JP2021049813A - 列車乗車率管理システムおよび列車乗車率管理方法 - Google Patents

Abstract

【課題】列車を編成する車両の乗車率を、季節、時間帯および号車などの環境条件に依らず精度良く算出する。【解決手段】計数部、測定部、混雑状況推定部、乗車人数推定部、算出部および記憶部を備え、計数部は列車を編成する車両の乗車人数として第１の乗車人数を計数し、測定部は車両の荷重を測定し、混雑状況推定部は車両の内部の混雑状況を推定し、乗車人数推定部は、混雑状況推定部が推定した混雑状況が混雑なしの場合に、第１の乗車人数と車両の荷重とから推定される乗客一人当たりの重量と車両の荷重とから車両の乗車人数として第２の乗車人数を推定し、算出部は、車両の乗車人数として、混雑状況推定部が推定した混雑状況が、混雑なしの場合には第１の乗車人数を、混雑ありの場合には第２の乗車人数を採用し、採用した方の車両の乗車人数から当該車両の定員に占める割合を車両の乗車率として算出し、記憶部は算出部が算出した車両の乗車率を蓄積する。【選択図】図１

Description

本発明は、列車を編成する車両の乗車率を管理する列車乗車率管理システムおよび列車乗車率管理方法に関し、列車内の混雑状況の把握や、鉄道利用客への混雑に関する情報提供に対して好適である。

車両の乗車率、すなわち、車両の乗車定員に占める乗車人数の割合を把握することで、鉄道事業者は、ダイヤ改正の検討材料にでき、また、混雑状況に関する情報として利用客に提供することができる。それにより、列車混雑の平準化が可能となり、乗降時間の短縮による列車運行の安定性向上や車内環境改善にもつながると考えられる。

車両ごとに乗車率を算出する方法として、目視観測、荷重検知または光学系センサなどによって算出する方法が知られている。

目視観測による方法は、非特許文献１に示されるように、調査員等が列車内の様子を駅ホームなど車外から観察し、予め定められた基準と照らし合わせて車両の乗車率を推定する。この基準として、例えば、座席が全て埋まっていたら混雑率３５％、新聞等が読めない満員の状況であれば混雑率２３０％、といったものが挙げられる。目視観測による方法は、簡便である一方で、客観性に欠けるために精度が保証できない点と、人手に頼った測定であるため即時性と網羅性の点において課題がある。

荷重検知による方法は、特許文献１に示されるように、車両の台車に設置された空気ばねの内圧の変化から車両の乗車率を算出する方法が一般的である。空気ばねは、車両と台車部の間に装着され、車輪から車両に伝わる振動を軽減する役目を果たし、乗り心地を改善する部品である。空車から満車まで様々な荷重がかかる状況下で、車両の高さが維持されるように空気ばねの内圧が調整される仕組みであるため、その圧力を測定および変換することで荷重が算出可能である。
この方法では、荷重検知結果を一人当たりの重量で除算することによって乗車人数を求めるが、一人当たりの重量の仮定が正しくないと乗車人数の精度が悪化する。一人当たりの重量は、季節、時間帯および号車などの環境条件で変動するため、適切な値を仮定することが難しいという課題がある。

光学系センサによる方法は、画像認識で車内に存在する乗客の頭部の数を数えることや、レーザレーダを用いて車両ドア部分における乗客の通過を検知することで、乗車人数を計測する。この方法は、センサ部から見たときの人の重なりを判別することが難しく、混雑時に精度が悪化する傾向にある。また、精度を向上するために多角度からセンシングを処理するには、センサの種類や数を増やす必要があり、コストが増加するという課題がある。

特開平０８−２３０６７２号公報

清水英範、「都市鉄道の混雑率の測定方法」、第３回鉄道整備等基礎調査報告シンポジウム予稿集、６９−７８（２００５）

本発明は、列車を編成する車両の乗車率を、季節、時間帯および号車などの環境条件に依らず、精度良く算出できる列車乗車率管理システムおよび列車乗車率管理方法を提供することを課題とする。

上記課題を解決するために、本発明に係る列車乗車率管理システムは、計数部、測定部、混雑状況推定部、乗車人数推定部、算出部および記憶部を備え、計数部は、列車を編成する車両の乗車人数として第１の乗車人数を計数し、測定部は、車両の荷重を測定し、混雑状況推定部は、車両の内部の混雑状況を推定し、乗車人数推定部は、混雑状況推定部が推定した混雑状況が混雑なしの場合に、第１の乗車人数と車両の荷重とから推定される乗客一人当たりの重量と車両の荷重とから車両の乗車人数として第２の乗車人数を推定し、算出部は、車両の乗車人数として、混雑状況推定部が推定した混雑状況が、混雑なしの場合には第１の乗車人数を採用し、混雑ありの場合には第２の乗車人数を採用し、採用した方の車両の乗車人数から当該車両の定員に占める割合を車両の乗車率として算出し、記憶部は、算出部が算出した車両の乗車率を蓄積することを特徴とする。

本発明によれば、乗員一人当たりの重量を混雑度合いが低い条件下で精度良く推定し、車両の乗車率算出に反映することで、車両荷重に基づく車両の乗車率の算出方法の弱点を補い、車両の乗車率の算出精度を向上させることができる。

本発明の実施例に係る列車乗車率管理システムのシステム構成の一例を示す図である。 混雑状況推定部の内部処理を示すフローチャートの一例を示す図である。 駅間、曜日および列番による混雑状況推定に用いるデータベースの一例を示す図である。 車両の乗車率計算の一例を示す図である。 一人当たり重量推定部の内部処理を示すフローチャートの一例を示す図である。 乗車人数推定部の内部処理を示すフローチャートの一例を示す図である。 乗車率算出部の内部処理を示すフローチャートの一例を示す図である。

