(57)【要約】【課題】鉄道利用者に、車両のドア毎の混雑状況を表示して、分散乗車などの便宜を図る。【解決手段】鉄道車両の乗客の混雑度を表示する車両情報表示システムであって、車両情報管理サーバは、ドア毎に設置される車重センサによるドア毎の重量に基づき、その車両のそのドアに関する当駅から次駅の運行期間におけるドア毎の乗客数を算出する。また、次駅おけるドア毎の予測降車人数の情報を保持し、ドア毎の乗客数と次駅におけるドア毎の予測降車人数とより、次駅おけるその車両のそのドアの降車後の乗客数を算出し、ドア毎の混雑度を算出する。そして、ドア毎の混雑度をホームに設置された次駅における電光掲示板に表示する。【選択図】  図７
2019089417.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
鉄道車両の乗客の混雑度を表示する車両情報表示システムであって、
ドア毎の乗降者数に関するデータベースを保持し、車両情報に関する演算をおこなう車両情報管理サーバと、
ドア毎に車重センサを有する車両と、
駅のホームの乗客を撮影する監視カメラと、
駅のホームに設置される電光掲示板と、
前記監視カメラにより撮影した動画情報を前記車両情報管理サーバに送信し、前記車両情報管理サーバから送信されてきた車両情報に関する演算結果を前記電光掲示板に送信する車両情報取得・表示端末とを備え、
前記車両が路線の第一の駅から第二の駅に運行する際に、
前記ドア毎に設置される車重センサにより取得したドア毎の重量を、前記車両情報管理サーバに送信し、
前記車両情報管理サーバは、前記ドア毎の重量に基づいて、その車両のそのドアに関する第一の駅から第二の駅の運行期間におけるドア毎の乗客数を算出し、
前記車両情報管理サーバは、前記第二の駅おけるドア毎の予測降車人数の情報を保持し、
前記車両情報管理サーバは、算出されたその車両のそのドアに関する第一の駅から第二の駅の運行期間におけるドア毎の乗客数と、前記第二の駅おけるその車両のそのドアに関するドア毎の予測降車人数に基づいて、前記第二の駅おけるその車両のそのドアに関するドア毎の降車後の予測乗客数を算出し、
前記車両情報管理サーバは、ドア毎の定員と算出された前記第二の駅おけるその車両のそのドアに関するドア毎の降車後の予測乗客数とを比較することにより、その車両のそのドアに関する混雑度を算出し、
前記車両情報管理サーバは、算出されたその車両のそのドアに関する混雑度に関する情報を、前記第二の駅に設置された車両情報取得・表示端末に送信し、
前記第二の駅に設置された車両情報取得・表示端末は、前記第二の駅のホームに設置された電光掲示板にその車両のそのドアに関する混雑度に関する情報を送信し、
前記第二の駅のホームに設置された電光掲示板は、その車両のそのドアに関する混雑度を表示することを特徴とする車両情報表示システム。
【請求項２】
前記車両情報管理サーバは、算出された第一の駅から第二の駅の運行期間におけるドア毎の乗客数からその車両における乗客数を算出し、
前記車両情報管理サーバは、車両毎の定員と、算出されたその車両における乗客数から、その車両に関する混雑度を算出し、
前記車両情報管理サーバは、算出されたその車両に関する混雑度に関する情報を、前記第二の駅に設置された車両情報取得・表示端末に送信し、
前記第二の駅に設置された車両情報取得・表示端末は、前記第二の駅のホームに設置された電光掲示板にその車両に関する混雑度に関する情報を送信し、
前記第二の駅のホームに設置された電光掲示板は、その車両に関する混雑度を表示することを特徴とする請求項１記載の車両情報表示システム。
【請求項３】
前記第二の駅における乗客の降車時に、前記ドア毎に設置された車重センサにより取得したドア毎の重量を、前記車両情報管理サーバに送信し、
前記車両情報管理サーバは、前記ドア毎の重量に基づいて、その車両のそのドアに関する前記第二の駅における第一のドア毎の降車後の乗客数を算出し、
前記監視カメラは、前記第二の駅における乗客の降車時に、撮影した動画情報を前記車両情報取得・表示端末に送信し、
前記車両情報取得・表示端末は、前記車両情報管理サーバに前記監視カメラにより撮影された動画情報を送信し、
前記車両情報管理サーバは、送信されてきた前記監視カメラにより撮影された動画情報を画像認識することにより、ドア毎の降車人数を算出し、
前記車両情報管理サーバは、第一の駅から第二の駅の運行期間におけるドア毎の乗客数と、算出されたドア毎の降車人数から第二のドア毎の降車後の乗客数を算出し、
前記車両情報管理サーバは、前記第一のドア毎の降車後の乗客数と第二のドア毎の降車後の乗客数から、第三のドア毎の降車後の乗客数を算出することを特徴とする請求項１記載の車両情報表示システム。
【請求項４】
前記車両情報管理サーバは、前記第二の駅における乗客の乗車時に、前記ドア毎に設置された車重センサにより取得したドア毎の重量を、前記車両情報管理サーバに送信し、
前記車両情報管理サーバは、前記ドア毎の重量に基づいて、その車両のそのドアに関する前記第二の駅におけるドア毎の乗車人数を算出し、
前記車両情報管理サーバは、前記第三のドア毎の降車後の乗客数と前記第二の駅におけるドア毎の乗車人数に基づいて、前記第二の駅と前記第二の駅の次に停車する第三の駅との運行期間におけるドア毎の乗客数を算出することを特徴とする請求項３記載の車両情報表示システム。
【請求項５】
前記車両情報管理サーバは、算出された前記ドア毎の降車人数を、第二の駅におけるドア毎の予測降車人数として格納することを特徴とする請求項３記載の車両情報表示システム。
【請求項６】
前記車両情報管理サーバは、算出された前記第三のドア毎の降車後の乗客数を、第二の駅におけるドア毎の予測降車人数として格納することを特徴とする請求項３記載の車両情報表示システム。
【請求項７】
前記車両情報管理サーバは、算出された前記第二の駅と前記第三の駅との運行期間におけるドア毎の乗客数を、前記第二の駅と前記第三の駅との運行期間におけるドア毎の予測乗客数として格納することを特徴とする請求項４記載の車両情報表示システム。
【請求項８】
鉄道車両の乗客の混雑度を表示する車両情報表示システムの車両情報表示方法であって、
前記車両情報表示システムは、
ドア毎の乗降者数に関するデータベースを保持し、車両情報に関する演算をおこなう車両情報管理サーバと、
