[發明專利]一種基于時空特征的乘客檢測分析方法及系統

有效

• 申請號: 201310750210.8
• 申請日: 2013-12-31
• 公開（公告）號: CN103729560B
• 公開（公告）日: 2017-11-14
• 發明（設計）人: 趙娟娟;張昕;胡斌;須成忠;張帆
• 申請（專利權）人: 中國科學院深圳先進技術研究院;深圳市易行網交通科技有限公司;中科文訊科技（深圳）有限公司
• 主分類號: G06Q50/26
• 分類號: G06Q50/26;G08G1/00
• 代理公司: 深圳中一專利商標事務所44237
• 代理人: 張全文

技術領域

本發明涉及通信領域，尤其涉及一種基于時空特征的乘客檢測分析方法及系統。

背景技術

由于智能卡的方便性、快捷性、成本低等優點，智能卡在我們生活中幾乎無處不在，例如：金融、醫療、交通、校園等。智能卡作為一種公共交通付費手段已經廣泛應用于城市公共交通例如公交、地鐵、停車場等，與傳統的付費方式（例如人工售票和現金支付）以及傳統的乘客行為分析（例如人工調查）相比，使用智能卡付費已經帶來了非常明顯的方便性和優勢，例如使用智能卡可以提高上下車效率，減小數據收集和調查成本。因選擇交通智能卡省錢、便捷等特點，現在選擇刷智能卡作為公共交通出行付款方式的乘客也日益增多，乘客的交易數據也愈發完整和準確。

但是，目前交通智能卡也僅僅作為一種公共交通刷卡付費的應用，缺少通過對交通智能卡收集到的豐富的乘客消費數據的分析，缺少通過分析交通智能卡的乘客消費數據以挖掘市民生活特征及規律，尤其缺少在當地鐵或者車站存在大批量的客流時，如何通過分析交通智能卡的乘客消費數據對大批量的客流進行及時、有效、快速的分流管理。

因此，亟需設計一種基于時空特征的乘客檢測分析方法及系統，從而可以實現在出現大批量客流時能及時、有效、快速的分流管理。

發明內容

有鑒于此，本發明實施例的目的在于提供一種基于時空特征的乘客檢測分析方法及系統，旨在解決現有技術中在出現大批量客流時分流管理的效率較低的問題。

本發明實施例是這樣實現的，一種基于時空特征的乘客檢測分析方法，包括：

依次從所有乘客的乘車記錄中讀取一位乘客的乘車記錄；

根據所述乘客的乘車記錄計算所述乘客的乘車特征組中的多個特征數據；

判斷計算得到的所述乘客的乘車特征組中的多個特征數據是否滿足物流乘客的六個特征之一；

若滿足物流乘客的六個特征之一，則標記所述乘客為物流乘客；

判斷所有乘客是否都標記處理完；

若所有乘客都標記處理完，則將所有標記的乘客進行歸類統計；

將歸類統計后的最終結果發送給車站管理系統；

根據所述歸類統計后的最終結果對當前各個車站的乘客流進行相應的疏通調整管理。

優選的，所述乘客的乘車特征組中的多個特征數據包括計算乘客完全規律天數、OD時間異常次數、OD時間異常天數、平均乘車次數、平均每趟乘車時間、出入站點相同但乘車時間異常的次數、出入站點相同但乘車時間異常的天數。

優選的，所述物流乘客的六個特征包括：

OD時間異常次數大于第一閾值；

OD時間異常天數大于第二閾值；

從同一站進出的次數大于第三閾值；

從同一站進出的天數大于第四閾值；

對于時空規律乘客，在完全規律天內，平均每天的乘車次數大于第五閾值；

對于時空規律乘客，在完全規律天內，每天乘車的平均時間大于第六閾值。

優選的，在所述判斷計算得到的所述乘客的乘車特征組中的多個特征數據是否滿足物流乘客的六個特征之一的步驟之后，所述方法還包括：

若不滿足物流乘客的六個特征之一，則從所有乘客的乘車記錄中讀取另外一位乘客的乘車記錄。

優選的，在所述判斷所有乘客是否都標記處理完的步驟之后，所述方法還包括：

若所有乘客沒有標記處理完，則從所有乘客的乘車記錄中讀取另外一位乘客的乘車記錄。

另一方面，本發明還提供一種基于時空特征的乘客檢測分析系統，包括：

讀取模塊，用于依次從所有乘客的乘車記錄中讀取一位乘客的乘車記錄；

計算模塊，用于根據所述乘客的乘車記錄計算所述乘客的乘車特征組中的多個特征數據；

第一判斷模塊，用于判斷計算得到的所述乘客的乘車特征組中的多個特征數據是否滿足物流乘客的六個特征之一；

標記模塊，用于若滿足物流乘客的六個特征之一，則標記所述乘客為物流乘客；

第二判斷模塊，用于判斷所有乘客是否都標記處理完；

歸類統計模塊，用于若所有乘客都標記處理完，則將所有標記的乘客進行歸類統計；

發送模塊，用于將歸類統計后的最終結果發送給車站管理系統；

調整模塊，用于根據所述歸類統計后的最終結果對當前各個車站的乘客流進行相應的疏通調整管理。