客流采集分析與公眾出行信息服務技術探究

周永興　陳啟兵　鄒振

【摘要】本文以南京智能公共交通系統運營關鍵技術研究報告中的“客流采集分析與公眾出行信息服務技術研究”為依據，對研究內容方面的一些內容進行了論述。

【關鍵詞】南京智能公共交通系統；運營關鍵技術；客流采集分析；公眾出行信息服務技術

【中圖分類號】U491.17 【文獻標識碼】B 【文章編號】1672-5158（2013）01—0441—03

1.客流采集分析與出行信息服務技術項目的背景

南京市作為江蘇省的省會城市和區域中心城市，近十年來，隨著社會經濟的快速發展，城市規模不斷擴大，城市常住人口和流動人口不斷增加，公眾出行需求迅猛增長，公眾對城市公共交通服務的質量需求在不斷提高；2013、2014南京要承辦“亞青會”、“青奧會”，也對城市公交系統的運營管理提出了新的挑戰，只有城市公共交通管理理念不斷創新，管理模式不斷變化，管理手段不斷強化，才能跟上公共交通服務的要求。

交通運輸部在《公路水路交通運輸信息化“十二五”發展規劃》中明確提出：“開展重點領域示范試點工程建設……3.城市客運智能化應用示范工程……推廣城市公共交通智能系統建設，……提升城市公共交通的協同運行效率和服務能力，提高公交出行分擔率，緩解城市交通擁堵。”

省交通運輸廳在《江蘇交通運輸信息化“十二五”發展規劃》中提出：“8大工程：4、城鄉客運信息服務工程……全面推進城市公交信息化管理，包括電子站牌、車載系統、企業運營調度系統、行業管理系統、信息服務系統等，實現公交調度、運營、管理的信息化、智能化，加強公交企業與運管部門問的信息交換和共享，提高對公交車輛突發事件的應急處置能力。”

為貫徹落實公交優先發展戰略，切實提高交通樞紐城市公交信息化水平，根據南京市政府辦公廳《關于轉發市發改委<南京市2009年信息化工作要點>的通知》（寧政辦發[2009]94號）精神，南京市交通運輸局向市發改委提出《南京市智能公共交通系統（一期）》立項申請，2011年4月獲得正式批準立項，開始了實施方案的制定。在此過程中，南京智能公交系統運營關鍵技術，特別是客流采集分析與出行信息服務技術成為項目建設的關鍵一環。

2.南京智能公共交通系統運營的現狀

2.1 南京市公交企業概況及現狀

截至2011年底，南京公交企業共八家，經營公交線路401條，公交車輛6130臺，日均客運量300萬人次以上，線路總長度為6536公里。

目前的公交運機制，在管理和公眾服務上存在諸多問題，已不能滿足公交優先和公交的快捷、周到、人性化服務的要求：主要反映在：（1）前期缺少上位規劃，沒有統一的信息采集、處理機制，造成信息不能共享，形成多個“信鼠孤島”。由于歷時原因，南京市的智能公交建設相對滯后，沒有統一的上位規劃，南京IC卡公司的信息系統、各個公交企業的生產運營系統各自為政，已形成多個“信息孤島”，沒有與全市信號燈智能控制系統、視頻監控系統、客流統計分析系統、公眾出行信息交互系統進行有效融合。（2）公交企業的客流統計設備應用效果不理想。南京市公交總公司自2003年開始智能調度系統的探索應用，實現了自動報站、超速監控等基本功能；部分車隊可以自動生成電子路單，但覆蓋率和準確率均不高；客流統計設備試驗效果不理想，基本停用。（3）公眾出行提供的信息服務水平較低，不能滿足公眾出行及時、方便、快捷的服務需求。行業管理部門沒有統一的信息平臺，各公交企業、IC卡公司、政府部門問的數據無法互通、共享，導致行業監管決策的科學技術手段幾乎為零。

為市民提供的出行服務手段單一，主要依靠門戶網站、各大媒體公告，沒有點對點的服務措施，2009年南京市在“三中路”上安裝了29塊電子站牌，只顯示公交總公司一家企業的車輛距離本站的距離，公眾對應用效果不滿意。

