(57)【要約】      （修正有）【課題】ダイヤ情報を必要とせず、駅単体で取得できる情報から駅における混雑を予測し、混雑対策立案を支援する装置を提供する。【解決手段】混雑予測装置は、列車の到着を検知する検知部１０１と、列車発着情報履歴１０４と混雑情報履歴１０５を格納する記憶部１００と、検知部の情報に基づいて、現在の状況に近い履歴情報を前記記憶部から検索して予測情報として出力する混雑データ検索部１０７と、何人がどの方面に通行したかを計測する人数計測部１０３と、人数計測部の人数計測結果と混雑データ検索部で出力された予測情報に基づいて混雑予測結果を出力する混雑予測部１０８とを有する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
列車の到着を検知する検知部と、
列車発着情報履歴と混雑情報履歴を格納する記憶部と、
前記検知部の情報に基づいて、現在の状況に近い履歴情報を前記記憶部から検索して予測情報として出力する混雑データ検索部と、
何人がどの方面に通行したかを計測する人数計測部と、
前記人数計測部の人数計測結果と前記混雑データ検索部で出力された予測情報に基づいて混雑予測結果を出力する混雑予測部とを有する混雑予測装置。
【請求項２】
前記検知部の情報から列車の遅延度合いを判定する遅延判定部を有し、
前記遅延判定部が遅延は所定の値以下であると判断した場合に、前記混雑データ検索部が列車遅延のない平常時の履歴情報を出力する請求項１の混雑予測装置。
【請求項３】
前記混雑予測部は、前記人数計測結果と前記予測情報との類似度に基づいて混雑予測結果を出力する請求項１の混雑予測装置。
【請求項４】
前記類似度が所定の閾値を越える場合、前記予測情報を前記人数計測結果に基づいて補正する請求項３の混雑予測装置。
【請求項５】
前記類似度は、所定の時間範囲内の前記人数計測結果と前記予測情報の比較から計算される請求項３の混雑予測装置。
【請求項６】
前記混雑予測結果は、混雑許容レベルを超える予想時刻とあわせて出力される請求項１の混雑予測装置。
【請求項７】
空間情報が前記記憶部に格納され、前記空間情報内に設定された単位空間毎に混雑を予測する請求項１の混雑予測装置。
【請求項８】
混雑対策の実行履歴情報を含むオペレーション履歴が前記記憶部に格納され、前記混雑予測部が前記実行履歴情報に基づいて混雑予測結果を出力する請求項１の混雑予測装置。
【請求項９】
前記混雑予測結果として、前記混雑対策を実行した場合としなかった場合の予測結果をあわせて出力する請求項８の混雑予測装置。
【請求項１０】
前記混雑予測結果は、前記混雑対策を実行した場合としなかった場合のそれぞれの混雑許容レベルを超える予想時刻とあわせて出力される請求項９の混雑予測装置。
【請求項１１】
検知部で列車の到着を検知し、
列車発着情報履歴と混雑情報履歴が格納された記憶部から、前記検知部の情報に基づいて、現在の状況に近い履歴情報を前記記憶部から検索して予測情報として出力し、
人数計測部で何人がどの方面に通行したかを計測し、
前記人数計測部の人数計測結果と前記予測情報に基づいて混雑予測結果を出力する混雑予測方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、鉄道駅における混雑予測装置および方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
鉄道駅では、通勤時間帯などの日常的な混雑の発生に加えて、鉄道の輸送障害やイベントの影響を受けて混雑が増大することがしばしば発生し、混雑による列車乗降時間増大による列車遅延の発生や、ホームからの転落などの事故の発生が懸念されている。混雑による列車遅延や群集事故を防止するためには、旅客の移動状況を予測し、適切な対策を事前に行うことが重要である。
【０００３】
本技術分野の背景技術として、特許文献１がある。この公報には、「多数の旅客が駅改札口から入場しホームから所望の列車に乗車する駅内における滞留人数を推定する駅混雑度推定システムで、駅改札口の旅客の流入を検知する流入検出部と、旅客が駅改札口からホームに到達する平均到達時間を格納する平均到達時間格納部と、各列車の発車時刻情報を格納する運行情報格納部と、任意の時刻に平均到達時間を加算した時刻より前の時刻で一番近い列車の発車時刻を運行情報格納部から抽出し、発車時刻の平均到達時間前の時刻から任意の時刻までに流入検出部にて検出された旅客の流入人数を任意の時刻の駅内の滞留人数として推定する滞留人数推定部とを備える。」と記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００５−２１２６４１号公報
