基于“互聯網+”常規公交動態調度系統

宋雨+彭勇+李睿+周欣+袁發濤+王歡

摘 要 為解決目前大城市廣泛存在的城市公交吸引力不足的問題，本文將互聯網技術運用到公交調度之中，研究基于實時數據采集的公交調度模式，以圖像識別為主的數據獲取方法采集乘客到達站點時刻、道路擁擠狀況等信息，建立了確定時段車次數調度決策模型。時段車次數模型從平衡公交運營成本、乘客等車時間以及乘車舒適性出發，確定最優的時段車次數。該公交調度模式以數據為導向，具有成本低廉、調度科學以及地區適應性強的優點，能有效提高公交的運營調度水平，具有較高的應用前景。

關鍵詞 互聯網+；動態調度；人車交互；車路協同

中圖分類號 TP3 文獻標識碼 A 文章編號 1674-6708（2017）193-0076-02

我國城市公交調度大多采用調度員依靠自身經驗來確定行車計劃的手動排班模式，運營調度水平低下。而日本和歐美國家早已采用先進的信息與通信技術實現公交車輛定位、路況監控、計算機輔助調度，使得公共交通調度管理進入智能化時代。我國在智能化調度方面取得一些成就，但在客流數據采集與調度方面技術的運用并不成熟，在對突發事件的應對上更顯糟糕，亟待深入研究。

國內外學者就提高公交吸引力的課題做了一些研究。白玉方等[1]研究表明提高公交的快速性和便捷性可大幅增加出行者的公交出行意愿。魯艷霞等[2]利用互聯通信技術實現乘客與公交公司之間的互聯互通，基于博弈論進行自我調節。以上研究沒有實現精細化和系統化決策，難以達到整體最優。

因此，本文提出了一種基于“互聯網+”的公交動態調度模型，利用互聯網實現人車之間、乘客與公交公司之間相互溝通，公交公司根據道路交通情況以及乘客需求，對時段車次數進行調整，以提高效率。

1 “互聯網+”動態調度系統

本系統將實時數據獲取分為3部分：1）乘客到達時刻和數量；2）公交車內擁擠度；3）道路擁擠狀況和公交車實時定位。數據獲取的關鍵技術以圖像識別為主，紅外線、車載GPS等為輔，多種方法綜合運用。

本系統結合紅外線和圖像識別技術：在公交站臺除廣告牌的其他三面分別安裝紅外線設備，頂棚一角安裝攝像頭。當有乘客到達站臺時，紅外線設備被觸動，激發站臺頂棚的攝像頭，攝像頭會立即拍攝此刻畫面并記錄時間，拍攝畫面經過處理便能識別出站臺內的候車人數。當有乘客持續擋在紅外線發射器前，攝像設備不會連續拍攝畫面，造成不必要的內存浪費。

車內數據的采集主要依靠雙目攝像設備，分別在公交車前門和后門相應位置安裝攝像頭。當乘客上、下車時，攝像設備可清晰記錄所有乘客，通過運用計算機視覺技術，采集視頻中人體頭部形狀為分析目標，得到車內擁擠度。

確定車內擁擠度的流程為[3]：1）雙攝像機捕捉到視頻圖像，發送到服務器；2）服務器將運動物體從視頻背景中檢測、分離出來，進行篩選、過濾，獲得真實的運動物體；3）服務器將識別出來的人體精確地累加進出的人數，并疊加日期和時間，生成一條進出記錄，可得到車內擁擠度。

當公交車到達起點站或終點站后，通過車內攝像頭拍攝車內狀況，進行圖像識別，如若識別出車內有乘客，則進行乘客數的分析確認，否則將這一數據清零，繼續下一班次的數據采集。其流程如圖1所示。

公交車載GPS每一時間間隔就發送當前位置數據至服務器。服務器先跟據相鄰兩次經緯度，算出該間隔內車輛的行駛路程，再由公式：路程=速度×時間，得出平均速度，時間間隔很小時，可將其視為瞬時速度[4]。

路網數據信息的獲取不僅對公交調度有重要作用，對于緊急狀況發生的預測和處理也尤為重要，通過測得車輛速度可預測所在路線路網交通量，更有利于合理調度。路況數據的監測流程：1）公交車將車載終端采集到的速度信息發送給處理器；2）服務器計算出車輛的實時速度和位置，并將線路狀況進行處理，通過紅（非常擁堵）、黃（擁堵）、淺綠（常規）、綠色（暢通）來表示。3）服務器將擁堵信息通過App等展示給乘客，并將車輛實時位置等反饋給調度系統。

2 時段車次確定模型

公交客流量具有時間特性，故可由歷史客流數據，將公交營運時間分為多個時段。為使企業和乘客整體利益最大化，本作品構建了投資收益率等三個指標。各地區存在差異，參照層次分析法原理，調度員可由實際情況確定指標權重。最后由指標和權重確定目標函數，自變量為時段發車車次數。

由投資收益率等指標以及相應的權重，構建了目標函數如式（1）：

其中，分別表示投資收益率、候車時間滿意率和擁擠度滿意率，其具體表達式如下三式；分別為三項指標的權重，由層次分析原理

求得。

自變量為時段車次數（正整數），找到了他的上下限過后，便可以編寫程序求出最優解。通過財務分析和交通調查，確定公交公司可以忍受的最低滿載率該和線路乘客可以接受的最高滿載率。

3 結論

在城市公交吸引力不斷下降，互聯網技術日趨成熟的今天，采用互聯網技術加強公交公司與公交乘客之間的聯系是今后發展的大趨勢。按乘客需求進行調度可在一定程度上降低公交的運行成本，提高公交的吸引力，而且運營成本較低。但目前此類的研究國內較少，其實踐可靠性有待進一步研究。

參考文獻

[1]白玉方，李林波，吳兵.出行者公交出行意愿影響因素研究[J].重慶交通大學學報（自然科學版），2012，31（1）：72-76.

[2]魯艷霞，陳廷斌.面向智能公交的乘客自調度系統研究[J].技術與方法，2015，1（4）：176-177.

[3]張凱，陳峰，杜警.城市公交實時位置手機查詢系統設計[J].計算機工程與科學，2014，36（7）：1296-1300.

[4]于麗梅.視覺物聯網下智能公交客流采集統計方法仿真[J].計算機仿真，2014，31（6）：187-190.