以下、本発明を実施するための形態として、本発明の実施例について、図を参照しながら説明する

本発明の実施例に係る列車乗車率管理システムは、先ず、駅間、曜日および列番（列車番号）を基本とした条件で、列車内の混雑のありまたはなしを判定する。その上で、行路内の混雑なしの条件下では、カメラや光学系センサなどを用いて乗車人数を計数した結果で車両の乗車率を算出する。それと共に、荷重検知結果と乗車人数計数結果とから乗客一人当たりの重量を推定し、同行路内の混雑ありの条件下では、荷重検知結果と推定した乗客一人当たりの重量とから求めた乗車人数によって車両の乗車率を算出する。

この列車乗車率管理システムによれば、乗車人数の計数結果に基づき、乗客一人当たりの重量を適切な値に設定した上で、同行路内の混雑した環境下でも荷重に基づいて車両の乗車率を算出することが可能となる。そのため、季節、時間帯および号車などの環境条件に依らず、車両の乗車率を精度良く算出することが可能となる。

図１は、本発明の実施例に係る列車乗車率管理システムのシステム構成の一例を示す図である。
列車乗車率管理システムは、大別すると、乗車率算出装置１００と乗車率算出装置１００に対して情報を入出力する複数の処理部とから構成される。

先ず、乗車率算出装置１００に対する情報の入力源となる複数の処理部は、ドア開閉情報管理部１０１、列番情報管理部１０２、列車位置管理部１０３、カレンダ情報管理部１０４、改札流入人数取得部１０５、手動切替入力部１０６、乗車人数計数部１０７、車両荷重測定部１０８、路線内一人当たり重量管理部１０９および自列車内他車両乗車率算出装置１００Ａである。

ここで、自列車内他車両乗車率算出装置１００Ａは、自列車内において他車両向けに存在する乗車率算出装置であり、その内部処理は乗車率算出装置１００の内部処理と同じである。

次に、乗車率算出装置１００からの情報の出力先となる複数の処理部は、自列車内他車両乗車率算出装置１００Ａ、路線内一人当たり重量管理部１０９および乗車率記憶部１１０である。

ここで、乗車率記憶部１１０は、列車内の各号車に設置される車内表示装置１１１および路線内の駅に設置される駅構内表示装置１１２に対して、乗車率情報を出力する。

乗車率算出装置１００が実行する内部処理は、列車内の車両ごとに個別に存在する。

乗車率算出装置１００の入力側に接続される複数の処理部の内、ドア開閉情報管理部１０１、列番情報管理部１０２、列車位置管理部１０３、カレンダ情報管理部１０４、改札流入人数取得部１０５、手動切替入力部１０６および路線内一人当たり重量管理部１０９に関しては、一列車内で共通の単一入力である。
一方で、乗車人数計数部１０７、車両荷重測定部１０８および自列車内他車両乗車率算出装置１００Ａに関しては、車両ごとに異なる個別の入力である。

また、乗車率算出装置１００の出力側について、乗車率記憶部１１０は、一列車内に最低限１箇所あればよく、列車内の各車両に対応する乗車率算出装置１００からの各出力を集約して記憶する。

さらに、乗車率算出装置１００は、独立した装置として車載することが可能である。もしくは、乗車率算出装置１００は、その内部処理を既存の車上モニタ装置の内部に実装することでも実現可能である。後述するように、乗車率算出装置１００への入力データの多くは、車上モニタ装置の内部に既に存在する情報であることから、車上モニタ装置の内部に処理を実装する方法は、ハード面およびソフト面の両方で新設や改修に係る部分が少なく、コストが低く抑えられる。

続いて、乗車率算出装置１００の入力側の各処理部について、図１の左上からの順に説明する。
（１）ドア開閉情報管理部１０１
ドア開閉情報管理部１０１からの入力情報は、ドア開閉状態１５１である。すなわち、列車内ドアもしくはホームドアの少なくとも一部のドアが開き乗客の乗降が行われ得る状態であるか、全ドアが閉まり乗降が行われ得ない状態であるか、のいずれであるかを示す情報である。以降では、前者を「ドア開状態」、後者を「ドア閉状態」と記載する。
ここで、ドア開閉情報管理部１０１は、列車内のドアやホームドアの開閉状態に関する情報を保持する機器であれば、その役割を果たすことが可能であることから、一例として、車上モニタ装置が挙げられる。

なお、ドア開閉状態１５１の代用として、車上モニタ装置などから取得できる車両速度の情報を使用することも可能である。なぜならば、原則的に、列車はドア閉状態でのみ走行可能、すなわち速度が正になるためである。乗車率算出装置１００は、列車速度が、走行検知用速度の所定閾値を上回っているときに「ドア閉状態」、それ以外を「ドア開状態」とみなして、内部処理を行う。この方法であれば、乗車率算出装置１００は、ドア開閉状態を直接認識できる機器と接続されない場合であっても、間接的にドア開閉の状態を認識することができる。

（２）列番情報管理部１０２
列番情報管理部１０２からの入力情報は、自列車の列車番号１５２である。ここで、列番情報管理部１０２は、自列車の列車番号を認識している機器であればその役割を果たすことが可能であることから、一例として、車上モニタ装置が挙げられる。

（３）列車位置管理部１０３
列車位置管理部１０３からの入力情報は、列車位置１５３である。ここで、列車位置管理部１０３は、自列車の位置を認識している機器であればその役割を果たすことが可能であることから、一例として、車上モニタ装置が挙げられる。

（４）カレンダ情報管理部１０４
カレンダ情報管理部１０４からの入力情報は、曜日関連情報１５４である。乗車率算出装置１００を搭載する列車のダイヤが、平日と土日祝日とで分かれている場合、曜日関連情報１５４は、平日か否かの情報となる。また、列車のダイヤが曜日毎に細かく分かれている場合、曜日関連情報１５４は、それらの分類に応じて当日のダイヤがいずれであるかを識別可能な形で、乗車率算出装置１００に入力される。
ここで、カレンダ情報管理部１０４は、曜日情報を認識する機器であればその役割を果たすことが可能であることから、一例として、車上モニタ装置が挙げられる。あるいは、乗車率算出装置１００の内部でカレンダ情報を管理することも可能であり、その場合外部からの入力としての曜日関連情報１５４は不要である。