【特許文献２】特開２００７−４５３４８号公報
【特許文献３】特開２０１２−１１８７９０号公報
【特許文献４】特開２０１３−２１０７５３号号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
特許文献1では、駅混雑の推定のために、ダイヤと呼ばれる各列車の発車時刻情報を必要とする。そのため、遅延が発生した場合には、遅延が復旧したときの将来のダイヤ(予測ダイヤ)を作成するための装置が必要となり、その装置が生成したダイヤ情報に基づいて駅の混雑を予測する必要がある。
【０００６】
しかし、予測ダイヤの作成には時間がかかり、駅における混雑対策が遅れる可能性がある。また予測ダイヤを作成するための装置が必要となり、駅単体ではなく路線全体を対象とするシステムが必要となりシステムコストがかかる。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記課題を解決するために、例えば特許請求の範囲に記載の構成を採用する。
【０００８】
本願は上記課題を解決する手段を複数含んでいるが、その一例を挙げるならば、「列車の到着を検知する検知部と、列車発着情報履歴と混雑情報履歴を格納する記憶部と、検知部の情報に基づいて、現在の状況に近い履歴情報を前記記憶部から検索して予測情報として出力する混雑データ検索部と、何人がどの方面に通行したかを計測する人数計測部と、人数計測部の人数計測結果と混雑データ検索部で出力された予測情報に基づいて混雑予測結果を出力する混雑予測部とを有すること」を特徴とする。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、予測ダイヤを作成しなくても、駅単位で混雑予測システムの導入が可能になる。上記した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】第１の実施例のシステム構成図である。
【図２】列車発着情報履歴データベースに記録されている列車発着情報履歴データの一例を表す図である。
【図３】混雑情報報データベースに記録されている混雑情報データの一例を示す図である。
【図４】空間情報データベースに記録されている空間情報の一例を表す図である。
【図５】空間情報データベースに記録されている部分空間情報の一例を表す図である。
【図６】混雑データ検索部の処理手順を示すフローチャートである。
【図７】混雑予測部の処理手順を示すフローチャートである。
【図８】出力部において出力される画面の一例を示す図である。
【図９】第２の実施例のシステム構成図である。
【図１０】オペレーション履歴データベースに記録されているオペレーション履歴データの一例を表す図である。
【図１１】第２の実施例における、混雑データ検索部の処理手順を示すフローチャートである。
【図１２】第２の実施例における、混雑予測部の処理手順を示すフローチャートである。
【図１３】第２の実施例における、出力部において出力される画面の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、実施例について図面を用いて説明する。
【実施例１】
【００１２】
第１の実施例におけるシステム構成図を図１に示す。混雑予測装置は，列車検知部１０１，発着判定部１０２，人数計測部１０３，混雑データ検索部１０７，混雑予測部１０８，出力部１０９，計画ダイヤ情報１１０と、列車発着情報履歴データベース１０４，混雑情報履歴データベース１０５，空間情報データベース１０６とを有する記憶部１００から構成される。
【００１３】
以下、混雑予測装置の各装置の動作について詳細に説明する。
【００１４】
列車検知部１０１は，列車が駅に到着したか否かを検知する装置であり、例えば特許文献２に開示された技術によって実現することができる。あるいはホームに設置されたカメラによって撮影された画像を処理することによって列車を検知してもよい。
【００１５】
遅延判定部１０２は，列車検知部１０１によって検知された情報から、列車がいつ発車あるいは到着したかを認識し、遅延度合いを判定する。この処理も公知の方法によって実現可能である。
【００１６】
人数計測部１０３は，駅構内に設置されたセンサを用いて、センサ設置箇所において単位時間当たりどの方面に何人の旅客が通行したかを計測する。計測するために用いるセンサとしては、例えばカメラあるいは改札機が考えられる。カメラを使用する場合は，例えば特許文献３に開示された方法によって実現可能である。また改札機を使用する場合は，例えば特許文献４記載のICカード乗車券の使用情報を所定のデータ収集サーバにリアルタイムにアップデートすることにより実現可能である。
