公共交通工具的客流量监控方法、服务器及存储介质

1.本发明涉及公共交通工具的客流量监控技术领域，具体涉及一种公共交通工具的客流量监控方法、服务器及存储介质。


背景技术：

2.现有的公共交通客流检测系统，由于技术原理的原因，不能满足准确和实时的要求。主要原因在基于视频的监控技术受环境因素影响较大，基于公交ic卡刷卡数据的监控技术由于缺少下车刷卡数据和普及率等原因，准确性也不能保证。


技术实现要素：

3.鉴于以上内容，有必要提出一种公共交通工具的客流量监控方法、服务器，可以准确、实时地分析公共交通工具的客流量信息，从而为公交系统运营优化提供保障。
4.所述公共交通工具的客流量监控方法包括：利用交通信息检测器检测相关数据，所述相关数据包括一个或多个移动设备中的每个移动设备的识别码以及与该每个移动设备对应的位置信息；基于每个移动设备的识别码以及对应的位置信息获取每个移动设备的特征信息；根据每个移动设备的特征信息从所述一个或多个移动设备中确定目标移动设备；根据所述目标移动设备的数量，以及所述公共交通工具当前所在的站点和时间估算所述公共交通工具的客流量。
5.优选地，所述每个移动设备的识别码为mac地址，所述交通信息检测器从每个移动设备发送的探测请求帧中获取所述每个移动设备的mac地址；所述每个移动设备对应的位置信息包括该每个移动设备每隔预设时间所对应的gps位置。
6.优选地，所述每个移动设备的特征信息包括：该每个移动设备被所述交通信息检测器检测到的持续时长、在该持续时长内所述公共交通工具的行驶距离、平均速度以及最大速度、在该持续时长内该每个移动设备的平均信号强度以及最大信号强度、该每个移动设备第一次被所述交通信息检测器检测到时所述公共交通工具离最近站点的距离、该每个移动设备最后一次被所述交通信息检测器检测到时所述公共交通工具离最近站点的距离。
7.优选地，所述根据每个移动设备的特征信息从所述一个或多个移动设备中确定目标移动设备包括：利用预设的聚类算法根据所获取的每个移动设备的特征信息从所述一个或多个移动设备中确定所述目标移动设备。
8.优选地，所述根据所述目标移动设备的数量，以及所述公共交通工具当前所在的站点和时间估算所述公共交通工具的客流量包括：利用预设的客流量估算模型，根据所述目标移动设备的数量，以及所述公共交通工具当前所在的站点和时间估算所述公共交通工具的客流量。
9.优选地，该方法还包括：训练所述客流量估算模型；其中，所述训练所述客流量估算模型包括：收集预设份数的历史相关数据，每份所述历史相关数据包括公共交通工具到达每个站点的时间、公共交通工具到达每个站点时的实际客流量、交通信息检测器所检测
到的公共交通工具到达每个站点时该公共交通工具所对应的目标移动设备的数量；及基于所述预设数量的历史相关数据训练随机森林回归算法获得所述客流量估算模型。
10.优选地，所述公共交通工具的客流量包括每站上下车乘客数及车上乘客总数。
11.优选地，该方法还包括：确定每个目标移动设备对应的乘客的起讫点信息；其中，所述确定每个目标移动设备对应的乘客的起讫点信息包括：根据每个目标移动设备首次被所述交通信息检测器检测到时所对应的gps位置确定所述每个目标移动设备对应的乘客的上车站点；及根据每个目标移动设备最后一次被所述交通信息检测器检测到时所对应的gps位置确定所述每个目标移动设备对应的乘客的下车站点。
12.所述计算机可读存储介质存储有至少一个指令，所述至少一个指令被处理器执行时实现所述的公共交通工具的客流量监控方法。
13.所述服务器包括存储器和至少一个处理器，所述存储器中存储有至少一个指令，所述至少一个指令被所述至少一个处理器执行时实现所述的公共交通工具的客流量监控方法。
14.相较于现有技术，本发明提供的公共交通工具的客流量监控方法、服务器，可以准确，实时地分析公共交通客流信息，从而为公交系统运营优化提供保障。
附图说明
15.为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
16.图1是本发明较佳实施例提供的公共交通工具的客流量监控方法的应用环境图
17.图2是本发明较佳实施例提供的公共交通工具的客流量监控方法的流程图
18.图3是本发明较佳实施例提供的公共交通工具的客流量监控系统的功能模块图。
19.图4是本发明较佳实施例提供的服务器的结构图。
20.主要元件符号说明
[0021][0022][0023]
如下具体实施方式将结合上述附图进一步说明本发明。
具体实施方式
[0024]
