一種基于智能視頻的公交擁擠度采集裝置及方法
【專利摘要】本發(fā)明涉及一種基于智能視頻的公交擁擠度采集裝置及方法，其解決了現(xiàn)有公交擁擠度數(shù)據(jù)采集時測量誤差大、準(zhǔn)確度低、不具備實時性及針對性的技術(shù)問題，其包括車載信息終端、攝像機、門控開關(guān)和中心服務(wù)器，車載信息終端設(shè)有車內(nèi)擁擠度分析模塊、視頻監(jiān)控模塊、GPS模塊、控制模塊和移動通信模塊，車內(nèi)擁擠度分析模塊與控制模塊連接，GPS模塊與控制模塊連接，移動通信模塊與控制模塊連接，視頻監(jiān)控模塊與車內(nèi)擁擠度分析模塊連接；門控開關(guān)與車內(nèi)擁擠度分析模塊連接，攝像機與視頻監(jiān)控模塊連接，中心服務(wù)器與移動通信模塊連接；本發(fā)明廣泛應(yīng)用于城市公交車輛的管理與調(diào)度。
【專利說明】
一種基于智能視頻的公交擁擠度采集裝置及方法

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及一種檢測裝置及檢測方法，特別是涉及一種基于智能視頻的公交擁擠度采集裝置及方法。

【背景技術(shù)】
[0002]隨著城市人口的增長，城市公共交通擁擠問題已成為不可忽視的社會問題。通過快速、準(zhǔn)確的對公交車輛的管理與調(diào)度，緩解城市公共交通車輛及線路的擁擠問題越來越成為決策層關(guān)注的重點。公交擁擠度數(shù)據(jù)可以為公交營運調(diào)度提供客觀依據(jù)，方便公交線路的調(diào)整和車輛資源的合理配置，而且比客流人數(shù)更具科學(xué)性和直觀性，可參考價值更高。
[0003]目前對擁擠度的采集主要有以下幾種方式:距離傳感器檢測技術(shù)、人工方式的擁擠提示按鍵技術(shù)、基于公交GPS和1C卡實時數(shù)據(jù)技術(shù)、基于攝像機的立體視頻的擁擠度估算技術(shù)。
[0004]距離傳感器檢測技術(shù)是通過距離傳感器感測其下方的空間距離并將輸出信號通過無線或者有線的方式傳輸給微型計算機，微型計算機對公交車內(nèi)各個距離傳感器的感測結(jié)果值進行加權(quán)求和計算，得到擁擠系數(shù)，以此來體現(xiàn)公交擁擠情況。然而，雖然這種檢測車內(nèi)擁擠度的方式不存在累積誤差，但是距離傳感器的檢測精度易受背景、天氣、遮擋物、陰影狀況等的影響，從而造成測量誤差。
[0005]人工方式的提示按鍵技術(shù)是通過人工按鍵的方式將車輛實時擁擠度信息上傳到公交數(shù)據(jù)服務(wù)中心，公交數(shù)據(jù)服務(wù)中心根據(jù)公交行車數(shù)據(jù)序列中不同時間對應(yīng)的擁擠信息按鍵次數(shù)信息，判斷該公交在不同時間所處的各位置是否存在擁擠，得到實時公交擁擠狀態(tài)信息集，并結(jié)合各實時公交擁擠狀態(tài)信息集的子集對應(yīng)的公交編號、公交所處位置得到對應(yīng)的各公交信息序列。然而，人工方式的提示按鍵技術(shù)雖然操作簡便，易用性強，但是擁擠度情況依賴于人為臆斷，采集結(jié)果準(zhǔn)確度低，科學(xué)性與客觀性都有待商榷。
[0006]基于GPS和1C卡實時數(shù)據(jù)技術(shù)是通過GPS和1C卡實時數(shù)據(jù)獲取公交線路走向、站點位置、公交場站設(shè)施的公交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，以及乘客上下車站點、乘客上下車時間的公交客流數(shù)據(jù)，并根據(jù)公交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)和公交客流數(shù)據(jù)建立居民公交出行實時信息表，基于該表，根據(jù)交通模型，計算實時的公交線路客流0D分布；最后基于公交線路客流0D分布，分別針對公交站點和公交線路作擁擠度分析。然而，基于GPS和1C卡實時數(shù)據(jù)技術(shù)雖然提出了站點及線路擁擠度的概念，但是通過公交線路客流0D分布推算出來的，計算的是某一時期的平均擁擠度狀況，不具備實時性及針對性。
