JP7538017B2 - Boarding availability display system - Google Patents
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Description
本発明は、乗車可能表示システムに関し、例えば、駅のホーム(駅ホーム)に到着する列車に乗車することが可能か否かを表示する乗車可能表示システムに関する。 The present invention relates to a boarding availability display system, for example, a boarding availability display system that displays whether it is possible to board a train arriving at a station platform.
対象駅を発車する列車の混雑度を表示するシステムが、例えば特許文献1に示されている。この特許文献1には、サーバー記憶部に記憶された各種データを用いて、車両ごとの混雑度を予測するシステムが示されている。
A system that displays the congestion level of trains departing from a target station is shown, for example, in
特許文献1に示されたシステムでは、サーバー記憶部に記憶された各種データを用いて混雑度を予測することが示されている。各種データを用いて予測するものであり、実際の列車および駅ホームの状況は反映されていないため、正確性が低くなるという課題がある。
The system shown in
本明細書に記載されている一実施の形態に係る乗車可能表示システムを述べると、次の通りである。 The boarding availability display system according to one embodiment described in this specification is as follows.
すなわち、乗車可能表示システムは、列車の各車両に設置されたカメラからの車両情報と、列車が到着する駅ホームに設置されたカメラからのホーム情報とが供給される処理装置と、表示装置とを備える。処理装置は、車両情報から、列車の車両ごとの乗車人員数を把握し、ホーム情報から、駅ホームにおける待機人員数を把握し、駅ホームに列車が到着した際に、車両ごとに乗車可能か否かを示す乗車可能性情報を表示装置によって表示させる。 That is, the boarding availability display system includes a processing device to which vehicle information from cameras installed in each train car and platform information from cameras installed on the station platform where the train arrives are supplied, and a display device. The processing device determines the number of passengers on each train car from the car information, determines the number of passengers waiting on the station platform from the platform information, and, when the train arrives at the station platform, causes the display device to display boarding availability information indicating whether or not boarding is available for each car.
その他の課題と新規な特徴は、本明細書の記述および添付図面から明らかになるであろう。 Other objects and novel features will become apparent from the description of this specification and the accompanying drawings.
一実施の形態によれば、正確性の向上を図ることが可能な乗車可能表示システムを提供することができる。 According to one embodiment, a boarding availability display system that can improve accuracy can be provided.
以下、本発明の各実施の形態について、図面を参照しつつ説明する。なお、開示はあくまでも一例にすぎず、当業者において、発明の主旨を保っての適宜変更について容易に想到し得るものについては、当然に本発明の範囲に含有されるものである。 Each embodiment of the present invention will be described below with reference to the drawings. Note that the disclosure is merely an example, and any appropriate modifications that a person skilled in the art can easily conceive while maintaining the gist of the invention are naturally included within the scope of the present invention.
また、本明細書と各図において、既出の図に関して前述したものと同様の要素には、同一の符号を付して、詳細な説明を適宜省略することがある。 Furthermore, in this specification and each figure, elements similar to those previously described with respect to the previous figures are given the same reference numerals, and detailed descriptions may be omitted as appropriate.
(実施の形態)
<乗車可能表示システムの構成>
図1は、実施の形態に係る乗車可能表示システムの構成を示すブロック図である。図1において、1は乗車可能表示システムを示している。乗車可能表示システム1は、複数の車両カメラ10と、複数のホームカメラ20と、サーバー(処理装置)30と、表示装置40とを備えている。
(Embodiment)
<Configuration of boarding availability display system>
Fig. 1 is a block diagram showing the configuration of a boarding availability display system according to an embodiment. In Fig. 1, a boarding
