武汉市公共交通客流数据处理系统研究

合集下载

基于深度学习的公交客流检测系统研究

基于深度学习的公交客流检测系统研究近年来，随着深度学习技术的迅猛发展，其在计算机视觉领域取得了巨大的突破。

其中，公交客流检测系统是利用深度学习技术对公交车上的人数进行自动检测和统计的一种应用。

本文将对基于深度学习的公交客流检测系统进行详细研究。

首先，我们需要明确公交客流检测系统的研究目标。

公交客流检测系统旨在通过实时监测公交车上的人数，帮助公交公司和城市交通管理部门更好地了解公交车的载客情况，以便做出合理的调度和规划。

传统的客流检测方法主要依赖人工计数或传感器设备，但这些方法不仅效率低下，而且成本较高。

基于深度学习的客流检测系统则可以通过分析车内的图像或视频数据，自动检测和统计公交车上的人数，具有高效、低成本的优势。

其次，我们需要确定公交客流检测系统的技术实现方案。

在深度学习领域，卷积神经网络（CNN）被广泛应用于图像和视频处理任务。

因此，我们可以利用CNN来构建公交客流检测系统。

具体来说，我们可以使用已经预训练好的CNN模型（如VGG、ResNet等），将公交车内的图像或视频作为输入，通过网络的前向传播过程，得到客流检测的结果。

为了提高检测的准确性，我们还可以引入一些关键的技术。

首先是目标检测技术，它可以在图像或视频中定位并识别出感兴趣的目标对象。

在公交客流检测系统中，我们可以使用目标检测技术来定位公交车内的人群，并计算其数量。

其次是实时性的考虑，传统的深度学习模型需要较长的计算时间，这在实时客流检测中是不可接受的。

因此，我们需要对深度学习模型进行优化，如减少网络的层数、降低参数量等。

最后,我们需要对公交客流检测系统进行实验和评估。

我们可以收集一定数量的公交车内的图像或视频数据，并进行数据预处理，如调整图像大小、去除噪声等。

然后，我们可以使用预训练好的CNN模型对数据进行训练和测试，评估系统的准确性和实时性。

同时，还可以与传统的客流检测方法进行对比，以验证基于深度学习的公交客流检测系统的优势和效果。

基于公交IC卡信息的公交客流推算

基于公交IC卡信息的公交客流推算
佚名
【期刊名称】《道路交通与安全》
【年(卷),期】2018(018)006
【摘要】武汉市常规公交采用单一票制收费模式,刷卡字段中缺少下车的相关信息,无法直接得到公交乘客的出行路径.本文重点基于公交GPS数据和IC卡刷卡数据,建立公交刷卡乘客上、下车站点识别模型.其中上车站点识别包含基于GPS时间和IC卡刷卡时间识别2个模型,下车站点识别包含基于出行连续性和出行链识别2个模型.分别对比分析2个模型的优劣,并以实际数据试算得到的识别率为判别标准,选取较高者为最终识别模型.最终上车站点识别模型选取基于GPS时间识别,因为基于IC卡刷卡时间识别,站点序号基本对应不上,而基于GPS时间识别,站点识别率高达98.31％;下车站点识别模型选取基于出行链识别,因为基于出行链识别的识别率为70％左右,基于乘客出行连续性识别为50％左右.
【总页数】6页(P51-56)
【正文语种】中文
【中图分类】U495
【相关文献】
1.基于公交IC卡数据信息的客流预测方法研究 [J], 杨智伟;赵骞;赵胜川;金雷;毛羿
2.基于公交IC卡信息的公交客流推算 [J], 游婷;范桂莲;马兴慧;
3.基于公交IC卡刷卡数据的站点客流推算 [J], 孙凯;郑长江
4.基于公交IC卡刷卡数据的站点客流推算 [J], 孙凯;郑长江
5.基于公交IC卡和AVL数据的公交客流OD推算 [J], 张文胜;卢梦;朱冀军;闫涛;段钊宁
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

公交公司工作人员的客流统计与数据分析

公交公司工作人员的客流统计与数据分析一、引言公交公司是城市中重要的交通运输组织之一，在日常运营中需要对客流进行统计和数据分析，以便在资源配置、运力调度等方面进行优化和改进。