ドア毎に車重センサを有する車両と、
駅のホームの乗客を撮影する監視カメラと、
駅のホームに設置される電光掲示板と、
前記監視カメラにより撮影した動画情報を前記車両情報管理サーバに送信し、前記車両情報管理サーバから送信されてきた車両情報に関する演算結果を前記電光掲示板に送信する車両情報取得・表示端末とを備え、
前記車両が路線の第一の駅から第二の駅に運行する際に、
前記ドア毎に設置される車重センサにより取得したドア毎の重量を、前記車両情報管理サーバに送信するステップと、
前記車両情報管理サーバは、前記ドア毎の重量に基づいて、その車両のそのドアに関する第一の駅から第二の駅の運行期間におけるドア毎の乗客数を算出するステップと、
前記車両情報管理サーバは、前記第二の駅おけるドア毎の予測降車人数の情報を保持するステップと、
前記車両情報管理サーバは、算出されたその車両のそのドアに関する第一の駅から第二の駅の運行期間におけるドア毎の乗客数と、前記第二の駅おけるその車両のそのドアに関するドア毎の予測降車人数に基づいて、前記第二の駅おけるその車両のそのドアに関するドア毎の降車後の予測乗客数を算出するステップと、
前記車両情報管理サーバは、ドア毎の定員と算出された前記第二の駅おけるその車両のそのドアに関するドア毎の降車後の予測乗客数とを比較することにより、その車両のそのドアに関する混雑度を算出するステップと、
前記車両情報管理サーバは、算出されたその車両のそのドアに関する混雑度に関する情報を、前記第二の駅に設置された車両情報取得・表示端末に送信するステップと、
前記第二の駅に設置された車両情報取得・表示端末は、前記第二の駅のホームに設置された電光掲示板にその車両のそのドアに関する混雑度に関する情報を送信するステップと、
前記第二の駅のホームに設置された電光掲示板は、その車両のそのドアに関する混雑度を表示するステップとを有することを特徴とする車両情報表示方法。
【請求項９】
さらに、
前記車両情報管理サーバは、算出された第一の駅から第二の駅の運行期間におけるドア毎の乗客数からその車両における乗客数を算出するステップと、
前記車両情報管理サーバは、車両毎の定員と、算出されたその車両における乗客数から、その車両に関する混雑度を算出するステップと、
前記車両情報管理サーバは、算出されたその車両に関する混雑度に関する情報を、前記第二の駅に設置された車両情報取得・表示端末に送信するステップと、
前記第二の駅に設置された車両情報取得・表示端末は、前記第二の駅のホームに設置された電光掲示板にその車両に関する混雑度に関する情報を送信するステップと、
前記第二の駅のホームに設置された電光掲示板は、その車両に関する混雑度を表示するするステップとを有することを特徴とする請求項８記載の車両情報表示方法。
【請求項１０】
鉄道車両の乗客の混雑度を表示する車両情報表示のためのサーバ装置であって、
前記サーバ装置は、ドア毎の乗降者数に関するデータベースを保持し、車両情報に関する演算をおこなうサーバ装置であって、
前記車両が路線の第一の駅から第二の駅に運行する際に、
車両のドア毎に設置される車重センサにより取得したドア毎の重量を受信し
前記ドア毎の重量に基づいて、その車両のそのドアに関する第一の駅から第二の駅の運行期間におけるドア毎の乗客数を算出し、
前記第二の駅おけるドア毎の予測降車人数の情報を保持し、
算出されたその車両のそのドアに関する第一の駅から第二の駅の運行期間におけるドア毎の乗客数と、前記第二の駅おけるその車両のそのドアに関するドア毎の予測降車人数に基づいて、前記第二の駅おけるその車両のそのドアに関するドア毎の降車後の予測乗客数を算出し、
ドア毎の定員と算出された前記第二の駅おけるその車両のそのドアに関するドア毎の降車後の予測乗客数とを比較することにより、その車両のそのドアに関する混雑度を算出することを特徴とする車両情報表示のためのサーバ装置。
【請求項１１】
算出された第一の駅から第二の駅の運行期間におけるドア毎の乗客数からその車両における乗客数を算出し、
前記車両情報管理サーバは、車両毎の定員と、算出されたその車両における乗客数から、その車両に関する混雑度を算出することを特徴とする請求項１０記載の車両情報表示のためのサーバ装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車両情報表示システム、および、車両情報表示方法に係り、特に、鉄道分野向けの車両の混雑度を表示して、乗客に利便を与えるのに好適な車両情報表示システム、および、車両情報表示方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
列車の車両毎の乗客重量を測定して、それにより車両の乗客数を求めて、各車両の混雑状況を表示する方法が知られている。
【０００３】
例えば、特許文献１に記載された列車混雑度表示方法では、列車が各駅に到着してから該当駅を出発するまでの計測期間における車両毎の乗客重量を連続測定する。そして、現在駅の乗車後乗客数とを求めて、それからの過去の実績降車客数にて得られる次駅の予測降車客数を減算して、次駅における各車両の残留乗客数を算出し、残留乗客数を各車両の混雑状況として次駅の表示装置に表示する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開平１０−２１７９６８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に記載された技術では、その駅の利用者は、車両毎の混雑度はわかっても、実際に乗降のスポットである各車両のドア毎の混雑度を表示することについては考慮されていない。特に、駅の出入り口の階段や乗換駅に向かう階段に近い車両のドアにおける乗客は偏りがちになる傾向がある。この場合にその駅の利用者は、車両のドア毎の混雑を予め知って、分散して乗車するための便宜については鉄道事業者からは特に提供されてこなかった。
【０００６】