列車は、互いに連結された複数の車両によって構成されている。各車両には、防犯のために、1つまたは複数の防犯(車両防犯)カメラが設置されている。また、列車が到着または/および発着する駅ホームにも、防犯のために、1つまたは複数の防犯(ホーム防犯)カメラが設置されている。実施の形態に係る乗車可能表示システム1においては、車両防犯カメラおよびホーム防犯カメラが、前記した車両カメラ10およびホームカメラ20として兼用される。これにより、車両ごとに車両カメラ10が設置され、駅ホームにも1つまたは複数のホームカメラ20が設置されることになる。図1では、1つの車両に設置された1つの車両カメラ10のみが代表として示され、駅ホームに設置された1つのホームカメラ20のみが代表として示されている。
A train is made up of multiple cars coupled together. Each car is equipped with one or more security (vehicle security) cameras for crime prevention purposes. In addition, station platforms where trains arrive and/or depart are equipped with one or more security (platform security) cameras for crime prevention purposes. In the boarding
車両カメラ10およびホームカメラ20とサーバー30との間は、ネットワーク50_1によって接続され、サーバー30と表示装置40との間は、ネットワーク50_2によって接続されている。
The
車両カメラ10は、設置された車両内を撮影する撮像部11、撮像部11によって撮影された撮影データを格納する記憶部12、ネットワーク50_1を介してサーバー30との間で情報の送受信を行う通信部13および制御部14を備えている。
The
制御部14は、撮像部11によって撮影された撮影データから、車両内の乗車者を認識する画像認識部14_1と画像認識部14_1で認識された乗車者の人数(乗車人員数)を算出する人数算出部14_2とを備えている。前記した画像認識部14_1は、例えば乗車者の顔を認識する。人数算出部14_2は、画像認識部14_1で認識された顔が、異なる場合、乗車者の人数を増やす。これにより、車両内に乗車している乗車者の人数が求められる。求められた乗車者の人数が、車両情報として通信部13によって、ネットワーム50_1へ出力される。なお、乗車者は乗客と言われることもある。
The
ホームカメラ20は、設置された駅ホームを撮影する撮影部21、撮像部21によって撮影された撮影データを格納する記憶部22、ネットワーク50_1を介してサーバー30との間で情報の送受信を行う通信部23および制御部24を備えている。
The
制御部24は、撮影部21によって撮影された撮影データから、駅ホームで列車の到着または発着を待機している待機者を認識する画像認識部24_1と画像認識部24_1で認識された待機者の人数(待機人員数)を算出する人数算出部24_2とを備えている。画像認識部24_1および人数算出部24_2は、前記した画像認識部14_1および人数算出部14_2と類似している。相違点は、画像認識部24_1は、待機者の顔を認識し、人数算出部24_2は、画像認識部24_1で認識された顔が、異なる場合、待機者の数を増やすことである。これにより、駅ホームで待機している待機者の人数が求められる。求められた待機者の人数が、ホーム情報として通信部23によって、ネットワーム50_1へ出力される。
The
サーバー30は、例えば駅舎又は司令局内に設置されている。このサーバー30は、記憶部31、制御部32および通信部33を備えている。通信部33は、ネットワーク50_1を介して、車両カメラ10との間およびホームカメラ20との間で情報の送受信を行うとともに、ネットワーク50_2を介して表示装置40との間で情報の送受信を行う。
The
記憶部31は、複数のデータベース(DB)が格納されるが、図1では、説明に必要な車両別乗車率・降車率情報データベース31_1のみが示されている。車両別乗車率・降車率情報データベース31_1は、例えば列車ごとで、車両ごとの乗車率と降車率のデータベースである。すなわち、1つの列車を例にして述べると、当該列車の車両ごとに、到着した駅ホームで待機している待機者の内、当該車両に乗車する乗車者の割合が、乗車率としてデータベースに格納される。また、当該車両に乗車している乗車者の内、到着した駅ホームで降車する乗車者の割合が、当該車両の降車率としてデータベースに格納される。この乗車率と降車率は、予め取得され、車両別乗車率・降車率情報データベース31_1に格納されている。
The
制御部32は、車両カメラ情報取得部32_1、ホームカメラ情報取得部32_2、車両混雑状況算出部32_3、ホーム混雑状況算出部32_4、車両別乗車・降車算出部32_5および車両別乗車可能予測算出部32_6を備えている。
The
車両カメラ情報取得部32_1は、ネットワーク50_1および通信部33を介して供給された情報の中から、車両カメラ10から出力された車両情報を取得する。車両カメラ情報取得部32_1は、列車を構成する車両ごとの車両情報から、車両に乗車している乗車者の人数の情報を取得(把握)する。また、ホームカメラ情報取得部32_2は、ネットワーク50_1および通信部33を介して供給された情報の中から、ホームカメラ20から出力されたホーム情報を取得する。ホームカメラ情報取得部32_2は、ホーム情報から、駅ホームで待機している待機者の人数の情報を取得(把握)する。
The vehicle camera information acquisition unit 32_1 acquires vehicle information output from the
車両混雑状況算出部32_3は、車両カメラ情報取得部32_1で取得された人数の情報に基づいて、車両ごとの混雑状況を算出する。車両混雑状況算出部32_3は、例えば、1つの車両に乗車可能な定員数と、車両カメラ情報取得部32_1からの車両ごとの人数との比を算出し、算出した比を車両ごとの混雑状況として求める。 The vehicle congestion calculation unit 32_3 calculates the congestion status of each vehicle based on the information on the number of people acquired by the vehicle camera information acquisition unit 32_1. For example, the vehicle congestion calculation unit 32_3 calculates the ratio between the capacity of one vehicle and the number of people in each vehicle from the vehicle camera information acquisition unit 32_1, and determines the calculated ratio as the congestion status of each vehicle.