本文将从客流统计的方法和数据分析的应用等角度，讨论公交公司工作人员在客流统计与数据分析中所遇到的问题和需注意的事项。

二、客流统计方法1. 刷卡数据统计：许多公交公司采用刷卡方式记录乘客上下车信息，通过统计刷卡机数据，可以获得准确的客流数据。

工作人员应掌握刷卡机的操作和读取数据的方法，确保数据的准确性和完整性。

2. 车载摄像头统计：部分公交车配备了车载摄像头，通过对车厢内人数进行监测和统计，可以得出客流量的近似数据。

工作人员应学会分析摄像头拍摄的视频，并运用图像处理软件进行客流统计。

三、客流数据分析1. 时段分析：根据客流的高峰期和低谷期，对不同时段进行分析。

找出高峰期的原因和特点，合理安排运力，提高运输效率。

2. 区域分析：对不同区域内的客流进行分析，了解客流的分布情况和变化趋势。

有针对性地提出改善措施，提升服务质量。

3. 线路分析：根据不同线路的客流情况，评估线路的负载程度和运力需求，优化线路规划和调整站点设置。

4. 乘客分类分析：将乘客按照不同属性进行分类，如年龄、性别、职业等，分析不同乘客群体的出行特点和需求，为运营策略提供参考和支持。

四、数据分析工具与技术1. 数据可视化：通过使用图表、地图等可视化工具，将客流数据直观地展示出来，使分析结果更具说服力和可读性。

2. 统计分析软件：尽可能熟练掌握专业的统计分析软件，如SPSS、Excel等，用于数据的整理、处理和分析，提高数据分析的效率和准确性。

3. 数据挖掘技术：运用数据挖掘技术，如聚类分析、关联规则挖掘等，发掘客流数据中的隐藏信息，为决策提供新的思路和视角。

五、数据分析的意义与价值1. 资源优化：通过客流数据分析，公交公司可以更好地进行运力调整和站点规划，合理分配资源，提高效益。

公交车客流统计系统2

公交车客流统计系统一．需求分析1. 防止司机、售票员“中途截流”。

2. 时显示车内人数，防止超载。

3. 提供交通运输行业的准确成本（可精确到每个人每公里）。

4. 根据人流量安排调度车辆的发车时间。

二．系统性能考虑到现有的城市公交大多已经安装了如GPS系统、DVR监控系统、车载娱乐系统等，我们的客流量统计系统考虑了和这几个系统的数据传输对接。

接口设计了RS232、TCPIP、GPIO、USB模式。

可实现如下功能：1. 上下车人数实时传输给GPS，通过GPRS实时传输回后台管理平台。

2. 通过I/O口和车载DVR连接，可以保存有人上下车的录像时间点，生成记录日志，方便事后检索录像片断。

3. 事先设置准载人数，如有超员超载，可实时报警。

4. 实时了解每辆公交在沿途各站的实时上下车人数、车内乘客滞留人数等信息。

5. 可计算出人公里的收入和成本。

三．结构组成公交车客流统计系统由客流处理器、客流传感器、门控开关组成客流传感器安装在车门顶部，前后车门分别安装门控开关用于启动或停止对应设备的统计工作。

整体系统结构图：三．原理描述双目人数技术器是采用双目立体视觉的视差图像的检测、跟踪和分析算法，针对从人体正上方俯视拍摄得到的人体姿态图像，进行视差计算，再进行的判别、跟踪、判断，该算法能够有效的排除手臂、腿脚、背包、行李、推车、衣服、帽子等物体的干扰以识别多人时的各种姿态，包括背着、抱着、并肩、前后等深度信息从而叠加计算通过的人数。

整个车体可接两台双目摄像机，可同时对车的前门和后门进行独立计数，通过双目摄像机捕捉到视频图像，分析经过图像中的所有物体的高度、形状、方向，从而精确的判断这个物体是否是人，和人的进出方向，精确的累加进出的人数，并叠加日期和时间，生成一条进出记录；进出人数的数据可以通过RS485、RS232、TCP/IP、USB盘等方式进行传输；可以通过I/O口方便的和其它设备或开关门的设备相连接。

如连接DVR等，还可以标记有人经过时的视频段，便于事后回放检索，可完全弥补计数仪的各种误计、漏计的情况；通过门信开关连接门的开关，则可设置当门关闭时，计数仪停止计数。

城市公交客流调查系统的设计与实现的开题报告

城市公交客流调查系统的设计与实现的开题报告一、课题背景随着城市化进程的加快和人们生活水平的不断提高，城市公交成为人们出行的重要方式之一。

对于公交公司和城市交通管理部门来说，了解公交车的客流情况和路线利用率，对于优化运营和提升服务质量具有重要意义。

因此，设计一个城市公交客流调查系统，实时监测公交车的客流情况和路线利用率，能够帮助公交公司更好地管理运营车辆，优化公交线路，提升公交运营服务质量，满足市民的出行需求，是非常有必要和有意义的。

二、研究目的本课题旨在设计和实现一个城市公交客流调查系统，通过该系统能够实时地监测公交车的客流情况，包括乘客上下车时间、上下车站点、上下车人数等信息，并对这些数据进行分析和处理，得出不同公交线路和运营时间段的客流情况和路线利用率等信息，帮助公交公司和城市交通管理部门更好地管理和规划公交线路。

三、研究内容（一）需求分析：了解公交公司和城市交通管理部门对于公交客流调查系统的需求，包括系统功能、数据分析和报表输出等方面的需求。

（二）系统设计：根据需求分析，设计系统的数据采集、数据存储、数据处理和数据可视化等模块，并制定相应的系统架构和技术方案。

（三）系统实现：采用Java Web技术实现公交客流调查系统，包括前端展示页面和后端数据处理模块。

（四）系统测试：对公交客流调查系统进行功能测试和性能测试，保证系统的稳定性和性能优良。

四、研究方法（一）需求分析：通过市场调研、用户访谈、文献资料和专家意见等方式，了解公交公司和城市交通管理部门对公交客流调查系统的需求。

（二）系统设计：根据需求分析，采用数据仓库技术实现公交客流数据的采集、存储和处理，并使用数据可视化技术展示数据分析结果。

（三）系统实现：采用Java Web技术实现公交客流调查系统，包括前端展示页面和后端数据处理模块。

（四）系统测试：通过功能测试和性能测试，验证公交客流调查系统的稳定性和性能优良。

五、研究成果（一）实现了一个可靠、稳定的公交客流调查系统，并发表相关学术论文。

基于大数据的城市公交客流分析与可视化实践

基于大数据的城市公交客流分析与可视化实践发布时间：2023-02-16T02:38:04.162Z 来源：《工程建设标准化》2022年第19期作者：熊冰蕾[导读] 城市公交客流分析可为城市公共交通规划编制、设施配套、线网优化、资源配置等提供量化数据支撑熊冰蕾（深圳市综合交通与市政工程设计研究总院有限公司，广东深圳 518000）摘要：城市公交客流分析可为城市公共交通规划编制、设施配套、线网优化、资源配置等提供量化数据支撑。