为了能够更清楚地理解本发明的上述目的、特征和优点，下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细描述。需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
[0025]
在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0026]
除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本发明的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本发明。
[0027]
图1是本发明较佳实施例提供的公共交通工具的客流量监控方法的应用环境图。
[0028]
本实施例中，交通信息检测器1可以置于公共交通工具2上。该交通信息检测器1可以对位于该交通信息检测器1的有效检测范围内的移动设备3进行实时检测。该移动设备3可以是智能手机、智能手环、智能手表、个人电脑等设备。由于该交通信息检测器1是对其有效检测范围内的移动设备3进行检测，因此，该交通信息检测器1所检测到的所有移动设备3可能会包括乘坐公共交通工具2的乘客携带的移动设备，以及在该公共交通工具2所在位置的周围附近的其他人员即非该公共交通工具2的乘客所携带的移动设备。
[0029]
本实施例中，交通信息检测器1可以包括，但不限于，wi-fi模块、蓝牙模块，以及定位设备例如gps设备。所述交通信息检测器1的有效检测范围为wi-fi网络大约80米之内，蓝牙网络大约20米之内。
[0030]
本实施例中，交通信息检测器1可以利用所述wi-fi模块或者蓝牙模块检测移动设备3的识别码。
[0031]
在一个实施例中，所述移动设备3的识别码可以是指mac地址(media access control address，媒体存取控制地址)。
[0032]
具体地，当移动设备3开启了wi-fi模块或者蓝牙模块时，该移动设备3会发出探测请求帧(probe request frame)，该探测请求帧携带了移动设备3的mac地址。因此，所述交通信息检测器1可以在检测到该探测请求帧时确定检测到移动设备3。所述交通信息检测器1还可以从探测请求帧获取到该移动设备3的mac地址。
[0033]
本实施例中，交通信息检测器1还可以利用所述gps设备实时或者每隔预设时间(例如0.5秒)检测gps位置。
[0034]
本实施例中，所述交通信息检测器1可以将所获取的移动设备3的识别码发送给所述服务器4。此外，所述交通信息检测器1还可以将所检测到gps位置发送给所述服务器4。所述服务器4可以将所述交通信息检测器1所检测获得的gps位置作为所述移动设备3和所述公共交通工具2的位置。
[0035]
本实施例中，所述服务器4可以与所述交通信息检测器1建立无线通讯连接。所述服务器4可以根据所述交通信息检测器1所检测的移动设备3的识别码以及位置信息对所述公共交通工具2在每个站点的客流量进行估算，并将所估算获得的每个站点客流量发送到公共交通工具的管理中心(图中未示出)，供管理中心根据所估算的客流量对公共交通工具进行调度。
[0036]
图2是本发明较佳实施例提供的公共交通工具的客流量监控方法的流程图。
[0037]
在本实施例中，所述公共交通工具的客流量监控方法可以应用于服务器4中，对于需要进行公共交通工具的客流量监控的服务器4，可以直接在服务器4上集成本发明的方法所提供的用于公共交通工具的客流量监控的功能，或者以软件开发工具包(software development kit，sdk)的形式运行在服务器4上。
[0038]
如图2所示，所述公共交通工具的客流量监控方法具体包括以下步骤，根据不同的需求，该流程图中步骤的顺序可以改变，某些步骤可以省略。
[0039]
步骤s1、所述服务器4获取交通信息检测器1所检测的相关数据，所述相关数据包括一个或多个移动设备3中的每个移动设备3的识别码以及与该每个移动设备3对应的位置信息。
[0040]
本实施例中，每个移动设备3的识别码为mac地址，所述交通信息检测器1从每个移动设备3发送的探测请求帧(probe request frame)中获取所述每个移动设备3的mac地址。
[0041]
本实施例中，与所述移动设备3对应的位置信息包括该移动设备3每隔所述预设时间所对应的gps位置。
[0042]
如前面所述，所述交通信息检测器1可以置于公共交通工具2上。所述交通信息检测器1可以在该交通信息检测器1的有效检测范围内实时检测移动设备3，并获取所检测到的每个移动设备3的识别码以及每隔预设时间例如0.5秒检测gps位置。本实施例中，当所述交通信息检测器1检测到移动设备3时，所述交通信息检测器1获取所述移动设备3的识别码并将所获取的移动设备3的识别码发送给所述服务器4。此外，所述交通信息检测器1还可以将每隔预设时间所检测到gps位置发送给所述服务器4。所述服务器4可以将所述交通信息检测器1所检测获得的gps位置作为所述移动设备3的位置。