ホーム混雑状況算出部32_4は、ホームカメラ情報取得部32_2で取得された待機者の人数の情報に基づいて、駅ホームの混雑状況を算出する。ホーム混雑状況算出部32_4は、例えば、駅ホームの定員数と、ホームカメラ情報取得部32_2で取得された待機者の人数との比を算出し、算出した比を駅ホームの混雑状況として求める。 The platform congestion calculation unit 32_4 calculates the congestion state of the station platform based on the information on the number of waiting people acquired by the platform camera information acquisition unit 32_2. The platform congestion calculation unit 32_4 calculates, for example, the ratio between the capacity of the station platform and the number of waiting people acquired by the platform camera information acquisition unit 32_2, and determines the calculated ratio as the congestion state of the station platform.
車両別乗車・降車算出部32_5は、車両カメラ情報取得部32_1によって取得された車両ごとの乗車者の人数と、ホームカメラ情報取得部32_2によって取得された待機者の人数と、前記した車両別乗車率・降車率情報データベース31_1の車両別の乗車率および降車率に基づいて、車両ごとに、駅で乗車する人数および駅で降車する人数を算出する。 The vehicle boarding/alighting calculation unit 32_5 calculates the number of passengers boarding and alighting at a station for each vehicle based on the number of passengers for each vehicle acquired by the vehicle camera information acquisition unit 32_1, the number of waiting passengers acquired by the platform camera information acquisition unit 32_2, and the vehicle boarding rate and alighting rate in the vehicle boarding rate/alighting rate information database 31_1 described above.
車両別乗車可能予測算出部32_6は、車両別乗車・降車算出部32_5で算出された乗車する人数および降車する人数と、車両混雑状況算出部32_3によって求められた車両ごとの混雑状況と、ホーム混雑状況算出部32_4によって求められた駅ホームの混雑状況とに基づいて、車両ごとに駅ホームで待機している待機者が乗車することが可能か否かを予測する。この予測の結果(乗車可能性情報)は、通信部33およびネットワーク50_2を介して表示装置40に出力される。
The vehicle-specific boarding availability prediction calculation unit 32_6 predicts whether passengers waiting on the station platform for each vehicle can board the vehicle based on the number of people boarding and alighting calculated by the vehicle-specific boarding/alighting calculation unit 32_5, the congestion status for each vehicle calculated by the vehicle congestion status calculation unit 32_3, and the congestion status of the station platform calculated by the platform congestion status calculation unit 32_4. The result of this prediction (boarding availability information) is output to the
表示装置40は、ネットワーク50_2を介してサーバー30と情報の送受信を行う通信部41、サーバー30からの情報を格納する記憶部42、記憶部42に格納された情報を表示する表示部43および表示装置40の全体を制御する制御部44を備えている。表示部43は、例えば駅ホームに設置されたホームドアに設けられている。勿論、これに限定されない。例えば、駅ホームの掲示板等に表示部43を設けるようにしてもよい。
The
車両別乗車可能予測算出部32_6の予測の結果は、ネットワーク50_2および通信部41を介して、記憶部42に格納され、表示部43によって表示される。
The results of the prediction by the vehicle-specific boarding availability prediction calculation unit 32_6 are stored in the
車両別乗車可能予測算出部32_6は、車両混雑状況算出部32_3およびホーム混雑状況算出部32_4によって求められた混雑状況を用いずに、予測を行ってもよい。例えば、車両カメラ情報取得部32_1で取得された車両内の乗車者の人数と、車両別乗車・降車算出部32_5で算出された乗車する人数および降車する人数とに基づいて、車両別乗車可能予測算出部32_6は、乗降に伴って変化した後の車両内の乗車者の人数を算出するようにしてもよい。この算出は、車両ごとに行われる。この算出により取得した車両内の乗車者の人数が、例えば車両の定員数を超えているか否かで、乗車可能か否かを予測する。例えば算出した乗車者の人数が、定員数を超えている場合、車両別乗車可能予測算出部32_6は、乗車不可能と予測する。勿論、比較のしきい値は、車両の定員数でなくてもよいし、しきい値を定員数とした場合であっても、例えば定員数の120%あるいは80%を超えているときに、乗車不可と予測するようにしてもよい。 