[发明专利]一种交通决策支持方法、装置及系统

权利要求书

1.一种交通决策支持方法，其特征在于，包括如下步骤：

接收用户通过查询装置发送的查询请求；

对应于所述查询请求，通过数据采集装置采集公交车运行信息；

从模型库中调用相应的模型，分析所述公交运行信息，得到与所述查询请求对应的决策；

将所述与查询请求对应的决策推送到所述查询装置。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述公交车运行信息包括客流信息、车辆行驶信息、路况信息；

从模型库中调用相应的模型，分析所述公交运行信息，得到与所述查询请求对应的决策的步骤具体包括：

从模型库中调用客流拥挤程度分析模型，利用所述客流信息计算客流拥挤程度；

从模型库中调用公交到站时间预测模型，利用所述公交行驶信息和路况信息预测公交到站时间；

从模型库中调用决策模型，利用所述客流拥挤程度和所述公交到站时间计算与所述查询请求对应的决策。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述查询请求包括公交调度查询请求，所述决策模型包括公交调度决策模型；

或所述查询请求包括乘车查询请求；所述决策模型包括乘车决策模型。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述客流信息至少包括通过前景采集装置获取的车内客流图片和站台客流图片中的一种；

相应的，所述客流拥挤程度分析模型包括采用所述公交车上无乘客时的背景图片建立的车内背景模型或采用公交站台无乘客时的背景图片建立的站台背景模型。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，当所述客流信息包括车内客流图片和站台客流图片时，从模型库中调用客流拥挤程度分析模型，利用所述客流信息计算客流拥挤程度的步骤具体包括：

通过图像采集装置或视频采集装置采集至少一张站台客流图片以及至少一张车内客流图片；

分别采用模型库中相应的模型对所述站台客流图片和车内客流图片进行分析，得到站台客流密度和车内客流密度；

结合所述站台客流密度和车内客流密度，推算客流拥挤程度。

6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述公交行驶信息包括通过GPS装置获得的公交位置和公交行驶速度；所述路况信息包括道路拥塞程度和道路条件；

从模型库中调用公交到站时间预测模型，利用所述公交行驶信息和路况信息预测公交到站时间的步骤具体包括：

根据所述公交位置和从相应的查询请求中获得目标站台的位置，计算公交到达目标站台的距离；

将所述公交到达目标站台的距离、公交行驶速度、道路拥塞程度和道路条件作为变量，利用从方法库中调用的公交到站时间预测算法预测公交到达目标站台的时间。

7.一种交通决策支持装置，其特征在于，包括：

请求接收模块：用于接收用户通过查询装置发送的查询请求；

信息采集模块：用于对应于所述查询请求，通过数据采集装置采集公交车运行信息；

分析决策模块：用于从模型库中调用相应的模型，分析所述公交运行信息，得到与所述查询请求对应的决策；

推送模块：用于将所述与查询请求对应的决策推送到所述查询装置。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述公交车运行信息包括客流信息、车辆行驶信息、路况信息；

所述分析决策模块具体包括：

客流计算子模块：用于从模型库中调用客流拥挤程度分析模型，利用所述客流信息计算客流拥挤程度；

时间计算子模块：用于从模型库中调用公交到站时间预测模型，利用所述公交行驶信息和路况信息预测公交到站时间；

决策计算子模块：用于从模型库中调用决策模型，利用所述客流拥挤程度和所述公交到站时间计算与所述查询请求对应的决策。

9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述查询请求包括公交调度查询请求，所述决策模型包括公交调度决策模型；

或所述查询请求包括乘车查询请求；所述决策模型包括乘车决策模型。