（５）改札流入人数取得部１０５
改札流入人数取得部１０５からの入力情報は、自列車の停車駅における改札流入人数１５５である。ここで、改札流入人数取得部１０５は、単位時間当たりに改札を通過した人数を把握できる機器であればその役割を果たすことが可能であることから、一例として、駅に設置されている自動改札機の制御装置が挙げられる。当該制御装置に無線通信機能を持たせ、駅停車中の列車に対して、直近の所定時間内における改札通過人数１５５を送信させる。
また、改札流入人数取得部１０５は、必ずしも先の自動改札機の制御装置である必要はなく、カメラの画像認識やレーザレーダを活用した駅構内の人流監視システムなどであってもよい。

（６）手動切替入力部１０６
手動切替入力部１０６からの入力情報は、乗務員や駅係員によって手動で設定される手動設定混雑状況１５６である。この混雑状況信号は、「混雑あり」または「混雑なし」のいずれかである。
乗務員や駅係員は、列車内外の混雑状況を把握し、混雑度合いが大きいと判断する際に、手動切替入力部１０６に対してその旨の入力を行うことにより、手動設定混雑状況１５６の信号内容が「混雑あり」となる。
ここで、手動切替入力部１０６は、駅や列車に設置されている操作端末でもよいし、乗務員や駅係員が乗客案内等の用途で持つタブレット端末でもよい。

（７）乗車人数計数部１０７
乗車人数計数部１０７からの入力情報は、自車両内の乗車人数計数結果１５９と乗車人数計数部動作状態１６０である。乗車人数計数部１０７は、カメラのような撮像装置を用いた画像認識やレーザレーダのような光学系検知装置による物体検知を活用した計数により、乗車人数計数結果１５９を積算する。
例えば、カメラのような撮像装置を用いた画像認識による計数方法として、列車内の天井部や妻部に設置した撮像装置（カメラ）により車内の画像を撮影し、乗客の頭部を画像認識して計数する方法が挙げられる。この方法によれば、痴漢防止などの目的で車内に既設の撮像装置（カメラ）を流用することが可能で、追加設備にかかるコストを低減できる。

また、上記の画像認識による計数方法の他の例として、ホームドア部への接近または取り残し検知用に設置した車側撮像装置（カメラ）の画像を活用し、列車に乗降する人数を計数し積算する方法が挙げられる。この方法も、既設の撮像装置（カメラ）の流用により導入コストの低減が可能である。

さらに、レーザレーダのような光学系検知装置を用いる方法として、例えば、乗客が乗降する車両ドアや車間部に通過検知用の光学系検知装置（レーザレーダ）を設置し、乗客の足や胴体などの通過数を検知し積算する方法が挙げられる。

上記のいずれの方法も、乗客数が少なく乗降が激しくない場面においては、精度良く乗車人数計数結果１５９を取得できる。しかし、混雑した状況下では、各乗客を切り分けて計数することが困難になるため、乗車人数計数結果１５９の精度が悪化する。

乗車人数計数部動作状態１６０の信号内容は、「正常」または「異常」のいずれかの状態を持ち、乗車人数計数部１０７が自己診断で異常を認識した際に「異常」が出力される。

（８）車両荷重測定部１０８
車両荷重測定部１０８からの入力情報は、車両荷重測定結果１５７と車両荷重測定部動作状態１５８である。車両荷重測定結果１５７は、空車状態を基準にして乗客によって増加した分の重さである。

ここで、車両荷重測定部１０８の例として、車上モニタ装置が挙げられる。車上モニタ装置では、図示しないブレーキ制御装置から受け取った情報により車体を支える空気ばねの内部圧力を把握しているため、空車時からの圧力増分を重さに変換することで車両荷重測定結果１５７が計算できる。また、車両荷重測定部１０８としてブレーキ制御装置自体を用いてもよい。

車両荷重測定部動作状態１５８の信号内容は、「正常」または「異常」のいずれかの状態を持ち、車両荷重測定部１０８が自己診断で異常を認識した際には「異常」が出力される。

（９）自列車内他車両乗車率算出装置１００Ａ
自列車内他車両乗車率算出装置１００Ａからの入力情報は、自列車内の他車両について推定された自列車内他車両一人当たり重量１６２Ａである。本実施例では便宜上、自列車内の他車両が１車両存在する形式で記述しているが、自列車内の他車両が２車両以上存在する場合でも、自列車内の他車両について推定された乗客一人当たりの重量が、乗車率算出装置１００に入力される。反対に、自列車内他車両乗車率算出装置１００Ａに対しては、乗車率算出装置１００から乗客一人当たりの重量推定結果１６２が出力される。

（１０）路線内一人当たり重量管理部１０９
路線内一人当たり重量管理部１０９は、同一路線内の各列車に関して、各列車内において推定された乗客一人当たりの重量を管理する地上側の設備である。走行する列車とは無線通信によって情報の入出力を行う。

路線内一人当たり重量管理部１０９は、乗車率算出装置１００に対して周期的に、自列車以外の他列車において推定される乗客一人当たりの重量の集計結果を、他列車の乗客一人当たりの重量１６３として入力する。ここで、集計方法の代表的な例は、平均処理である。

一方で、乗車率算出装置１００は、その内部で演算された乗客一人当たりの重量推定結果１６２を路線内一人当たり重量管理部１０９に対して送信出力する。

次に、乗車率算出装置１００の出力側の処理部について説明する。
（１１）乗車率記憶部１１０
乗車率記憶部１１０は、車上サーバであり、乗車率算出装置１００が算出した乗車率算出結果１６５を蓄積する。乗車率記憶部１１０に蓄積されたデータは、鉄道事業者の計画部門などにおいて解析され、混雑状況の把握や将来のダイヤ改正の検討材料として用いられ、また、乗客に対する情報提供にも活用される。

（１２）車内表示装置１１１
車内表示装置１１１は、自列車内の各号車の乗車率を表示する。そのために、乗車率記憶部１１０から車内表示装置１１１に対して、列車内車両別乗車率情報１６６が出力される。列車内車両別乗車率情報１６６を車内表示装置１１１に表示することによって、混雑した車両の乗客が比較的空いている車両へ移動し、列車内の混雑が平準化することが期待できる。