本文以公交乘客刷卡扫码数据、公交GPS数据以及公交车载客流仪数据为基础，对海口市公交客流特征进行了时空分析，获取到公交乘客出行OD，后又通过将公交线网与路网进行匹配，对海口市主城区主要公交客运走廊进行了识别，为城市公交线网优化提供了关键数据支撑。

关键词：公交客流分析、OD推算、客运走廊识别、数据可视化0引言公交客流分析数据的获取最常见的方法是人工调查，通过跟车、驻站等方法获取站点流量以及客流OD等数据，但所需人力物力巨大，且数据可信度也较难以保障。

随着智能公交系统的发展，公交运营过程中可采集到更加丰富的公交数据，且随着大数据处理技术的日趋成熟，数据处理效率上得到了较大提升，为基于大数据的客流分析提供了基础。

目前国内公交客流分析研究越来越多的以公交日常运营系统中获取到的数据为基础。

不少研究者通过IC卡数据[1-3]，利用公交客流出行特征，通过迭代计算得到单条线路的公交出行OD。

而后随着公交GPS系统与IC卡收费系统结合的推广，结合二者进行的公交客流与出行OD研究成为热点。

涂一霜［4］基于出行链、出行规律和概率计算三种方法结合计算乘客上下车站点。

张清华[5]等人采用距离、时间阀值推算公交出行乘客的上下车站点信息。

刘颖杰[6]杨万波[7]孙凯[8]等人运用到了站点吸引强度和乘客出行站数规律推算公交OD 矩阵。

崔紫薇等［9］基于历史出行记录扩充方法推算下车站点。

上述研究着重考虑了在不同假设前提下在算法层面的优化，缺乏对技术的应用实践，本文将以公交乘客刷卡扫码数据、公交GPS数据以及公交车载客流仪数据为基础，对包括公交出行OD在内的一系列客流数据进行计算分析，进一步将对客流数据的分析运用于公交线网优化当中。

