[發明專利]一種公交到站時間預測系統和方法

有效

• 申請號: 201310379856.X
• 申請日: 2013-08-28
• 公開（公告）號: CN104424812B
• 公開（公告）日: 2017-10-13
• 發明（設計）人: 陳荊花
• 申請（專利權）人: 中國電信股份有限公司
• 主分類號: G08G1/123
• 分類號: G08G1/123
• 代理公司: 中國國際貿易促進委員會專利商標事務所11038
• 代理人: 孫寶海

技術領域

本發明涉及物聯網在智能交通的應用技術領域，尤其涉及一種公交到站時間預測系統和方法。

背景技術

實時準確的公交到站時間預測是城市公共交通系統研究的核心問題之一，不僅能為出行者提供出行選擇，緩解乘客焦慮情緒，提高乘車滿意度，還能為相關部門科學管理、合理調度提供參考。因此，結合先進的信息采集和通信手段，研究實時精確的公交到站時間預測方法在理論和實際工程應用中都非常有意義。

現有的公交到站預測技術主要有以下兩種：

第一種，通過公交GPS數據、路況、行駛速度等實時數據進行預測。

例如，有一種基于浮動車數據的公交到站時間預測，首先利用公交GPS數據，采用空間分隔法對公交線路進行分區，并根據公交GPS數據經過地圖匹配轉換實時計算公交車在某一時刻所在的分區，從而獲得該車前設定時間內所有由GPS數據確定的所在分區到本分區的行程時間；然后根據實時的公交GPS數據中的輔助信息獲取公交車的實際到站時間，統計根據該車之前所有返回數據計算的所在分區運行到本站臺的歷史到站時間，使分區到站臺的預測到站時間能隨著歷史數據的積累不斷的進行自適應更新，并進行歷史數據檢索和維護；每當有新公交GPS數據返回時，根據該車所在的分區從歷史庫中讀取該車到前方各站的歷史到站時間作為預測到站時間，或獲得該分區到前方各站的路段行程時間，用歷史時間與各路段行程時間之和兩項時間加權平均值作為預測到站時間。

第二種，采用數學工具對公交車實時運行數據和到站歷史數據進行分析預測。

例如在預測周期內，采用卡爾曼濾波法分析實時GPS數據預測到站時間，最終通過誤差加權把歷史數據和實時數據兩種預測結果綜合起來作為最終的發布信息；

再比如基于SVM及H∞濾波方法進行數學建模，首先利用公交車到達每個站點的歷史時間數據庫構建SVM模型，確定輸入變量的值，預測相鄰站點之間的運行時間，然后基于H∞濾波思想，結合實時公交車運行信息和相鄰站點之間的運行時間，預測公交車到達下游每個站點的時間。

這些方案均以公交車GPS數據作為必要輸入，在實施上依賴于各公交車運營公司在運營車輛上對GPS車載終端的裝配率、以及公交公司對這些公交信息的開放程度。

發明內容

鑒于以上，本發明提出一種公交到站時間預測系統和方法，以解決依賴于公交車GPS數據進行到站時間預測的問題。

根據本發明一方面，提出一種公交到站時間預測系統，包括：圖像采集單元，采集途經監測點的公交車的圖像；信息提取單元，對采集到的圖像進行數據提取，所提取的數據至少包括如下之一：公交線路號、車牌號、采集地點、采集時間；到達時間計算單元，根據提取到的數據查詢公交車從監測點到預測站點的運行時間的歷史數據，計算所述公交車到達下一站的預測時間。

優選地，還包括顯示單元，將預測時間呈現給用戶。

優選地，還包括存儲單元，存儲數據，所存儲的數據至少包括如下之一：攝像頭的采集地點與公交線路號的對應關系、公交線路在兩個監測點之間的實際運行時間和速度、采集地點對應的公交線路到下一站點的歷史運行時間、路段當前的路況信息。

優選地，到達時間計算單元對所述歷史數據進行加權運算，計算所述公交車到達下一站的預測時間。

優選地，信息提取單元設置提取條件，當圖像中包括設置的提取條件時，則對采集到的圖像進行數據提取。

根據本發明另一方面，還提出一種公交到站時間預測方法，包括：采集途經監測點的公交車的圖像；對采集到的圖像進行數據提取，所提取的數據至少包括如下之一：公交線路號、車牌號、采集地點、采集時間；根據提取到的數據查詢公交車從監測點到預測站點的運行時間的歷史數據，計算所述公交車到達下一站的預測時間。

優選地，將預測時間呈現給用戶。

優選地，存儲至少如下之一的數據：攝像頭的采集地點與公交線路號的對應關系、公交線路在兩個監測點之間的實際運行時間和速度、采集地點對應的公交線路到下一站點的歷史運行時間、路段當前的路況信息。

優選地，對所述歷史數據進行加權運算，計算所述公交車到達下一站的預測時間。

優選地，設置提取條件，當圖像中包括設置的提取條件時，則對采集到的圖像進行數據提取。

本發明在城市公交線路中選取合理分布的集中監測點，通過架設的高清攝像頭采集并分析出公交車實時運行的位置，并結合公交車從監測點到預測站點的運行時間的歷史數據進行加權運算，對公交到站時間進行預測。