一种公交到站时间预测系统和方法技术方案

本发明专利技术公开了一种公交到站时间预测系统和方法。采集途经监测点的公交车的图像；对采集到的图像进行数据提取，所提取的数据至少包括如下之一：公交线路号、车牌号、采集地点、采集时间；根据提取到的数据查询公交车从监测点到预测站点的运行时间的历史数据，计算所述公交车到达下一站的预测时间。本发明专利技术可以不依赖于公交车GPS数据进行到站时间预测。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及物联网在智能交通的应用
，尤其涉及一种公交到站时间预测系统和方法。
技术介绍
实时准确的公交到站时间预测是城市公共交通系统研究的核心问题之一，不仅能为出行者提供出行选择，缓解乘客焦虑情绪，提高乘车满意度，还能为相关部门科学管理、合理调度提供参考。因此，结合先进的信息采集和通信手段，研究实时精确的公交到站时间预测方法在理论和实际工程应用中都非常有意义。现有的公交到站预测技术主要有以下两种：第一种，通过公交GPS数据、路况、行驶速度等实时数据进行预测。例如，有一种基于浮动车数据的公交到站时间预测，首先利用公交GPS数据，采用空间分隔法对公交线路进行分区，并根据公交GPS数据经过地图匹配转换实时计算公交车在某一时刻所在的分区，从而获得该车前设定时间内所有由GPS数据确定的所在分区到本分区的行程时间；然后根据实时的公交GPS数据中的辅助信息获取公交车的实际到站时间，统计根据该车之前所有返回数据计算的所在分区运行到本站台的历史到站时间，使分区到站台的预测到站时间能随着历史数据的积累不断的进行自适应更新，并进行历史数据检索和维护；每当有新公交GPS数据返回时，根据该车所在的分区从历史库中读取该车到前方各站的历史到站时间作为预测到站时间，或获得该分区到前方各站的路段行程时间，用历史时间与各路段行程时间之和两项时间加权平均值作为预测到站时间。第二种，采用数学工具对公交车实时运行数据和到站历史数据进行分析预测。例如在预测周期内，采用卡尔曼滤波法分析实时GPS数据预测到站时间，最终通过误差加权把历史数据和实时数据两种预测结果综合起来作为最终的发布信息；再比如基于SVM及H∞滤波方法进行数学建模，首先利用公交车到达每个站点的历史时间数据库构建SVM模型，确定输入变量的值，预测相邻站点之间的运行时间，然后基于H∞滤波思想，结合实时公交车运行信息和相邻站点之间的运行时间，预测公交车到达下游每个站点的时间。这些方案均以公交车GPS数据作为必要输入，在实施上依赖于各公交车运营公司在运营车辆上对GPS车载终端的装配率、以及公交公司对这些公交信息的开放程度。
技术实现思路
鉴于以上，本专利技术提出一种公交到站时间预测系统和方法，以解决依赖于公交车GPS数据进行到站时间预测的问题。根据本专利技术一方面，提出一种公交到站时间预测系统，包括：图像采集单元，采集途经监测点的公交车的图像；信息提取单元，对采集到的图像进行数据提取，所提取的数据至少包括如下之一：公交线路号、车牌号、采集地点、采集时间；到达时间计算单元，根据提取到的数据查询公交车从监测点到预测站点的运行时间的历史数据，计算所述公交车到达下一站的预测时间。优选地，还包括显示单元，将预测时间呈现给用户。优选地，还包括存储单元，存储数据，所存储的数据至少包括如下之一：摄像头的采集地点与公交线路号的对应关系、公交线路在两个监测点之间的实际运行时间和速度、采集地点对应的公交线路到下一站点的历史运行时间、路段当前的路况信息。优选地，到达时间计算单元对所述历史数据进行加权运算，计算所述公交车到达下一站的预测时间。优选地，信息提取单元设置提取条件，当图像中包括设置的提取条件时，则对采集到的图像进行数据提取。根据本专利技术另一方面，还提出一种公交到站时间预测方法，包括：采集途经监测点的公交车的图像；对采集到的图像进行数据提取，所提取的数据至少包括如下之一：公交线路号、车牌号、采集地点、采集时间；根据提取到的数据查询公交车从监测点到预测站点的运行时间的历史数据，计算所述公交车到达下一站的预测时间。优选地，将预测时间呈现给用户。优选地，存储至少如下之一的数据：摄像头的采集地点与公交线路号的对应关系、公交线路在两个监测点之间的实际运行时间和速度、采集地点对应的公交线路到下一站点的历史运行时间、路段当前的路况信息。