基于IC卡数据的武汉市公共交通一体化换乘需求特征分析

基于IC卡数据的武汉市公共交通一体化换乘需求特征分析随着城市发展和人口增长，公共交通系统在现代城市中扮演着至关重要的角色。

作为一种高效便捷的交通工具，公共交通系统能够减少交通拥堵、节约能源、减少尾气排放，方便市民的日常出行。

然而，在城市化进程中，公共交通系统也面临着一些挑战，如网络拓扑不完善、换乘不便捷等问题。

武汉市作为中国内陆城市的交通枢纽，其公共交通系统的一体化换乘需求显得尤为重要。

借助IC卡数据，我们可以对公共交通系统的用户出行情况进行详细的分析，发现用户的出行特征和需求，为提高公共交通系统的服务水平和效率提供依据。

本文基于IC卡数据，对武汉市公共交通一体化换乘需求特征进行分析。

首先，IC卡数据可以帮助我们了解用户的出行习惯和换乘行为。

通过对IC卡数据的分析，我们可以获得不同用户的出行起始点、终点、换乘次数等信息。

例如，我们可以发现一些用户经常在一些地铁站进行换乘，或者在一些公交站点附近进行换乘。

这些信息可以帮助我们发现用户的出行偏好，从而为公共交通系统的线路规划和站点设置提供参考。

其次，IC卡数据还可以帮助我们识别换乘瓶颈和优化换乘方案。

通过对IC卡数据的统计分析，我们可以发现一些换乘节点的换乘效率较低，用户在这些节点进行换乘时需要等待时间较长。

针对这些换乘瓶颈，我们可以采取一些措施，如增加换乘通道、优化换乘线路等，从而提高用户的出行体验。

最后，IC卡数据还可以帮助我们进行出行需求预测和服务水平评估。

通过对IC卡数据的历史统计分析，我们可以发现用户出行的高峰时段和高峰区域，为公共交通系统的运营管理提供决策依据。

同时，我们还可以通过IC卡数据对公共交通系统的服务水平进行评估，发现服务不足的地方并及时调整。

总的来说，基于IC卡数据的武汉市公共交通一体化换乘需求特征分析具有重要的实践意义。

通过对IC卡数据的深入挖掘和分析，我们可以更好地了解用户的出行需求，发现公共交通系统的瓶颈和问题，并为公共交通系统的优化提供有效的建议。

主要城市公共交通大数据分析报告

主要城市公共交通大数据分析报告在当今城市化进程不断加速的时代，公共交通对于城市的运转和居民的生活起着至关重要的作用。

为了深入了解主要城市公共交通的运行状况和发展趋势，我们对多个主要城市的公共交通数据进行了全面分析。

一、数据来源与处理本次分析所使用的数据来源广泛，包括公交公司的运营数据、地铁公司的票务数据、智能交通系统收集的数据以及相关的移动应用程序所提供的数据等。

为了确保数据的准确性和可靠性，我们对原始数据进行了一系列的清洗和预处理操作，例如去除重复数据、纠正错误数据以及对缺失值进行合理的填充。

二、主要城市公共交通概况（一）北京北京作为我国的首都，拥有庞大而复杂的公共交通网络。

地铁线路纵横交错，公交线路覆盖广泛。

截至具体时间，北京地铁运营里程达到具体里程，公交线路超过具体数量条。

（二）上海上海是国际化大都市，其公共交通系统同样发达。

地铁网络不断扩展，公交服务持续优化。

上海地铁的日均客流量在国内名列前茅，公交车辆的智能化水平也较高。

（三）广州广州的公共交通以地铁和公交为主，地铁线路的建设速度较快，公交服务在不断改进。

此外，广州还积极推广有轨电车等新型公共交通方式。

（四）深圳深圳作为新兴城市，公共交通发展迅速。

地铁的便捷性和公交的覆盖率都在逐步提高，为居民出行提供了更多选择。

三、客流量分析（一）工作日与周末客流量差异在大多数城市，工作日的公共交通客流量明显高于周末。

这是由于工作日人们上下班、上学等出行需求集中。

例如，北京在工作日的地铁早高峰和晚高峰时段，客流量呈现爆发式增长。

（二）不同线路客流量分布一些热门线路，如连接商业区、住宅区和办公区的线路，客流量始终较大。

而一些偏远地区或新开发区域的线路，客流量相对较少。

（三）季节性客流量变化在旅游旺季或特殊节假日，一些旅游城市的公共交通客流量会显著增加。

比如，在暑假期间，沿海城市的公共交通压力明显增大。

四、运营效率分析（一）车辆准点率通过对车辆的运行时间和计划时间进行对比，计算出准点率。

基于大数据挖掘的城市公共交通客流特征分析及预警系统设计

基于大数据挖掘的城市公共交通客流特征分析及预警系统设计基于大数据挖掘的城市公共交通客流特征分析及预警系统设计随着城市化进程的不断推进，城市人口不断增加，城市交通问题日益突出。

为了提高城市公共交通的效能和服务质量，基于大数据挖掘的城市公共交通客流特征分析及预警系统设计变得异常重要。

本文将以某城市为例，探讨该城市公共交通客流特征的挖掘与分析，并构建相应的预警系统。

一、引言城市公共交通是城市交通体系中至关重要的组成部分，影响着城市居民的出行质量和生活质量。

根据城市公共交通的特性，通过大数据挖掘和分析，可以发现城市公共交通的客流规律、客流密度变化、交通拥堵状况等，从而为城市公共交通管理和运营提供科学依据。

二、城市公共交通客流特征挖掘与分析1. 数据采集与处理为收集城市公共交通的客流数据，我们可以使用GPS定位、刷卡数据、公交卡数据等多种方式。

通过对这些数据进行收集和处理，将原始数据转化为结构化数据，为后续分析提供可利用的数据源。

2. 客流规律挖掘利用数据挖掘的方法，我们可以挖掘出一些客流规律，如客流高峰期、客流低谷期等。

通过对客流规律的挖掘，可以根据不同时间段的客流特点，合理调整公共交通运营策略，以提高公共交通的效率。

3. 客流密度变化分析通过分析客流密度的变化，我们可以获取客流密度的分布状况，即在不同地区和不同时段的客流密度情况。

这样的分析有助于合理规划公共交通线路、调整站点设置，从而提高公共交通系统的服务质量。

4. 交通拥堵状况预测基于大数据分析，可以预测城市公共交通线路的交通拥堵状况。

通过分析历史数据和实时数据，结合交通流量、道路条件等信息，可以预测出哪些线路容易出现拥堵情况。

这样的预测结果可以为公共交通企业提供决策依据，合理调度公交车辆，以减少交通拥堵问题。

三、城市公共交通客流预警系统设计基于以上的数据挖掘和分析，我们可以设计一个城市公共交通客流预警系统，以帮助城市公共交通企业及交通管理部门实时监控、分析客流状况，及时做出合理调整。

武汉市公共交通管理数字信息系统研究

础底图、城市公交客运线路专题地图数据和属性数据进行统一管理和编辑，对公交资源数据进行高效管理维护，对各类空问数据提供完善的查询、统计、分析、规划设计、属性条件检索和数据更新，进而实现以公交线网、站场管理等公交日常管理模块化。研究成果不仅可以实现公交管理高效化、智能化，也能为广大市民提供便捷、实时的公交信息服务，更好地促进公交优先发展。
公共交通系统是城市交通系统的重要组成部分，进网络技术与地理信息系统技术，将城市地理信息、公交行城市公共交通的规划与管理离不开对公共交通基础信线路与站点数字化和可视化，实现了公交线路与站点的息的收集和整理。服务于城市公共交通系统的规划与管动态更新，并具有便捷的公交线路、站点辅助规划功能。理是建立公共交通管理数字信息系统的一个重要目的。
ＬＡＮａ－ｎＺＥＱｕｎｊ，ＨＮＧｉｎｕＱａ
（ｕａｒｎｐｒｔｎＳｉｎｅＲｓａｃｓｔｔ，ｈｎ４０１，ｈｎ）ＷｈｎＴａｓｏｔｉｃｅｃｅｅｒｈＩｔｕｅＷｕａ３０５Ｃｉａａｏｎｉ
Ａｂｓｒｃ：ＷｕａｓｔｅｔａｓｏｔｔｏｅｔｒｉａｈｎｒａｏｉａＩｅｅｔｙａｓｂｃｕｅｏｅｒｐｄｉｃｅｓｆｔａｔｈｎｉｈｒｎｐｒａｉｎｃｎｅｎＨｕｚｏｇａｅｆＣｈｎ．ｎｒｃｎｅ，ｅａｓｆｔａｉｎｒａｅｏｒｈｅｏｏｙｃｔｃｌｎｈｏｕａｉｎｕｂｎｐｂｉａｓｏｔｔｎｆｃｓｇｅｔｐｅｓｒ．ｗｏｕｅｔｅｉｆｒｔｏｙｔｍｃｎｍ，ｉｓａｅａｄｔｅｐｐｌｔｏ，ｒａｕｌｔｎｐｒａｉａｅｒａｒｓｕｅＨｏｔｓｈｎｏｍａｉｎｓｓｅｙｃｒｏ

