一种基于智能视频的公交拥挤度采集装置及方法
【专利摘要】本发明涉及一种基于智能视频的公交拥挤度采集装置及方法，其解决了现有公交拥挤度数据采集时测量误差大、准确度低、不具备实时性及针对性的技术问题，其包括车载信息终端、摄像机、门控开关和中心服务器，车载信息终端设有车内拥挤度分析模块、视频监控模块、GPS模块、控制模块和移动通信模块，车内拥挤度分析模块与控制模块连接，GPS模块与控制模块连接，移动通信模块与控制模块连接，视频监控模块与车内拥挤度分析模块连接；门控开关与车内拥挤度分析模块连接，摄像机与视频监控模块连接，中心服务器与移动通信模块连接；本发明广泛应用于城市公交车辆的管理与调度。
【专利说明】
一种基于智能视频的公交拥挤度采集装置及方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及一种检测装置及检测方法，特别是涉及一种基于智能视频的公交拥挤度采集装置及方法。
【背景技术】
[0002]随着城市人口的增长，城市公共交通拥挤问题已成为不可忽视的社会问题。通过快速、准确的对公交车辆的管理与调度，缓解城市公共交通车辆及线路的拥挤问题越来越成为决策层关注的重点。公交拥挤度数据可以为公交营运调度提供客观依据，方便公交线路的调整和车辆资源的合理配置，而且比客流人数更具科学性和直观性，可参考价值更高。
[0003]目前对拥挤度的采集主要有以下几种方式:距离传感器检测技术、人工方式的拥挤提示按键技术、基于公交GPS和1C卡实时数据技术、基于摄像机的立体视频的拥挤度估算技术。
[0004]距离传感器检测技术是通过距离传感器感测其下方的空间距离并将输出信号通过无线或者有线的方式传输给微型计算机，微型计算机对公交车内各个距离传感器的感测结果值进行加权求和计算，得到拥挤系数，以此来体现公交拥挤情况。然而，虽然这种检测车内拥挤度的方式不存在累积误差，但是距离传感器的检测精度易受背景、天气、遮挡物、阴影状况等的影响，从而造成测量误差。
[0005]人工方式的提示按键技术是通过人工按键的方式将车辆实时拥挤度信息上传到公交数据服务中心，公交数据服务中心根据公交行车数据序列中不同时间对应的拥挤信息按键次数信息，判断该公交在不同时间所处的各位置是否存在拥挤，得到实时公交拥挤状态信息集，并结合各实时公交拥挤状态信息集的子集对应的公交编号、公交所处位置得到对应的各公交信息序列。然而，人工方式的提示按键技术虽然操作简便，易用性强，但是拥挤度情况依赖于人为臆断，采集结果准确度低，科学性与客观性都有待商榷。
[0006]基于GPS和1C卡实时数据技术是通过GPS和1C卡实时数据获取公交线路走向、站点位置、公交场站设施的公交网络数据，以及乘客上下车站点、乘客上下车时间的公交客流数据，并根据公交网络数据和公交客流数据建立居民公交出行实时信息表，基于该表，根据交通模型，计算实时的公交线路客流0D分布；最后基于公交线路客流0D分布，分别针对公交站点和公交线路作拥挤度分析。然而，基于GPS和1C卡实时数据技术虽然提出了站点及线路拥挤度的概念，但是通过公交线路客流0D分布推算出来的，计算的是某一时期的平均拥挤度状况，不具备实时性及针对性。
[0007]上述公交拥挤度数据采集分析技术是针对车内的拥挤度进行统计分析，虽然有数据作为依据，但是就公交管理调度而言，某辆车的拥挤情况具有偶发性，如果盲目的增派车辆会造成资源的浪费。
[0008]所以针对公交站点及线路拥挤度采集分析对于公交管理调度而言更具科学性、直观性和普遍性。
【发明内容】
[0009]本发明为了解决现有公交拥挤度数据采集时测量误差大、准确度低、不具备实时性及针对性的技术问题，提供一种准确度高、具备实时性和针对性的针对公交站点及线路拥挤度采集的基于智能视频的公交拥挤度采集装置及方法。
[0010]本发明的技术方案是，提供一种基于智能视频的公交拥挤度采集装置，包括车载信息终端、摄像机、门控开关和中心服务器，车载信息终端设有车内拥挤度分析模块、视频监控模块、GPS模块、控制模块和移动通信模块，车内拥挤度分析模块与控制模块连接，GPS模块与控制模块连接，移动通信模块与控制模块连接，视频监控模块与车内拥挤度分析模块连接；门控开关与车内拥挤度分析模块连接，摄像机与视频监控模块连接，中心服务器与移动通信模块连接。
[0011]本发明还提供一种基于智能视频的公交拥挤度采集方法，包括以下步骤:
