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摘要：隨著科學(xué)與經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，以及中國(guó)城市化步伐越來(lái)越快。城市的交通問(wèn)題日益嚴(yán)重，居民乘坐公交車出行是緩解交通擁堵的一項(xiàng)有效的手段，既環(huán)保又能提高公共資源的利用率。但是有些公交線路在高峰期運(yùn)力不科學(xué)，沒(méi)有有效的緩解交通壓力，增加運(yùn)力是解決高峰期運(yùn)力不足的最佳手段，然而僅僅只增多熱門線路的公交車數(shù)量，不僅不環(huán)保而且還浪費(fèi)資源。而對(duì)公交的乘客數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)是公交智能調(diào)度系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)的關(guān)鍵。本文作者通過(guò)對(duì)于智能人數(shù)檢測(cè)方面的研究與思考，以及對(duì)當(dāng)前的主要方法的優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行思考和分析的基礎(chǔ)上。提出一種在傳統(tǒng)的壓力人數(shù)檢測(cè)的基礎(chǔ)上，進(jìn)行改進(jìn)和延伸的人數(shù)檢測(cè)方法。主要是利用上下車的分重量與總重量的關(guān)系，判斷出上車人數(shù)和下車人數(shù)，進(jìn)而得到當(dāng)前公交車上的人數(shù)。最后通過(guò)密集度的轉(zhuǎn)化，判斷出當(dāng)前公交車上處于空閑、擁擠還是爆滿的狀態(tài)，并發(fā)送給客戶端。

關(guān)鍵詞：智能公交系統(tǒng)；人數(shù)檢測(cè)；壓力檢測(cè)；智能調(diào)度；密集度

中圖分類號(hào)：TP311 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1009-3044（2018）27-0267-02

1 概述

在國(guó)內(nèi)外進(jìn)行智能公交研究的公司有很多，在2000年左右的時(shí)候開(kāi)始興起。到2010年左右部分公司已經(jīng)取得了相關(guān)的研究成果，在國(guó)外已經(jīng)有了很好的市場(chǎng)。但是同樣的軟件和技術(shù)，在中國(guó)卻不能得到很好的運(yùn)用。按照檢測(cè)的基本原理進(jìn)行分類，目前公家車客流量統(tǒng)計(jì)主要采用三種檢測(cè)方法：壓力檢測(cè)法、紅外檢測(cè)法、基于視頻的圖像檢測(cè)法。

2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀

傳統(tǒng)的壓力檢測(cè)法簡(jiǎn)單可行，把車上乘客的總重量作為參數(shù)用算法估計(jì)出乘客的總?cè)藬?shù)。但是，對(duì)于上下車的乘客方向及人數(shù)的判斷有很大的誤差。在從總重量到總?cè)藬?shù)的算法過(guò)程中，不好實(shí)現(xiàn)；紅外檢測(cè)法分為主動(dòng)紅外檢測(cè)和被動(dòng)紅外檢測(cè)。主動(dòng)紅外檢測(cè)利用安裝在公交車前后門附近特定的高度上，通過(guò)發(fā)射頭發(fā)射出的定制波長(zhǎng)的紅外線來(lái)覆蓋一定的區(qū)域，再通過(guò)傳感器檢測(cè)從乘客身上被反射回來(lái)的光線，從而達(dá)到自動(dòng)識(shí)別乘客上下車方向以及人數(shù)的目的。被動(dòng)紅外檢測(cè)，使用合適的熱釋電紅外線探頭，所以只能檢測(cè)到人體發(fā)出的信號(hào)，這樣就避免了其他物體的干擾。當(dāng)乘客上下公交車時(shí)，通過(guò)紅外傳感器探測(cè)人體紅外光譜所產(chǎn)生的變化即可得到乘客上下車的過(guò)程，再通過(guò)信號(hào)處理可以判別上下車方向和上下車人數(shù)。但是，紅外檢測(cè)法的覆蓋范圍有限，并且受到溫度光線等的影響較大，尤其是在高峰期乘客擁堵的時(shí)候；目前，隨著硬件性能的提高，圖像處理技術(shù)的進(jìn)步以及乘客檢測(cè)與跟蹤技術(shù)的不斷突破，使得基于視頻圖像的客流計(jì)數(shù)方法成為現(xiàn)在的主流方法。但是，使用圖像處理技術(shù)主要有4個(gè)：①車體振動(dòng)引起的視頻抖動(dòng)；②拍攝視角引起的圖像梯形失真；③車廂環(huán)境的復(fù)雜性（光線，背景顏色，遮擋等問(wèn)題）；④算法要滿足實(shí)時(shí)性和可移植性的要求。現(xiàn)在在使用視頻圖像處理時(shí)，結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)進(jìn)行處理。算法也要較為優(yōu)異，并且處理的事情過(guò)于復(fù)雜和繁瑣，對(duì)于前端及后臺(tái)的壓力都過(guò)于巨大，實(shí)時(shí)性要求也較為高，所以本文作者認(rèn)為，在公交車上使用視頻圖像來(lái)進(jìn)行分析和統(tǒng)計(jì)，并不合理。代價(jià)太大，要求較高，可行性不強(qiáng)?？梢孕》秶倪M(jìn)行試驗(yàn)，但不適合推廣。