[0043]
在一个实施例中，所述交通信息检测器1可以实时将所述相关数据发送给所述服务器4。所述服务器4还可以记录接收到所述相关数据的时间。所述服务器4还可以将接收到所述相关数据的时间与所述相关数据建立关联。由此，所述服务器4可以将接收到移动设备3的识别码的时间作为所述交通信息检测器1检测到所述移动设备3的时间。
[0044]
在其他实施例中，所述交通信息检测器1也可以记录检测到每个移动设备3的时间并将检测到每个移动设备3的时间、移动设备3的识别码、所检测的gps位置发送给所述服务器4。
[0045]
步骤s2、所述服务器4基于每个移动设备3的识别码以及对应的位置信息获取每个移动设备3的特征信息。
[0046]
本实施例中，所述每个移动设备3的特征信息包括，但不限于：该每个移动设备3被所述交通信息检测器1检测到的持续时长、在该持续时长内所述公共交通工具2的行驶距离、平均速度以及最大速度、在该持续时长内该每个移动设备3的平均信号强度以及最大信号强度、该每个移动设备3第一次被所述交通信息检测器1检测到时所述公共交通工具2离最近站点的距离、该每个移动设备3最后一次被所述交通信息检测器1检测到时所述公共交通工具2离最近站点的距离。
[0047]
在一个实施例中，每个移动设备3被所述交通信息检测器1检测到的持续时长可以根据所述交通信息检测器1首次检测到每个移动设备3的时间与所述交通信息检测器1最后一次检测到每个移动设备3的时间来计算。
[0048]
在一个实施例中，在每个移动设备3被所述交通信息检测器1检测到的持续时长内所述公共交通工具2的行驶距离、平均速度以及最大速度可以根据与该每个移动设备3对应的所述位置信息以及时间来计算。
[0049]
举例而言，假设检测到与某个电子设备对应的位置信息包括p1、p2、p3、p4，检测到该四个位置p1、p2、p3、p4的时间分别是t1、t2、t3、t4。那么该某个电子设备被交通信息检测器1所检测到的持续时长为t4-t1，在该持续时长t4-t1内的行驶距离s0等于第一距离s1、第二距离s2以及第三距离s3之和。其中，第一距离s1可以基于p2和p1来计算。第二距离s2可以基于p2和p3来计算。第三距离s3可以基于p4和p3来计算。此外，平均速度可以基于行驶距离s0和持续时长t4-t1来计算。最大速度可以是指v1、v2、v3之间的最大值。其中，v1可以基于s1和t2-t1来计算，v2可以基于s2和t3-t2来计算，v3可以基于s3和t3-t2来计算。
[0050]
在本实施例中，所述交通信息检测器1可以从每个移动设备3所发出的每个探测请求帧中获取信号强度(received signal strength indicator，rssi)，并将所述获取的信号强度发送给所述服务器4。所述服务器4可以基于所获取的一个或多个信号强度来计算平均信号强度，以及从所获取的一个或多个信号强度中确定最大信号强度。
[0051]
在本实施例中，所述服务器4可以根据每个移动设备3第一次被所述交通信息检测器1检测到时该每个移动设备3所对应的位置信息，以及该每个移动设备3第一次被所述交通信息检测器1检测到时所述公共交通工具2的最近站点的位置，计算每个移动设备3第一次被所述交通信息检测器1检测到时所述公共交通工具2离最近站点的距离。这里需要说明的是，所述服务器4预先存储了公共交通工具2的每个站点的位置。
[0052]
类似地，所述服务器4可以根据每个移动设备3最后一次被所述交通信息检测器1检测到时该每个移动设备3所对应的位置，以及该每个移动设备3最后一次被所述交通信息检测器1检测到时所述公共交通工具2的最近站点的位置，计算每个移动设备3最后一次被所述交通信息检测器1检测到时所述公共交通工具2离最近站点的距离。
[0053]
步骤s3、所述服务器4根据每个移动设备3的特征信息从所述一个或多个移动设备3中确定目标移动设备。
[0054]
在一个实施例中，所述服务器4可以利用预设的聚类算法根据所获取的每个移动设备3的特征信息从所述一个或多个移动设备3中确定所述目标移动设备。
[0055]
在一个实施例中，所述预设的聚类算法可以是指模糊聚类算法。
[0056]
步骤s4、所述服务器4根据所述目标移动设备的数量，以及所述公共交通工具2当前所在的站点和时间估算所述公共交通工具2的客流量。
[0057]