本発明の目的は、鉄道利用者に、車両のドア毎の混雑状況を表示して、分散乗車などの便宜を図ることのできる車両情報表示システムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の車両情報表示システムの構成は、好ましくは、鉄道車両の乗客の混雑度を表示する車両情報表示システムであって、ドア毎の乗降者数に関するデータベースを保持し、車両情報に関する演算をおこなう車両情報管理サーバと、ドア毎に車重センサを有する車両と、駅のホームの乗客を撮影する監視カメラと、駅のホームに設置される電光掲示板と、監視カメラにより撮影した動画情報を車両情報管理サーバに送信し、車両情報管理サーバから送信されてきた車両情報に関する演算結果を電光掲示板に送信する車両情報取得・表示端末とを備え、車両が路線の第一の駅から第二の駅に運行する際に、ドア毎に設置される車重センサにより取得したドア毎の重量を、車両情報管理サーバに送信し、車両情報管理サーバは、ドア毎の重量に基づいて、その車両のそのドアに関する第一の駅から第二の駅の運行期間におけるドア毎の乗客数を算出し、車両情報管理サーバは、第二の駅おけるドア毎の予測降車人数の情報を保持し、車両情報管理サーバは、算出されたその車両のそのドアに関する第一の駅から第二の駅の運行期間におけるドア毎の乗客数と、第二の駅おけるその車両のそのドアに関するドア毎の予測降車人数に基づいて、第二の駅おけるその車両のそのドアに関するドア毎の降車後の乗客数を算出し、車両情報管理サーバは、ドア毎の定員と算出された第二の駅おけるその車両のそのドアに関するドア毎の降車後の乗客数とを比較することにより、その車両のそのドアに関する混雑度を算出し、車両情報管理サーバは、算出されたその車両のそのドアに関する混雑度に関する情報を、第二の駅に設置された車両情報取得・表示端末に送信し、第二の駅に設置された車両情報取得・表示端末は、第二の駅のホームに設置された電光掲示板にその車両のそのドアに関する混雑度に関する情報を送信し、第二の駅のホームに設置された電光掲示板は、その車両のそのドアに関する混雑度を表示するようにしたものである。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、鉄道利用者に、車両のドア毎の混雑状況を表示して、分散乗車などの便宜を図ることのできる車両情報表示システムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】車両情報表示システムの概要構成図である。
【図２】車両情報表示システムの構成をより詳細に示した具体的なイメージ図である。
【図３】車両情報管理サーバの機能構成図である。
【図４】ドア毎乗降者数統計テーブル２１１Ｔの一例を示す図である。
【図５】ドア毎乗降者数予測テーブル２１３Ｔの一例を示す図である。
【図６】車両情報表示システムの処理を、走行中処理と停車中処理に分けて示したシーケンス図である。
【図７】走行中処理の詳細なフローチャートである。
【図８】停車中処理の詳細なフローチャートである。
【図９】車両情報表示システムの電光掲示板の一例を示した図である（その一）。
【図１０】車両情報表示システムの電光掲示板の一例を示した図である（その二）。
【図１１】車両情報表示システムで用いられる各種パラメータの一覧表である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、本発明に係る一実施形態を、図１ないし図１１を用いて説明する。
【００１１】
先ず、図１および図２を用いて一実施形態に係る車両情報表示システムの構成について説明する。
本実施形態の車両情報表示システムは、車両情報管理サーバ１００と、複数の駅システム１０７ａ、１０７ｂ、…（以下、符号は、１０７で代表する）と、列車の車両１０内の各ドア毎に設置される車重センサ１０３がネットワーク１０４を介して接続されることにより構成される。ここでのネットワークは、形態として、ＬＡＮ（Local Area Network）やインターネットなどのグローバルネットワークを含むものである。また、通信媒体としては、ＩＥＥＥ８０２．１１ａ，１１ｂ，１１ｇ，１１ｎ，１１ａｃ、３Ｇ、４Ｇ規格による無線ネットワークやイーサネット（登録商標）などの有線ネットワークのいずれでもよい。
【００１２】
車両情報管理サーバ１００は、車両や駅のプラットホームから情報を収集して、所定の演算により、列車が駅に到着する際のドア毎の混雑度を算出するサーバである。駅システム１０７は、それぞれ車両情報取得・表示端末１０１と、ホーム上に取り付けられたドア毎の状況を監視する監視カメラ１０５と、駅のホームに設置される電光掲示板１０９を含んで構成される。
【００１３】
車両情報管理サーバ１００は、車両のドア毎の混雑度を当駅の駅システム１０７ａの乗車降車時の状況監視カメラ情報や、列車出発後のドア毎の乗車後の車両の重さＷＣから、その車両の次に停車する次駅の到着時の駅システム１０７ｂのドア毎の混雑度を計算し、車両情報取得・表示端末１０１にその情報を送信する。当駅の列車到着時は、車両情報管理サーバ１００の入力であるホーム上に取り付けられたドア毎の状況を監視する監視カメラ１０５で撮影した動画情報を車両情報取得・表示端末１０１からネットワーク１０４を経由し、車両情報管理サーバ１００に情報が送信される。また、列車走行時は列車のドア毎に備え付けてある車重センサ１０３により車重情報を取得し、無線のネットワーク１０４を経由し、車両情報管理サーバ１００に情報が送信される。
【００１４】
そして、車両情報管理サーバ１００は、車重センサ１０３、監視カメラ１０５の各情報に基づいて、次駅での列車のドア毎の混雑度を算出し、ネットワーク１０４を経由して、車両情報取得・表示端末１０１に送信する。車両情報取得・表示端末１０１は、その情報を編集して、ホームの車両の停車位置のドア毎に備え付けてある電光掲示板１０９に混雑度のステータスが表示される。また、車両情報取得・表示端末１０１の表示装置に、混雑度やその他の乗客に関する情報を表示するようにしてもよい。
【００１５】
これらの情報のやりとりおよび処理の詳細については、図６ないし図８により後述する。また、各種パラメータについては、図１１に記載する。
【００１６】
次に、図３を用いて車両情報管理サーバ１００の機能構成を説明する。
車両情報管理サーバ１００は、処理部２０２とデータ蓄積部２１０を含んで構成されている。
【００１７】
処理部２０２は、サブユニットとして、走行中処理部２０３、停車中処理部２０４、統計集計処理部２０５、予測処理部２０６、表示データ作成部２０７、画像解析部２０８を含んで構成されている。