智能交通系统的数据采集与处理技术研究

智能交通系统的数据采集与处理技术研究一、引言近年来，随着城市化进程的加快和交通量的大幅增长，城市交通问题日益凸显，交通拥堵、车辆违法和交通事故等问题不断突出，给人们的生活和经济发展造成了诸多不便和损失。

为解决这些交通问题，智能交通系统的数据采集与处理技术被广泛研究和应用。

智能交通系统是一种基于先进计算机、通信和控制技术的交通管理系统，是一种先进的城市交通管理方案。

智能交通系统可以通过采集和处理大量的数据，来实现交通流量和交通信息的实时监控和分析，从而优化交通管制、提高道路利用率和缓解交通拥堵，提高城市交通的便捷性、安全性和可持续性。

二、智能交通系统的数据采集技术智能交通系统的数据采集技术是智能交通系统的基础，是实现智能交通系统的前提。

智能交通系统需要从多个方面采集交通数据，包括交通流量、车速、车道利用率、交通事故、路况信息等。

智能交通系统的数据采集技术包括传感器技术、通信技术和图像处理技术三个方面。

1. 传感器技术传感器技术是一种用于检测、测量和记录物理量的技术，是智能交通系统中最常用的数据采集技术之一。

传感器可以采集交通数据并将其转换为数字或模拟信号，包括交通流量、车速和交通事故等。

交通流量传感器主要有电磁感应式传感器、红外传感器和声波传感器等。

这些传感器能够自动采集车辆通过的时间和车道，以及车辆数量，通过交通流量传感器可以获得路段交通量、拥堵程度、交通流速度和车道利用率等信息。

车速传感器主要有电磁感应式传感器、激光传感器和电子标签式传感器等。

车速传感器能够实时采集车辆的速度和行驶状态，通过车速传感器可以获得车速、车辆流速和车辆战败率等信息。

交通事故传感器主要有摄像头和声音传感器等。

这些传感器可以自动捕捉交通事故发生的时间和地点，并记录事故现场的图像和声音信息，通过交通事故传感器可以获得交通事故的类型和数量等信息。

2. 通信技术通信技术是智能交通系统中最重要的数据采集技术之一，通信技术可以将采集到的交通数据实时传递至交通管理中心或其他相关机构。

公共交通运行数据分析与优化研究

公共交通运行数据分析与优化研究公共交通作为城市交通体系的重要组成部分，在解决城市交通拥堵、减少尾气排放等问题上扮演着重要角色。

为了更好地提供高效、便捷的交通服务，对公共交通运行数据进行分析与优化研究是至关重要的。

一、公共交通运行数据的意义与价值公共交通运行数据是指通过车载传感器、乘车刷卡数据、GPS定位数据等手段采集到的有关公共交通运行情况的数据。

这些数据记录了车辆的行驶速度、运输量、客流状况等信息，具有以下意义与价值：1. 运营管理决策：通过分析运行数据，可以了解车辆的运行状态、客流量分布等信息，为公交公司提供决策依据，如优化线路安排、调整班次等。

2. 交通规划与设计：基于运行数据进行分析，可发现客流集中的区域、高峰时段等，为交通规划部门提供重要的支持，确保公共交通系统的合理布局。

3. 服务质量评估：通过对运行数据的分析，可以对公共交通的服务质量进行评估，包括准点率、客流密度等指标，为乘客提供更好的出行体验。

二、公共交通运行数据分析方法1. 数据清洗与处理：首先对采集到的原始数据进行清洗和处理，包括去除异常数据、填补缺失值等。

确保数据的准确性和完整性。

2. 数据可视化：通过使用数据可视化技术，将运行数据转化为直观的图表、地图等形式，能够更好地观察和理解数据，发现其中的规律和趋势。

3. 数据挖掘与建模：利用数据挖掘和机器学习技术，从大量的运行数据中发现隐藏的模式和关联，为公共交通的优化提供依据。

例如，可以通过聚类分析方法，将城市划分为不同的交通出行区域，为线路规划提供建议。

4. 预测与优化：通过对历史数据的分析和模型的建立，可以预测未来的公共交通运行情况，包括客流量、拥挤程度等。

在此基础上，进行合理的优化措施，提高运行效率和服务质量。

三、公共交通运行数据优化研究方向1. 线路优化：通过分析客流数据，可以确定客流集中的区域，并对线路进行优化调整，减少换乘次数、缩短行驶距离，提高运输效率。

2. 班次调整：根据客流数据的分析结果，合理安排班次，确保高峰期间的公交车辆充足，减少乘客等待时间。

复杂网络武汉公交网络研究报告

数学建模课程论文公交网络的复杂性研究专业班级姓名学号任课老师星期一<三）楚扬杰星期二<四）何朗2018年月日基于复杂网络的武汉市公交网络的研究摘要本文运用复杂网络理论来研究武汉市公交网络，以武汉市公交站点为节点，这些公交车站在公交线路运行之中的合作运输关系抽象成边，由此形成武汉市复杂公交网络，建立了公交停靠站点网络模型和公交换乘网络模型。