优选地，对所述历史数据进行加权运算，计算所述公交车到达下一站的预测时间。优选地，设置提取条件，当图像中包括设置的提取条件时，则对采集到的图像进行数据提取。本专利技术在城市公交线路中选取合理分布的集中监测点，通过架设的高清摄像头采集并分析出公交车实时运行的位置，并结合公交车从监测点到预测站点的运行时间的历史数据进行加权运算，对公交到站时间进行预测。本专利技术可以在城市路网监测系统中实施，共用其基础设施，能够灵活弹性地适用于繁多的公交线路的信息采集及分析，对各条公交线路具有通用性，是一种大范围适用、灵活、低成本的公交到站预报方式。不依赖于公交车的终端数据源。附图说明此处所说明的附图用来提供对本专利技术的进一步理解，构成本专利技术的一部分，本专利技术的示意性实施例及其说明用于解释本专利技术，并不构成对本专利技术的不当限定。在附图中：图1所示为本专利技术一实施例中的一种公交到站时间预测系统的结构示意图。图2所示为本专利技术一实施例中的一种公交到站时间预测方法的流程示意图。具体实施方式现在将参照附图来详细描述本专利技术的各种示例性实施例。应注意到：除非另外具体说明，否则在这些实施例中阐述的部件和步骤的相对布置和数值不限制本专利技术的范围。同时，应当明白，为了便于描述，附图中所示出的各个部分的尺寸并不是按照实际的比例关系绘制的。以下对至少一个示例性实施例的描述实际上仅仅是说明性的，决不作为对本专利技术及其应用或使用的任何限制。对于相关领域普通技术人员已知的技术、方法和设备可能不作详细讨论，但在适当情况下，所述技术、方法和设备应当被视为授权说明书的一部分。在这里示出和讨论的所有示例中，任何具体值应被解释为仅仅是示例性的，而不是作为限制。因此，示例性实施例的其它示例可以具有不同的值。应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步讨论。本专利技术在城市公交线路中选取合理分布的集中监测点，通过架设的高清摄像头采集并分析出公交车实时运行的位置，并结合公交车从监测点到预测站点的运行时间的历史数据进行加权运算，对公交到站时间进行预测。本专利技术可以在城市路网监测系统中实施，共用其基础设施，能够灵活弹性地适用于繁多的公交线路的信息采集及分析，对各条公交线路具有通用性，是一种大范围适用、灵活、低成本的公交到站预报方式。本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种公交到站时间预测系统，其特征在于：图像采集单元，采集途经监测点的公交车的图像；信息提取单元，对采集到的图像进行数据提取，所提取的数据至少包括如下之一：公交线路号、车牌号、采集地点、采集时间；到达时间计算单元，根据提取到的数据查询公交车从监测点到预测站点的运行时间的历史数据，计算所述公交车到达下一站的预测时间。

【技术特征摘要】
1.一种公交到站时间预测系统，其特征在于：
图像采集单元，采集途经监测点的公交车的图像；
信息提取单元，对采集到的图像进行数据提取，所提取的数据至
少包括如下之一：公交线路号、车牌号、采集地点、采集时间；
到达时间计算单元，根据提取到的数据查询公交车从监测点到预
测站点的运行时间的历史数据，计算所述公交车到达下一站的预测时间。
2.根据权利要求1所述公交到站时间预测系统，其特征在于：
显示单元，将预测时间呈现给用户。
3.根据权利要求1所述公交到站时间预测系统，其特征在于：
存储单元，存储数据，所存储的数据至少包括如下之一：摄像头
的采集地点与公交线路号的对应关系、公交线路在两个监测点之间的实
际运行时间和速度、采集地点对应的公交线路到下一站点的历史运行时
间、路段当前的路况信息。
4.根据权利要求1或2或3所述公交到站时间预测系统，其特征
在于：
到达时间计算单元对所述历史数据进行加权运算，计算所述公交
车到达下一站的预测时间。
5.根据权利要求1或2或3所述公交到站时间预测系统，其特征
在于：
信息提取单元设置提取条件，当图像中包括设置的...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈荆花，
申请(专利权)人：中国电信股份有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11