[0012](1)利用公交拥挤度采集装置，在公交车行驶过程中以一预设周期定期采集编号η、公交车内拥挤度c、公交行车位置1、系统时刻d的数据信息，得到公交行车数据序列X，再通过移动通信模块将采集到的各数据信息传送到中心服务器上，公交车内拥挤度c是公交拥挤度采集装置以一预设周期上传的视频图像来采集完成的；
[0013](2)将中心服务器得到的公交行车数据序列与公交数据服务中心的车辆考勤表进行对比，将考勤不合格的车辆提交的数据剔除掉；
[0014](3)将最终得到的数据存储到中心服务器的数据库中；
[0015](4)定义公交车内拥挤度阈值ct，大于此阈值的公交行车状态定义为拥挤，依据公交行车数据序列X，遍历检索公交车内拥挤度C> = (^且符合用户需求的分析统计日期范围(da, db)的数据，得到处于拥挤状态的编号η。、公交车内拥挤度C(l、公交行车位置1、系统时刻d的公交行车数据序列Xc ；
[0016](5)确定某一站点L的位置范围(Iia，Iib),并依据公交行车数据序列Xc中公交行车位置I判断该项数据集是否在该站点范围内，并根据判断结果得到站点Ii处于拥挤状态的编号％、公交车内拥挤度C(1、公交行车位置I1、系统时刻d的公交行车数据序列\ ;
[0017](6)将站点I,处于拥挤状态的公交行车数据序列\按照每天不同时刻进行分类记录;
[0018](7)遍历所有的Xc中的数据集，分别得到站点Ii在每天某一时刻(1」处于拥挤状态的编号rv公交车内拥挤度C(l、公交行车位置L、系统时刻七、拥挤重复度p]的公交行车数据序列，并记录总数据序列数记为m ;其中站点^在每天某一时刻七的拥挤重复度pj =(nj/nL) X100% ；
[0019](8)将站点Ii在每天某一时刻&处于拥挤状态的所有公交行车数据序列进行汇总，得到站点Ii各时刻处于拥挤状态的新的编号％、公交车内拥挤度C(l、公交行车位置I1、系统时刻、拥挤重复度pu的公交行车数据序列L。
[0020]进一步优选地，根据公交站点拥挤度数据采集线路拥挤度，具体步骤如下:
[0021](1)确定某一线路R的位置范围(艮，10，遍历数据序列1^，将符合线路位置范围的数据集形成新的编号~、公交车内拥挤度C(1、公交行车位置I1、系统时刻、拥挤重复度Pij的数据序列Lp如果没有符合线路位置范围的数据集，则该线路的拥挤度系数为0 ;
[0022](2)遍历数据序列L，将时刻范围属于该线路某班次的时间范围，即e (ta，tb)的数据集进行筛选组成新的编号np、公交车内拥挤度C(l、公交行车位置I1、系统时刻du、拥挤重复度PU的数据序列Lp，如果该数据序列为空，则证明该班次的拥挤度系数为0，否则依据此数列计算线路R的拥挤度系数Rp = np/nr ；
[0023](3)输出线路R在班次(ta，tb)的拥挤度系数Rp。
[0024]本发明的有益效果是，通过分析车载设备上传的视频获取客流拥挤度(即公交车内拥挤度)，并根据客流拥挤度分析某一时刻某一站点的拥挤重复度(拥挤出现的概率)及某一线路某一班次的拥挤系数，以此得出站点及线路的拥挤度状况。本发明不仅可以克服现有拥挤度采集方法的不足，对车内客流拥挤度进行更精确的采集分析，并且可以依据车内拥挤度情况分析得出站点及线路拥挤度状况，消除车辆拥挤度偶发因素，使得采集到的公交拥挤度数据更快速、更准确、具备实时性及针对性，使公交管理调度更快速、更高效、更具科学性、直观性和普遍性。
[0025]本发明进一步的特征，将在以下【具体实施方式】的描述中，得以清楚地记载。
【专利附图】
【附图说明】
[0026]图1是本发明公交拥挤度采集装置的原理框图；
[0027]图2是本发明的公交站点拥挤度采集方法流程图；
[0028]图3是本发明的线路拥挤度采集方法流程图。
[0029]附图符号说明:
[0030]10.车载信息终端；20.摄像机；30.门控开关；40.中心服务器；11.车内拥挤度分析模块；12.视频监控模块；13.GPS模块；14.控制模块；15.移动通信模块。
【具体实施方式】
[0031]如图1所示，基于智能视频的公交拥挤度采集装置包括车载信息终端10、摄像机20、门控开关30和中心服务器40。车载信息终端10设有车内拥挤度分析模块11、视频监控模块12、GPS模块13、控制模块14和移动通信模块15，车内拥挤度分析模块11与控制模块14连接，GPS模块13与控制模块14连接，移动通信模块15与控制模块14连接，视频监控模块12与车内拥挤度分析模块11连接。门控开关30与车内拥挤度分析模块11连接，摄像机20与视频监控模块12连接，中心服务器40与移动通信模块15连接。