The vehicle-specific boarding prediction calculation unit 32_6 may make a prediction without using the congestion state calculated by the vehicle congestion state calculation unit 32_3 and the platform congestion state calculation unit 32_4. For example, the vehicle-specific boarding prediction calculation unit 32_6 may calculate the number of passengers in the vehicle after the number of passengers changes due to boarding and alighting based on the number of passengers in the vehicle acquired by the vehicle camera information acquisition unit 32_1 and the number of passengers boarding and alighting calculated by the vehicle-specific boarding/alighting calculation unit 32_5. This calculation is performed for each vehicle. Whether or not boarding is possible is predicted depending on whether or not the number of passengers in the vehicle acquired by this calculation exceeds, for example, the vehicle capacity. For example, if the calculated number of passengers exceeds the capacity, the vehicle-specific boarding prediction calculation unit 32_6 predicts that boarding is not possible. Of course, the threshold value for comparison does not have to be the vehicle capacity, and even if the threshold value is the capacity, it may be predicted that boarding is not possible when the number exceeds, for example, 120% or 80% of the capacity.
なお、前記の乗車する人数および降車する人数は、車両別乗車率・降車率情報データベース31_1に格納されている乗車率および降車率と、車両カメラ情報取得部32_1で取得された車両内の乗車者の人数と、ホームカメラ情報取得部32_2で取得された駅ホームにおける待機者の人数との算出により求まる。言い換えるならば、車両別乗車可能予測算出部32_6は、車両から降車する乗車者の降車率と、車両に乗車する待機者の乗車率と、乗車人員数と、待機人員数とに基づいて、車両に乗車可能か否かを予測してもよい。 The number of passengers boarding and alighting is determined by calculating the passenger boarding rate and alighting rate stored in the vehicle-specific passenger boarding rate/alighting rate information database 31_1, the number of passengers in the vehicle acquired by the vehicle camera information acquisition unit 32_1, and the number of people waiting on the station platform acquired by the platform camera information acquisition unit 32_2. In other words, the vehicle-specific boarding possibility prediction calculation unit 32_6 may predict whether or not it is possible to board a vehicle based on the alighting rate of passengers alighting from the vehicle, the passenger boarding rate of people waiting to board the vehicle, the number of passengers boarding, and the number of waiting passengers.
<乗車可能表示システムの動作>
図2は、実施の形態に係る乗車可能表示システムの動作を示すフローチャート図である。図1で説明したように、実施の形態においては、駅ホームおよび列車の各車両に設置された防犯カメラが、乗車可能表示システムと兼用されている。
<Operation of boarding availability display system>
2 is a flow chart showing the operation of the boarding availability display system according to the embodiment. As described in FIG. 1, in the embodiment, security cameras installed on station platforms and in each train car are also used as the boarding availability display system.
図2において、破線の左側は、車両カメラ10(図1)において実行されるステップを示し、破線の右側は、ホームカメラ20(図1)において実行されるステップを示している。また、図2において、下側に示さているステップは、サーバー30(図1)および表示装置40(図1)で実行されるステップを示している。 In FIG. 2, the left side of the dashed line indicates steps executed by the vehicle camera 10 (FIG. 1), and the right side of the dashed line indicates steps executed by the home camera 20 (FIG. 1). Also, in FIG. 2, the steps shown at the bottom indicate steps executed by the server 30 (FIG. 1) and the display device 40 (FIG. 1).