（１３）駅構内表示装置１１２
駅構内表示装置１１２は、路線内の駅に設置され、路線内の各列車の乗車率記憶部１１０からの列車別乗車率情報１６７を表示する。駅構内表示装置１１２が、路線内の各列車の混雑状況を表示することにより、駅にいる利用客がより空いている列車を選択して乗車することが可能となり、列車間での混雑の平準化が期待できる。
列車内および列車間での混雑の平準化は、車内快適性の向上だけでなく、極端に長い乗降時間の発生を抑制することになり、列車運行の定時性の向上にも寄与する。

次に、乗車率算出装置１００の内部構成について、図１を用いて説明する。
乗車率算出装置１００は、混雑状況推定部１１３、一人当たり重量推定部１１４、乗車人数推定部１１５および乗車率算出部１１６から構成される。

（１４）混雑状況推定部１１３
混雑状況推定部１１３の入力は、ドア開閉状態１５１、列車番号１５２、列車位置１５３、曜日関連情報１５４、改札流入人数１５５、手動設定混雑状況１５６、車両荷重測定結果１５７、車両荷重測定部動作状態１５８、乗車人数計数結果１５９および乗車人数計数部動作状態１６０である。また、混雑状況推定部１１３の出力は、混雑状況推定結果１６１であり、一人当たり重量推定部１１４と乗車率算出部１１６とに入力される。

ここで、混雑状況推定結果１６１の取り得る状態は、「混雑あり」および「混雑なし」の２種類である。「混雑あり」とは、乗車人数計数部１０７においてカメラやレーザレーダによる方法で乗車人数が正しく計数できない程度の混雑度合いであることを示す。具体的な閾値は、乗車人数計数部１０７として採用する機材の性能や方式の種類によって異なるため、予め実乗車人数と乗車人数計数部１０７との比較検証試験を行い、閾値となる混雑度合いを決めておく必要がある。
混雑状況推定部１１３の内部処理については後述する。

（１５）一人当たり重量推定部１１４
一人当たり重量推定部１１４の入力は、車両荷重測定結果１５７、車両荷重測定部動作状態１５８、乗車人数計数結果１５９、乗車人数計数部動作状態１６０および混雑状況推定結果１６１である。一人当たり重量推定部１１４の出力は、一人当たり重量推定結果１６２であり、路線内一人当たり重量管理部１０９と乗車人数推定部１１５とに入力される。
一人当たり重量推定部１１４の内部処理については後述する。

（１６）乗車人数推定部１１５
乗車人数推定部１１５の入力は、車両荷重測定結果１５７、車両荷重測定部動作状態１５８、一人当たり重量推定結果１６２および他列車一人当たり重量１６３である。乗車人数推定部１１５の出力は、乗車人数推定結果１６４であり、乗車率算出部１１６に入力される。
乗車人数推定部１１５の内部処理については後述する。

（１７）乗車率算出部１１６
乗車率算出部１１６の入力は、ドア開閉情報１５１、乗車人数計数結果１５９、乗車人数計数部動作状態１６０、混雑状況推定結果１６１および乗車人数推定部１６４からの推定結果である。乗車率算出部１１６の出力は、乗車率算出結果１６５であり、乗車率記憶部１１０に入力される。
乗車率算出部１１６の内部処理については後述する。

先ず、混雑状況推定部１１３の内部処理について説明する。
図２は、混雑状況推定部１１３の内部処理を示すフローチャートの一例を示す図である。このフローチャートの各ステップの処理を実行する主体は、混雑状況推定部１１３であるが、以下の各ステップでは、その主体の記載を省略する。

ＳＴＥＰ２０１で、ドア開閉状態１５１（ドア開閉情報管理部１０１の出力）を使用して乗車率算出タイミングであるか否かを判定する。乗車率算出タイミングは、駅での乗客の乗降が終了したタイミングおよびその後の所定時間内とする。よって、ドア開閉状態１５１が、「ドア開状態」から「ドア閉状態」に変化したタイミングおよびその後の所定時間内であれば、ＳＴＥＰ２０１の判定結果はＹＥＳとなり、ＳＴＥＰ２０２に進む。
ここで、所定時間としては、走行による車両動揺の影響を回避するため、ドアが閉じてから列車が動き始めるまでの平均的な時間に設定する方法を用いることができる。

他方、ＳＴＥＰ２０１の判定結果がＮＯであれば、ＳＴＥＰ２０９に進む。
ＳＴＥＰ２０９では、混雑状況推定結果１６１を前回値の保持とする。なお、車両電源の起動時は、空車であると想定されることから、混雑状況推定結果１６１の初期値は、「混雑なし」とする。

ＳＴＥＰ２０２で、列車番号１５２（列車番号管理部１０２の出力）、列車位置１５３（列車位置管理部１０３の出力）および曜日関連情報１５４（カレンダ情報管理部１０４の出力）を入力条件として、駅間、曜日および列番（列車番号）の観点で混雑状況を推定する。この混雑状況の推定は、例えば、データベース検索の形で行う方法が挙げられる。

図３は、駅間、曜日および列番による混雑状況推定に使用するデータベースの一例を示す図である。図３では、Ａ駅からＩ駅までの路線を仮定し、各駅間、各列番（列車番号１０１Ａ〜１０５Ａ）および各曜日（平日または土日祝）の条件で、「混雑あり」の傾向にあるか否かを示している。

図３に示すデータベースの内容については、事前に各条件での通常時における混雑傾向を現地調査などで調査および集計した結果を、乗車率算出装置１００が備えるメモリ（図示せず）に保存しておく。同一の路線でも季節によって混雑傾向が変化することが考えられるため、データベースの内容を容易に変更できるよう、外部記録媒体の交換等によりメモリの内容を変更できる形態が望ましい。