[0032]摄像机20用于拍摄车内视频并将该视频信号发送给视频监控模块12，视频监控模块12将视频信号发送给车内拥挤度分析模块11，车内拥挤度分析模块11根据视频信号计算出公交车内拥挤度数据。控制模块14控制移动通信模块15将公交车内拥挤度数据发送给中心服务器40。移动通信模块15采用GPRS等移动通信技术。门控开关30用于获取车门开关状态信息，车门关闭后拥挤度分析模块11进行拥挤度的计算，车门打开停止计算拥挤度。
[0033]参考图2和图3，利用上述装置进行基于智能视频的公交拥挤度采集方法包括以下步骤:
[0034]步骤一，利用具有车内拥挤度采集功能的公交拥挤度采集装置，在公交车行驶过程中以一预设周期定期采集编号η、公交车内拥挤度c、公交行车位置1、系统时刻d的数据信息，得到公交行车数据序列X。再通过移动通信技术将采集到的各数据信息传送到数据处理中心的中心服务器上。公交车内拥挤度C是具有车内拥挤度采集功能的公交拥挤度采集装置以一预设周期上传的视频图像来采集完成的。
[0035]步骤二，将数据处理中心的中心服务器得到的公交行车数据序列与公交数据服务中心的车辆考勤表进行对比，将考勤不合格的车辆提交的数据剔除掉。
[0036]步骤三，将最终得到的数据存储到中心服务器的数据库中。
[0037]步骤四，分析统计数据库中的数据从而进行公交站点拥挤度的采集。
[0038]在该步骤中，公交站点拥挤度采集步骤如下:
[0039]1)由于车内拥挤度是车内客流密度(即单位面积载客人数)的某种线性变换，因此可定义公式:客流密度q = ki+k2c，其中k1; k2可由实际场景的拥挤度和人数之间的实验值确定。国家规定客流密度大于8人/m2为拥挤，通过以上公式计算出对应的公交拥挤度数值即为公交车内拥挤度阈值ct，大于此阈值的公交行车状态定义为拥挤。依据公交拥挤度采集装置提交的公交行车数据序列X(编号η、公交车内拥挤度c、公交行车位置1、系统时刻d),遍历检索公交车内拥挤度(:> =(^且符合用户需求的分析统计日期范围(记为(da，db))的数据，得到处于拥挤状态的公交行车数据序列Xc (编号η。、公交车内拥挤度C(l、公交行车位置1、系统时刻d)。
[0040]2)确定某一站点L的位置范围(Iia，Iib)，并依据公交行车数据序列Xc (编号η。、公交车内拥挤度C(l、公交行车位置1、系统时刻d)中公交行车位置I判断该项数据集是否在该站点范围内，并根据判断结果得到站点Ii处于拥挤状态的公交行车数据序列\(编号%、公交车内拥挤度C(l、公交行车位置I1、系统时刻d)。
[0041]3)将站点I,处于拥挤状态的公交行车数据序列\按照每天不同时刻进行分类记录。
[0042]4)遍历所有的Xc中的数据集，分别得到站点Ii在每天某一时刻4处于拥挤状态的公交行车数据序列(编号rv公交车内拥挤度C(l、公交行车位置L、系统时刻七、拥挤重复度PP，并记录总数据序列数记为m。
[0043]其中站点L在每天某一时刻dj的拥挤重复度pj = (rij/nL) X 100%。某一站点在一天中某个时刻的拥挤重复度越高，就证明该站点的拥挤情况就越严重。
[0044]5)将站点^在每天某一时刻(1」处于拥挤状态的所有公交行车数据序列进行汇总，得到站点Ii各时刻处于拥挤状态的新的公交行车数据序列L(编号&、公交车内拥挤度C(l、公交行车位置I1、系统时刻tu、拥挤重复度pu)。
[0045]步骤五，在得出公交站点拥挤度数据的基础上进一步进行线路拥挤度的采集，具体步骤如下:
[0046]1)确定某一线路R的位置范围(Ra，Rb)，遍历数据序列L (编号％、公交车内拥挤度C(1、公交行车位置I1、系统时刻du、拥挤重复度pu)，将符合线路位置范围的数据集形成新的数据序列LJ编号~、公交车内拥挤度C(1、公交行车位置I1、系统时刻、拥挤重复度Pij)，如果没有符合线路位置范围的数据集，则该线路的拥挤度系数为0。