小世界效应和无尺度特征是复杂网络的两个典型的统计特征。

我们要从复杂网络理论出发，研究公交网络上的一些统计特征，研究公交网络的增长机制，构造网络增长模型，通过对网络演化机制的研究，给出促进武汉市公交网络新的发展方案与模式。

在实际的交通出行中，拥塞在交通网络中向相邻的路段和节点进行传播，这类似与病毒在复杂网络中的传播，把复杂网络解决拥塞的理论应用到实际的公交网络中，就可以解决公交网络的拥塞问题，对拥塞的传播进行有效地控制。

在设计规划公交网络时考虑网络的无尺度特性，使公交网络具有较高的鲁棒性，在某些交通路段出现交通故障的时候能够保持公交网络畅通。

随着武汉市的扩建与改造，公交网络也在不断的扩建与改造，如何把有限的资金应用到最利于解决问题的根本之处不容忽视，通过对公交网络复杂性中的无尺度特性的进一步研究，找到公交网络的中心节点，就可以考虑资金分配等问题，进而延伸到公交网络的各种性能指标的设计<如拥塞、环境、能耗、收费等等）。

由于武汉市公交网络太庞大，太复杂，对于编程和作图有较大难度，目前本文只进行理论上的武汉市公交网络的复杂性研究，并不提供武汉市公交网络复杂性详细数据的分析与研究。

关键词：复杂网络，公交网络，小世界效应，无尺度特性问题重述武汉市城市公共交通已初步形成了市场经济条件下以公共汽、电车为主, 出租车和小公共汽车为辅, 轮渡为补充的综合运输体系, 公交服务水平和舒适度不断提高, 满足了不同层次乘客出行的需要。