在一个实施例中，所述公共交通工具的客流量包括每站上下车乘客数(即上车乘客数和下车乘客数)及车上乘客总数。
[0058]
在一个实施例中，所述服务器4可以利用预设的客流量估算模型，根据所述目标移动设备的数量，以及所述公共交通工具2当前所在的站点和时间估算所述公共交通工具2的客流量。
[0059]
在一个实施例中，所述预设的客流量估算模型可以预先存储在所述服务器4中。所述客流量估算模型也可以存储在其他存储空间。例如与所述服务器4通讯连接的云存储器中。
[0060]
在一个实施例中，所述服务器4还可以训练所述客流量估算模型。
[0061]
具体地，训练所述客流量估算模型的步骤包括(a1)-(a2)：
[0062]
(a1)收集预设份数的历史相关数据，每份所述历史相关数据包括公共交通工具到达每个站点的时间、公共交通工具到达每个站点时的实际客流量、交通信息检测器所检测到的公共交通工具到达每个站点时该公共交通工具所对应的目标移动设备的数量。
[0063]
在一个实施例中，公共交通工具到达每个站点时的实际客流量包括每站实际上下车乘客数(也即实际上车的乘客数和实际下车的乘客总数)及实际车上乘客总数。
[0064]
在一个实施例中，公共交通工具到达每个站点时的实际客流量可以根据公共交通工具上的ic卡刷数据、问卷调查数据、车载摄像头数据来确定或者由人工例如乘务员来记录。
[0065]
(a2)基于所述预设数量的历史相关数据训练随机森林回归算法获得所述客流量估算模型。
[0066]
在一个实施例中，所述服务器4还确定每个目标移动设备对应的乘客的起讫点信息。
[0067]
具体地，所述确定每个目标移动设备对应的乘客的起讫点信息包括：
[0068]
根据每个目标移动设备首次被所述交通信息检测器1检测到时所对应的gps位置确定所述每个目标移动设备对应的乘客的上车站点；及根据每个目标移动设备最后一次被所述交通信息检测器1检测到时所对应的gps位置确定所述每个目标移动设备对应的乘客的下车站点。
[0069]
上述图2详细介绍了本发明的公共交通工具的客流量监控方法，下面结合图3和图4，对实现所述公共交通工具的客流量监控方法的软件系统的功能模块以及实现所述公共交通工具的客流量监控方法的硬件装置架构进行介绍。
[0070]
应该了解，所述实施例仅为说明之用，在专利申请范围上并不受此结构的限制。
[0071]
参阅图3所示，是本发明较佳实施例提供的公共交通工具的客流量监控系统的模块图。
[0072]
在一些实施例中，所述公共交通工具的客流量监控系统30运行于服务器4中。所述公共交通工具的客流量监控系统30可以包括多个由程序代码段所组成的功能模块。所述公共交通工具的客流量监控系统30中的各个程序段的程序代码可以存储于服务器4的存储器31中，并由至少一个处理器32所执行，以实现公共交通工具的客流量监控功能(详见图2描述)。
[0073]
本实施例中，所述公共交通工具的客流量监控系统30根据其所执行的功能，可以被划分为多个功能模块。所述功能模块可以包括：获取模块301、执行模块302。本发明所称的模块是指一种能够被至少一个处理器所执行并且能够完成固定功能的一系列计算机程序段，其存储在存储器中。在本实施例中，关于各模块的功能将在后续的实施例中详述。
[0074]
具体地，获取模块301可以获取交通信息检测器1所检测的相关数据，所述相关数据包括一个或多个移动设备3中的每个移动设备3的识别码以及与该每个移动设备3对应的位置信息。执行模块302可以基于每个移动设备3的识别码以及对应的位置信息获取每个移动设备3的特征信息；根据每个移动设备3的特征信息从所述一个或多个移动设备3中确定目标移动设备；以及根据所述目标移动设备的数量，以及所述公共交通工具当前所在的站点和时间估算所述公共交通工具的客流量。
[0075]
参阅图4所示，为本发明较佳实施例提供的服务器的结构示意图。在本发明较佳实施例中，所述服务器4包括存储器31、至少一个处理器32。本领域技术人员应该了解，图4示出的服务器的结构并不构成本发明实施例的限定，既可以是总线型结构，也可以是星形结构，所述服务器4还可以包括比图示更多或更少的其他硬件或者软件，或者不同的部件布置。
[0076]
在一些实施例中，所述服务器4包括一种能够按照事先设定或存储的指令，自动进行数值计算和/或信息处理的终端，其硬件包括但不限于微处理器、专用集成电路、可编程门阵列、数字处理器及嵌入式设备等。
[0077]
需要说明的是，所述服务器4仅为举例，其他现有的或今后可能出现的电子产品如可适应于本发明，也应包含在本发明的保护范围以内，并以引用方式包含于此。
[0078]