ＳＴＥＰ２０２で、「混雑あり」と判定された場合（ＹＥＳ）は、ＳＴＥＰ２０７に進む。
ＳＴＥＰ２０７では、混雑状況推定結果１６１を「混雑あり」に設定する。

他方、「混雑あり」と判定されなかった場合（ＮＯ）は、ＳＴＥＰ２０３に進む。
ここで、混雑状況推定部１１３における推定の考え方は、ＳＴＥＰ２０２における駅間、曜日および列番（列車番号）での混雑状況推定を基本とし、ＳＴＥＰ２０２で「混雑あり」と判定されなかった場合における例外的な「混雑あり」状況の可能性を、以降のＳＴＥＰ２０３〜ＳＴＥＰ２０６でカバーするものである。

ＳＴＥＰ２０３では、改札流入人数１５５（改札流入人数取得部１０５の出力）を入力として、現在駅の改札流入人数１５５が規定人数よりも多いか否かを判定する。例えば、駅の近くで大規模なイベントなどが開催されるような場合には、平常時では「混雑あり」の傾向になくても特定のタイミングで大きな混雑が発生する可能性があるため、ＳＴＥＰ２０３はそのようなケースを考慮し対処するステップである。

ここで、上記の規定人数は、駅、曜日および列番（列車番号）ごとに平常時の乗車人数の傾向から大きく乖離する値（人数）に設定されることが望ましい。例えば、平常時の乗車人数の傾向が正規分布である場合に、平均値＋２σ（σは標準偏差）を規定値（人数）とする方法などを用いることができる。

ＳＴＥＰ２０３での判定が、ＹＥＳの場合にはＳＴＥＰ２０７に進み、ＮＯの場合にはＳＴＥＰ２０４に進む。
ＳＴＥＰ２０４では、手動設定混雑状況１５６（手動切替入力部１０６の出力）を入力として、乗務員や駅係員が手動により「混雑あり」の切替えを要求する状態にあるか否かを判定する。ここでは、ＳＴＥＰ２０２で判定する平常時の混雑傾向やＳＴＥＰ２０３で判定するイベント的なケース以外で、イレギュラーな混雑傾向の変化がある際に、人手を介して混雑状況推定結果１６１を「混雑あり」に変更することができる。例えば、運行乱れによって平常時と乗客の流動が大きく変わっているような場合や、一部の車両が使用できず他の車両に集中的に乗客が乗車しているような場合が挙げられる。

ＳＴＥＰ２０４での判定が、ＹＥＳの場合にはＳＴＥＰ２０７に進み、ＮＯの場合にはＳＴＥＰ２０５に進む。
ＳＴＥＰ２０５では、乗車人数計数結果１５９（乗車人数計数部１０７の出力）が規定人数よりも大きいか否かを判定する。この判定結果が、ＹＥＳの場合にはＳＴＥＰ２０７に進み、ＮＯの場合にはＳＴＥＰ２０６に進む。

ここで、乗車人数計数部動作状態１６０（乗車人数計数部１０７の出力）が「異常」の場合には、乗車人数計数結果１５９の値が信頼できないため、ＳＴＥＰ２０５の判定はスキップするという考え方で（すなわち、ＮＯ）、ＳＴＥＰ２０６に進む。

また、上記の規定人数は、乗車人数計数部１０７によって正確な計数ができる限界の人数規模を予め試験等で検証して設定されることが望ましい。

ＳＴＥＰ２０６では、車両荷重測定結果１５７（車両荷重測定部１０８の出力）が規定重量より大きいか否かを判定する。この判定結果が、ＹＥＳの場合にはＳＴＥＰ２０７に進み、ＮＯの場合にはＳＴＥＰ２０８に進む。

ここで、車両荷重測定部動作状態１５８（車両荷重測定部１０８の出力）が「異常」の場合には、車両荷重測定結果１５７の値が信頼できないため、ＳＴＥＰ２０６の判定はスキップするという考え方で（すなわち、ＮＯ）、ＳＴＥＰ２０８に進む。
また、上記の規定重量は、ＳＴＥＰ２０５で用いる規定人数に所定の一人当たりの重量を乗算した値に設定されることが望ましい。

ＳＴＥＰ２０５とＳＴＥＰ２０６とは、本来であれば、ＳＴＥＰ２０４からＳＴＥＰ２０７に進むべき状況にも拘らず、乗務員や駅係員が手動切替入力部１０６への入力を怠った場合や手動切替入力部１０６が故障しているような場合のバックアップ手段として存在するステップである。
ＳＴＥＰ２０８では、混雑状況推定結果１６１を「混雑なし」に設定する。

以上、混雑状況推定部１１３の内部処理を図２のフローチャートに沿って説明上記したＳＴＥＰ２０３〜ＳＴＥＰ２０６の各判定ステップは、図２に示す順序に固定されるものではなく、順序が入れ替わっても構わない。

また、混雑状況推定部１１３における推定の考え方として、先のＳＴＥＰ２０２における駅間、曜日および列番（列車番号）での混雑状況推定を基本とすることを記したが、上記したＳＴＥＰ２０３〜ＳＴＥＰ２０６に示す各状態における混雑状況の推定に特化させる場合も想定して、先のＳＴＥＰ２０２なしに上記したＳＴＥＰ２０３〜ＳＴＥＰ２０６それぞれを実行するようにしてもよい。

次に、一人当たり重量推定部１１４の内部処理について説明する。
図５は、一人当たり重量推定部１１４の内部処理を示すフローチャートの一例を示す図である。このフローチャートの各ステップの処理を実行する主体は、一人当たり重量推定部１１４であるが、以下の各ステップでは、その主体の記載を省略する。

ＳＴＥＰ５０１で、混雑状況推定結果１６１（混雑状況推定部１１３の出力）を入力として、混雑状況が「混雑あり」か否かを判定する。この判定結果が、ＹＥＳの場合にはＳＴＥＰ５０４に進み、ＮＯの場合にはＳＴＥＰ５０２に進む。