常规公交仍是武汉市公共交通的主体, 承担了72%的公交客流。

公交公司工作人员的客流数据统计与分析

公交公司工作人员的客流数据统计与分析近年来，随着城市交通的迅猛发展，公交公司成为了人们出行的重要交通工具。

为了更好地满足乘客出行需求，公交公司需要对客流数据进行统计与分析，以便进行合理的调度和优化服务。

本文将就公交公司工作人员的客流数据统计与分析展开讨论。

一、数据的收集与整理在开始客流数据统计与分析之前，公交公司工作人员需首先收集相关的数据。

数据的收集可以通过安装计数器、视频监控等设备进行，也可通过乘客自行填写问卷进行。

收集到的数据可以包括每日客流量、上下车站点、不同时间段的客流变化等。

收集到的数据需要按照时间、站点、区域等不同维度进行整理，以便后续的分析与应用。

二、常用的客流统计方法1. 客流量统计客流量是公交公司最常见的统计指标之一。

通过对已整理好的数据进行统计，公交公司可以获得每日、每周、每月的客流量数据，并进行相应的比较与分析。

根据不同时间段的客流量数据，公交公司可以合理调配路线和发车频次，以提供更好的服务。

2. 上下车站点统计上下车站点统计是另一个重要的数据分析指标。

通过对每个站点的上下车人数进行统计，公交公司可以了解不同站点的客流情况。

根据客流数据，公交公司可以考虑调整站点位置、增设或撤销站点，以提高运行效率和乘客满意度。

3. 运行时间段统计不同时间段的客流量变化也是公交公司需要特别关注的一个指标。

通过统计不同时间段的客流量，公交公司可以了解高峰时段和低谷时段的客流情况。

根据统计结果，公交公司可以制定不同时间段的运行策略，合理安排车辆和司机的调度，提供更精准有效的服务。

三、数据分析与应用除了基本的客流统计，公交公司还可以通过数据分析来挖掘更多的信息，提供更加个性化和高效的服务。

以下为几种常用的数据分析方法：1. 地理信息系统（GIS）分析通过将客流数据与地理信息系统相结合，公交公司可以进行空间分布分析。

通过分析不同区域的客流热点，公交公司可以合理规划线路，提高运行效率和服务质量。

通过GIS技术，还可以进行分区域客流预测，为公交公司提供决策参考。

基于深度学习的公交客流检测系统研究

基于深度学习的公交客流检测系统研究基于深度学习的公交客流检测系统研究摘要：随着城市化进程的加快，公共交通成为人们生活中不可或缺的一部分。

为提高公交运营效率和乘客满意度，需要准确、实时地监测公交车上的客流情况。

本文基于深度学习方法，研究了一种公交客流检测系统，能够自动计数车辆上的乘客数量，并预测未来时段的客流情况。

1. 引言公交客流检测是公共交通管理中的重要环节之一，可以为公交运营者提供实时数据支持和决策依据。

早期的客流检测往往依赖于人工劳动力，操作繁琐且容易出错。

随着深度学习技术的发展，基于图像或视频的客流检测方法逐渐得到广泛应用。

2. 系统框架本文提出的公交客流检测系统主要分为三个模块：数据采集模块、客流计数模块和客流预测模块。

首先，通过摄像头或传感器获取公交车内部的图像或视频数据。

然后，利用深度学习的目标检测算法，对车厢中的乘客进行实时计数和定位。

最后，根据历史数据和当前计数结果，使用深度学习的时间序列预测模型，对未来时段的客流情况进行预测。

3. 数据采集模块为了获取准确的客流数据，本系统使用高清摄像头进行数据采集。

在公交车内部的适当位置安装摄像头，保证能够全面、清晰地拍摄到车厢内的乘客情况。

同时，为了保护乘客的隐私，本系统会对采集到的图像进行像素化处理，以模糊化人脸等个人信息。

4. 客流计数模块客流计数模块是本系统的核心模块。

我们采用了基于深度学习的目标检测算法，如YOLO（You Only Look Once）算法，进行客流物体的检测和计数。

通过多层卷积神经网络，将图像中的多个预定义类别进行检测，并实时统计乘客数量。

为提高计数准确性和系统鲁棒性，我们使用了大量的真实数据进行模型的训练和优化。

5. 客流预测模块客流预测模块利用历史数据和当前计数结果，采用深度学习的时间序列预测模型，对未来时段的客流情况进行预测。

通过建立适当的时间序列模型，我们可以利用历史客流数据的趋势、周期性和规律性，来预测未来客流的变化趋势。

大数据背景下公交客流分布及公交线网优化研究

大数据背景下公交客流分布及公交线网优化研究目录一、内容概要 (2)1.1 研究背景与意义 (3)1.2 国内外研究现状综述 (4)1.3 研究内容与方法 (5)二、大数据技术在公交客流分析中的应用 (7)2.1 大数据技术概述 (8)2.2 公交客流数据采集与处理 (9)2.3 基于大数据的公交客流分布特征分析 (10)三、公交线网优化理论基础 (11)3.1 公交线网优化的目标与原则 (13)3.2 公交线网优化的数学模型 (14)3.3 公交线网优化的评价指标体系 (15)四、大数据支持下公交线网优化策略研究 (16)4.1 基于大数据的公交线网数据挖掘与分析 (18)4.2 公交线网优化方案制定 (19)4.3 公交线网优化实施与效果评估 (21)五、案例分析 (21)5.1 案例背景介绍 (23)5.2 基于大数据的公交客流分布分析 (24)5.3 公交线网优化方案的提出与实施 (25)5.4 案例总结与启示 (26)六、结论与展望 (28)6.1 研究成果总结 (29)6.2 研究不足与局限性分析 (30)6.3 未来研究方向展望 (31)一、内容概要随着大数据技术的快速发展，各行各业都在积极探索如何利用大数据为自身业务提供更高效、更智能的解决方案。

在城市交通领域，公交作为城市出行的重要方式，其客流分布和线网优化问题也引起了广泛关注。

本研究旨在通过对大数据背景下公交客流分布及公交线网优化的研究，为公交企业提供科学、合理的决策依据，以提高公交运营效率，缓解城市交通拥堵，降低能源消耗，实现可持续发展。

本研究首先对大数据背景下公交客流分布的特点进行了分析，包括客流时空分布特征、客流密度变化趋势等。

通过对这些数据的挖掘和分析，可以更好地了解公交客流的规律，为后续公交线网优化提供基础数据支持。

本研究针对公交线网优化问题，提出了一种基于大数据的公交线网优化策略。

该策略主要包括以下几个方面：一是通过对历史客流数据的分析，预测未来客流需求；二是根据预测的客流需求，合理规划公交线路布局；三是通过对现有公交线路的实时监测和数据分析，动态调整公交线路布局；四是通过引入大数据分析技术，实现公交线路运行状态的实时监控和预警。

158-武汉市交通流量数据管理系统研究

武汉作为中国科技部批准的“智慧城市”示范城之一，自 2010 年起率先启动“智慧城市” 建设试点工作，《武汉智慧城市总体规划与设计》将智能交通建设作为其中重要专项。在此背景下，武汉市交通信息系统建设于 2011 年正式拉开序幕，先后完成实时路况监控系统、交通拥堵评价系统、交通信息集成展示系统、交通规划决策支持系统等子系统，系统建设现阶段工作重点围绕“扩大数据源、完善系统功能、扩展应用范围”展开，整合交通行业各部门数据，充分发掘交通信息在服务政府决策、规划研究、部门管理和社会公众的潜力。武汉市交通流量数据管理平台依托武汉市信息系统工程进行建设，是武汉市交通信息系统的重要组成部分。
表 3 路段数据结构表
路段编调查日时小出公大摩小大混合车型系是否分车
号
期
段客租交客托货货车
数
型
3.2.2 路口数据结构路口数据需体现路口交通总流量，路口相邻路段进出口流量，以及不同进出口之间的转
向流量，因此与路段数据结构相比，路口数据结构设计需另外考虑路口节点与进出口路段之
3. 武汉市交通流量数据管理系统的搭建
3.1 基础路网路网是交通流量可视化和数据结构设计的基础。随着 GIS 技术在各领域的延伸运用，
交通地理信息系统作为一种集数据存储、管理、分析、展示功能为一体的技术，实现了对时空属性数据的有效管理，逐渐成为智能交通系统的主要平台。将地理图形信息与其相应的附属用户信息结合在一起，用于对交通路网、公交线路、停车场站等信息进行管理，可同时实现数据管理、交通数据查询、空间分析、统计及报表输出等功能[2]。目前比较常用的 GIS 平台有 Mapinfo、Arc/Info、AutoMap 等。
武汉市交通流量数据管理系统研究