在一些实施例中，所述存储器31用于存储程序代码和各种数据，例如安装在所述服务器4中的公共交通工具的客流量监控系统30，并在服务器4的运行过程中实现高速、自动地完成程序或数据的存取。所述存储器31包括只读存储器(read-only memory，rom)、可编程只读存储器(programmable read-only memory，prom)、可擦除可编程只读存储器(erasable programmable read-only memory，eprom)、一次可编程只读存储器(one-time programmable read-only memory，otprom)、电子擦除式可复写只读存储器(electrically-erasable programmable read-only memory，eeprom)、只读光盘(compact disc read-only memory，cd-rom)或其他光盘存储器、磁盘存储器、磁带存储器、或者任何其他能够用于携带或存储数据的计算机可读的存储介质。
[0079]
在一些实施例中，所述至少一个处理器32可以由集成电路组成，例如可以由单个封装的集成电路所组成，也可以是由多个相同功能或不同功能封装的集成电路所组成，包括一个或者多个中央处理器(central processing unit，cpu)、微处理器、数字处理芯片、图形处理器及各种控制芯片的组合等。所述至少一个处理器32是所述服务器4的控制核心(control unit)，利用各种接口和线路连接整个服务器4的各个部件，通过运行或执行存储在所述存储器31内的程序或者模块，以及调用存储在所述存储器31内的数据，以执行服务器4的各种功能和处理数据，例如执行公共交通工具的客流量监控的功能。
[0080]
尽管未示出，所述服务器4还可以包括给各个部件供电的电源(比如电池)，优选的，电源可以通过电源管理装置与所述至少一个处理器32逻辑相连，从而通过电源管理装置实现管理充电、放电、以及功耗管理等功能。电源还可以包括一个或一个以上的直流或交流电源、再充电装置、电源故障检测电路、电源转换器或者逆变器、电源状态指示器等任意组件。所述服务器4还可以包括多种传感器、蓝牙模块、wi-fi模块等，在此不再赘述。
[0081]
应该了解，所述实施例仅为说明之用，在专利申请范围上并不受此结构的限制。
[0082]
上述以软件功能模块的形式实现的集成的单元，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。上述软件功能模块存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台服务器(可以是服务器、个人电脑等)或处理器(processor)执行本发明各个实施例所述方法的部分。
[0083]
在进一步的实施例中，结合图3，所述至少一个处理器32可执行所述服务器4的操作装置以及安装的各类应用程序(如所述的公共交通工具的客流量监控系统30)、程序代码等，例如，上述的各个模块。
[0084]
所述存储器31中存储有程序代码，且所述至少一个处理器32可调用所述存储器31中存储的程序代码以执行相关的功能。例如，图3中所述的各个模块是存储在所述存储器31中的程序代码，并由所述至少一个处理器32所执行，从而实现所述各个模块的功能以达到公共交通工具的客流量监控的目的。
[0085]
在本发明的一个实施例中，所述存储器31存储一个或多个指令(即至少一个指令)，所述至少一个指令被所述至少一个处理器32所执行以实现图1所示的公共交通工具的客流量监控的目的。
[0086]
在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。
[0087]
所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。
[0088]
另外，在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能模块的形式实现。
[0089]
对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本发明内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。此外，显然“包括”一词不排除其他单元或，单数不排除复数。装置权利要求中陈述的多个单元或装置也可以由一个单元或装置通过软件或者硬件来实现。第一，第二等词语用来表示名称，而并不表示任何特定的顺序。
[0090]
最后应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围。