ＳＴＥＰ５０２で、乗車人数計数部動作状態１６０（乗車人数計数部１０７の出力）を入力として、乗車人数計数部１０７が正常動作しているか否かを判定する。正常動作している場合（ＹＥＳ）は、ＳＴＥＰ５０３に進み、異常である場合（ＮＯ）は、ＳＴＥＰ５０６に進む。

ＳＴＥＰ５０３で、車両荷重測定部動作状態１５８（車両荷重測定部１０８の出力）を入力として、車両荷重測定部１０８が正常動作しているか否かを判定する。正常動作している場合（ＹＥＳ）は、ＳＴＥＰ５０５に進み、異常である場合（ＮＯ）は、ＳＴＥＰ５０６に進む。

ＳＴＥＰ５０４で、現行路内で一人当たりの重量推定結果１６２に前回値が存在するか否かを判定する。この判定結果が、ＹＥＳの場合にはＳＴＥＰ５０７に進み、ＮＯの場合にはＳＴＥＰ５０６に進む。
ＳＴＥＰ５０７では、一人当たりの重量推定結果１６２として前回値を保持する。

ＳＴＥＰ５０５で、車両荷重測定結果１５７（車両荷重測定部１０８の出力）を乗車人数計数結果１５９で除算することによって、一人当たりの重量推定結果１６２を算出する。

ＳＴＥＰ５０６では、一人当たりの重量推定結果１６２を推定できないため、値を無効値とする。このＳＴＥＰ５０６は、一人当たりの重量推定結果１６２を計算するための車両荷重測定結果１５７および乗車人数計数結果１５９の少なくともいずれかが信頼できない場合、または現行路内が始めから「混雑あり」の状況（エラー状態）である場合、に実行されるステップである。

次に、乗車人数推定部１１５の内部処理について説明する。
図６は、乗車人数推定部１１５の内部処理を示すフローチャートの一例を示す図である。このフローチャートの各ステップの処理を実行する主体は、乗車人数推定部１１５であるが、以下の各ステップでは、その主体の記載を省略する。

ＳＴＥＰ６０１で、車両荷重測定部動作状態１５８（車両荷重測定部１０８の出力）を入力として、車両荷重測定部１０８が正常動作しているか否かを判定する。正常動作している場合（ＹＥＳ）は、ＳＴＥＰ６０２に進み、異常である場合（ＮＯ）は、ＳＴＥＰ６０７に進む。
ＳＴＥＰ６０７では、乗車人数推定結果１６５として無効値を設定する。

ＳＴＥＰ６０２で、一人当たりの重量推定結果１６２（一人当たり重量推定部１１４の出力）を入力として、その値が有効であるか否かを判定する。この判定結果が、有効である場合（ＹＥＳ）はＳＴＥＰ６０８に進み、有効でない（無効である）場合（ＮＯ）はＳＴＥＰ６０３に進む。

ＳＴＥＰ６０８で、一人当たりの重量基準値に自車両の一人当たりの重量推定結果１６２を設定し、ＳＴＥＰ６０６に進む。
ＳＴＥＰ６０６で、車両荷重測定結果１５７を一人当たりの重量基準値で除算することで、乗車人数推定結果１６４を算出する。

他方、ＳＴＥＰ６０２の判定により一人当たりの重量推定結果１６２が有効でない（無効である）場合（ＮＯ）、ＳＴＥＰ６０３以降において、自車両以外の一人当たりの重量推定結果を採用する。

ＳＴＥＰ６０３で、自列車内他車両一人当たりの重量１６２Ａ（自列車内他車両乗車率算出装置１００Ａの出力）を入力として、自列車内の他車両の一人当たりの重量推定結果が有効であるか否かを判定する。この判定結果が、有効である場合（ＹＥＳ）はＳＴＥＰ６０５に進み、有効でない（無効である）場合（ＮＯ）はＳＴＥＰ６０４に進む。

自列車内の他車両の一人当たりの重量推定結果が有効である場合（ＹＥＳ）、ＳＴＥＰ６０５で、当該有効な値（複数ある場合は、平均などの統計処理済みの値）を一人当たりの重量基準値に設定し、ＳＴＥＰ６０６に進む（ＳＴＥＰ６０６での処理は、上述のとおり）。

自列車内の他車両の一人当たりの重量推定結果が有効でない（無効である）場合（ＮＯ）、ＳＴＥＰ６０４で、同一路線内を走行する他列車の一人当たりの重量１６３（路線内一人当たり重量管理部１０９の出力）を入力として、平均化などの統計処理をした上で、一人当たりの重量基準値に設定し、ＳＴＥＰ６０６に進む（ＳＴＥＰ６０６での処理は、上述のとおり）。

次に、乗車率算出部１１６の内部処理について説明する。
図７は、乗車率算出部１１６の内部処理を示すフローチャートの一例を示す図である。このフローチャートの各ステップの処理を実行する主体は、乗車率算出部１１６であるが、以下の各ステップでは、その主体の記載を省略する。

ＳＴＥＰ７０１で、ドア開閉状態１５１（ドア開閉情報管理部１０１の出力）を使用して、乗車率算出タイミングであるか否かを判定する。判定方法は、先のＳＴＥＰ２０１（図２）と同一である。判定結果が、ＹＥＳの場合はＳＴＥＰ７０２に進み、ＮＯの場合はＳＴＥＰ７０９に進む。
ＳＴＥＰ７０９では、乗車率算出結果１６５として前回値を保持する。

ＳＴＥＰ７０２で、混雑状況推定結果１６１（混雑状況推定部１１３の出力）を入力として、混雑状況が「混雑あり」か否かを判定する。この判定結果が、「混雑あり」の場合（ＹＥＳ）はＳＴＥＰ７０３に進み、「混雑なし」の場合（ＮＯ）はＳＴＥＰ７０４に進む。

ＳＴＥＰ７０４で、乗車人数計数部動作状態１６０（乗車人数計数部１０７の出力）を入力として、乗車人数計数部１０７が正常動作しているか否かを判定する（先のＳＴＥＰ５０２と同じ処理）。正常動作している場合（ＹＥＳ）は、ＳＴＥＰ７０６に進み、異常である場合（ＮＯ）は、ＳＴＥＰ７０３に進む。