【００１７】
列車発着情報履歴データベース１０４は，当該駅における過去の列車の発着状況の履歴を記憶したデータベースである。
【００１８】
図２は、列車発着情報履歴データベース１０４のデータ構造の例を示した図である。列車発着情報履歴データ２００は，発着情報データID２０１、方面２０２，列車ＩＤ２０３、到着時刻２０４、出発時刻２０５、状況２０６の各要素から構成される。データID２０１はデータをユニークに識別するためのIDである。方面２０２は、列車の発着した番線を識別するための情報である。列車ＩＤ２０３は、列車を識別するための情報である。到着時刻２０４および出発時刻２０５は、発着判定部１０２によって判定された列車の発着情報を記録した情報である。状況２０６は、計画ダイヤ情報１１０と照合し、当該列車の実際の発着が計画ダイヤとどの程度ずれたかを表す情報である。
【００１９】
混雑情報履歴データベース１０５は，過去当該駅において人数計測部１０３によって計測された人数計測結果を記録したデータベースである。
【００２０】
図３は混雑情報履歴データベース１０５に格納される混雑情報データのデータ構造の例を示した図である。格納されるデータは、平常時データ３００および遅延時履歴データ３０１である。各データは、出発地３０２と目的地３０５の組み合わせごとにその間を移動した旅客数を時間別に記録したデータで構成される。駅構内においては、駅の出入口およびホームが出発地および目的地である。出発地がホームである場合、開始時刻３０３を列車の到着時刻、終了時刻３０４を該列車の出発時刻とすることも可能である。
【００２１】
例えば、遅延時履歴データ３０１では、出入口１を出発地として、２０XX年７：００から２０XX年７：１０の間に、ホーム１を目的地として移動した人数が１０人であることを示す。
【００２２】
平常時データ３００と遅延時履歴データ３０１との違いは，開始時刻(到着時刻)３０３および終了時刻(出発時刻)が平常時の混雑情報履歴情報データ３００の場合は時刻データのみであり、遅延時履歴データ３０１の場合は日時として記録される点である。これは、遅延時履歴データ３０１が履歴データであるのに対して，平常時データ３００が列車遅延が無い場合の平常時の典型的な旅客の移動データを記録したものであることに起因する。また遅延時履歴データ３０１において列車の発着時における旅客数を表すレコードには、列車発着情報履歴データ２００との関連を表すために発着情報データID２０１が格納される。
【００２３】
空間情報データベース１０６は、空間情報および部分空間情報を記録したデータベースである。空間情報および部分空間情報は、後述する混雑予測部１０８の入力モデルとなるデータであり、混雑予測を行う対象の駅ごとに作成する。
【００２４】
図４は空間情報データベース１０６に記録されている空間情報４００の一例を示した図である。空間情報４００は、駅の空間構造を表現したデータである。本実施例では、公知のセルオートマトンを用いた人流シミュレーションで用いられる空間を格子状に分割した格子空間を用いて空間情報を表している。格子空間を構成する格子は、例えば、通路格子、壁格子、階段格子、改札機格子、出入口格子、乗車位置格子のような単位格子で構成されている。また各格子は属性として、例えば、通行可否、通行可能速度、通行可能方向、通行に要する距離コスト、歩行者の空間への流出入の可否情報を持つ。また隣接する通行可能な格子同士を接続した経路ネットワークを考えることにより，歩行者エージェントが出発地である流入位置から目的地である流出位置に至る経路を探索することができる。流入位置および流出位置は、出入口格子あるいは乗車位置格子によって実現される。図４の例では、改札口が１つ、2面のホームが２つある駅構造を、単位格子を用いた空間情報として表している。
【００２５】
図５は空間情報データベース１０６に記録されている部分空間情報５００の一例を表す。部分空間情報５００は、単位格子から構成される空間情報４００をホーム１や階段を表す部分空間毎に分割した情報である。後述する混雑予測部１０８では、この部分空間をエリアとして、エリアごとに毎に滞在人数を予測して、混雑の度合いを予測する。
【００２６】
混雑データ検索部１０７は、車両検知結果に応じて混雑情報データベース１０５に格納されている混雑データのうちどの混雑情報データを用いて混雑を予測するかを決定するための装置である。
【００２７】
図６は、混雑データ検索部１０７の処理手順を示すフローチャートである。