【００１８】
データ蓄積部２１０は、ドア毎乗降者数統計ＤＢ２１１、ドア毎乗降者数予測ＤＢ２１３を含んで構成されている。
【００１９】
走行中処理部２０３は、車両１０の走行中データに関する処理を扱って、ドア毎の混雑度と、車両１０毎の混雑度を算出する処理部である。より詳細には、走行中処理部２０３では、走行中のドア毎の乗車後の車両の重さＷＣからドア毎の乗車後の乗客数Ｃを算出する。次に、次駅でのドア毎の予測降車人数Ｂαから、次駅到着後に乗車する際にドア毎にどれだけ乗客数がいるのかを算出して、ドア毎の定員Ｔと比較することにより、混雑度を算出する。また、走行中処理部２０３は、車両毎の定員ＴＡと車両毎の乗車後の乗客数ＣＡを比較する処理から、車両毎の混雑度を算出する。
【００２０】
走行中処理部２０３が演算のために用いるパラメータには、ドア毎の乗車後の車両の重さＷＣ、ドア毎の乗車後の乗客数Ｃ、ドア毎の予測降車人数Ｂα、ドア毎の定員Ｔ、車両毎の乗車後の乗客数ＣＡ、車両毎の定員ＴＡがあり、各パラメータは離散的な値をとる。
なお、走行中処理部２０３のおこなう処理の詳細は、図６を用いて後述する。
【００２１】
停車中処理部２０４は、車両１０の停車中のデータに関する処理部であり、停車中降車時データ処理と、停車中乗車時データ処理とを実行する処理部である。
停車中降車時データ処理は、車両１０の停車中でその車両の乗客が降車したときの降車後の予測乗客数を求める処理である。
【００２２】
より詳細には、停車中処理部２０４では、列車が駅に停車した時にホーム上に取り付けられたドア毎の状況を監視する監視カメラ１０５により降車時の動画像情報を取得し、その動画像情報に基づき、画像解析部２０８が車両のドア毎の降車人数Ｂを算出する。その後、走行中に取得しているドア毎の乗車後の乗客数（すなわち、当駅から次駅に向かう車両に乗っている乗客数）Ｃから車両のドア毎の降車人数Ｂとの差をとることにより、ドア毎の降車後の乗客数Ｄｍを算出する。また、車重センサ１０３で計測されたドア毎の降車後の車両の重さより、ドア毎の降車後の乗客数Ｄｗを算出する。そして、画像解析により求められたドア毎の降車後の乗客数Ｄｍと、重量計算により求められたドア毎の降車後の乗客数Ｄｗより、新たなドア毎の降車後の乗客数Ｄ′を算出する。
【００２３】
この処理により、各駅における列車のドア毎の降車人数Ｂをドア毎乗降者数統計ＤＢ２１１に蓄積することによって、駅毎の到着時のドア毎の降車人数Ｂを予測することができるため、各駅におけるドア毎の降車後の乗客数を予測することができ、精度を高めることが可能である。なお、停車中降車時データ処理の詳細は、図８を用いて後述する。
【００２４】
次に、停車中乗車時データ処理は、車両１０の停車中でその車両の乗客が乗車したときの乗車後の予測乗客数を求める処理である。より詳細には、停車中乗車時データ処理では、停車中降車時データ処理が終わったあと(列車に乗車開始した時)に、ホーム上に取り付けられたドア毎の状況を監視する監視カメラ１０５により、乗車時の動画像情報を取得し、その動画像情報をもとに画像解析部２０８で人流情報へ変換して、列車のドア毎の乗車人数Ａを算出し、停車中処理部２０４で算出したドア毎の降車後の乗客数Ｄ′と足し合わせて、新たなドア毎の乗車後の乗客数Ｃ′を算出することができる。なお、停車中乗車時データ処理の詳細は、図８を用いて後述する。
【００２５】
停車中処理部２０４が演算のために用いるパラメータは、ドア毎の降車人数Ｂ、ドア毎の乗車人数Ａ、ドア毎の降車後の車両の重さＷＤ、ドア毎の乗車後の乗客数Ｃがあり、各パラメータは離散的な値をとる。
【００２６】
統計集計処理部２０５は、ドア毎の降車後の予測乗客数Ｄα、ドア毎の予測降車人数Ｂαを算出するために、ドア毎の降車人数Ｂ、ドア毎の降車後の乗客数の各駅での実績値をドア毎乗降者数統計ＤＢ２１１へ蓄積をする処理部である。
【００２７】
また、統計集計処理部２０５は、ドア毎の乗車人数Ａ、ドア毎の乗車後の乗客数Ｃなど、各駅での実績値も併せてドア毎乗降者数統計ＤＢ２１１に蓄積する。
【００２８】
予測処理部２０６は、統計集計処理部２０５で集計された、各駅におけるドア毎の降車人数Ｂをもとにドア毎の予測降車人数Ｂαを、車両毎の乗車後の乗客数、車両毎の降車後の乗客数の実績値をもとに、ドア毎の乗車後の予測乗客数Ｃα、ドア毎の降車後の予測乗客数Ｄα、ドア毎の予測降車人数Ｂαを算出する処理部である。
【００２９】
画像解析部２０８は、停車中処理部２０４で使用するパラメータであるドア毎の降車人数Ｂ、ドア毎の乗車人数Ａを算出するため、ホーム上に取り付けられたドア毎の状況を監視する監視カメラ１０５により、車両１０における乗客の降車時、乗車時の人の流れを撮影した動画像情報に基づいて、車両情報管理サーバ１００が、データを解析して、各パラメータの人数算出を行う処理部である。
【００３０】
表示データ作成部２０７は、ドア毎の混雑度、車両毎の混雑度に関する表示データを作成する処理部である。
【００３１】
ドア毎乗降者数統計ＤＢ２１１は、画像解析部２０８で算出されたドア毎の乗車人数Ａ、ドア毎の降車人数Ｂ、およびドア毎の乗車後の車両の重さＷＣに基づき算出されたドア毎の乗車後の乗客数Ｃ、ドア毎の降車後の乗客数など、各駅からの情報や各処理で算出された実績値を蓄積するＤＢであり、ドア毎乗降者数統計テーブル２１１Ｔを格納する。なお、ドア毎乗降者数統計テーブル２１１Ｔについては、後に詳述する。
【００３２】
ドア毎乗降者数予測ＤＢ２１３は、予測処理部２０６で算出されたドア毎の降車人数Ｂ、車両毎の乗車後の乗客数ＣＡ、ドア毎の降車後の乗客数Ｄの実績値をもとに算出されたドア毎の乗車後の予測乗客数Ｃα、ドア毎の降車後の予測乗客数Ｄα、ドア毎の予測降車人数Ｂαを蓄積するＤＢであり、ドア毎乗降者数予測テーブル２１３Ｔを格納する。なお、ドア毎乗降者数予測テーブル２１３０については、後に詳述する。
【００３３】
車両情報管理サーバ１００は、ＣＰＵ、主記憶装置、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）やＳＳＤ（Solid State Drive）などの補助記憶装置を有する一般的なサーバ装置により実現される。処理部２０２の各機能部は、ＨＤＤなどの補助記憶装置にインストールされるプログラムが、主記憶装置にロードされ、ＣＰＵがそのプログラム実行することにより、実現される。ドア毎乗降者数統計ＤＢ２１１と、ドア毎乗降者数予測ＤＢ２１３は、補助記憶装置に格納され、参照時に主記憶装置にロードされて、ＣＰＵがその値を演算に用いる。