[0007]上述公交擁擠度數(shù)據(jù)采集分析技術(shù)是針對車內(nèi)的擁擠度進行統(tǒng)計分析，雖然有數(shù)據(jù)作為依據(jù)，但是就公交管理調(diào)度而言，某輛車的擁擠情況具有偶發(fā)性，如果盲目的增派車輛會造成資源的浪費。
[0008]所以針對公交站點及線路擁擠度采集分析對于公交管理調(diào)度而言更具科學(xué)性、直觀性和普遍性。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0009]本發(fā)明為了解決現(xiàn)有公交擁擠度數(shù)據(jù)采集時測量誤差大、準(zhǔn)確度低、不具備實時性及針對性的技術(shù)問題，提供一種準(zhǔn)確度高、具備實時性和針對性的針對公交站點及線路擁擠度采集的基于智能視頻的公交擁擠度采集裝置及方法。
[0010]本發(fā)明的技術(shù)方案是，提供一種基于智能視頻的公交擁擠度采集裝置，包括車載信息終端、攝像機、門控開關(guān)和中心服務(wù)器，車載信息終端設(shè)有車內(nèi)擁擠度分析模塊、視頻監(jiān)控模塊、GPS模塊、控制模塊和移動通信模塊，車內(nèi)擁擠度分析模塊與控制模塊連接，GPS模塊與控制模塊連接，移動通信模塊與控制模塊連接，視頻監(jiān)控模塊與車內(nèi)擁擠度分析模塊連接；門控開關(guān)與車內(nèi)擁擠度分析模塊連接，攝像機與視頻監(jiān)控模塊連接，中心服務(wù)器與移動通信模塊連接。
[0011]本發(fā)明還提供一種基于智能視頻的公交擁擠度采集方法，包括以下步驟:
[0012](1)利用公交擁擠度采集裝置，在公交車行駛過程中以一預(yù)設(shè)周期定期采集編號η、公交車內(nèi)擁擠度c、公交行車位置1、系統(tǒng)時刻d的數(shù)據(jù)信息，得到公交行車數(shù)據(jù)序列X，再通過移動通信模塊將采集到的各數(shù)據(jù)信息傳送到中心服務(wù)器上，公交車內(nèi)擁擠度c是公交擁擠度采集裝置以一預(yù)設(shè)周期上傳的視頻圖像來采集完成的；
[0013](2)將中心服務(wù)器得到的公交行車數(shù)據(jù)序列與公交數(shù)據(jù)服務(wù)中心的車輛考勤表進行對比，將考勤不合格的車輛提交的數(shù)據(jù)剔除掉；
[0014](3)將最終得到的數(shù)據(jù)存儲到中心服務(wù)器的數(shù)據(jù)庫中；
[0015](4)定義公交車內(nèi)擁擠度閾值ct，大于此閾值的公交行車狀態(tài)定義為擁擠，依據(jù)公交行車數(shù)據(jù)序列X，遍歷檢索公交車內(nèi)擁擠度C> = (^且符合用戶需求的分析統(tǒng)計日期范圍(da, db)的數(shù)據(jù)，得到處于擁擠狀態(tài)的編號η。、公交車內(nèi)擁擠度C(l、公交行車位置1、系統(tǒng)時刻d的公交行車數(shù)據(jù)序列Xc ；
[0016](5)確定某一站點L的位置范圍(Iia，Iib),并依據(jù)公交行車數(shù)據(jù)序列Xc中公交行車位置I判斷該項數(shù)據(jù)集是否在該站點范圍內(nèi)，并根據(jù)判斷結(jié)果得到站點Ii處于擁擠狀態(tài)的編號％、公交車內(nèi)擁擠度C(1、公交行車位置I1、系統(tǒng)時刻d的公交行車數(shù)據(jù)序列\(zhòng) ;
[0017](6)將站點I,處于擁擠狀態(tài)的公交行車數(shù)據(jù)序列\(zhòng)按照每天不同時刻進行分類記錄;
