TWI819014B - 共用車配置裝置及方法 - Google Patents

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Abstract

本發明提供一種共用車配置裝置及方法，所述共用車配置裝置包括處理器，所述共用車配置裝置與複數個公車的通訊單元通訊連接，所述處理器包括採集模組，控制複數個公車上裝設的攝像單元拍攝人臉以採集複數個乘客的臉部圖像；分析模組，根據公車的行駛路線及採集模組採集到的複數個乘客的臉部圖像分析得到每個乘客的出行路線；確定模組，根據分析模組分析到的每個乘客的出行路線確定一預設區域內具有短距離出行需求的用戶；及配置模組，根據預設區域內具有短距離出行需求的用戶的總人數按預設比例配置出預設區域內應配置的共用車數量。

Description

共用車配置裝置及方法
本發明涉及資料安全領域，尤其涉及一種資料保護裝置及方法。
隨著社會的進步，共用車如共用單車及共用電動車等作為一種共用模式，已經廣泛地應用於用戶的日常生活。現如今，共用車的配置方式通常是由運營商在各個街道放置共用車，這種隨機的配置方式容易造成用戶群體多的街道的共用車不足，用戶群體少的街道的共用車過剩，如此降低了共用車的使用率，既給用戶造成不便，也不利於運營商管理共用車。
有鑒於此，有必要提供一種共用車配置裝置及方法，以解決上述技術問題。
一種共用車配置裝置，包括處理器及記憶體，所述共用車配置裝置與複數個公車的通訊單元通訊連接，所述處理器包括：採集模組，用於控制複數個所述公車上裝設的攝像單元拍攝人臉以採集複數個乘客的臉部圖像；分析模組，用於根據公車的行駛路線及所述採集模組採集到的複數個乘客的臉部圖像分析得到每個乘客的出行路線； 確定模組，用於根據所述分析模組分析到的每個乘客的出行路線確定一預設區域內具有短距離出行需求的用戶；及配置模組，用於根據所述預設區域內具有短距離出行需求的用戶的總人數按預設比例配置出所述預設區域內應配置的共用車數量。
一種共用車配置方法，應用於一共用車配置裝置中，所述共用車配置裝置與複數個公車的通訊單元通訊連接，所述方法包括：控制複數個所述公車上裝設的攝像單元拍攝人臉以採集複數個乘客的臉部圖像；根據公車的行駛路線及所述採集模組採集到的複數個乘客的臉部圖像分析得到每個乘客的出行路線；根據分析到的每個乘客的出行路線確定一預設區域內具有短距離出行需求的用戶；及根據所述預設區域內具有短距離出行需求的用戶的總人數按預設比例配置出所述預設區域內應配置的共用車數量。
上述共用車配置裝置及方法藉由統計預設區域短距出行的用戶確定最優的共用車配置方案，以提高共用車的使用率，從而給用戶提供方便，也便於運營商管理共用車。
1:共用車配置裝置
10:處理器
101:採集模組
102:分析模組
103:確定模組
104:配置模組
105:監控模組
106:計算模組
20:記憶體
30:第一通訊單元
2:公車
200:第二通訊單元
201:攝像單元
3:共用車
300:第三通訊單元
圖1是本發明較佳實施方式中共用車配置裝置的應用結構示意圖。
圖2是本發明較佳實施方式中共用車配置方法的流程示意圖。
請參考圖1，為本發明較佳實施方式提供的共用車配置裝置1的應用結構圖。在本實施方式中，所述共用車配置裝置1為伺服器，用於為一城市的複數個預設區域自動配置共用車。
所述共用車配置裝置1包括處理器10、記憶體20及第一通訊單元30。在本實施方式中，所述記憶體20為唯讀記憶體或隨機存取記憶體。所述第一通訊單元30為無線通訊模組，用於與複數個公車2的第二通訊單元200及複數個共用車3的第三通訊單元300建立遠端通訊連接。