基于数据库的公交客流调查数据处理与挖掘

基于数据库的公交客流调查数据处理与挖掘
李志强;周建立
【期刊名称】《公路与汽运》
【年(卷),期】2008(000)004
【摘要】智能公共交通系统的技术基础是实时掌握公共交通的需求情况,这就要求对公交客流调查获取的需求数据进行准确、快捷的分析处理.文中利用Visual Foxpro数据库和数据挖掘技术,构建了公交客流调查数据处理新模式,并说明了其功能和运行效果.
【总页数】3页(P51-53)
【作者】李志强;周建立
【作者单位】河南科技大学,车辆与动力工程学院,河南,洛阳,471003;河南科技大学,车辆与动力工程学院,河南,洛阳,471003
【正文语种】中文
【中图分类】U491.1
【相关文献】
1.基于SP调查的地铁与常规公交票价关系对客流的影响研究
2.一种基于客流量调查的公交线路运营指标合理性检验方法
3.基于SP调查的地铁与常规公交票价关系对客流的影响研究
4.基于Hive的海量公交客流起讫点挖掘方法
5.现代数据处理在公交客流分析的应用研究
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。

提供决策支持。基于公交规划、方案实施和运营调度的要求，对公交相关的参数和指标计算也进行了研究和分析，并针对武汉市的具体情况，对部分算法进行了优化。
关键词：公共交通；客流数据管理；指标计算中图分类号：Ｕ４９５文献标识码：Ａ文章编号：１６７１ — ３４００（２０１３）０７．０１１０。０４
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｗｕｈａｎｐｕｂｌｉｃｔｒａｎｓｐｏｔａｒｔｉｏｎｒｉｄｅｒｓｈｉｐｍａｎａｇｉｎｇｓｙｓｔｅｍｉｓａｓｙｎｔｈｅｔｉｃｓｙｓｔｅｍｗｈｉｃｈｉｎｔｅｇｒａｔｉｎｇｄａｔａｃｏｌｌｅｃｔｉｏｎ，ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌａｎａｌｙｓｉｓａｎｄｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｍａｎａｇｅｍｅｎｔ．Ｉｔｓｙｓｔｅｍａｔｉｃａｌｌｙｐｒｏｃｅｓｓｅｓｔｈｅｄａｔａｆｒｏｍｓｕｒｖｅｙ，ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，
露
厘
口郑骞４３００２３）（武汉市交通科学研究所，武汉
武汉市公共交通客流数据处理系统研究
摘

要：武汉市公共交通客流数据处理系统是集数据采集、处理、分析统计和信息管理于一体的
综合系统，它实现了客流数据从调查输入、处理调整、统计分析、结果发布查询等各个处理环节的有机结合，以求最大限度地减少客流数据处理的工作量和客流指标计算的工作复杂度，为相关行业部门
ＷｕｈａｎＰｕｂｌｉｃＴｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎＲｉｄｅｒｓｈｉｐＭａｎａｇｉｎｇＳｙｓｔｅｍＳｔｕｄｙ
ＺＨＥＮＧＱｉａｎ（ＷｕｈａｎＴｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎＳｃｉｅｎｃｅＲｅｓｅａｒｃｈＩｎｓｔｉｔｕｔｅ，Ｗｕｈａｎ４３００２３，Ｃｈｉｎａ）
０引言
公共交通是一种耗费少、效能高的交通方式，具有
所有相关数据。对于公共交通出行方式来说交通流量就
是指的公交客流。
优先发展公共交通需要合理的规划和可行高效的实
其他交通方式不可替代的长处。只有提高公交服务水平，施方案，然而合理的规划和实施方案离不开对基础客流数优先发展公共交通，使大多数人能够享受到及时、方便、据的分析和处理，公交客流信息必须贯穿于公交优先的全安全、经济以及相对舒适的交通服务，吸引更多的人选过程，体现在公交规划、建设、管理、决策的各个环节，择公共交通作为主要出行方式，增加公共交通的出行分它是客观评价公交状况的前提，是进行科学决策的依据。担比，才能减少城市道路的机动车数量，从而达到减少城市污染、降低交通事故发生率的目的，实现武汉市可持续发展。交通流量是指各种交通方式、各种运输对象在时间、
ｓｔａｔｉｓｔｉｃｓａｎａｌｙｚｉｎｇａｎｄｒｅｓｕｌｔｓｐｕｂｌｉｃｉｚｉｎｇ，ａｎｄｒｅｄｕｃｅｓｔｈｅｑｕａｎｔｉｔｙａｎｄｄｉｉｃｆｕｌｔｙｏｆｒｉｄｅｒｓｈｉｐｍａｎａｇｉｎｇ．Ｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｐｕｂｌｉｃｔｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎｐｌａｎ，ｔｈｅｐｌａｎｉｍｐｌｅｍｅｎｔａｔｉｏｎａｎｄｔｈｅｏｐｅｒａｔｉｏｎｄｉｓｐａｔｃｈｉｎｇｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔｓ，ｔｈｅｐｕｂｌｉｃｔｒａｎｓｐｏｔａｒｔｉｏｎｃｏｒｒｅｌａｔｅｄｐａｒａｍｅｔｅｒｓａｎｄｃｒｉｔｅｒｉｏｎｈａｖｅａｌｓｏｂｅｅｎａｎａｌｙｚｅｄ，ａｎｄａｉｍｅｄａｔＷｕｈａｎ’ Ｓｓｐｅｃｉａｌｄｅｔａｉｌｓ，ｔｈｅｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｔｏｔｈｅｐａｒｔｉａｌ
ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓｈａｓｂｅｅｎｃａｒｉｅｄｏｕｔ．
Ｋｅｙｗｏｒｄ：Ｐｕｂｌｉｃｒｔａｎｓｐｏｔｒａｔｉｏｎ；Ｐａｓｓｅｎｇｅｒｌｏｆｗｄａｔａａｄｍｉｎｉｓｔｒａｔｉｏｎ；Ｆａｃｔｏｒｃｏｍｐｕｔｅ