[0018](7)遍歷所有的Xc中的數(shù)據(jù)集，分別得到站點Ii在每天某一時刻(1」處于擁擠狀態(tài)的編號rv公交車內(nèi)擁擠度C(l、公交行車位置L、系統(tǒng)時刻七、擁擠重復(fù)度p]的公交行車數(shù)據(jù)序列，并記錄總數(shù)據(jù)序列數(shù)記為m ;其中站點^在每天某一時刻七的擁擠重復(fù)度pj =(nj/nL) X100% ；
[0019](8)將站點Ii在每天某一時刻&處于擁擠狀態(tài)的所有公交行車數(shù)據(jù)序列進行匯總，得到站點Ii各時刻處于擁擠狀態(tài)的新的編號％、公交車內(nèi)擁擠度C(l、公交行車位置I1、系統(tǒng)時刻、擁擠重復(fù)度pu的公交行車數(shù)據(jù)序列L。
[0020]進一步優(yōu)選地，根據(jù)公交站點擁擠度數(shù)據(jù)采集線路擁擠度，具體步驟如下:
[0021](1)確定某一線路R的位置范圍(艮，10，遍歷數(shù)據(jù)序列1^，將符合線路位置范圍的數(shù)據(jù)集形成新的編號~、公交車內(nèi)擁擠度C(1、公交行車位置I1、系統(tǒng)時刻、擁擠重復(fù)度Pij的數(shù)據(jù)序列Lp如果沒有符合線路位置范圍的數(shù)據(jù)集，則該線路的擁擠度系數(shù)為0 ;
[0022](2)遍歷數(shù)據(jù)序列L，將時刻范圍屬于該線路某班次的時間范圍，即e (ta，tb)的數(shù)據(jù)集進行篩選組成新的編號np、公交車內(nèi)擁擠度C(l、公交行車位置I1、系統(tǒng)時刻du、擁擠重復(fù)度PU的數(shù)據(jù)序列Lp，如果該數(shù)據(jù)序列為空，則證明該班次的擁擠度系數(shù)為0，否則依據(jù)此數(shù)列計算線路R的擁擠度系數(shù)Rp = np/nr ；
[0023](3)輸出線路R在班次(ta，tb)的擁擠度系數(shù)Rp。
[0024]本發(fā)明的有益效果是，通過分析車載設(shè)備上傳的視頻獲取客流擁擠度(即公交車內(nèi)擁擠度)，并根據(jù)客流擁擠度分析某一時刻某一站點的擁擠重復(fù)度(擁擠出現(xiàn)的概率)及某一線路某一班次的擁擠系數(shù)，以此得出站點及線路的擁擠度狀況。本發(fā)明不僅可以克服現(xiàn)有擁擠度采集方法的不足，對車內(nèi)客流擁擠度進行更精確的采集分析，并且可以依據(jù)車內(nèi)擁擠度情況分析得出站點及線路擁擠度狀況，消除車輛擁擠度偶發(fā)因素，使得采集到的公交擁擠度數(shù)據(jù)更快速、更準(zhǔn)確、具備實時性及針對性，使公交管理調(diào)度更快速、更高效、更具科學(xué)性、直觀性和普遍性。
[0025]本發(fā)明進一步的特征，將在以下【具體實施方式】的描述中，得以清楚地記載。

【專利附圖】

【附圖說明】
[0026]圖1是本發(fā)明公交擁擠度采集裝置的原理框圖；
[0027]圖2是本發(fā)明的公交站點擁擠度采集方法流程圖；
[0028]圖3是本發(fā)明的線路擁擠度采集方法流程圖。
[0029]附圖符號說明:
[0030]10.車載信息終端；20.攝像機；30.門控開關(guān)；40.中心服務(wù)器；11.車內(nèi)擁擠度分析模塊；12.視頻監(jiān)控模塊；13.GPS模塊；14.控制模塊；15.移動通信模塊。

【具體實施方式】
[0031]如圖1所示，基于智能視頻的公交擁擠度采集裝置包括車載信息終端10、攝像機20、門控開關(guān)30和中心服務(wù)器40。車載信息終端10設(shè)有車內(nèi)擁擠度分析模塊11、視頻監(jiān)控模塊12、GPS模塊13、控制模塊14和移動通信模塊15，車內(nèi)擁擠度分析模塊11與控制模塊14連接，GPS模塊13與控制模塊14連接，移動通信模塊15與控制模塊14連接，視頻監(jiān)控模塊12與車內(nèi)擁擠度分析模塊11連接。門控開關(guān)30與車內(nèi)擁擠度分析模塊11連接，攝像機20與視頻監(jiān)控模塊12連接，中心服務(wù)器40與移動通信模塊15連接。
