗客の乗車時に、前記ドア毎に設置された車重センサにより取得したドア毎の重量を、前記車両情報管理サーバに送信し、
前記車両情報管理サーバは、前記ドア毎の重量に基づいて、その車両のそのドアに関する前記第二の駅におけるドア毎の乗車人数を算出し、
前記車両情報管理サーバは、前記第三のドア毎の降車後の乗客数と前記第二の駅におけるドア毎の乗車人数に基づいて、前記第二の駅と前記第二の駅の次に停車する第三の駅との運行期間におけるドア毎の乗客数を算出することを特徴とする請求項3記載の車両情報表示システム。
The vehicle information management server transmits the weight of each door acquired by the vehicle weight sensor installed for each door to the vehicle information management server when a passenger gets on the second station.
The vehicle information management server calculates the number of passengers for each door at the second station regarding the door of the vehicle based on the weight of each door.
The vehicle information management server stops next to the second station and the second station based on the number of passengers after getting off the third door and the number of passengers per door at the second station. The vehicle information display system according to claim 3, wherein the number of passengers for each door during the operation period with the third station is calculated.
前記車両情報管理サーバは、算出された前記ドア毎の降車人数を、第二の駅におけるドア毎の予測降車人数として格納することを特徴とする請求項3記載の車両情報表示システム。 The vehicle information display system according to claim 3, wherein the vehicle information management server stores the calculated number of people getting off each door as an estimated number of people getting off each door at a second station. 前記車両情報管理サーバは、算出された前記第三のドア毎の降車後の乗客数を、第二の駅におけるドア毎の予測降車人数として格納することを特徴とする請求項3記載の車両情報表示システム。 The vehicle information according to claim 3, wherein the vehicle information management server stores the calculated number of passengers after getting off at each third door as an estimated number of passengers getting off at each door at the second station. Display system. 前記車両情報管理サーバは、算出された前記第二の駅と前記第三の駅との運行期間におけるドア毎の乗客数を、前記第二の駅と前記第三の駅との運行期間におけるドア毎の予測乗客数として格納することを特徴とする請求項4記載の車両情報表示システム。 The vehicle information management server calculates the number of passengers for each door during the operation period between the second station and the third station, and determines the number of passengers for each door during the operation period between the second station and the third station. The vehicle information display system according to claim 4, wherein the vehicle information display system is stored as an estimated number of passengers for each passenger. 鉄道車両の乗客の混雑度を表示する車両情報表示システムの車両情報表示方法であって、
前記車両情報表示システムは、
ドア毎の乗降者数に関するデータベースを保持し、車両情報に関する演算をおこなう車両情報管理サーバと、
ドア毎に車重センサを有する車両と、
駅のホームの乗客を撮影する監視カメラと、
駅のホームに設置される電光掲示板と、
前記監視カメラにより撮影した動画情報を前記車両情報管理サーバに送信し、前記車両情報管理サーバから送信されてきた車両情報に関する演算結果を前記電光掲示板に送信する車両情報取得・表示端末とを備え、
前記車両が路線の第一の駅から第二の駅に運行する際に、
前記ドア毎に設置される車重センサにより取得したドア毎の重量を、前記車両情報管理サーバに送信するステップと、
前記車両情報管理サーバは、前記ドア毎の重量に基づいて、その車両のそのドアに関する第一の駅から第二の駅の運行期間におけるドア毎の乗客数を算出するステップと、
前記車両情報管理サーバは、前記第二の駅おけるドア毎の予測降車人数の情報を保持するステップと、
前記車両情報管理サーバは、算出されたその車両のそのドアに関する第一の駅から第二の駅の運行期間におけるドア毎の乗客数と、前記第二の駅おけるその車両のそのドアに関するドア毎の予測降車人数に基づいて、前記第二の駅おけるその車両のそのドアに関するドア毎の降車後の予測乗客数を算出するステップと、
前記車両情報管理サーバは、ドア毎の定員と算出された前記第二の駅おけるその車両のそのドアに関するドア毎の降車後の予測乗客数とを比較することにより、その車両のそのドアに関する混雑度を算出するステップと、
前記車両情報管理サーバは、算出されたその車両のそのドアに関する混雑度に関する情報を、前記第二の駅に設置された車両情報取得・表示端末に送信するステップと、
前記第二の駅に設置された車両情報取得・表示端末は、前記第二の駅のホームに設置された電光掲示板にその車両のそのドアに関する混雑度に関する情報を送信するステップと、
前記第二の駅のホームに設置された電光掲示板は、その車両のそのドアに関する混雑度を表示するステップとを有することを特徴とする車両情報表示方法。
It is a vehicle information display method of a vehicle information display system that displays the degree of congestion of passengers of a railway vehicle.
The vehicle information display system is
A vehicle information management server that holds a database of the number of passengers getting on and off each door and performs calculations related to vehicle information.
Vehicles that have a vehicle weight sensor for each door,
A surveillance camera that shoots passengers on the platform of the station,
The electric bulletin board installed on the platform of the station and
It is equipped with a vehicle information acquisition / display terminal that transmits the moving image information taken by the surveillance camera to the vehicle information management server and transmits the calculation result regarding the vehicle information transmitted from the vehicle information management server to the electric bulletin board.
When the vehicle travels from the first station to the second station on the line
A step of transmitting the weight of each door acquired by the vehicle weight sensor installed for each door to the vehicle information management server, and
The vehicle information management server calculates the number of passengers for each door during the operation period from the first station to the second station for that door of the vehicle based on the weight of each door.