ＳＴＥＰ７０３で、乗車人数推定結果１６４（乗車人数推定部１１５の出力）が有効であるか否かを判定する。この判定結果が、有効である場合（ＹＥＳ）はＳＴＥＰ７０５に進み、有効でない（無効である）場合（ＮＯ）はＳＴＥＰ７０７に進む。
ＳＴＥＰ７０７では、乗車率算出結果１６５を無効値とする。

ＳＴＥＰ７０５で、続くＳＴＥＰ７０８で使用するための乗車人数基準値に、乗車人数推定結果１６４を設定し、ＳＴＥＰ７０８に進む。

一方、ＳＴＥＰ７０６で、続くＳＴＥＰ７０８で使用するための乗車人数基準値に、乗車人数計数結果１５９（乗車人数計数部１０７の出力）を設定し、ＳＴＥＰ７０８に進む。

ＳＴＥＰ７０８で、乗車人数基準値を自車両の定員数で除算することによって乗車率算出結果１６５を算出する。

最後に、乗車率算出装置１００による処理を実行した際の、車両の乗車率の計算例について説明する。
図４は、車両の乗車率計算の一例を示す図である。ここで、対象とする列車は、６両編成（１号車〜６号車）、各車両の乗車定員は、図４に示す「乗車定員［人］」の行に記載の人数、と仮定する。

まず、混雑状況推定部１１３の推定結果が「混雑なし」の状況下で、乗車人数計数部１０７による計数結果が、図４に示す「乗車人数計数結果［人］」の行に記載の人数であったとする。この場合には、乗車率算出部１１６では、乗車人数基準値として当該乗車人数計数結果が設定され、乗車定員に占める割合として車両の乗車率が算出される（図４に示す「車両の乗車率１［％］」の行）。例えば、１号車では、１５．０％（＝１８［人］÷１２０［人］×１００）との計算になる。

また、混雑状況推定部１１３の推定結果が「混雑なし」の状況下では、更に、一人当たり重量推定部１１４で、一人当たりの重量推定結果１６２が計算される。その際には、車両荷重測定部１０８における測定結果が使用される。すなわち、図４に示す「車両荷重測定結果１［ｔｏｎ］」の行に記載の値が、車両荷重測定結果１５７である。そこで、計算により求めた一人当たりの重量推定結果１６２は、図４に示す「一人当たりの重量推定結果［ｋｇ］」の行に記載の値である。例えば、１号車では、６５ｋｇ（＝１．１７［ｔｏｎ］÷１８［人］×１０００）との計算になる。

次に、混雑状況推定部１１３の推定結果が「混雑あり」の状況下で、乗車人数推定部１６４において、車両荷重測定結果１５７を一人当たりの重量推定結果１６２で除算することで、乗車人数推定結果１６４が算出される（図４に示す「乗車人数推定結果［人］」の行）。すなわち、図４に示す「車両荷重測定結果２［ｔｏｎ］」の行に記載の値を、「一人当たりの重量推定結果［ｋｇ］」の行に記載の値で除算することで、「乗車人数推定結果［人］」の行に記載の値が算出される。例えば、１号車では、２０８．３人（＝１３．５４［ｔｏｎ］÷６５［ｋｇ］×１０００）との計算になる。

また、混雑状況推定部１１３の推定結果が「混雑あり」の状況下では、乗車率算出部１１６において乗車人数基準値として乗車人数推定結果１６４が設定され、乗車定員に占める割合として車両の乗車率が算出される（図４に示す「車両の乗車率２［％］」の行）。図４に示す「乗車人数推定結果［人］」の行に記載の値を、「乗車定員［人］」で除算する計算となる。例えば、１号車は、１７３．４％（＝２０８．３［人］÷１２０［人］×１００）との計算になる。

１００…乗車率算出装置、１００Ａ…自列車内他車両乗車率算出装置、
１０１…ドア開閉情報管理部、１０２…列番情報管理部、１０３…列車位置管理部、
１０４…カレンダ情報管理部、１０５…改札流入人数取得部、１０６…手動切替入力部、
１０７…乗車人数計数部、１０８…車両荷重測定部、
１０９…路線内一人当たり重量管理部、１１０…乗車率記憶部、１１１…車内表示装置、
１１２…駅構内表示装置、１１３…混雑状況推定部、１１４…一人当たり重量推定部、
１１５…乗車人数推定部、１１６…乗車率算出部、１５１…ドア開閉状態、
１５２…列車番号、１５３…列車位置、１５４…曜日関連情報、１５５…改札流入人数、
１５６…手動設定混雑状況、１５７…車両荷重測定結果、
１５８…車両荷重測定部動作状態、１５９…乗車人数計数結果、
１６０…乗車人数計数部動作状態、１６１…混雑状況推定結果、
１６２…一人当たりの重量推定結果、１６２Ａ…自列車内他車両一人当たりの重量、
１６３…他列車一人当たりの重量、１６４…乗車人数推定結果、
１６５…乗車率算出結果、１６６…列車内車両別乗車率情報、１６７…列車別乗車率情報

Claims (16)