[0032]攝像機20用于拍攝車內(nèi)視頻并將該視頻信號發(fā)送給視頻監(jiān)控模塊12，視頻監(jiān)控模塊12將視頻信號發(fā)送給車內(nèi)擁擠度分析模塊11，車內(nèi)擁擠度分析模塊11根據(jù)視頻信號計算出公交車內(nèi)擁擠度數(shù)據(jù)。控制模塊14控制移動通信模塊15將公交車內(nèi)擁擠度數(shù)據(jù)發(fā)送給中心服務(wù)器40。移動通信模塊15采用GPRS等移動通信技術(shù)。門控開關(guān)30用于獲取車門開關(guān)狀態(tài)信息，車門關(guān)閉后擁擠度分析模塊11進行擁擠度的計算，車門打開停止計算擁擠度。
[0033]參考圖2和圖3，利用上述裝置進行基于智能視頻的公交擁擠度采集方法包括以下步驟:
[0034]步驟一，利用具有車內(nèi)擁擠度采集功能的公交擁擠度采集裝置，在公交車行駛過程中以一預(yù)設(shè)周期定期采集編號η、公交車內(nèi)擁擠度c、公交行車位置1、系統(tǒng)時刻d的數(shù)據(jù)信息，得到公交行車數(shù)據(jù)序列X。再通過移動通信技術(shù)將采集到的各數(shù)據(jù)信息傳送到數(shù)據(jù)處理中心的中心服務(wù)器上。公交車內(nèi)擁擠度C是具有車內(nèi)擁擠度采集功能的公交擁擠度采集裝置以一預(yù)設(shè)周期上傳的視頻圖像來采集完成的。
[0035]步驟二，將數(shù)據(jù)處理中心的中心服務(wù)器得到的公交行車數(shù)據(jù)序列與公交數(shù)據(jù)服務(wù)中心的車輛考勤表進行對比，將考勤不合格的車輛提交的數(shù)據(jù)剔除掉。
[0036]步驟三，將最終得到的數(shù)據(jù)存儲到中心服務(wù)器的數(shù)據(jù)庫中。
[0037]步驟四，分析統(tǒng)計數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)從而進行公交站點擁擠度的采集。
[0038]在該步驟中，公交站點擁擠度采集步驟如下:
[0039]1)由于車內(nèi)擁擠度是車內(nèi)客流密度(即單位面積載客人數(shù))的某種線性變換，因此可定義公式:客流密度q = ki+k2c，其中k1; k2可由實際場景的擁擠度和人數(shù)之間的實驗值確定。國家規(guī)定客流密度大于8人/m2為擁擠，通過以上公式計算出對應(yīng)的公交擁擠度數(shù)值即為公交車內(nèi)擁擠度閾值ct，大于此閾值的公交行車狀態(tài)定義為擁擠。依據(jù)公交擁擠度采集裝置提交的公交行車數(shù)據(jù)序列X(編號η、公交車內(nèi)擁擠度c、公交行車位置1、系統(tǒng)時刻d),遍歷檢索公交車內(nèi)擁擠度(:> =(^且符合用戶需求的分析統(tǒng)計日期范圍(記為(da，db))的數(shù)據(jù)，得到處于擁擠狀態(tài)的公交行車數(shù)據(jù)序列Xc (編號η。、公交車內(nèi)擁擠度C(l、公交行車位置1、系統(tǒng)時刻d)。
[0040]2)確定某一站點L的位置范圍(Iia，Iib)，并依據(jù)公交行車數(shù)據(jù)序列Xc (編號η。、公交車內(nèi)擁擠度C(l、公交行車位置1、系統(tǒng)時刻d)中公交行車位置I判斷該項數(shù)據(jù)集是否在該站點范圍內(nèi)，并根據(jù)判斷結(jié)果得到站點Ii處于擁擠狀態(tài)的公交行車數(shù)據(jù)序列\(zhòng)(編號%、公交車內(nèi)擁擠度C(l、公交行車位置I1、系統(tǒng)時刻d)。
[0041]3)將站點I,處于擁擠狀態(tài)的公交行車數(shù)據(jù)序列\(zhòng)按照每天不同時刻進行分類記錄。