<<車両カメラ>>
車両カメラ10において実行されるステップのうち、ステップST1およびST2は、防犯カメラの機能を実現するものであり、ステップST10は、乗車可能表示システムの機能を実現するためのものである。
<<Vehicle camera>>
Among the steps executed in the
先ず、ステップST0において、車両カメラ10の電源がON状態にされる。これにより、ステップST1において、撮像部11による車両内の撮影が開始される。撮影により得られた撮影データは、ステップST2において、例えば記憶部12に格納される。この記憶部12に格納された撮影データが、車両内の録画データに該当し、防犯に用いられる。勿論、記憶部12の代わりに、例えば着脱可能な記憶媒体に、ステップST2で撮影データを録画するようにしてもよい。
First, in step ST0, the power supply of the
ステップST10は、ステップST10_1~ST10_3によって構成されている。ステップST10_1では、画像認識部14_1(図1)が、撮影データを基にして、乗車者の顔を認識する。次に、ステップST10_2において、人数算出部14_2が車両内の乗車者の人数を算出する。さらに、ステップST10_3において、通信部13が、算出された結果(乗車者の人数)をサーバー30等へ送信する。
Step ST10 is made up of steps ST10_1 to ST10_3. In step ST10_1, the image recognition unit 14_1 (FIG. 1) recognizes the faces of passengers based on the photographed data. Next, in step ST10_2, the number of passengers calculation unit 14_2 calculates the number of passengers in the vehicle. Furthermore, in step ST10_3, the
<<ホームカメラ>>
ホームカメラ20で実行されるステップは、車両カメラ10で実行されるステップと類似している。すなわち、ステップSH0~SH2は、ステップST0~ST2に類似し、ステップSH20、SH20_1~SH20_3は、ステップST10、ST10_1~ST10_3に類似している。相違点は、ステップSH1およびSH2では、駅ホームにおける防犯の録画が行われ、ステップSH20、SH20_1~SH20_3では、駅ホームにおける待機者の人数が算出されることである。
<<Home Camera>>
The steps executed by the
<<サーバーおよび表示装置>>
サーバー30では、ステップSP1~SP3が実行される。ステップSP1では、車両混雑状況算出部32_3が、ステップST10_3によって送信された車両ごとの乗車者の人数を基に、車両ごとの混雑状況を求める。また、ステップSP2では、ホーム混雑状況算出部32_4が、ステップST20_3によって送信された駅ホームにおける待機者の人数を基に、駅ホームの混雑状況を求める。この2つのステップによって、車両ごとの混雑状況および駅ホームの混雑状況を判断することもできる。
<<Server and display device>>
The
ステップSP3では、ステップSP1およびSP2で求められた混雑状況と、車両別乗車・降車算出部32_5によって算出された人数に基づいて、車両別乗車可能予測算出部32_6が、駅ホームで待機している待機者が、車両ごとに乗車することが可能か否かを予測する。 In step SP3, based on the congestion status obtained in steps SP1 and SP2 and the number of people calculated by the boarding/alighting calculation unit 32_5, the boarding availability prediction calculation unit 32_6 for each vehicle predicts whether or not passengers waiting on the station platform will be able to board each vehicle.
ステップSP4では、ステップSP3で予測された結果が、表示装置40に送信され、表示部43において表示される。
In step SP4, the result predicted in step SP3 is transmitted to the
例えば、駅AからB駅に向かう列車Cを例にして、乗車可能表示システム1の動作概要を説明すると次の通りである。
For example, the operation of the boarding
駅Aを出発した列車Cの車両ごとの人数が、車両カメラ10からサーバー30に送信される。また、このときの駅Bのホーム(駅ホーム)において待機している待機者の人数が、ホームカメラ20からサーバー30に送信される。サーバー30では、受信した車両ごとの乗車者の人数を基にして、車両ごとの混雑状況を求めるとともに、受信した駅Bの待機者の人数を基にして、駅Bのホームにおける混雑状況を求める。また、サーバー30は、車両別乗車・降車率情報データベースを用いて、列車が駅Bに到着した際に、車両ごとに降車する人数および乗車する人数を算出する。これらを基にして、サーバー30は、列車が駅Bに到着した際に、車両ごとに乗車可能か否かの予測を行い、予測の結果を、駅Bの例えばホームドアに表示する。
The number of passengers in each car of train C that departed from station A is transmitted from the
実施の形態に係る乗車可能表示システムによれば、車両カメラによって車両ごとの乗車者の人数をリアルタイムで把握することが可能である。また、駅ホームにおける待機者の人数も、ホームカメラによってリアルタイムに把握することが可能である。その結果、車両ごとに乗車することが可能であるかの予測を、より正確に行うことが可能となる。予測の結果は、例えばホームドアに表示されるため、駅ホームで待機している待機者を乗車可能な車両に誘導することが可能となり、車両間で乗車者が偏るのを防ぐことが可能である。車両間での乗車者の偏りを低減することにより、列車の車両数および列車の運行本数の最適化を図ることも可能となる。 According to the boarding availability display system of the embodiment, it is possible to grasp the number of passengers in each car in real time using the vehicle camera. In addition, the number of passengers waiting on the station platform can also be grasped in real time using the platform camera. As a result, it becomes possible to more accurately predict whether it is possible to board each car. The results of the prediction are displayed, for example, on the platform doors, making it possible to guide passengers waiting on the station platform to cars that are available for boarding, and to prevent uneven distribution of passengers between cars. By reducing uneven distribution of passengers between cars, it is also possible to optimize the number of cars on the train and the number of trains in operation.