2012年7月30日，南京市城建集團召開會議，宣布正式成立南京公共交通集團，南京公共交通集團下屬的4家企業：江南公交客運有限公司、揚子客運有限公司、東山客運有限公司和場站公司。江南公交客運有限公司包括原公交總公司、中北巴士、雅高巴士；揚子客運有限公司包括原中北浦口客運公司、中北六合客運公司、新寧浦巴士公司、公交總公司江北客運部以及原交通運輸局下屬的金陵交運、雙虹客運、六合新集等3家。東山客運有限公司則包括新城巴士和江寧通盛客運公司兩家。場站公司則包括所有非公交營運的資產，如場站站房、公交物業等。

公交企業整合后，將著力解決以前多家經營，無序競爭、線路重疊、線網優化、線路配車等突出矛盾，同時將有效提高車輛、道路利用率等問題，但這些問題的解決都依賴于獲取大量的線路線網數據，而這些相關數據的來源基礎是各個站點、線路的客流數據，所以獲取準確的各線路上下客流數據顯得至關重要。

2.2 客流統計與現狀分析

目前，南京智能公交運營管理的現代化程度不高，車輛目前依然沿用“定點發車、兩頭卡點”的傳統調度方式，調度人員難以掌握途中路況及客流等關鍵信息，加上道路交通環境的惡化，使得公交運營的平穩性及服務的可靠性難以得到保證，每天的高峰流量、正點率、滿載率、放車數等營運管理指標的統計和分析基本上靠調度人員的經驗判斷或人工抽查，沒有相應的科學準確的客流數據支撐，使得統計結果誤差比較大。特別是在客流統計與分析方面，僅限于部分公交企業局部線路和車輛安裝的客流采集設備，且均在試驗、探索階段，并且這些客流統計設備沒有統一的技術體系和數據標準，采集的客流數據準確率不高，數據量不大，在智能調度、客流預測和線網優化等方面未能形成很好的示范效應和輔助決策參考作用。

2.3 公眾出行服務現狀分析

由于種種原因，南京市的智能公交建設相對滯后，沒有統一的上位規劃，南京IC卡公司的信息系統、各個公交企業的生產運營系統各自為政，已形成多個“信息孤島”，沒有與全市信號燈智能控制系統、視頻監控系統、客流統計分析系統、公眾出行信息交互系統進行有效融合，公眾服務信息難以滿足。

行業管理部門沒有統一的信息平臺，各公交企業、IC卡公司、政府部門間的數據無法互通、共享，導致行業監管決策的科學技術手段相對滯后，無法通過現代化手段和途徑發布公眾出行服務信息，公眾出行提供的信息服務水平較低

綜上所述，2007年實施“公交優先”發展戰略以來，南京城市客運公共交通信息化管理手段得到了一定程度的加強，但是由于城市客運行業的信息化建設起步較晚、基礎薄弱，沒有統一的行業規劃和標準，加之長期形成的企業隸屬不同的管理部門，條塊分割嚴重，各單位從各自需求出發研發系統，尤其缺少統一的公共信息服務平臺。針對這一情況，南京市客運交通管理處編制完成了《南京市智能公共交通系統項目（一期）可行性研究報告》，并通過市發改委審批，正式立項實施。《南京市智能公共交通系統項目（一期）可行性研究報告》是涵蓋全市的公共客運交通運營管理的大系統，按照“一個中心，三個應用體系”構架組織實施，依托該工程，本課題承擔運營關鍵技術——客流采集分析與公主出行信息服務的研究。

3.對客流采集分析與公眾出行信息服務技術的分析

3.1 客流采集技術業務功能需求

本課題主要研究基于“IC卡+投幣+視頻檢測數據”的綜合客流采集技術。公交客流信息采集技術與車輛定位、無線信息傳輸等技術相配合可完成公交車輛的乘客上下車人數、上下車時間、相應站點等數據統計工作，真實地記錄各時間、各區段的上下客情況，可實時或準實時地把信息傳輸到公交調度中心，獲得客流隨時間的變化、公交OD、斷面通過量、滿載率、平均運距等一系列指標數據，從而為科學合理地安排發車時間及間隔、優化公交線路、輔助完成客流調查工作等提供第一手資料，還可以全面如實地反映出公交車輛的實際載客人數，方便與收入之間的核對。

城市公共交通是隨客流、道路條件、氣候等不斷變化的隨機服務系統，如果信息不靈或反饋不及時，調度人員就無法進行有效的指揮調度。對公交客流的全面、準確把握是公交管理工作的基礎，它不僅為日常調度提供依據，也為線網優化提供了參考。