[0042]4)遍歷所有的Xc中的數(shù)據(jù)集，分別得到站點Ii在每天某一時刻4處于擁擠狀態(tài)的公交行車數(shù)據(jù)序列(編號rv公交車內(nèi)擁擠度C(l、公交行車位置L、系統(tǒng)時刻七、擁擠重復(fù)度PP，并記錄總數(shù)據(jù)序列數(shù)記為m。
[0043]其中站點L在每天某一時刻dj的擁擠重復(fù)度pj = (rij/nL) X 100%。某一站點在一天中某個時刻的擁擠重復(fù)度越高，就證明該站點的擁擠情況就越嚴(yán)重。
[0044]5)將站點^在每天某一時刻(1」處于擁擠狀態(tài)的所有公交行車數(shù)據(jù)序列進行匯總，得到站點Ii各時刻處于擁擠狀態(tài)的新的公交行車數(shù)據(jù)序列L(編號&、公交車內(nèi)擁擠度C(l、公交行車位置I1、系統(tǒng)時刻tu、擁擠重復(fù)度pu)。
[0045]步驟五，在得出公交站點擁擠度數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上進一步進行線路擁擠度的采集，具體步驟如下:
[0046]1)確定某一線路R的位置范圍(Ra，Rb)，遍歷數(shù)據(jù)序列L (編號％、公交車內(nèi)擁擠度C(1、公交行車位置I1、系統(tǒng)時刻du、擁擠重復(fù)度pu)，將符合線路位置范圍的數(shù)據(jù)集形成新的數(shù)據(jù)序列LJ編號~、公交車內(nèi)擁擠度C(1、公交行車位置I1、系統(tǒng)時刻、擁擠重復(fù)度Pij)，如果沒有符合線路位置范圍的數(shù)據(jù)集，則該線路的擁擠度系數(shù)為0。
[0047]2)遍歷數(shù)據(jù)序列L，將時刻范圍屬于該線路某班次的時間范圍，即e (ta，tb)的數(shù)據(jù)集進行篩選組成新的數(shù)據(jù)序列Lp(編號np、公交車內(nèi)擁擠度C(1、公交行車位置1,、系統(tǒng)時刻du、擁擠重復(fù)度pu)。如果該數(shù)據(jù)序列為空，則證明該班次的擁擠度系數(shù)為0，否則依據(jù)此數(shù)列計算線路R的擁擠度系數(shù)Rp = np/nr0擁擠度系數(shù)越大，則該線路在該班次的擁擠情況越嚴(yán)重。
[0048]3)輸出線路R在班次(ta，tb)的擁擠度系數(shù)Rp。
[0049]以上所述僅對本發(fā)明的優(yōu)選實施例而已，并不用于限制本發(fā)明，對于本領(lǐng)域的技術(shù)人員來說，本發(fā)明可以有各種更改和變化。凡是在本發(fā)明的權(quán)利要求限定范圍內(nèi)，所做的任何修改、等同替換、改進等，均應(yīng)在本發(fā)明的保護范圍之內(nèi)。
【權(quán)利要求】
1.一種基于智能視頻的公交擁擠度采集裝置，其特征在于，包括車載信息終端、攝像機、門控開關(guān)和中心服務(wù)器，所述車載信息終端設(shè)有車內(nèi)擁擠度分析模塊、視頻監(jiān)控模塊、GPS模塊、控制模塊和移動通信模塊，所述車內(nèi)擁擠度分析模塊與所述控制模塊連接，所述GPS模塊與所述控制模塊連接，所述移動通信模塊與所述控制模塊連接，所述視頻監(jiān)控模塊與所述車內(nèi)擁擠度分析模塊連接；所述門控開關(guān)與所述車內(nèi)擁擠度分析模塊連接，所述攝像機與所述視頻監(jiān)控模塊連接，所述中心服務(wù)器與所述移動通信模塊連接。
