一种确定公共交通路线中客流不均衡路段的方法及装置与流程

1.本技术实施例涉及智能交通技术领域，尤其涉及一种确定公共交通路线中客流不均衡路段的方法及装置。


背景技术：

2.随对于城市而言，公共交通有力缓解了城市运行的通行压力。因此，合理、高效地规划公共交通路线，然后搭配适宜的出车计划，尤为重要。目前而言，对城市不均衡路线的识别主要是基于断面客流进行，如可基于路段断面系数进行判断。路段断面系数的计算公式为：
3.路段断面系数＝最大断面客流量/平均断面客流量
4.其中，通过为路段断面系数设定一个阈值，取值通常在1.2～1.5之间，如果超过阈值，则判断当前路线为客流不均衡路线。
5.上述通过断面客流进行不均衡路线识别的方式在实施时，由于断面客流的信息不够充分，因此对不均衡路线的识别容易存在较大误差。


技术实现要素：

6.本技术提供一种确定公共交通路线中客流不均衡路段的方法及装置，用以准确地识别出公共交通路网中存在客流不均衡的路线以及路线中的不均衡的路段。
7.第一方面，本技术实施例提供一种确定公共交通路线中客流不均衡路段的方法，该方法包括：基于公共交通路线在单程运行状态下的起终点od交通量，构建所述公共交通路线的od矩阵；所述od矩阵中的任一元素t
ij
表示于i站点上车且在j站点下车的人数；对所述od矩阵进行图像的显著性目标检测，从而确定所述od矩阵中的各显著性区域；其中，任一显著性区域中的元素与周围区域的元素的区别程度满足设定要求；将满足站点条件的显著性区域进行合并，从而得到所述公共交通路线的不均衡区域；根据所述不均衡区域，确定所述公共交通路线的不均衡路段。
8.上述方案中，由于起终点od交通量(即od客流)包含了具体站点客流流向信息，是一种细化的数据，因此通过使用od客流作为计算不均衡路线及不均衡路段的指标，可以提升计算的准确度；此外，通过将od矩阵视作二维图像信号处理，将对不均衡区域的检测视作显著性目标检测，也有助于提升计算的准确度。
9.在一种可能实现的方法中，所述基于公共交通路线在单程运行状态下的起终点od交通量，构建所述公共交通路线的od矩阵，包括：按照单程运行状态下各站点顺序，构建n*n的初始od矩阵，其中，所述初始od矩阵的n行分别用于表示上车的站点，n列分别用于表示下车的站点；根据所述公共交通路线在历史阶段的上下客数据，确定所述初始od矩阵中的各元素，从而得到所述od矩阵；所述od矩阵为上三角矩阵。
10.上述方案中，具体描述了公共交通路线的od矩阵的构建过程，通过将一条公共交通路线中的各个站点的客流量作为矩阵的一个个元素，将可以准确地描述出该公共交通路
线的各个站点的繁忙与空闲的状态，这对后续准确计算不均衡路段具有非常重要的意义。
11.在一种可能实现的方法中，所述对所述od矩阵进行图像的显著性目标检测之前，所述方法还包括：采用设定大小的高斯核、按照设定步长及设定方向，对所述od矩阵进行卷积操作。
12.上述方案中，对一公共交通路线，由于根据od客流确定的od矩阵中容易出现多个较大值的元素中有一个较小值的元素，对此，本方案中通过采用设定大小的高斯核、按照设定步长并沿设定方向对od矩阵进行卷积操作，可将较小值的元素与较大值的元素被划分在同一区域内，进而将可以消除矩阵中较小值的影响、同时保留较大值的区域特性。
13.在一种可能实现的方法中，所述对所述od矩阵进行图像的显著性目标检测，从而确定所述od矩阵中的各显著性区域，包括：对所述od矩阵进行二维离散傅里叶变换，得到幅度谱和相位谱；根据所述幅度谱，得到残差谱；对所述残差谱和所述相位谱进行反向傅里叶变换，得到显著图；对所述显著图进行阈值判断，从而得到所述od矩阵中的各显著性区域。
14.上述方案中，通过对od矩阵进行图像的显著性目标检测，将可以得到od矩阵中的各显著性区域，从而后续将可以基于得到的各显著性区域而准确界定当前的公共交通路线是否为客流不均衡的公共交通路线，并在确定为不均衡的公共交通路线后继续确定当中的不均衡路段。