実施の形態では、防犯用のカメラが乗車可能表示システムと兼用されている。そのため、専用のカメラ等のセンサを新たに設置する必要がないため、設備投資の増加を抑制することが可能である。勿論、防犯用のカメラではなく、新たなカメラを車両または/および駅ホームに設置し、乗車可能表示システムで用いるようにしてもよい。 In this embodiment, the security camera is also used as the boarding availability display system. This eliminates the need to install new dedicated cameras or other sensors, making it possible to curb increases in capital investment. Of course, new cameras, rather than security cameras, may be installed in vehicles and/or station platforms and used in the boarding availability display system.
また、車両カメラ10およびホームカメラ20は、蛍光灯などの照明と一体化されたものであってもよい。
Furthermore, the
実施の形態では、駅ホームにおいて、予測の結果を表示するようにしていたが、これに限定されるものではない。例えば、待機者が、所有しているスマートフォンからサーバー30にアクセスし、サーバー30から予測の結果が、スマートフォンに送信されようにしてもよい。これにより、待機者は、スマートフォンの画面で、乗車可能な車両を把握することが可能となる。
In the embodiment, the prediction results are displayed on the station platform, but this is not limited to this. For example, the waiting person may access the
以上、本発明者によってなされた発明を実施の形態に基づき具体的に説明したが、本発明は前記実施の形態に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々変更可能であることはいうまでもない。 The invention made by the inventor has been specifically described above based on the embodiment, but it goes without saying that the invention is not limited to the above embodiment and can be modified in various ways without departing from the gist of the invention.
1 乗車可能表示システム
10 車両カメラ
20 ホームカメラ
30 サーバー
40 表示装置
1 Boarding
Claims (2)
表示装置と、
を備え、
前記処理装置は、車両別乗車率・降車率情報データベースに格納されている前記車両に乗車する待機者の乗車率および前記車両から降車する乗車者の降車率と、前記車両情報から前記車両ごとの乗車人員数と、前記ホーム情報から前記駅ホームにおける待機人員数とに基づいて、車両ごとに、駅で乗車する人数および駅で降車する人数を算出し、車両ごとに、駅で乗車する前記人数および駅で降車する前記人数と、車両情報から車両ごとの前記乗車人員数に基づいて、車両ごとに駅ホームで待機している待機者が乗車することが可能か否かを予測し、前記駅ホームに前記列車が到着した際に、前記車両ごとに乗車可能か否かを示す乗車可能性情報を、前記表示装置によって表示させる、乗車可能表示システム。 a processing device to which vehicle information from vehicle cameras installed in each vehicle of the train and platform information from platform cameras installed on the station platform at which the train arrives are supplied;
A display device;
Equipped with
The processing device calculates the number of people who will board and the number of people who will disembark at the station for each vehicle based on the occupancy rate of waiting people boarding the vehicle and the disembarking rate of passengers disembarking from the vehicle, which are stored in a vehicle occupancy rate/disembarkation rate information database, the number of passengers for each vehicle from the vehicle information, and the number of passengers waiting on the station platform from the platform information, predicts whether or not waiting people waiting on the station platform for each vehicle will be able to board based on the number of people boarding and the number of people disembarking at the station for each vehicle and the number of passengers for each vehicle from the vehicle information, and when the train arrives at the station platform, displays boarding availability information indicating whether or not boarding is available for each vehicle on the display device.
前記処理装置は、乗車する前記人数および降車する前記人数と、車両ごとの混雑状況と、駅ホームの混雑状況とに基づいて、車両ごとに駅ホームで待機している待機者が乗車することが可能か否かを予測し、前記駅ホームに前記列車が到着した際に、前記車両ごとに乗車可能か否かを示す乗車可能性情報を、前記表示装置によって表示させる、乗車可能表示システム The boarding availability display system according to claim 1,
The processing device predicts whether or not passengers waiting at the station platform for each car can board the train based on the number of people getting on and the number of people getting off, the congestion status of each car, and the congestion status of the station platform, and when the train arrives at the station platform, displays boarding availability information indicating whether or not passengers can board the train for each car on the display device.
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2020
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Patent Citations (1)
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