2.一種應(yīng)用如根據(jù)權(quán)利要求1所述的采集裝置的基于智能視頻的公交擁擠度采集方法，其特征在于，包括以下步驟: (1)利用所述公交擁擠度采集裝置，在公交車行駛過程中以一預(yù)設(shè)周期定期采集編號η、公交車內(nèi)擁擠度C、公交行車位置1、系統(tǒng)時刻d的數(shù)據(jù)信息，得到公交行車數(shù)據(jù)序列X，再通過移動通信模塊將采集到的各數(shù)據(jù)信息傳送到中心服務(wù)器上，公交車內(nèi)擁擠度c是公交擁擠度采集裝置以一預(yù)設(shè)周期上傳的視頻圖像來采集完成的； (2)將中心服務(wù)器得到的公交行車數(shù)據(jù)序列與公交數(shù)據(jù)服務(wù)中心的車輛考勤表進行對t匕，將考勤不合格的車輛提交的數(shù)據(jù)剔除掉； (3)將最終得到的數(shù)據(jù)存儲到中心服務(wù)器的數(shù)據(jù)庫中； (4)定義公交車內(nèi)擁擠度閾值ct，大于此閾值的公交行車狀態(tài)定義為擁擠，依據(jù)公交行車數(shù)據(jù)序列X，遍歷檢索公交車內(nèi)擁擠度O = Ct且符合用戶需求的分析統(tǒng)計日期范圍(da, db)的數(shù)據(jù)，得到處于擁擠狀態(tài)的編號η。、公交車內(nèi)擁擠度Ctl、公交行車位置1、系統(tǒng)時刻d的公交行車數(shù)據(jù)序列Xe ； (5)確定某一站點Ii的位置范圍(Iia，Iib)，并依據(jù)公交行車數(shù)據(jù)序列Xe中公交行車位置I判斷該項數(shù)據(jù)集是否在該站點范圍內(nèi)，并根據(jù)判斷結(jié)果得到站點Ii處于擁擠狀態(tài)的編號％、公交車內(nèi)擁擠度Co、公交行車位置I1、系統(tǒng)時刻d的公交行車數(shù)據(jù)序列\(zhòng) ; (6)將站點Ii處于擁擠狀態(tài)的公交行車數(shù)據(jù)序列\(zhòng)按照每天不同時刻進行分類記錄； (7)遍歷所有的Xe中的數(shù)據(jù)集，分別得到站點Ii在每天某一時刻+處于擁擠狀態(tài)的編號η”公交車內(nèi)擁擠度Ctl、公交行車位置I1、系統(tǒng)時刻dp擁擠重復(fù)度P」的公交行車數(shù)據(jù)序列，并記錄總數(shù)據(jù)序列數(shù)記為m ;其中站點Ii在每天某一時刻4的擁擠重復(fù)度pj = (n/nL) X 100% ； (8)將站點Ii在每天某一時刻4處于擁擠狀態(tài)的所有公交行車數(shù)據(jù)序列進行匯總，得到站點Ii各時刻處于擁擠狀態(tài)的新的編號％、公交車內(nèi)擁擠度Ctl、公交行車位置Ip系統(tǒng)時刻、擁擠重復(fù)度pu的公交行車數(shù)據(jù)序列L。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的采集方法，其特征在于，根據(jù)公交站點擁擠度數(shù)據(jù)采集線路擁擠度，具體步驟如下: (1)確定某一線路R的位置范圍(^，!^，遍歷數(shù)據(jù)序列匕將符合線路位置范圍的數(shù)據(jù)集形成新的編號K、公交車內(nèi)擁擠度Ctl、公交行車位置I,、系統(tǒng)時刻^、擁擠重復(fù)度pu的數(shù)據(jù)序列Lp如果沒有符合線路位置范圍的數(shù)據(jù)集，則該線路的擁擠度系數(shù)為O ; (2)遍歷數(shù)據(jù)序列Lp將時刻范圍屬于該線路某班次的時間范圍，即e(ta，tb)的數(shù)據(jù)集進行篩選組成新的編號np、公交車內(nèi)擁擠度Co、公交行車位置I1、系統(tǒng)時刻du、擁擠重復(fù)度Pu的數(shù)據(jù)序列Lp，如果該數(shù)據(jù)序列為空，則證明該班次的擁擠度系數(shù)為0，否則依據(jù)此數(shù)列計算線路R的擁擠度系數(shù)Rp = np/nr ；
(3)輸出線路R在班次(ta，tb)的擁擠度系數(shù)Rp。
【文檔編號】G08G1/01GK104269060SQ201410562978
【公開日】2015年1月7日 申請日期:2014年10月21日 優(yōu)先權(quán)日:2014年10月21日
【發(fā)明者】潘大偉, 黎國平, 黎呈祥, 王學(xué)文 申請人:山東卡爾電氣股份有限公司