15.在一种可能实现的方法中，所述将满足站点条件的显著性区域进行合并，从而得到所述公共交通路线的不均衡区域，包括：针对任一显著性区域，若确定所述显著性区域在横方向或纵方向上小于第一设定数目的站点，且与相邻的显著性区域之间的间隔的站点数量小于第二设定数目，则将所述显著性区域与所述相邻的显著性区域进行合并，作为所述公共交通路线的不均衡区域。
16.上述方案中，对于从od矩阵中识别出来的各显著性区域，该各显著性区域在一定程度上可以理解为一个个的不均衡区域，然而，为了能够更好地根据合理划分的不均衡区域来对公共交通的车辆调度进行规划，因此本技术可以对一些在空间上存在一定关联关系的不均衡区域进行合并，比如对于横方向或者纵方向不满足(即小于)第一设定数目的站点的显著性区域而言，若它与相邻的另一显著性区域间隔的站点数量小于第二设定数目，那么将可以将该两个显著性区域进行合并，如此在后续对当前路线的公共交通车辆进行调度时将可以很好地满足乘客的乘车需求以及节约车辆资源。
17.在一种可能实现的方法中，针对任一显著性区域，若确定所述显著性区域在横纵方向上均小于所述第一设定数目的站点，且与相邻的显著性区域之间的间隔的站点数量不小于所述第二设定数目的站点，则忽略所述显著性区域；针对任一显著性区域，若确定所述显著性区域在横方向或纵方向上大于所述第一设定数目的站点，且与相邻的显著性区域之间的间隔的站点数量不小于所述第二设定数目，则将所述显著性区域作为所述公共交通路线的不均衡区域。
18.上述方案中，对于从od矩阵中识别出来的各显著性区域，该各显著性区域在一定程度上可以理解为一个个的不均衡区域，然而，为了能够更好地根据合理划分的不均衡区域来对公共交通的车辆调度进行规划，因此本技术可以对一些在空间上存在一定关联关系的不均衡区域进行忽略处理或者单独处理，比如对于横方向且纵方向不满足(即小于)第一设定数目的站点的显著性区域而言，若它与相邻的另一显著性区域间隔的站点数量不小于
第二设定数目，那么将可以忽略对该显著性区域的处理，也即在后续对当前路线的公共交通车辆进行调度时无需重点考虑该显著性区域，而仅需要将该显著性区域当作非显著性区域进行处理即可；又比如对于横方向或者纵方向上满足(即大于)第一设定数目的站点的显著性区域而言，若它与相邻的另一显著性区域间隔的站点数量大于第二设定数目，那么将可以将该显著性区域单独视作一个不均衡区域，也即后续在对当前路线的公共交通车辆进行调度时需要重点考虑该显著性区域，以满足该区域的乘车用户的乘车需求，增进用户的乘车体验。
19.在一种可能实现的方法中，所述根据所述不均衡区域，确定所述公共交通路线的不均衡路段，包括：将所述不均衡区域的左上角元素对应的第一出发站点和第一到达站点中，按所述单程运行状态下靠前的站点作为所述不均衡路段的起点位置；将所述不均衡区域的右下角元素对应的第二出发站点和第二到达站点中，按所述单程运行状态下靠后的站点作为所述不均衡路段的终点位置。
20.上述方案中，具体描述了如何对不均衡路线中的不均衡路段进行确定，基于该方式，可以尽可能地覆盖路线中不均衡的站点，这对后续合理地对公共交通路线的车辆调度具有非常重要的作用。
21.第二方面，本技术实施例提供一种确定公共交通路线中客流不均衡路段的装置，该装置包括：od矩阵构建单元，用于基于公共交通路线在单程运行状态下的起终点od交通量，构建所述公共交通路线的od矩阵；所述od矩阵中的任一元素t
ij
表示于i站点上车且在j站点下车的人数；显著性区域确定单元，用于对所述od矩阵进行图像的显著性目标检测，从而确定所述od矩阵中的各显著性区域；其中，任一显著性区域中的元素与周围区域的元素的区别程度满足设定要求；不均衡区域确定单元，用于将满足站点条件的显著性区域进行合并，从而得到所述公共交通路线的不均衡区域；不均衡路段确定单元，用于根据所述不均衡区域，确定所述公共交通路线的不均衡路段。
22.第三方面，本技术实施例提供了一种计算设备，包括：
23.存储器，用于存储程序指令；
24.处理器，用于调用所述存储器中存储的程序指令，按照获得的程序执行如第一方面任一实现方法。