【００２８】
ステップ６０１において，列車検知部１０１からの検知情報を読み込む。
【００２９】
ステップ６０２において，検知情報と計画ダイヤ情報と比較し、当該駅を到着あるいは発車する列車が遅延しているか否か、さらには遅延している場合には遅延が所定の値以上か否かを判定する。
【００３０】
ステップ６０２において遅延が所定の値以上と判定されれば、ステップ６０３において混雑情報データベース１０５に格納されている遅延時履歴データ３０１から類似情報を検索し、最も類似した過去情報を予測情報として取得する。類似情報の検索方法としては、例えば遅延時間が一番近いものを最優先に、その次に時間帯や曜日が同じものを検索して出力することが考えられる。
【００３１】
一方，ステップ６０２においてもし遅延が所定の値未満と判定されれば，ステップ６０４において混雑情報データベース１０５に格納されている平常時データ３００から当該時刻に対する予測情報を取得する。
【００３２】
ステップ６０５において，ステップ６０３あるいは６０４において取得した情報を予測情報として混雑予測部１０８へ出力する。
【００３３】
混雑予測部１０８は，混雑データ検索部１０７によって取得された予測情報と、人数計測部１０３との結果を用いて、当該駅の所定のエリアにおける混雑度合いを予測するための装置である。
【００３４】
図７は、混雑予測部１０８の処理手順を示すフローチャートである。
【００３５】
ステップ７０１において，人数計測部１０３から人数計測結果を読み込む。
【００３６】
ステップ７０２において，混雑データ検索部１０７から出力される予測情報を読み込む。
【００３７】
ステップ７０３において，人数計測結果と予測情報とを比較し、類似度が所定の値以内か否かを判定する。比較の方法としては、所定の時間範囲内に存在する人数計測結果および予測情報の２つの時系列データを公知の方法によって比較し、その類似度を計算することが考えられる。
【００３８】
ステップ７０３においてもし類似度が所定の値以内であると判定されれば、ステップ７０４において予測情報を後の混雑予測処理のための入力情報とする。このとき、該当する情報が複数ある場合は、例えば、最も類似度の大きいデータを入力情報とする。
【００３９】
一方，ステップ７０３においてもし類似度が所定の値以内ではないと判定されれば、ステップ７０５において、人数計測結果から予測情報を補正して後の混雑予測処理のための入力情報を生成し出力する。補正の方法としては、たとえば公知の自己回帰移動平均モデル等の手法が考えられる。
【００４０】
そしてステップ７０６において、ステップ７０４あるいは７０５で決定した入力情報，および空間情報データベース１０６に格納された空間情報４００をもちいて、混雑予測処理を実行する。予測の方法としては、公知のセルオートマトンモデルによる歩行者流動を予測する手法が考えられる。混雑予測処理では、部分空間情報４００で定義されたエリアごとにおける人の存在人数が出力される。
【００４１】
ステップ７０７において，混雑予測処理において予測されたエリアごとの存在人数を基に、事前に設定された混雑許容レベルを超える時刻を推定する。この時刻の推定は，例えばステップ７０６における予測処理においてシミュレーション実行時間を未来方向に進めることによって将来のエリア存在人数を計算することによって実現可能である。
【００４２】
ステップ７０８において、結果を表示部１０９に出力する。
【００４３】
上記までにおいて説明した混雑予測処理における予測結果は、表示部１０９において表示され、列車運行事業者において駅管理業務を担当する担当者が処理結果を評価するために用いられる。
【００４４】
図８に表示部１０９における画面の表示例を示す。画面８０１には，検索された過去の類似データおよび人数計測結果の入力データと、これらに基づいて混雑予測部１０８において予測されたエリア別の滞在人数、および混在許容レベルを超える予想時刻が出力され、表示される。こうした表示結果に基づいて，駅管理業務を担当する担当者は混雑緩和のための対策、例えば駅やホーム入場の規制や、誘導を行うことができる。
【００４５】
以上説明した本実施例の混雑予測装置は、列車の到着を検知する列車検知部１０１と、列車発着情報履歴と混雑情報履歴を格納する記憶部１００と、列車検知部１０１の情報に基づいて、現在の状況に近い履歴情報を記憶部１００から検索して予測情報として出力する混雑データ検索部１０７と、何人がどの方面に通行したかを計測する人数計測部１０３と、人数計測部１０３の人数計測結果と混雑データ検索部１０７で出力された予測情報に基づいて混雑予測結果を出力する混雑予測部１０８とを有している。具体的には、混雑データ検索部１０７が列車検知部１０１の情報から列車の遅延度合いを判定する遅延判定部を有し、遅延は所定の値以下であると判断した場合に、混雑データ検索部１０７が列車遅延のない平常時の履歴情報を出力する。また混雑予測部１０８は、人数計測結果と予測情報との類似度に基づいて混雑予測結果を出力する。