3.1.1 客流統計方法現狀分析

客流統計主流方法有：基于IC卡的方式、基于踏板壓感的方式、基于紅外的方式、基于視頻檢測的方式，目前投幣統計客流的技術應用較少。

IC卡信息量大且全面，技術簡單成熟，通過對IC卡數據接口的系統設計，可以獲取乘客上下車的時間、相應站點等數據，也可以通過數據分析得到公交乘客出行基本信息，包括平均出行次數、起訖點分布、平均換乘次數、出行耗時、出行距離等。

智能公交投幣機目前應用比較廣泛，但其主要用途是識別假幣，很少用于客流數據采集。

基于視頻檢測分析的方式，通過在前后車門上部位置固定攝像機，通過視頻圖像，利用快速數字信號處理器對采集的視頻信號進行分析，根據人員在視頻序列中的移動方向，確定人員的運動方向，這是目前在客流統計方面最新的發展趨勢。

3.1.2 引入基于公交IC卡客流分析技術

國內外及省內很多城市成功采用了IC卡刷卡數據作為客流采集數據，包括蘇州在內，已經取得了較好的研究效果。本項目將引入基于公交IC卡數據的客流規律挖掘模型，利用構建的模型分析和算法，將所需的客流數據集成到統一的采集模塊。其中，涉及的信息和數據主要包括：（1）客流峰值劃分——公交客流峰值區間的劃分，對于在人工調查中確定調查時間、人員安排上非常有用。同時在提高預測時段站點客流的精度，優化公交運營的調度，縮短居民出行等候時間等方面也有著廣泛的應用。Fisher算法是特征抽取最為有效的方法之一，而且公交IC卡數據樣本豐富，Fisher算法能很好的解決區間劃分問題。（2）上車站點、停靠時間判定——采用聚類分析，對公交IC卡數據信息中某公交車某一趟運營刷卡記錄的分析，由此來確定乘客的上車站點。對大部分的公交出行者而言，其上車站點和下車站點總是相互轉換的，即回程時的上車站點就是出發時的下車站點，而出發時的上車站點又是回程時的下車站點。以公交乘客完成一次出行目的作為一次出行，一次出行的第一次刷卡站點作為出行起點，最后下車站點作為出行終點，之間的刷卡站點作為換乘站點。在單一票制線路中，結合公交調度數據來判定車輛靠站時間、乘客上車站點。（3）下車站點、時刻判定在單一票制線路中，乘客下車無需刷卡，因此刷卡數據沒有關于下車站點的記錄，不能像判斷上車站點一樣，通過刷卡時間判斷下車站點。但由于公交定線定站的運營特征以及城市居民出行特點，決定了公交出行在線路的選擇上和客流的分布上具有一定的規律性和穩定性。利用這些特性，本課題研究兩站點模型和站點吸引規律來判定乘客下車站點。（4）客流指標——在對公交IC卡數據進行數據挖掘的基礎上，確定了乘客上下車站點、時間以及站點時段上、下車人數。利用這些信息，可以獲取多種客流指標。具體如站點發生吸引率、時段平均客流、最大斷面、出行距離、乘車耗時、全天線路滿載率與高峰滿載率、短期可流總量預測等。

3.1.3 智能投幣設備的應用改進研究

智能投幣設備在解決公交企業的投幣不足、假幣、“票貪”等問題上發揮了積極作用：通過該類型設備通過先進的光電檢測技術，可以成功杜絕類似1元硬幣的游戲幣、殘缺紙幣，并通過電子密碼鎖防止駕乘人員盜取票款。

本課題通過與相關設備生產商合作，給智能公交投幣機增加計數統計功能，改造后的設備不僅可以將假幣拒之門外，還可以自動統計客流信息，作為客流信息采集的重要來源。

主要通過在智能投幣機上加裝能顯示投幣金額和累積總數顯示器，通過數據接口的與承載設備連接，將實時的投幣數據傳送至數據中心。根據公交線路票價，新型智能公交投幣機可以將投幣數據轉換成投幣上車的人數，就可以準確地掌握該部分的客流信息。

3.1.4 基于視頻圖像的運動目標檢測與跟蹤技術研究

基于視頻圖像的處理是應用在公交車乘客計數上的新技術，通過檢測在圖像中的運動目標的出現來判定是否有乘客經過。