如圖1所示，所述共用車配置裝置1至少包括採集模組101、分析模組102、確定模組103、配置模組104、監控模組105及計算模組106。在本實施方式中，上述模組為存儲於所述記憶體20中且可被所述處理器10調用執行的可程式化軟體指令。可以理解的是，在其他實施方式中，上述模組也可為固化於所述處理器10中的程式指令或固件(firmware)。
所述採集模組101用於控制所述複數個公車2上裝設的攝像單元201拍攝人臉以採集複數個乘客的臉部圖像。
在本實施方式中，當所述共用車配置裝置1需要對一預設區域內的共用車投放的數量及位置進行配置時，發送一控制指令至所述複數個公車2的第二通訊單元200，當所述第二通訊單元200接收到所述控制指令時，進一步控制所述攝像單元201拍攝上下車乘客的臉部圖像。在本實施方式中，所述攝像單元201為攝像頭。優選地，每一公車2分別在上車門及下車門的位置處裝設有一攝像單元201，其中，一個攝像單元201正對上車門，另一攝像單元201正對車廂內，以便於拍攝上車及下車的乘客臉部圖像。所述第二通訊單元200還用於將所述攝像單元201拍攝到的複數個圖像回傳至所述共用車配置裝置1，並存儲至所述記憶體20中。
所述分析模組102用於根據公車2的行駛路線及所述採集模組101採集到的複數個乘客的臉部圖像分析得到每個乘客的出行路線。
在本實施方式中，所述分析模組102首先採用Adaboost機器學習演算法根據人臉Haar特徵過濾掉所述攝像單元201拍攝到的非人臉圖像，以所述兩個攝像單元201第一次拍攝到的不同乘客的臉部圖像作為對應乘客的初始樣本存儲至所述記憶體20中，後續拍攝到的臉部圖像則作為確定每個乘客出行路線的依據。
具體的，所述分析模組102還藉由臉部圖像對比確定一乘客上車及下車時的臉部圖像，並進一步根據所述公車2的行駛路線確定所述乘客本次的出行路線。進一步地，所述分析模組102可以藉由上述方法分析得到一預設週期內每個乘客的出行路線。在本實施方式中，所述預設週期為一周。可以理解的是，在其他實施方式中，所述預設週期也可以是一個月。
所述確定模組103用於根據所述分析模組102分析到的每個乘客的出行路線確定一預設區域內具有短距離出行需求的用戶。
在本實施方式中，所述預設區域為一個公交月臺。在其他實施方式中，所述預設區域也可以是一個街道、一個社區或一個行政區。
在本實施方式中，所述確定模組103根據所述分析模組102分析得到的每個乘客的出行路線確定每個乘客的出行距離是否小於或等於一預設距離。優選地，所述預設距離為五公里。當乘客的出行距離小於或等於所述預設距離時，所述確定模組103確定所述乘客為在所述預設區域(所述乘客的出行起始公交月臺)內具有短距離出行需求的用戶。
所述配置模組104用於根據所述預設區域內具有短距離出行需求的用戶的總人數按預設比例配置出所述預設區域內應配置的共用車數量。
在本實施方式中，所述配置模組104首先根據所述確定模組103確定的每個在所述預設區域內具有短距離出行需求的用戶統計出總人數，進而根據所述預設比例配置出應配置的共用車數量。在本實施方式中，所述預設比例為4：1。例如，若所述配置模組104統計出的所述預設區域內具有短距離出行需求的總人數為200人，則按照所述預設比例應配置的共用車數量為50輛。在其他實施方式中，所述預設比例也可以根據需求設置為其他數值。
所述監控模組105用於對所述預設區域內共用車3的使用情況進行監控。
在本實施方式中，所述監控模組105藉由所述共用車3的第三通訊單元300監控其使用情況。具體的，當所述第三通訊單元300與用戶的電子設備建立通訊連接時，則說明對應的共用車3被用戶使用。每輛共用車3的第三通訊單元300都會將其使用情況回傳至所述監控模組105。
所述配置模組104還在所述預設區域內共用車3多餘時，減少所述預設區域內預設數量的共用車3。