1. 計数部、測定部、混雑状況推定部、乗車人数推定部、算出部および記憶部を備え、
   前記計数部は、列車を編成する車両の乗車人数として第１の乗車人数を計数し、
   前記測定部は、前記車両の荷重を測定し、
   前記混雑状況推定部は、前記車両の内部の混雑状況を推定し、
   前記乗車人数推定部は、前記混雑状況推定部が推定した前記混雑状況が混雑なしの場合に、前記第１の乗車人数と前記車両の荷重とから推定される乗客一人当たりの重量と前記車両の荷重とから前記車両の乗車人数として第２の乗車人数を推定し、
   前記算出部は、前記車両の乗車人数として、前記混雑状況推定部が推定した前記混雑状況が、混雑なしの場合には前記第１の乗車人数を採用し、混雑ありの場合には前記第２の乗車人数を採用し、採用した方の前記車両の乗車人数から前記車両の定員に占める割合を前記車両の乗車率として算出し、
   前記記憶部は、前記算出部が算出した前記車両の乗車率を蓄積する
   ことを特徴とする列車乗車率管理システム。
2. 請求項１に記載の列車乗車率管理システムであって、
   前記混雑状況推定部は、前記混雑状況を推定するに際し、前記列車の運行条件が、前記車両の乗車率を算出する対象となる前記列車の列車番号、前記列車の位置情報から得られる駅間情報および前記列車を運転する曜日情報の組合せから定義される混雑条件に該当する場合に、混雑ありを推定する
   ことを特徴とする列車乗車率管理システム。
3. 請求項１または２に記載の列車乗車率管理システムであって、
   前記混雑状況推定部は、前記混雑状況を推定するに際し、前記車両の乗車率を算出する対象となる前記列車の停車駅における改札流入人数が規定の閾値よりも多い場合に、混雑ありを推定する
   ことを特徴とする列車乗車率管理システム。
4. 請求項１または２に記載の列車乗車率管理システムであって、
   前記混雑状況推定部は、前記混雑状況を推定するに際し、混雑ありの手動入力がなされた場合に、混雑ありを推定する
   ことを特徴とする列車乗車率管理システム。
5. 請求項１または２に記載の列車乗車率管理システムであって、
   前記混雑状況推定部は、前記混雑状況を推定するに際し、前記第１の乗車人数が既定の閾値よりも多い場合に、混雑ありを推定する
   ことを特徴とする列車乗車率管理システム。
6. 請求項１または２に記載の列車乗車率管理システムであって、
   前記混雑状況推定部は、前記混雑状況を推定するに際し、前記車両の荷重が既定の閾値よりも大きい場合に、混雑ありを推定する
   ことを特徴とする列車乗車率管理システム。
7. 請求項１〜６のいずれか１項に記載の列車乗車率管理システムであって、
   前記混雑状況推定部は、前記混雑状況を推定する処理を前記車両のドアが閉状態のタイミングで実行する
   ことを特徴とする列車乗車率管理システム。
8. 請求項１〜７のいずれか１項に記載の列車乗車率管理システムであって、
   前記計数部は、前記第１の乗車人数を当該車両に設置された撮像装置による画像認識結果に基づいて計数する
   ことを特徴とする列車乗車率管理システム。
9. 請求項１〜７のいずれか１項に記載の列車乗車率管理システムであって、
   前記計数部は、前記第１の乗車人数を当該車両に設置された光学系検知装置による人の存在検知に基づいて計数する
   ことを特徴とする列車乗車率管理システム。
10. 請求項１〜９のいずれか１項に記載の列車乗車率管理システムであって、
    前記第１の乗車人数と前記車両の荷重とから前記乗客一人当たりの重量を推定する一人当たり重量推定部を備え、
    前記一人当たり重量推定部は、前記計数部から当該計数部の動作状態を示す情報および前記測定部から当該測定部の動作状態を示す情報を取得し、両方の前記動作状態の少なくともいずれかが正常でない場合に、前記乗客一人当たりの重量として無効値を設定する
    ことを特徴とする列車乗車率管理システム。
11. 請求項１〜９のいずれか１項に記載の列車乗車率管理システムであって、
    前記第１の乗車人数と前記車両の荷重とから前記乗客一人当たりの重量を推定する一人当たり重量推定部を備え、
    前記一人当たり重量推定部は、前記混雑状況推定部が推定した前記混雑状況が混雑ありの場合、前記乗客一人当たりの重量を推定する際に、前回推定した重量の値が有れば当該値を保持し、当該前回推定した重量の値が無ければ無効値を設定する
    ことを特徴とする列車乗車率管理システム。
12. 請求項１０または１１に記載の列車乗車率管理システムであって、
    前記一人当たり重量推定部が前記乗客一人当たりの重量として前記無効値を設定した場合、前記乗車人数推定部は、前記車両の乗車人数を推定する際に、前記乗客一人当たりの重量として前記列車の他車両が推定した当該他車両の乗客一人当たりの重量を使用する
    ことを特徴とする列車乗車率管理システム。
13. 請求項１２に記載の列車乗車率管理システムであって、
    前記乗車人数推定部は、前記他車両が推定した当該他車両の乗客一人当たりの重量が無効である場合に、前記列車と同一路線内を走行する他列車が推定した乗客一人当たりの重量を使用する
    ことを特徴とする列車乗車率管理システム。
14. 請求項１〜１３のいずれか１項に記載の列車乗車率管理システムであって、
    前記車両に設置される車内表示装置に、前記記憶部に蓄積した前記列車を編成する車両別の乗車率が表示される
    ことを特徴とする列車乗車率管理システム。
15. 請求項１〜１４のいずれか１項に記載の列車乗車率管理システムであって、
    前記列車が走行する路線内の駅に設置される駅構内表示装置に、前記路線内の各列車が備える前記記憶部に蓄積した当該各列車を編成する車両別の乗車率が表示される
    ことを特徴とする列車乗車率管理システム。
16. 列車を編成する車両の乗車人数として第１の乗車人数を計数する第１のステップと、
    前記車両の荷重を測定する第２のステップと、
    前記車両の内部の混雑状況を推定する第３のステップと、
    前記第３のステップで推定した前記混雑状況が混雑なしの場合に、前記第１の乗車人数と前記車両の荷重とから乗客一人当たりの重量を推定する第４のステップと、
    前記乗客一人当たりの重量と前記車両の荷重とから前記車両の乗車人数として第２の乗車人数を推定する第５のステップと、
    前記車両の乗車人数として、前記第３のステップで推定した前記混雑状況が、混雑なしの場合には前記第１の乗車人数を採用し、混雑ありの場合には前記第２の乗車人数を採用し、採用した方の前記車両の乗車人数から前記車両の定員に占める割合を前記車両の乗車率として算出する第６のステップと、
    前記第６のステップで算出した前記車両の乗車率を蓄積する第７のステップと
    を有する列車乗車率管理方法。

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