例如：Blue EyeVideo 公司的自動(dòng)客流計(jì)數(shù)系統(tǒng)，在國(guó)外的公交車上，由于公交車的客流量小，且乘客上下車有秩序，不易擁擠，因此計(jì)數(shù)效果較好，可以得到較高的準(zhǔn)確率。但是在我國(guó)的公交車上，由于國(guó)內(nèi)公交車的客流量大，乘客上下車時(shí)經(jīng)常擁擠，相互遮擋較為嚴(yán)重，導(dǎo)致這些計(jì)數(shù)系統(tǒng)準(zhǔn)確率不高，結(jié)果很難讓人滿意。無(wú)法滿足客流計(jì)數(shù)的要求。如何解決我國(guó)公交車環(huán)境的復(fù)雜性，找到一種高精度、高性能的并且簡(jiǎn)單可行的客流計(jì)數(shù)方法，正是本文的研究?jī)?nèi)容。

3 算法主要簡(jiǎn)介

3.1 思想簡(jiǎn)介

作者主要是在傳統(tǒng)的壓力檢測(cè)法的基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn)：1.將重量分為分重量和總重量；2.分重量為上車重量和下車重量；3.當(dāng)車的總重量發(fā)生變化時(shí)進(jìn)行相應(yīng)的操作，將分重量帶編號(hào)存入數(shù)組中，總重量進(jìn)行記錄；4.進(jìn)行人數(shù)的統(tǒng)計(jì)計(jì)算與實(shí)時(shí)更新。系統(tǒng)模型如圖1所示：在上車口、下車口以及公交車自身都加一個(gè)測(cè)重計(jì)。分別用來(lái)測(cè)量上車人的重量，下車人的重量，以及車上所有人的總重量。并把對(duì)應(yīng)的重量存儲(chǔ)在相應(yīng)的數(shù)組中去。（A數(shù)組用來(lái)記錄帶序號(hào)的上車人重量，B數(shù)組用來(lái)記錄帶序號(hào)的下車人重量，C數(shù)組用來(lái)存儲(chǔ)所有人的總重量，A1用來(lái)存儲(chǔ)上車人的體重）。

A=[[1，66.32]，[2，70.15]，[3，56.00].....] B=[[1，56.00]，[2，0.15]，[3，66.32].....]

A1=[66.32，70.15，56.00.....] C=[192.47.....]

圖1

首先，檢測(cè)C測(cè)重板的數(shù)值是否發(fā)生變化，如果沒(méi)有發(fā)生變化則說(shuō)明此時(shí)并沒(méi)有人在上車或者下車，只是可能有人在測(cè)壓板附近。該方法首先就可以杜絕傳統(tǒng)的壓力檢測(cè)法中來(lái)回踩踏的問(wèn)題。然后根據(jù)總重量的增加或者減少并結(jié)合A，B數(shù)組中的值得變化來(lái)綜合判斷判斷此時(shí)是在上車或者下車（上下車與總重量的變化并不是必然聯(lián)系）。

然后，根據(jù)A數(shù)組中值得變化（在合理范圍內(nèi)）得到上車的總?cè)藬?shù)，根據(jù)B數(shù)組中值的變化（在合理的范圍內(nèi)）得到下車的總?cè)藬?shù)。此時(shí)還要對(duì)A，B數(shù)組中的數(shù)值進(jìn)行聯(lián)合判斷，如果是單人次序的上下車，B中的數(shù)據(jù)必然能在A和A1中找到，此時(shí)從A1中“劃去”相同重量的數(shù)值，就代表該人下車（質(zhì)量重復(fù)并不影響人數(shù)的判斷）。最后直接從A1中進(jìn)行計(jì)數(shù)，或者利用遞推公式

[Cn=Cn-1+R（R=a-b）]

a為上車人數(shù)，b為下車人數(shù)。根據(jù)遞推公式計(jì)算出當(dāng)前公交車上的人數(shù)，計(jì)算完成后保存并處理數(shù)據(jù)后發(fā)送到客戶端從而判斷出當(dāng)前公交車處于一種什么狀態(tài)。在處理的過(guò)程中給定以密集度作為參考的標(biāo)準(zhǔn)：密集度[γ]。