【００３４】
次に、図４および図５を用いて車両情報表示システムに用いられるテーブルについて説明する。
ドア毎乗降者数統計テーブル２１１Ｔは、ドア毎乗降者数統計ＤＢ２１１に格納され、ドア毎乗降者数に関する情報を、車両毎に管理するテーブルであり、図４に示されるように、列車種別２１１０、カテゴリ２１１１、路線名２１１２、始点駅２１１３、終点駅２１１４、対象駅２１１５、車両番号２１１６、ドア番号２１１７、Ａ２１１８、Ｂ２１１９、Ｃ２１２０、Ｄ２１２１の各フィールドから構成される。
【００３５】
列車種別２１１０には、その列車の「普通」、「急行」などの種別を格納する。カテゴリ２１１１には、その車両の営業に関する分類を格納する。例えば、月曜日〜金曜日の平日の「平日ダイヤ」、土曜日、日曜日、祝日の「休日ダイヤ」、年度の区切り目の「年末・年始ダイヤ」などである。また、何月の何週目などのカテゴリや特定日のカテゴリを設けてもよい。路線名２１１２は、「東海道線」、「中央線」などの鉄道事業者が路線につけた名称が格納される。始点駅２１１３には、その車両の運転の始発駅の出発時刻と駅名が格納される。終点駅２１１４その車両の運転の終点駅の出発時刻と駅名が格納される。対象駅２１１５は、以下のフィールドのデータの対象としている駅の到着時刻と駅名が格納される。車両番号２１１６は、その運行する列車の中での車両番号が格納される。ドア番号２１１７には、以下のフィールドのデータの対象としている車両の中のドア番号が格納される。Ａ２１１８には、ドア毎の乗車人数が格納される。Ｂ２１１９には、ドア毎の降車人数が格納される。Ｃ２１２０には、ドア毎の乗車後の乗客数が格納される。Ｄ２１２１には、ドア毎の降車後の乗客数が格納される。
【００３６】
図４の例では、列車種別２１１０が「普通」、路線名２１１２に格納される路線名が「東海道線」で、対象駅２１１５が「１２：３０  戸塚」である。このとき、「戸塚」の前の駅は、「横浜」であり、次の駅は「大船」である。そして、ドア毎の乗車人数Ａは、「戸塚駅」で乗車したそのドア毎の乗客数、ドア毎の降車人数Ｂは、「戸塚駅」で乗車したそのドア毎の乗客数、ドア毎の乗車後の乗客数Ｃは、「横浜駅」と「戸塚駅」の間のそのドア毎の乗客数、ドア毎の降車後の乗客数Ｄは、「戸塚駅」で降車したそのドア毎の乗客数である。
【００３７】
ドア毎乗降者数予測テーブル２１３Ｔは、ドア毎乗降者数予測ＤＢ２１３に格納され、ドア毎乗降者数に関する予測情報を、車両毎に管理するテーブルであり、図４に示されるように、列車種別２１３０、カテゴリ２１３１、路線名２１３２、始点駅２１３３、終点駅２１３４、対象駅２１３５、車両番号２１３６、ドア番号２１３７、Ｂα２１３９、Ｃα２１４０、Ｄα２１２１の各フィールドから構成される。列車種別２１３０、カテゴリ２１３１、路線名２１３２、始点駅２１３３、終点駅２１３４、対象駅２１３５、車両番号２１３６、ドア番号２１３７は、それぞれ図４に示したドア毎乗降者数統計テーブル２１１Ｔの列車種別２１１０、カテゴリ２１１１、路線名２１１２、始点駅２１１３、終点駅２１１４、対象駅２１１５、車両番号２１１６、ドア番号２１１７の意味は同じである。Ｂα２１３９には、ドア毎の予測降車人数が格納される。Ｃα２１４０には、ドア毎の乗車後の予測乗客数が格納される。Ｄα２１４１には、ドア毎の降車後の予測乗客数が格納される。
【００３８】
ここで、ドア毎の予測降車人数Ｂは、「戸塚駅」で乗車したそのドア毎の予測乗客数、ドア毎の乗車後の予測乗客数Ｃは、「横浜駅」と「戸塚駅」の間のそのドア毎の予測乗客数、ドア毎の降車後の予測乗客数Ｄは、「戸塚駅」で降車したそのドア毎の予測乗客数である。
【００３９】
次に、図６ないし図８を用いて車両情報表示システムの処理について説明する。
【００４０】
先ず、図６を用いて車両情報表示システムの処理の概要について説明する。
車両情報表示システムの処理は、図６に示されるように、走行中処理Ｓ１０と停車中処理Ｓ２００の二つに大別される。ここで、車両１０が当駅２０から次駅３０へ向かうものとし、当駅２０から次駅３０に走行中に関するデータを処理するのが走行中処理Ｓ１０であり、次駅でその車両が停車しているときに関するデータを処理するのが停車中処理Ｓ２００である。
【００４１】
走行中処理Ｓ１０として、車両１０が当駅２０を出発し、次駅３０に向かって、走行を開始した際に、以下の処理を始める。
先ず、車両１０の車重センサ１０３が、ドア毎の乗車後の車両の重さＷＣを測定する（Ｓ１０１）。
【００４２】
次に、車両１０の車重センサ１０３から、車両情報管理サーバ１００に対して、Ｓ１０１で測定された重さ情報を送信する（Ｓ１０２）。
【００４３】
次に、車両情報管理サーバ１００が、Ｓ１０２で取得した重さ情報を利用して、ドア毎の乗車後の乗客数Ｃを算出する（Ｓ１０３）。
【００４４】
次に、車両情報管理サーバ１００が、Ｓ１０３で算出したドア毎の乗車後の乗客数Ｃと、ドア毎乗降者数予測ＤＢ２１３から読みだしたドア毎の予測降車人数Ｂαに基づいて、ドア毎の降車後の予測乗客数Ｄα（＝Ｃ−Ｂα）を算出する（Ｓ１０４）。このＳ１０４の処理により、次駅３０において、降車後のドア付近にどれだけ乗客がいるのか、把握することが可能となる。
【００４５】
次に、車両情報管理サーバ１００が、ドア毎の定員Ｔと、Ｓ１０４で算出されたドア毎の降車後の乗客予測人数Ｄαとに基づき、次駅３０において列車到着時に乗客が降車したあとのドア毎の混雑度のステータスを決定する（Ｓ１０５）。このＳ１０５の処理により、次駅３０に車両１０が到着した際に、ドア毎にどれだけの降車人数があり、車両１０のドア毎にどれだけの乗客が残っているのかを予測することが可能となる。そのため、次駅３０で車両１０を待っている乗客に対して、乗車予定のドア毎の混雑度を知らせることが可能になる。
【００４６】
次に、車両情報管理サーバ１００が、Ｓ１０５で算出された結果を次駅３０に送信する（Ｓ１０６）。
【００４７】
次に、Ｓ１０６で送信された情報をもとに、次駅３０の車両情報取得・表示端末１０１がホームの電光掲示板１０９に混雑度を表示する（Ｓ１０７）。