【００４６】
この装置により、予測ダイヤを作成する装置がなくても、駅単位で混雑予測システムの導入が可能になりシステムコストが抑えられる。また迅速に駅の混雑が許容レベルを超える時間を推定することが可能となり、より迅速に対策に講じることが可能になる。
【実施例２】
【００４７】
本実施例では、混雑予測装置の別の実施例を説明する。
【００４８】
図９は、第二の実施例における混雑予測装置の構成の例を示す図である。図９の混雑予測装置のうち、既に説明した第一の実施例と同一の機能を有する構成要素については、同一の符号を付し説明を省略する。
【００４９】
実施例２における混雑予測装置では、実施例１の構成に加えて、さらにオペレーション履歴データベース９０１を備えた構成になっている。これにより、混雑対策を行った場合の過去の事例を基に混雑予測を行うことが可能になる。
【００５０】
以下、第２の実施例について説明する。
【００５１】
図１０にオペレーション履歴データベース９０１に格納されるデータの一例を表す。
格納されるデータは、オペレーション条件データ１０００とオペレーション履歴データ１００１である。
【００５２】
オペレーション条件データ１０００は、駅などの空間ごとに実施可能な混雑対策の集合を表すデータである。対象部分空間名１００２は、混雑対策の対象となる部分空間を示す。対象地点１００３は、部分空間情報５００の接続地点に対応する地点である。対策状態１００４とは、対象地点１００３がとり得る状態を表す。とり得る状態とは、改札機の通行方向のように機械の取りうる状態と、階段の通行方向規制のように駅員が交通整理を行うことによって生じる状態の双方を含む。
【００５３】
オペレーション履歴データ１００１は、混雑対策のために実際に行った対策実行履歴を蓄積したデータである。オペレーション履歴データ１００１は、オペレーション条件データ１０００で定義された各属性に加えて，対策を実行開始した時刻１００５および終了した時刻１００６が蓄積されたデータである。
【００５４】
図１１に本実施例における混雑データ検索部１０７の処理を表すフローチャートを示す。第一の実施例との相違は，ステップ１１０１を追加した点にある。ステップ６０２において遅延が所定の値以上と判定されれば、ステップ１１０１において、オペレーション履歴データから、対策を実施した場合の履歴情報を検索し、データを取得する。また過去の類似情報を検索するステップ６０３によって取得されるデータには対策を実施した場合としない場合のデータが含まれる。
【００５５】
図１２に本実施例における混雑予測部１０８の処理を表すフローチャートを示す。第一の実施例との相違は，混雑データ検索部から入力された複数のデータの中に列車遅延時の
オペレーション履歴データを含むか否かを判定するステップ１２０１と、オペレーション履歴データを含む場合にはオペレーション履歴のあるデータ集合と無いデータ集合とに分類するステップ１２０２を追加し、それぞれのデータ集合に対して予測処理のためのデータを決定する処理を追加した点にある。
【００５６】
図１３に第２の実施例における、表示部１０９における画面の表示例を示す。画面１３０１には，検索された過去の類似データおよび人数計測結果の入力データに基づいて混雑予測部において予測されたエリア別の滞在人数、および混在許容レベルを超える予想時刻が出力され、表示される。第一の実施例との相違点は、対策なしの場合とありの場合についてそれぞれ予測したデータを出力して表示し、比較することが可能になった点である。これにより駅業務担当者は過去の対策事例を基に効果的な混雑対策を立案することが可能になる。
【符号の説明】
【００５７】
１０１ 列車検知部
１０２ 発着判定部
１０３ 人数計測部
１０４ 列車発着情報履歴データベース
１０５ 混雑情報履歴情報データベース
１０６ 空間情報データベース
１０７ 混雑データ検索部
１０８ 混雑予測部
１０９ 出力部
９０１ オペレーション履歴データベース
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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