25.第四方面，本技术实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令用于使计算机执行如第一方面任一实现方法。
附图说明
26.为了更清楚地说明本技术实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简要介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本技术的一些实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
27.图1为本技术实施例提供的一种确定公共交通路线中客流不均衡路段的方法的示意图；
28.图2为本技术实施例提供的一种卷积操作的示意图；
29.图3为本技术实施例提供的一种od客流区域显著矩阵的示意图；
30.图4为本技术实施例提供的一种确定公共交通路线中客流不均衡路段的装置的示意图；
31.图5为本技术实施例提供的一种计算设备的示意图。
具体实施方式
32.为了使本技术的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本技术作进一步地详细描述，显然，所描述的实施例仅仅是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本技术保护的范围。
33.针对当前基于断面客流确定不均衡公共交通路线的方法容易导致所确定出来的不均衡路线并非为真实的不均衡路线的缺点，本技术提供一种确定公共交通路线中客流不均衡路段的方法。如图1所示，为本技术实施例提供的一种确定公共交通路线中客流不均衡路段的方法的示意图，该方法包括以下步骤：
34.步骤101，基于公共交通路线在单程运行状态下的起终点od交通量，构建所述公共交通路线的od矩阵。
35.其中，所述od矩阵中的任一元素t
ij
表示于i站点上车且在j站点下车的人数。
36.在本步骤中，公共交通路线可以为公共交通路网中的任一条公共交通路线。其中，公共交通路线可以为城市公交的运行路线、也可以为城市地铁的公共交通路线，或者其他类型的公共交通路线，本技术不做限定。对一公共交通路线，其中包括多个站点，供乘客上下车，在本技术中，为了确定客流不均衡的公共交通路线，可以对单程运行状态下的公共交通路线进行研究，具体而言，设对一包含有起始站点a、中间站点b、中间站点c、中间站点d和终止站点e共5个站点的一条公共交通路线而言，本技术中仅考虑公共交通车辆从该公共交通路线单向运行的情况，而不考虑车辆往返运行的情况，如仅考虑车辆从站点a开出、且于站点e停止的情况，而不考虑车辆从站点a开出、而后又返回站点a的情况。
37.步骤102，对所述od矩阵进行图像的显著性目标检测，从而确定所述od矩阵中的各显著性区域。
38.其中，任一显著性区域中的元素与周围区域的元素的区别程度满足设定要求。
39.在本步骤中，通过将od矩阵视作二维图像信号处理，并对其进行显著性目标检测，从而将可以得到对应的各显著性区域。
40.步骤103，将满足站点条件的显著性区域进行合并，从而得到所述公共交通路线的不均衡区域。
41.在本步骤中，通过考虑对一些符合站点条件的显著性区域进行合并，而非单独处理，如此对于后续制定相关的出车计划将更为合理，也更易节约社会资源。
42.步骤104，根据所述不均衡区域，确定所述公共交通路线的不均衡路段。
43.在本步骤中，当对公共交通路线识别出当中的不均衡区域后，通过进一步落脚到当中的不均衡路段，这为后续执行合理的出车计划具有重要意义。
44.上述方案中，由于起终点od交通量(即od客流)包含了具体站点客流流向信息，是一种细化的数据，因此通过使用od客流作为计算不均衡路线及不均衡路段的指标，可以提
升计算的准确度；此外，通过将od矩阵视作二维图像信号处理，将对不均衡区域的检测视作显著性目标检测，也有助于提升计算的准确度。
45.以下将结合示例分别对上述一些步骤进行详细说明。