【００４８】
停車中処理Ｓ２００として、車両１０が、当駅２０に停車し、ホームから車両１０に乗客が降車を始めた際に、以下の処理を始める。
【００４９】
先ず、ホーム上に取り付けられたドア毎の状況を監視する監視カメラ１０５が、動画像情報を取得する（Ｓ２０１）。
【００５０】
次に、車両情報取得・表示端末１０１が、車両情報管理サーバ１００に、ネットワーク１０４を介して動画像情報の送信を実施する（Ｓ２０２）。
【００５１】
次に、車両情報管理サーバ１００は、Ｓ２００で送信された動画像情報に対して画像認識を行って人流情報へ変換し、人流情報からドア毎の降車人数Ｂを算出する（Ｓ２０３）。このＳ２０３では、車両１０が、当駅２０に到着した際に、ドア毎の状況を監視する監視カメラ１０５が取得した動画像情報に基づき、車両情報管理サーバ１００が、乗客の動く向きから降車と判断することより、降車する乗客数の算出が可能である。
【００５２】
次に、車両情報管理サーバ１００は、Ｓ１０３で算出されたドア毎の乗車後の乗客数Ｃと、Ｓ２０３で算出されドア毎の降車人数Ｂとに基づき、ドア毎の降車後の乗客数Ｄｍ（＝Ｃ−Ｂ）を算出する（Ｓ２０４）。
【００５３】
次に、車両１０の車重センサ１０３が、ドア毎の降車後の車両の重さＷＤを計測し（Ｓ２０５)、それを車両情報管理サーバ１００に送信する（Ｓ２０６）。
【００５４】
次に、車両情報管理サーバ１００は、Ｓ２０１で算出したドア毎の降車後の車両の重さを利用して、ドア毎の降車後の乗客数Ｄｗを算出する（Ｓ２０７）。
【００５５】
次に、車両情報管理サーバ１００は、Ｓ２０３で算出されたドア毎の降車後の乗客数Ｄｍと、Ｓ２０５で算出されたドア毎の降車後の乗客数Ｄｗに基づいて、値が補正されたドア毎の降車後の乗客数するＤ′を算出する（Ｓ２０８）。このＳ２０７は、車重センサ１０３で取得された値に基づいたドア毎の降車後の乗客数Ｄｗと、ドア毎の状況を監視する監視カメラ１０５が取得した動画像情報に基づいたドア毎の降車後の乗客数Ｄｍにより、値を補正することによって、より正確なドア毎の降車後の乗客数Ｄ′を算出することが可能なる。
【００５６】
また、Ｓ２０７で算出された補正したドア毎の降車後の乗客数Ｄ′を、ドア毎乗降者数統計ＤＢ２１１に蓄積することにより、Ｓ１０４で算出された予想値の妥当性を確かめ、ドア毎の降車後の乗客数Ｄ′の値をドア毎の降車後の予測乗客数Ｄαに反映させることにより、予測の精度を高めることが可能である。そのため、次駅３０に送信されるドア毎の混雑度の信頼性を向上することが可能になる。
【００５７】
次に、停車中処理Ｓ２００について、車両１０が当駅２０に停車し、ホームから車両１０に乗客が乗車を始めた際に、以下の処理を始める。
【００５８】
先ず、ホーム上に取り付けられたドア毎の状況を監視する監視カメラ１０５が、動画像情報を取得する（Ｓ２１０）。
【００５９】
次に、車両情報取得・表示端末１０１は、車両情報管理サーバ１００に、動画像情報を送信する（Ｓ２１１）。
【００６０】
次に、Ｓ２１１で送信された動画像情報に基づき、車両情報管理サーバ１００は、画像認識を行って人流情報に変換し、人流情報からドア毎の乗車人数Ａを算出する（Ｓ２１２）。このＳ２１２では、車両１０が当駅２０に到着した際に、ドア毎の状況監視カメラが取得した動画像情報に基づき、車両情報管理サーバ１００が、乗客の動く向きから乗車と判断することにより、乗車する乗客数の算出が可能になる。
【００６１】
次に、車両情報管理サーバ１００は、Ｓ２１２で算出されたドア毎の乗車人数Ａと、Ｓ２０６で算出された補正されたドア毎の降車後の乗客数Ｄ′に基づき、ドア毎の乗車後の乗客数Ｃ′（＝Ｄ′＋Ａ）を算出する（Ｓ２１３）。
【００６２】
Ｓ１０３で算出されるドア毎の乗車後の乗客数Ｃと、Ｓ２１３で算出されるドア毎の乗車後の乗客数Ｃ′とを比較し、値の妥当性を確認することにより、ドア毎の降車後の乗車人数を予測する際に必要なドア毎の乗車後の乗客数Ｃの精度を高めることが可能である。そのため、ドア毎の混雑度の信頼性を向上することが可能である。ただし、Ｓ２１３で算出されるドア毎の乗車後の乗客数Ｃ′と比較するＳ１０３で算出されるドア毎の乗車後の乗客数Ｃは、次駅２０と次駅２０のその次の駅の間の走行中に算出される値であることに留意する。また、計測後は、Ｓ１０３で算出されるドア毎の乗車後の乗客数Ｃ、Ｓ２１３で算出されるドア毎の乗車後の乗客数Ｃ′の値を、ドア毎の乗車後の予測乗客数Ｃαに反映するようにして、予測乗客数の精度を高める。
【００６３】
走行中処理Ｓ１００と停車中処理Ｓ２００で互いに算出されるドア毎の降車後の乗客数Ｄｍ，Ｄｗは、蓄積データやドア毎の乗車後の車両の重さＷＣ、およびドア毎の状況監視カメラで取得した動画像情報に基づいた人流情報の三観点から値を算出されるため、ドア毎の混雑度算出に必要なドア毎の降車後の乗客数の信頼性を高めることが可能である。
【００６４】
次に、図７を用いて走行中処理の詳細について説明する。
先ず、車両１０の車重センサ１０３が、ドア毎の乗車後の車両の重さＷＣを測定する（Ｓ４０１）。
【００６５】
次に、車両情報管理サーバ１００は、Ｓ４０１で測定した重さ情報を、日本人の平均体重に基づいて、除算することで、ドア毎の乗車後の乗客数Ｃを算出する（Ｓ４０２）。
【００６６】
次に、車両情報管理サーバ１００は、Ｓ４０２で算出したドア毎の乗車後の乗客数Ｃと、ドア毎乗降者数予測ＤＢ２１３に蓄積されているドア毎の予測降車人数Ｂαをもとに、ドア毎の降車後の乗客予測人数Ｄαを算出する（Ｓ４０３）。
【００６７】
Ｓ４０４以降は、Ｓ４０３で算出されたドア毎の降車後の乗客予測人数Ｄαと、ドア毎の定員Ｔを比較することにより、次駅３０に車両１０が到着した際に、乗客が降車した際のドア毎の混雑度具合を判定する。
【００６８】
先ず、車両情報管理サーバ１００は、ドア毎の定員Ｔと、ドア毎の降車後の乗客予測人数Ｄαを比較する（Ｓ４０４）。
【００６９】
比較処理Ｓ４０４では、車両１０のドア毎の乗客人数が、Ｄα≦ＴであるかＤα＞Ｔであるかを判別する。
【００７０】
その際、車両１０のドア毎の乗客人数が、Ｄα＞Ｔの場合は、ドア毎の降車後の乗車人数が、定員以上のため、車両１０のドア付近は混雑していると判断できる。そのため、車両情報管理サーバ１００は、車両１０のドア毎の混雑度を、混雑ステータスと判断し、次駅３０の車両情報取得・表示端末１０１に送信し、電光掲示板１０９に表示する（Ｓ４０７）。