The vehicle information management server has a step of holding information on the estimated number of people getting off the vehicle for each door at the second station, and
The vehicle information management server calculates the number of passengers per door during the operation period from the first station to the second station regarding the door of the vehicle, and the calculated number of passengers for each door of the vehicle at the second station. Based on the estimated number of passengers getting off the vehicle, the step of calculating the estimated number of passengers after getting off the door for each door of the vehicle at the second station, and
The vehicle information management server compares the capacity of each door with the calculated estimated number of passengers after disembarking for each door of the vehicle of the vehicle at the second station, thereby congesting the vehicle with respect to the door. Steps to calculate the degree and
The vehicle information management server includes a step of transmitting the calculated information on the degree of congestion of the vehicle regarding the door to the vehicle information acquisition / display terminal installed at the second station.
The vehicle information acquisition / display terminal installed at the second station transmits information on the degree of congestion of the door of the vehicle to the electric bulletin board installed at the platform of the second station.
A vehicle information display method, characterized in that the electric bulletin board installed on the platform of the second station has a step of displaying the degree of congestion of the vehicle with respect to the door.
さらに、
前記車両情報管理サーバは、算出された第一の駅から第二の駅の運行期間におけるドア毎の乗客数からその車両における乗客数を算出するステップと、
前記車両情報管理サーバは、車両毎の定員と、算出されたその車両における乗客数から、その車両に関する混雑度を算出するステップと、
前記車両情報管理サーバは、算出されたその車両に関する混雑度に関する情報を、前記第二の駅に設置された車両情報取得・表示端末に送信するステップと、
前記第二の駅に設置された車両情報取得・表示端末は、前記第二の駅のホームに設置された電光掲示板にその車両に関する混雑度に関する情報を送信するステップと、
前記第二の駅のホームに設置された電光掲示板は、その車両に関する混雑度を表示するステップとを有することを特徴とする請求項8記載の車両情報表示方法。
Moreover,
The vehicle information management server includes a step of calculating the number of passengers in the vehicle from the calculated number of passengers for each door during the operation period from the first station to the second station.
The vehicle information management server includes a step of calculating the degree of congestion related to the vehicle from the capacity of each vehicle and the calculated number of passengers in the vehicle.
The vehicle information management server includes a step of transmitting the calculated information on the degree of congestion related to the vehicle to the vehicle information acquisition / display terminal installed at the second station.
The vehicle information acquisition / display terminal installed at the second station has a step of transmitting information on the degree of congestion of the vehicle to an electric bulletin board installed at the platform of the second station.
The vehicle information display method according to claim 8, wherein the electric bulletin board installed on the platform of the second station has a step of displaying the degree of congestion of the vehicle.
鉄道車両の乗客の混雑度を表示する車両情報表示のためのサーバ装置であって、
前記サーバ装置は、ドア毎の乗降者数に関するデータベースを保持し、車両情報に関する演算をおこなうサーバ装置であって、
前記車両が路線の第一の駅から第二の駅に運行する際に、
車両のドア毎に設置される車重センサにより取得したドア毎の重量を受信し前記ドア毎の重量に基づいて、その車両のそのドアに関する第一の駅から第二の駅の運行期間におけるドア毎の乗客数を算出し、
前記第二の駅おけるドア毎の予測降車人数の情報を保持し、
算出されたその車両のそのドアに関する第一の駅から第二の駅の運行期間におけるドア毎の乗客数と、前記第二の駅おけるその車両のそのドアに関するドア毎の予測降車人数に基づいて、前記第二の駅おけるその車両のそのドアに関するドア毎の降車後の予測乗客数を算出し、
ドア毎の定員と算出された前記第二の駅おけるその車両のそのドアに関するドア毎の降車後の予測乗客数とを比較することにより、その車両のそのドアに関する混雑度を算出することを特徴とする車両情報表示のためのサーバ装置。
It is a server device for displaying vehicle information that displays the degree of congestion of passengers on railway vehicles.
The server device is a server device that holds a database regarding the number of passengers getting on and off for each door and performs operations related to vehicle information.
When the vehicle travels from the first station to the second station on the line
Receives the weight of each door acquired by the vehicle weight sensor installed for each door of the vehicle, and based on the weight of each door, the door during the operation period of the first station to the second station for that door of the vehicle. Calculate the number of passengers for each
Holds information on the estimated number of people getting off at each door at the second station,
Based on the calculated number of passengers per door for the door of the vehicle from the first station to the second station and the estimated number of passengers getting off the door of the vehicle for the door at the second station. , Calculate the estimated number of passengers after getting off for each door of the vehicle at the second station.
It is characterized by calculating the degree of congestion of the vehicle with respect to the door by comparing the capacity of each door with the calculated number of passengers after disembarking for each door of the vehicle of the vehicle at the second station. A server device for displaying vehicle information.
算出された第一の駅から第二の駅の運行期間におけるドア毎の乗客数からその車両における乗客数を算出し、
前記サーバ装置は、車両毎の定員と、算出されたその車両における乗客数から、その車両に関する混雑度を算出することを特徴とする請求項10記載の車両情報表示のためのサーバ装置。
The number of passengers in the vehicle is calculated from the calculated number of passengers for each door during the operation period from the first station to the second station.
The server device for displaying vehicle information according to claim 10, wherein the server device calculates the degree of congestion related to the vehicle from the capacity of each vehicle and the calculated number of passengers in the vehicle.
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