46.在上述步骤101的一个实施中，所述基于公共交通路线在单程运行状态下的起终点od交通量，构建所述公共交通路线的od矩阵，包括：按照单程运行状态下各站点顺序，构建n*n的初始od矩阵，其中，所述初始od矩阵的n行分别用于表示上车的站点，n列分别用于表示下车的站点；根据所述公共交通路线在历史阶段的上下客数据，确定所述初始od矩阵中的各元素，从而得到所述od矩阵；所述od矩阵为上三角矩阵。
47.例如，设存在一包括有n个站点的公共交通路线s，其中自起始站点开始，依次命名为站点1、站点2、
……
站点n。那么，针对公共交通路线s，构建初始od矩阵i，其中，矩阵i的横方向为客流到达站点，按照路线单程站点的顺序，向右的每一列代表一个站点；矩阵i的纵方向为客流出发站点，按照路线单程站点的顺序，向下的每一行代表一个站点。横、纵方向的站点为同一线路单程的站点。
48.接下来，可根据公共交通路线s在历史阶段的数据，如根据公共交通路线在最近一个月中的出车数据，计算各个站点在该月中的客流均值，并将各均值作为矩阵i的元素、对应填入矩阵i的相应位置上，也即矩阵i中的任一个元素表示从纵方向上的出发站点到横方向上的到达站点的od客流，显然，所构建的od矩阵i为上三角矩阵。
49.如表1所示，为本技术实施例提供一种od矩阵的表格。
50.出发到达s1s2
…
sn-1sns1 od
1-2
…
od
1-n-1
od
1-n
s2
ꢀꢀ…
od
2-n-1
od
2-n
…ꢀꢀꢀ……
sn-1
ꢀꢀꢀꢀ
od
n-1-n
sn
ꢀꢀꢀꢀꢀ
51.表1
52.其中，od
1-2
表示自站点1上车的乘客中、从站点2下车的乘客的数量，od
1-n
表示自站点1上车的乘客中、从站点n下车的乘客的数量。本技术中不再赘述表1中各元素的含义。
53.在本技术的某些实施中，所述对所述od矩阵进行图像的显著性目标检测之前，所述方法还包括：采用设定大小的高斯核、按照设定步长及设定方向，对所述od矩阵进行卷积操作。
54.例如，对于得到的od矩阵，由于当中容易出现多个较大值的元素中有一个较小值的元素，但在本方案的应用场景中，该较小值的元素可与较大值的元素被划在同一区域内。对此，本技术中可在进行显著性检测之前对od矩阵进行平滑滤波处理，如此将可以平滑一些异常值，同时保留区域客流特征，通过平滑滤波的方法可以消除这些“较小值”的影响，同时保留“较大值”的区域特性。
55.如图2所示，为本技术实施例提供的一种卷积操作的示意图，其中图2所示的卷积操作是基于表1所示的od矩阵进行示例说明的。具体而言，本技术实施例中可采用σ＝1.5，大小为3*3的高斯核对od矩阵进行卷积；进一步的，结合前述例子中的表1，卷积操作可从站点s1-s2的客流值od
1-2
开始，使用valid模式，确保输出的客流矩阵大小不变。卷积操作的步
长为1，没有元素的地方以0填充，卷积按照由左向右，由上至下的方向进行。
56.在上述步骤102的一个实施中，所述对所述od矩阵进行图像的显著性目标检测，从而确定所述od矩阵中的各显著性区域，包括：对所述od矩阵进行二维离散傅里叶变换，得到幅度谱和相位谱；根据所述幅度谱，得到残差谱；对所述残差谱和所述相位谱进行反向傅里叶变换，得到显著图；对所述显著图进行阈值判断，从而得到所述od矩阵中的各显著性区域。
57.接着前述的例子，设在完成平滑滤波操作后，得到的矩阵记作i
p
。针对矩阵记作i
p
，具体操作过程如下：
58.首先，计算i
p
的二维离散傅里叶变换，从空间域转换至频域，计算幅度谱a(f)与相位谱p(f)：
59.a(f)＝r(fft(i
p
))
60.p(f)＝s(fft(i
p
))
61.接着，对a(f)取对数后获取对数谱l(f)，用平均滤波器h(f)对其进行平滑滤波，获得对数谱v(f)：
62.l(f)＝log(a(f))
63.v(f)＝h(f)*l(f)
64.其中，*表示卷积操作。
65.紧接着，使用对数谱l(f)减去均值滤波后的对数幅度谱v(f)，得到残差谱r(f)：
66.r(f)＝l(f)-v(f)