在本實施方式中，當所述監控模組105監控到存在共用車3的第三通訊單元300未回傳其使用情況時，則確定所述預設區域內的共用車3多餘，然後減少配置所述預設區域內預設數量的共用車3。其中，所述預設數量為10輛。
所述配置模組104還在所述預設區域內共用車3不足時，增加所述預設區域內預設數量的共用車3。
在本實施方式中，當所述監控模組105進一步監控所述共用車配置裝置1未回應用戶的找車請求，當所述共用車配置裝置1存在未回應的用戶找車請求時，則確定所述預設區域內的共用車3不足，然後增加配置所述預設區域內預設數量的共用車3。
所述計算模組106用於根據所述配置模組104增加或減少的共用車數量計算出具有短距離出行需求用戶的總人數與實際使用共用車出行人數的比例a。
例如，當所述配置模組104增加配置了兩次預設數量的共用車3，則實際使用共用車出行的人數為70，則所述計算模組106計算得到所述比例a為20/7。當所述配置模組104減少配置了三次預設數量的共用車3，則實際使用共用車出行的人數為20，則所述計算模組106計算得到所述比例a為10/1。
所述確定模組103還確定所述預設區域應配置的共用單車數量y=x/a，其中x為所述預設區域具有短距離出行需求用戶的總人數。所述配置模組104還根據所述公式y=x/a配置所述預設區域的共用車數量。
請參考圖2，為本發明較佳實施方式中共用車配置方法的流程示意圖。根據不同的需求，所述流程圖中步驟的順序可以改變，某些步驟可以省略。
步驟S101，控制所述複數個公車2上裝設的攝像單元201拍攝人臉以採集複數個乘客的臉部圖像。
步驟S102，根據公車2的行駛路線及採集到的複數個乘客的臉部圖像分析得到每個乘客的出行路線。
步驟S103，根據分析到的每個乘客的出行路線確定一預設區域內具有短距離出行需求的用戶。
步驟S104，根據所述預設區域內具有短距離出行需求的用戶的總人數按預設比例配置出所述預設區域內應配置的共用車數量。
步驟S105，對所述預設區域內共用車3的使用情況進行監控。
步驟S106，在所述預設區域內共用車3多餘時，減少所述預設區域內預設數量的共用車3。
步驟S107，在所述預設區域內共用車3不足時，增加所述預設區域內預設數量的共用車3。
步驟S108，根據增加或減少的共用車3數量計算出具有短距離出行需求用戶的總人數與實際使用共用車出行人數的比例a。
步驟S109，確定所述預設區域應配置的共用單車數量y=x/a，其中x為所述預設區域具有短距離出行需求用戶的總人數。
綜上所述，本發明符合發明專利要件，爰依法提出專利申請。惟，以上所述者僅為本發明之較佳實施方式，舉凡熟悉本案技藝之人士，於爰依本發明精神所作之等效修飾或變化，皆應涵蓋於以下之申請專利範圍內。
1:共用車配置裝置
10:處理器
101:採集模組
102:分析模組
103:確定模組
104:配置模組
105:監控模組
106:計算模組
20:記憶體
30:第一通訊單元
2:公車
200:第二通訊單元
201:攝像單元
3:共用車
300:第三通訊單元

Claims (10)

  1. 一種共用車配置裝置，包括處理器及記憶體，其改良在於，所述共用車配置裝置與複數個公車的通訊單元通訊連接，所述處理器包括：採集模組，用於控制複數個所述公車上裝設的攝像單元拍攝人臉以採集複數個乘客的臉部圖像；分析模組，用於根據公車的行駛路線及所述採集模組採集到的複數個乘客的臉部圖像分析得到每個乘客的出行路線；確定模組，用於根據所述分析模組分析到的每個乘客的出行路線確定一預設區域內具有短距離出行需求的用戶；及配置模組，用於根據所述預設區域內具有短距離出行需求的用戶的總人數按預設比例配置出所述預設區域內應配置的共用車數量；監控模組，用於對所述預設區域內共用車的使用情況進行監控，其中，所述監控模組藉由所述共用車的第三通訊單元以及所述共用車配置裝置監控所述預設區域內共用車的使用情況，包括：當所述監控模組監控到存在共用車的第三通訊單元未回傳其使用情況時，則確定所述預設區域內的共用車多餘，或者，當所述監控模組監控到所述共用車配置裝置存在未回應的用戶找車請求時，則確定所述預設區域內的共用車不足。