密集度：[γ=Cn÷V]。

V為公交車本身的空間大小，Cn為當(dāng)前公交車上的人數(shù)。我們以滿座人數(shù)為參考值，如果[γ]小于0.27（24人座，87.628m3），這說(shuō)明當(dāng)前的公交車狀態(tài)為空閑狀態(tài)。如果[γ]在0.27和0.38之間則為擁擠狀態(tài)。如果[γ]大于0.38，說(shuō)明當(dāng)前公交車處于爆滿狀態(tài)。密集度的參考值可以根據(jù)公交車的大小，以及公交車上座位的多少進(jìn)行相應(yīng)的調(diào)整。

3.2 流程算法圖

為了方便對(duì)于多種情況的考慮，下面用流程圖來(lái)加以說(shuō)明和解釋，如圖2所示。

3.3 算法實(shí)現(xiàn)

第一步：當(dāng)A或者B數(shù)組中的值發(fā)生變化時(shí)，先判斷C的值是否發(fā)生改變。如果C的值發(fā)生改變，則說(shuō)明此時(shí)有乘客上車或者下車。（不考慮上車與下車乘客體重剛好一樣的小概率事件）。

第二步：A的值發(fā)生變化，總重量發(fā)生變化，此時(shí)有人上車（總重量的增加與減少與是否在上車或者下車沒(méi)有必然的聯(lián)系）。

Case 1：如果該次變化的值小于75，進(jìn)行計(jì)數(shù)加1。并將該數(shù)值放在數(shù)組A1的前面。

Case 2：如果該次變化的值大于75小于180都計(jì)數(shù)1。

Case 3：大于180計(jì)數(shù)2。并對(duì)數(shù)值進(jìn)行編號(hào)和入數(shù)組操作。不論大于180這個(gè)數(shù)值對(duì)應(yīng)的是1個(gè)人還是2個(gè)人，都當(dāng)作2個(gè)人進(jìn)行處理。（根據(jù)密集度參考值判斷，即使是1個(gè)人超過(guò)180，所占權(quán)重也較為大。不考慮3人同事上車或者下車的情況）

第三步：B的值發(fā)生變化，總重量發(fā)生變化，此時(shí)有人下車。

Case 1：如果該次變化的體重在75到150這個(gè)范圍內(nèi)，并且在誤差允許的范圍中在A1數(shù)組中記錄有該數(shù)值，則將該數(shù)值擦除。人數(shù)計(jì)1

Case 2：如果該次變化的體重在75到150這個(gè)范圍內(nèi)，但是不在A1數(shù)組中記錄有該值，則將A1中從前刪除一個(gè)再?gòu)?5到150范圍內(nèi)找一個(gè)最接近的，將這兩個(gè)數(shù)值刪除。并計(jì)數(shù)2

Case 3：如果該變化的體重不在75到180這個(gè)范圍內(nèi)，但是在A1數(shù)組中記錄有該值，則將A1中該數(shù)值擦除。人數(shù)計(jì)1

Case 4：如果該變化的體重不在75到180這個(gè)范圍內(nèi)，但是在A1數(shù)組中記錄有該值，則將A1中該數(shù)值擦除。人數(shù)計(jì)2

第四步：得到上車人數(shù)a，以及下車人數(shù)b。

第五步：根據(jù)公式[Cn=Cn-1+R（R=a-b）]計(jì)算出當(dāng)前的人數(shù)，Cn-1為上次的車上人數(shù)。

4 總結(jié)與展望

本文的實(shí)驗(yàn)以范圍隨機(jī)數(shù)來(lái)模擬人的體重，然后對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行相應(yīng)的轉(zhuǎn)化。用體重計(jì)來(lái)代替相應(yīng)的測(cè)重計(jì)進(jìn)行記錄和模擬。并且對(duì)于特異性數(shù)據(jù)要進(jìn)行必要的插入和處理，這樣才能保證在實(shí)際運(yùn)用中更加準(zhǔn)確。相對(duì)于其他的方法來(lái)說(shuō)，本文的方法具有一定的創(chuàng)新性和實(shí)用性。穩(wěn)定性較好，簡(jiǎn)單易行。接下來(lái)，本文作者決定對(duì)于該方法進(jìn)行實(shí)地考察和調(diào)研后進(jìn)行試驗(yàn)和分析。并且如果隨著電子支付時(shí)代的不斷發(fā)展，當(dāng)95%以上的乘客乘坐公交車通過(guò)移動(dòng)電子支付，來(lái)支付乘車費(fèi)用時(shí)。對(duì)于上車人數(shù)的統(tǒng)計(jì)將變得更為簡(jiǎn)單易行，再到下車處增加一個(gè)對(duì)應(yīng)支付的感應(yīng)裝置，就可以得到下車人數(shù)。本方法有待進(jìn)一步的試驗(yàn)和改進(jìn)，在此提出作者的思想，從更為傳統(tǒng)的方法中找到突破，而不是完全使用視頻圖像處理等思路來(lái)限制對(duì)問(wèn)題的解決。

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