（2）油耗管理：精确计量油耗，纠正不良操作，确保油耗下降。

整合后的系统将对车辆运行过程中的车辆急加速、急减速、怠速运转时间、超经济车速运行比例、发动机经济转速比例、空调、暖风装置开启状态、使用时间、开门时长等数据进行监控从而实现油耗管理，其内容包括： 1、 高油耗驾驶行为管理功能

通过采集每一辆运营车辆的行车数据，通过对驾驶员导致高油耗的不良驾驶行为进行监控和记录，从而更有针对性地帮助驾驶员改善驾驶技巧，降低燃油成本，实现管理节能。

2、 油耗记录监控功能

通过对车辆所有油料变化情况进行记录与监控，并生成报表与系统备份，能够掌握任意时间段车辆油料储备与消耗情况。 3、 油耗数据对比查询功能

通过对发动机ECU油耗数据及实际加油数据的对比与查询，随时都能了解公司各运营车辆的油料状况，发现异常油料变动问题，杜绝人为偷油行为，消除管理漏洞。 （3）GPS定位管理：实时位置查询、历史路径回放、车辆运行调控

G-BOS具有GPS功能，可作为备用GPS对车辆运行信息进行记录，并通过3G网络传输至后台服务器中保留存档，使得能够实时的对车辆或多车位置进行跟踪定位，精确掌握车辆动态。

（4）远程故障报警管理：管理车辆动态，远程故障诊断，保证行车顺畅 远程故障报警管理包括： 1、 车辆故障实时监控功能

整合后的系统通过对运营车辆的实施监控，全面了解车辆在运行途中发生的任何问题，能够实时掌握每一辆运营车辆的运行动态与故障。 2、 车辆故障实时提醒功能

通过整合后的系统对运营车辆突发故障的监控，系统将通过数据处理中心向后台调度平台进行及时反馈，并确保周边服务网点的快速响应，及时排除问题，减少晚点、停运。 （5）维保管理：实时车辆管控，精确维保计划，降低维修成本

整合后的系统通过对车辆运行数据与车况信息的监控与数据处理中心的分析，为每辆运营车辆制定精确合理的维修保养计划，并加以记录，全面提高车辆完好率和出勤率，降低零部件故障隐患。

（6）车线匹配管理：车线交互匹配，优化车线布局，提升运营效益

通过收集运营车辆的车速、发动机转速、整车运行负荷率、进气温度、机油压力、机油温度、冷却水温度、大气压力等数据，智能公交系统数据处理中心将对车辆运行情况进行全面分析，从而提供全面的车辆运行诊断和优化建议，使得能够有针对性地调整车线匹配。

2.12 客流统计系统功能设计 2.12.1 客流量统计介绍

客流( passenger flow ) 通常也被称作人数。对于交通而言客流是人们为了实现各类出行活动，借助交通工具形成的有目的流动。客流量 ( passenger flow volume ) ，在一定时间内，沿一个方向通过线路某断面的顾客或乘客数量。它在方向分布上是相对平衡的，因为一般是一往一返或一进一出。流量在时间分布上则很不均衡，但呈一定规律性。例如，节假日客流量增加、一日内的车客流量高峰在上下班和上下学的时间。

2.12.2 客流量统计的作用与智能调度

乘客人数对于智能交通系统是具有重大意义的，通过精确的量化数据，我们可以了解到每个时间段、每路公交车、每个站台的人流量，利用这些数据，发挥智能调度系统的优势，让公共资源得到更充分的利用。

客流量统计在公交系统中重要作用可以体现在以下几点： 通过统计每个时间段的人数，可以合理调度车辆出发频次;

通过统计每路公交车的人数，可以合理调度每路公交车车辆的总数;

通过统计每个车站的上下车人数，可以合理调度公交车在某个站的进站次数和时间; 通过统计主要区域的人数状态，从而对公交车车辆进行合理的调度; 评估和优化公交广告宣传的效果;

合理制定早班车和晚班车的时间、发车次数;

通过显示当前乘客人数状态及变化趋势，相关管理部门可以对人数较多的公交站点采取预防突发事件的措施等等。

2.12.3 国内外公交客流量统计技术现状

目前国内外公交客流量统计的技术主要有以下几种:

（1）踏板式自动乘客计数。此种方法对个体差异要求较小，但是要求乘客依次上下车，上下车拥挤的时候该方法的精度会大大降低，而且相应踏板装置容易损坏。

（2）红外式自动乘客计数。红外计数器又分为主动式红外和被动式红外两种，反射式主动红外对人着装要求较高，深色的衣服反射效果不好；对射式主动红外很难处理遮挡通过监控区域的人群。被动式红外计数器对环境温度以及人体温度敏感, 同样也很难处理重叠遮挡的情况。总体而言，采取红外计数方式在人群拥挤的情况下计数准确率会急剧下降。

（3）基于机器视觉的客流统计。机器视觉算法是目前国内外研究热点，应用在公交客流统计领域的机器视觉算法研究方向主要包括：

(a)、基于颜色和形状的人头检测算法。该算法根据目标区域的颜色（黑色）、形

状（近似圆形）判断其是否是一个人头。该算法对人的发色和着装要求较高，对染发、戴帽子的行人容易出现漏检，对穿黑色衣服的行人则容易出现多检。

(b)、基于图像分割的人体检测算法。该算法一般通过背景减除法或者帧差法得

到差分图像，然后对差分图像进行分割。该算法对光线变化较为敏感，由于公交环境中光线变化显着，该算法难以取得好的统计结果。

(c)、基于运动目标检测、跟踪和运动轨迹分析的算法。该算法首先检测出目标

区域的运动物体，然后对运动物体进行跟踪，最后通过分析运动目标的运动轨迹进行计数。相关文献的研究结果表明：该算法对光线变化的敏感度低，基本不受乘客发色和着装颜色的影响，计算速度快，适合公交客流量统计应用环境的需求。南大苏富特车载智能视频客流量统计系统，就是基于此类算法原理，并经过诸多优化改进，整体客流量统计准确率显着提升，业界领先。

2.12.4 南大苏富特车载智能视频客流量统计系统功能与特点

南大苏富特车载智能视频客流量统计系统，采用自主知识产权的先进客流量统计算法，通过运动目标检测和跟踪过程，统计公交车上下客人数。在标准环境下人数统计平均精确率高于90%。为管理者提供实时、直观、准确的公交客流量数据，有利于更高效的管理和组织工作。

根据标书要求，技术架构充分考虑镇江文广对车载视频分析系统与现有的镇江智能公交平台整体融合的技术架构要求进行设计。 1、软件架构设置实现如下

（1）采用J2EE B/S架构，Server端采用SSH（Struts+Spring+Hibernate），前台展示采用Ext JS 4，数据库采用Oracle 10g，在Browser与Server交互过程中用到了Web Socket，系统架构图如下所示：

视频客流分析数据等数据发送至MQ，通过MQ将数据存入数据库或以WebService的形式提供对外访问的接口。

（2）系统从职责上分为四层：表示层、业务逻辑层、数据持久层和域模块层，其中使用Struts作为系统的整体基础架构，负责MVC的分离，在Struts框架的模型部分，利用Hibernate框架对持久层提供支持，业务层用Spring支持。。

（3）Browser端采用了Ext JS的MVC框架。ExtJS是一种主要用于创建前端用户界面，是一个基本与后台技术无关的前端ajax框架。Ext 中的性能非常出色，利用ExtJS里的面向对象功能，可简化工作，提高自己的效率。

（4）为了提高性能，客流分析数据信息等实时数据的展现中采用了WebSocket技术，

WebSocket是HTML5规格中的一个非常重要的新特性，它的存在可以允许用户在浏览器中实现双向通信，实现数据的及时推送，这个技术的意义在于我们可以通过网页实现很多以前无法实现的应用。

（5）系统对外提供Web Server接口。 2、系统功能

（1）客流量统计功能，实时统计公交车前后门的上下车人数。 （2）上位机交互功能，上位机可以向系统发送如下指令： （a）启动：启动客流量统计系统 （b）停止：停止客流量统计系统 （c）查询：查询上下车人数 （d）设置：修正上下车人数

（3）开关门检测功能，自动检测开关门事件。

（4）客流数据存储功能，在上下车人数发生变化时，记录人数和时间，以用于日后客流量分析。

（5）客流数据视频输出功能，输出前后门视频并显示上下车人数。 3、系统原理

客流量统计是通过摄像头采集视频信号，由计算机进行分析统计人数。系统主要包括开关门检测模块、运动目标检测模块、运动目标跟踪模块、运动轨迹分析模块和计数模块。同时，系统对外提供了交互接口，可以根据上位机的指令执行相应操作。

图 客流量统计系统原理图 4、系统特点

（1）、统计结果平均准确率 >90% 。

（2）、统计结果具有实时性。公交车到站开门后，系统开始统计上下车人数；车门关闭