  2. 如請求項1所述之共用車配置裝置，其中，所述處理器還包括：所述配置模組還在所述預設區域內共用車多餘時，減少所述預設區域內預設數量的共用車；及所述配置模組還在所述預設區域內共用車不足時，增加所述預設區域內預設數量的共用車。
  3. 如請求項2所述之共用車配置裝置，其中，所述處理器還包括： 計算模組，用於根據所述配置模組增加或減少的共用車數量計算出具有短距離出行需求用戶的總人數與實際使用共用車出行人數的比例a；所述確定模組還確定所述預設區域應配置的共用單車數量y=x/a，其中x為所述預設區域具有短距離出行需求用戶的總人數；及所述配置模組還根據公式y=x/a配置所述預設區域的共用車數量。
  4. 如請求項1所述之共用車配置裝置，其中，所述分析模組識別乘客人臉以及過濾相同的人臉，以採集每個乘客的一個臉部圖像作為初始樣本。
  5. 如請求項1所述之共用車配置裝置，其中，所述分析模組根據公車的行駛路線及所述採集模組在預設週期內採集到的複數個乘客的臉部圖像分析得到所述預設週期內每個乘客的出行路線。
  6. 一種共用車配置方法，應用於一共用車配置裝置中，所述共用車配置裝置與複數個公車的通訊單元通訊連接，其改良在於，所述方法包括：控制複數個所述公車上裝設的攝像單元拍攝人臉以採集複數個乘客的臉部圖像；根據公車的行駛路線及所述採集模組採集到的複數個乘客的臉部圖像分析得到每個乘客的出行路線；根據分析到的每個乘客的出行路線確定一預設區域內具有短距離出行需求的用戶；及根據所述預設區域內具有短距離出行需求的用戶的總人數按預設比例配置出所述預設區域內應配置的共用車數量；對所述預設區域內共用車的使用情況進行監控，其中，所述監控模組藉由所述共用車的第三通訊單元以及所述共用車配置裝置監控所述預設區域內共用車的使用情況，包括：當所述監控模組監控到存在共用車的第三通訊單元未回 傳其使用情況時，則確定所述預設區域內的共用車多餘，或者，當所述監控模組監控到所述共用車配置裝置存在未回應的用戶找車請求時，則確定所述預設區域內的共用車不足。
  7. 如請求項6所述之共用車配置方法，其中，所述方法還包括以下步驟：在所述預設區域內共用車多餘時，減少所述預設區域內預設數量的共用車；及在所述預設區域內共用車不足時，增加所述預設區域內預設數量的共用車。
  8. 如請求項7所述之共用車配置方法，其中，所述方法還包括以下步驟：根據增加或減少的共用車數量計算出具有短距離出行需求用戶的總人數與實際使用共用車出行人數的比例a；確定所述預設區域應配置的共用單車數量y=x/a，其中x為所述預設區域具有短距離出行需求用戶的總人數；及根據公式y=x/a配置所述預設區域的共用車數量。
  9. 如請求項6所述之共用車配置方法，其中，所述方法還包括步驟：識別乘客人臉以及過濾相同的人臉，以採集每個乘客的一個臉部圖像作為初始樣本。
  10. 如請求項6所述之共用車配置方法，其中，所述根據公車的行駛路線及所述採集模組採集到的複數個乘客的臉部圖像分析得到每個乘客的出行路線的步驟包括： 根據公車的行駛路線及所述採集模組在預設週期內採集到的複數個乘客的臉部圖像分析得到所述預設週期內每個乘客的出行路線。
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