【００７１】
Ｓ４０４で、Ｄα≦Ｔの場合、車両１０のドア毎の降車後の乗客人数が、Ｄα≦Ｔ／２であるかＤα＞Ｔ／２であるか場合を判別する（Ｓ４０５）。
【００７２】
その際、車両１０のドア毎の降車後の乗客人数が、Ｄα≦Ｔ／２の場合、ドア毎の定員の１／２以下である。
【００７３】
ドア毎の定員の１／２以下であるときには、車両情報管理サーバ１００は、車両１０のドア毎の混雑度を、すきステータスと判断し、次駅３０の車両情報取得・表示端末１０１に送信し、電光掲示板１０９に表示する（Ｓ４０６）。
【００７４】
車両１０のドア毎の乗客人数が、Ｄα＞Ｔ／２の場合、車両１０のドア毎の降車後の乗客人数が、ドア毎の定員１／２以上、ドア毎の定員未満である。
【００７５】
Ｓ４０８は、車両情報管理サーバ１００は、車両１０のドア毎の混雑度を、やや混雑ステータスと判断し、次駅３０の車両情報取得・表示端末１０１に送信し、電光掲示板１０９に表示する（Ｓ４０８）。
【００７６】
車両毎の乗車後の乗客数ＣＡは、ドア毎の乗車後の乗客数Ｃを、車両１０にあるドアの数分足し合わせることで、算出可能である。すなわち、次の（式１）が成立している。
【００７７】
【数１】
2019089417.tif 000003
【００７８】
なお、ここでは、降車後ではなく、車両毎の乗車後の乗客数を求めて、表示している。
【００７９】
先ず、車両情報管理サーバ１００は、車両毎の乗車後の乗客数ＣＡと、車両毎の定員ＴＡを比較する（Ｓ４０９）。
【００８０】
Ｓ４０９の比較処理で、ＣＡ≦ＴであるかＣＡ＞Ｔであるかを判別する。その際、車両１０の乗客人数が、ＣＡ＞ＴＡの場合は、車両１０の乗客人数が、車両毎の定員以上のため、混雑していると判断する。そのため、車両情報管理サーバ１００は、車両１０の混雑度を、混雑ステータスと判断し、次駅３０の車両情報取得・表示端末１０１に送信し、電光掲示板１０９に表示する（Ｓ４１０）。
【００８１】
Ｓ４１０で、ＣＡ≦ＴＡの場合、車両１０の乗客人数がＣＡ≦ＴＡ／２であるかＣＡ＞ＴＡ／２であるかを判別する（Ｓ４１１）。
【００８２】
Ｓ４１１で、ＣＡ≦ＴＡ／２の場合、車両１０の乗客人数が、車両毎の定員ＴＡ１／２以下の乗車人数であると判断する。そのため、車両情報管理サーバ１００は、車両１０の混雑度を、すきステータスと判断し、次駅３０の車両情報取得・表示端末１０１に送信し、電光掲示板１０９に表示する（Ｓ４１２）。
【００８３】
Ｓ４１２で、ＣＡ＞ＴＡ／２の場合、車両１０の乗客人数が、車両毎の定員１／２より大きく、車両毎の定員未満の乗車人数である。そのため、車両情報管理サーバ１００は、車両１０の混雑度を、やや混雑ステータスと判断し、次駅３０の車両情報取得・表示端末１０１に送信し、電光掲示板１０９に表示する（Ｓ４１３）。
なお、この例では、混雑のステータスを三分割にしたが、より詳細な混雑度のステータスを設けてもよい。
【００８４】
次に、図８を用いて停車中処理の詳細について説明する。
図８のフローチャートは、図６の停車中処理Ｓ２００をさらに詳細に説明したものである。
図６の停車中処理Ｓ２００は、さらに、停車中降車時処理Ｓ５００と、停車中乗車時データ処理Ｓ６００に大別される。
【００８５】
車両１０が、当駅２０に到着し、乗客が降車を始めた際(ドアが開いた際)に、車両情報管理サーバ１００が、停車中降車時処理Ｓ５００の処理を始める。
【００８６】
車両情報管理サーバ１００は、車両１０の重さ情報と、人流情報に基づいて、乗車が始まることを確認する。その後、車両情報管理サーバ１００が、停車中乗車時処理Ｓ６００(停車中降車時処理Ｓ５００の後続処理)を開始する。
【００８７】
先ず、停車中降車時処理Ｓ６００について説明する。
車両情報管理サーバ１００は、ホーム上に取り付けられたドア毎の状況を監視する監視カメラ１０５が取得した動画像情報を画像認識して、人流情報に変換し、人流情報からドア毎の降車人数Ｂを算出する（Ｓ５０１)。ここで、車両１０が、当駅２０に到着した際に、ドア毎の状況監視カメラが取得した動画像情報から変換された人流情報により、車両情報管理サーバ１００は、乗客の動く向きから降車と判断し、降車する乗客数の算出を可能にする。
【００８８】
次に、車両情報管理サーバ１００は、図６のＳ１０３で算出されたドア毎の乗車後の乗客数Ｃと、Ｓ５０１で算出されドア毎の降車人数Ｂに基づいて、以下の（式２）により、ドア毎の降車後の乗客数Ｄｍを算出する（Ｓ５０２)。
Ｄｍ＝Ｃ−Ｂ      …（式２）
【００８９】
次に、車両情報管理サーバ１００は、車両１０の重量センサで、ドア毎の降車後の車両の重さＷＤを計測する（Ｓ５０３)。
【００９０】
次に、車両情報管理サーバ１００は、Ｓ５０３のドア毎の降車後の車両の重さ情報を、日本人の平均体重に基づいて除算し、ドア毎の降車後の乗客数Ｄｗを算出する（Ｓ５０４)。すなわち、以下の（式３）により、ドア毎の降車後の乗客数Ｄｗを算出する。
Ｄｗ＝ＷＤ／（日本人の平均体重)      …（式３）
【００９１】
次に、車両情報管理サーバ１００は、Ｓ５０２で算出されたドア毎の降車後の乗客数Ｄｍと、Ｓ５０４で算出されたドア毎の降車後の乗客数Ｄｗより、以下の（式４）により、補正されたドア毎の降車後の乗客数Ｄ′を算出する（Ｓ５０５）。
Ｄ′＝（Ｄｍ＋Ｄｗ）／２        …（式４）
【００９２】
ここで、補正されたドア毎の降車後の乗客数Ｄ′は、車重センサ１０３の取得した情報に基づいて算出されたドア毎の降車後の乗客数Ｄｍと、監視カメラ１０５で取得して画像認識した情報に基づいて算出されたドア毎の降車後の乗客数Ｄｗの相加平均を取っているが、いずれかを重視する重み付け係数をかけて算出するようにしてもよい。
【００９３】
次に、車両情報管理サーバ１００は、補正されたドア毎の降車後の乗客数Ｄ′を、ドア毎乗降者数予測ＤＢ２１３のドア毎の降車後の予測乗客数Ｄαとして蓄積する（Ｓ５０６)。
それにより、同じ駅、同じ時間帯に到着する、ドア毎の降車後の乗客数Ｄをドア毎乗降者数統計ＤＢ２１１に蓄積することにより、傾向を把握し、予測することが可能である。
【００９４】