[0047]2)遍历数据序列L，将时刻范围属于该线路某班次的时间范围，即e (ta，tb)的数据集进行筛选组成新的数据序列Lp(编号np、公交车内拥挤度C(1、公交行车位置1,、系统时刻du、拥挤重复度pu)。如果该数据序列为空，则证明该班次的拥挤度系数为0，否则依据此数列计算线路R的拥挤度系数Rp = np/nr0拥挤度系数越大，则该线路在该班次的拥挤情况越严重。
[0048]3)输出线路R在班次(ta，tb)的拥挤度系数Rp。
[0049]以上所述仅对本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡是在本发明的权利要求限定范围内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应在本发明的保护范围之内。
【权利要求】
1.一种基于智能视频的公交拥挤度采集装置，其特征在于，包括车载信息终端、摄像机、门控开关和中心服务器，所述车载信息终端设有车内拥挤度分析模块、视频监控模块、GPS模块、控制模块和移动通信模块，所述车内拥挤度分析模块与所述控制模块连接，所述GPS模块与所述控制模块连接，所述移动通信模块与所述控制模块连接，所述视频监控模块与所述车内拥挤度分析模块连接；所述门控开关与所述车内拥挤度分析模块连接，所述摄像机与所述视频监控模块连接，所述中心服务器与所述移动通信模块连接。
2.一种应用如根据权利要求1所述的采集装置的基于智能视频的公交拥挤度采集方法，其特征在于，包括以下步骤: (1)利用所述公交拥挤度采集装置，在公交车行驶过程中以一预设周期定期采集编号η、公交车内拥挤度C、公交行车位置1、系统时刻d的数据信息，得到公交行车数据序列X，再通过移动通信模块将采集到的各数据信息传送到中心服务器上，公交车内拥挤度c是公交拥挤度采集装置以一预设周期上传的视频图像来采集完成的； (2)将中心服务器得到的公交行车数据序列与公交数据服务中心的车辆考勤表进行对t匕，将考勤不合格的车辆提交的数据剔除掉； (3)将最终得到的数据存储到中心服务器的数据库中； (4)定义公交车内拥挤度阈值ct，大于此阈值的公交行车状态定义为拥挤，依据公交行车数据序列X，遍历检索公交车内拥挤度O = Ct且符合用户需求的分析统计日期范围(da, db)的数据，得到处于拥挤状态的编号η。、公交车内拥挤度Ctl、公交行车位置1、系统时刻d的公交行车数据序列Xe ； (5)确定某一站点Ii的位置范围(Iia，Iib)，并依据公交行车数据序列Xe中公交行车位置I判断该项数据集是否在该站点范围内，并根据判断结果得到站点Ii处于拥挤状态的编号％、公交车内拥挤度Co、公交行车位置I1、系统时刻d的公交行车数据序列\ ; (6)将站点Ii处于拥挤状态的公交行车数据序列\按照每天不同时刻进行分类记录； (7)遍历所有的Xe中的数据集，分别得到站点Ii在每天某一时刻+处于拥挤状态的编号η”公交车内拥挤度Ctl、公交行车位置I1、系统时刻dp拥挤重复度P」的公交行车数据序列，并记录总数据序列数记为m ;其中站点Ii在每天某一时刻4的拥挤重复度pj = (n/nL) X 100% ； (8)将站点Ii在每天某一时刻4处于拥挤状态的所有公交行车数据序列进行汇总，得到站点Ii各时刻处于拥挤状态的新的编号％、公交车内拥挤度Ctl、公交行车位置Ip系统时刻、拥挤重复度pu的公交行车数据序列L。
3.根据权利要求2所述的采集方法，其特征在于，根据公交站点拥挤度数据采集线路拥挤度，具体步骤如下: (1)确定某一线路R的位置范围(^，!^，遍历数据序列匕将符合线路位置范围的数据集形成新的编号K、公交车内拥挤度Ctl、公交行车位置I,、系统时刻^、拥挤重复度pu的数据序列Lp如果没有符合线路位置范围的数据集，则该线路的拥挤度系数为O ; (2)遍历数据序列Lp将时刻范围属于该线路某班次的时间范围，即e(ta，tb)的数据集进行筛选组成新的编号np、公交车内拥挤度Co、公交行车位置I1、系统时刻du、拥挤重复度Pu的数据序列Lp，如果该数据序列为空，则证明该班次的拥挤度系数为0，否则依据此数列计算线路R的拥挤度系数Rp = np/nr ；
(3)输出线路R在班次(ta，tb)的拥挤度系数Rp。
【文档编号】G08G1/01GK104269060SQ201410562978
【公开日】2015年1月7日 申请日期:2014年10月21日 优先权日:2014年10月21日
【发明者】潘大伟, 黎国平, 黎呈祥, 王学文 申请人:山东卡尔电气股份有限公司