また、Ｓ５０１で算出されたドア毎の降車人数Ｂのデータを、ドア毎乗降者数予測ＤＢ２１３のドア毎の降車予測人数Ｂαに蓄積する（Ｓ５０７）。
それにより、同じ駅、同じ時間帯に到着する、ドア毎の降車人数Ｂを蓄積することで、傾向を把握し、予測することが可能である。
【００９５】
本実施形態では、Ｓ５０２で示したように、ドア毎の乗車後の乗車人数Ｃからドア毎の降車人数Ｂを引いて、ドア毎の降車後の乗客数Ｄｍを算出することが重要である。車両１０が、次駅３０に到着時、ホーム上に車両１０を待つ乗客がおり、その乗客は、空いている車両１０への乗車を希望するからである。
【００９６】
本実施形態に示されるように、補正されたドア毎の降車後の乗客数Ｄ′を算出するにあたり、Ｓ５０２のドア毎の降車後の乗客数Ｄｍと、Ｓ５０４のドア毎の降車後の乗客数Ｄｗは、ドア毎の乗車後の車両の重さＷＣとカメラの動画像情報に基づき車両情報管理サーバ１００で算出された人流情報の２観点で実績値を算出することが可能であり、それぞれの観点で算出された値の両者を参照して、平均を取ることにより信頼性の高い人流分析をおこなうことができる。
【００９７】
また、それぞれの実績値データの蓄積しているため、傾向を把握することにより、予測をすることが可能である。
【００９８】
そのため、予測値と、２観点から算出された実績値を組み合わせることにより、信頼性の高いドア毎の降車後の乗客数Ｄを算出することが可能である。その結果、信頼性の高いドア毎の降車後の乗客数Ｄとドア毎の定員Ｔを比較することにより、信頼性の高い混雑度を算出することが可能である。
【００９９】
次に、停車中乗車時処理Ｓ６００について、説明する。
先ずホーム上に取り付けられたドア毎の状況を監視する監視カメラ１０５が取得した動画像情報に基づき、車両情報管理サーバ１００は、ドア毎の乗車人数Ａを算出する（Ｓ６０１)。ここで、車両１０が、当駅２０に到着した際に、ドア毎の状況監視カメラが取得した動画像情報から変換された人流情報により、車両情報管理サーバ１００は、乗客の動く向きから乗車と判断し、車両情報管理サーバ１００は、乗車する乗客数の算出を可能にする。
【０１００】
次に、車両情報管理サーバ１００は、Ｓ５０５で算出されたドア毎の降車後の乗客数Ｄ′と、Ｓ５０６で算出されたドア毎の乗車人数Ａを、足し合わせ、次駅３０で、乗車が完了した際(ドアが閉まり、列車が発車する直前)でのドア毎の乗車後の乗客数Ｃ′を算出する（Ｓ６０２)。
【０１０１】
次に、車両情報管理サーバ１００は、Ｓ６０２で算出されたドア毎の乗車後の乗客数Ｃ′を、ドア毎乗降者数予測ＤＢ２１３に、次駅３０の次の駅での（すなわち、次駅３０と次の駅の間で走行中のドア毎の乗車後の乗客数として）ドア毎の乗車後の予測乗客数Ｃαとして蓄積する（Ｓ６０３）。
【０１０２】
次に、図９および図１０を用いて電光掲示板の混雑度の表示について説明する。
【０１０３】
図９および図１０は、車両情報表示システムの電光掲示板の一例を示した図である。
図９に示される電光掲示板８００は、車両１０の停車するドア毎に設置されており、路線・車両情報表示欄８０１と、ドア毎混雑状況表示欄８１０、車両毎混雑状況表示欄８２０からなる。
路線・車両情報表示欄８０１は、従来から表示されてきた時刻情報、路線情報などが表示される。
ドア毎混雑状況表示欄８１０では、そのドア毎の混雑状況が、例えば、「すき」、「やや混雑」、「混雑」などで表示される。
車両毎混雑状況表示欄８２０でも、その車両毎の混雑状況が、例えば、「すき」、「やや混雑」、「混雑」などで表示される。
【０１０４】
図１０に示される電光掲示板９００では、図９の電光掲示板８００よりもよりグラフィカルに表示されるものである。
図１０に示される電光掲示板９００は、路線・車両情報表示欄９０１と、ドア毎混雑状況表示欄９１０、車両毎混雑状況表示欄９２０からなる。
路線・車両情報表示欄９０１は、図９の電光掲示板８００の路線・車両情報表示欄８０１と同じである。
【０１０５】
ドア毎混雑状況表示欄９１０では、ドア毎の混雑状況が色分けして表示される。そして、現在乗客の立っている所、すなわち、この掲示板のドア付近の所が点滅して表示される。また、図のように、この駅での扉の開くサイドの表示もされる。
【０１０６】
車両毎混雑状況表示欄９２０では、車両毎の混雑状況が色分けして表示される。
これにより、乗客は、より直感的に混雑状況を把握することができ、すいたドアや車両に移動することにより、乗客がドア単位、車両単位で分散され、満員による乗り過ごしなどを防止して、乗客は、より快適に鉄道による移動を行うことができるようになる。
【０１０７】
最後に、図１１により各処理で使用するパラメータについてまとめる。
図１１の表で、項番７０１は、各項目における項目を表しており、項目名７０２は、本実施形態で述べた各項目名であり、パラメータ７０３は、各項目に対して、本実施形態で用いて符号である。
【０１０８】
以上、本実施形態によれば、鉄道利用者に、電光掲示板に、車両のドア毎、車両毎の混雑状況を表示して、満員による乗り過ごしなどを防止し、分散乗車を図ることができるようになるため、乗客は、より快適に鉄道による移動を行うことができるようになる。
【符号の説明】
【０１０９】
１００…車両情報管理サーバ
１０１…車両情報取得・表示端末
１０３…車重センサ
１０４…ネットワーク
１０７…駅システム
１０５…監視カメラ
１０９…電光掲示板
２０２…処理部
２０３…走行中処理部
２０４…停車中処理部
２０５…統計集計処理部
２０６…予測処理部
２０７…表示データ作成部
２０８…画像解析部
２１０…データ蓄積部
２１１…ドア毎乗降者数統計ＤＢ
２１３…ドア毎乗降者数予測ＤＢ
【図１】
2019089417.tif 000004
【図２】
2019089417.tif 000005
【図３】
2019089417.tif 000006
【図４】
2019089417.tif 000007
【図５】
2019089417.tif 000008
【図６】
2019089417.tif 000009
【図７】
2019089417.tif 000010
【図８】
2019089417.tif 000011
【図９】
2019089417.tif 000012
【図１０】
2019089417.tif 000013
【図１１】
2019089417.tif 000014