67.然后，对残差谱和相位谱进行反向傅里叶变换，得到显著图s：
68.s＝g(x)*fft-1
[exp(r(f) p(f))]2[0069]
其中，g(x)为σ＝8的高斯核。
[0070]
最后，对显著图进行阈值判断，得到od客流区域显著矩阵is：
[0071][0072]
如图3所示，为本技术实施例提供的一种od客流区域显著矩阵的示意图，其中图3中共计有三块颜色加深的区域，每一块颜色加深的区域中的元素均为1，而图3中颜色未作加深处理的元素的均为0。也即，经过对od矩阵的显著性目标检测，共计得到3个不均衡区域，该三个不均衡区域即为图3中所示的三块颜色加深的区域。
[0073]
在上述步骤103的一个实施中，所述将满足站点条件的显著性区域进行合并，从而得到所述公共交通路线的不均衡区域，包括：针对任一显著性区域，若确定所述显著性区域在横方向或纵方向上小于第一设定数目的站点，且与相邻的显著性区域之间的间隔的站点数量小于第二设定数目，则将所述显著性区域与所述相邻的显著性区域进行合并，作为所述公共交通路线的不均衡区域。
[0074]
在本技术的某些实施中，针对任一显著性区域，若确定所述显著性区域在横纵方向上均小于所述第一设定数目的站点，且与相邻的显著性区域之间的间隔的站点数量不小于所述第二设定数目的站点，则忽略所述显著性区域；针对任一显著性区域，若确定所述显著性区域在横方向或纵方向上大于所述第一设定数目的站点，且与相邻的显著性区域之间的间隔的站点数量不小于所述第二设定数目，则将所述显著性区域作为所述公共交通路线
的不均衡区域。
[0075]
在本技术实施例中，对于从od矩阵中识别出来的各显著性区域，该各显著性区域在一定程度上可以理解为一个个的不均衡区域，例如，参见图3，图3中所示的三个颜色加深的区域可以理解为一个个独立的不均衡区域。然而，本技术中为了日后能够更好地根据合理划分的不均衡区域来对公共交通的车辆调度进行规划，因此本技术中可对各独立的不均衡区域做进一步的处理，如确定是否可以对一些在空间上存在一定关联关系的不均衡区域进行合并处理。具体内容如下：
[0076]
比如对于横方向或者纵方向小于5个站点的显著性区域而言，若它与相邻的另一显著性区域间隔的站点数量小于2，那么将可以将该两个显著性区域进行合并，从而得到一个整体的区域，该区域即为一个不均衡区域，如此在后续对当前路线的公共交通车辆进行调度时将可以很好地满足乘客的乘车需求以及节约车辆资源；
[0077]
又比如，对于横方向且纵方向小于5个站点的显著性区域而言，若它与相邻的另一显著性区域间隔的站点数量不小于2，那么将可以忽略对该显著性区域的处理，也即在后续对当前路线的公共交通车辆进行调度时无需重点考虑该显著性区域，而仅需要将该显著性区域当作非显著性区域进行处理即可；
[0078]
再比如，对于横方向或者纵方向上大于5个站点的显著性区域而言，若它与相邻的另一显著性区域间隔的站点数量大于2，那么将可以将该显著性区域单独视作一个不均衡区域，也即后续在对当前路线的公共交通车辆进行调度时需要重点考虑该显著性区域，以满足该区域的乘车用户的乘车需求，增进用户的乘车体验。
[0079]
例如，针对图3所示的各显著性区域，根据本技术的区域合并处理方法，那么图3中所示的3个显著性区域可以视作一个不均衡区域。
[0080]
在上述步骤104的一个实施中，所述根据所述不均衡区域，确定所述公共交通路线的不均衡路段，包括：将所述不均衡区域的左上角元素对应的第一出发站点和第一到达站点中，按所述单程运行状态下靠前的站点作为所述不均衡路段的起点位置；将所述不均衡区域的右下角元素对应的第二出发站点和第二到达站点中，按所述单程运行状态下靠后的站点作为所述不均衡路段的终点位置。
[0081]
获得显著性区域的最左侧位置，获取该位置对应的出发站点t
ol
和到达站点t
dl
，比较两个站点，以最小站点编号(站点编号从线路单程起始站点开始，从小到大排序编号)的站点为区域起始站点ts。
[0082]
ts＝min(t
ol
,t
dl
)
[0083]
获得显著区域的最右位置，如果最右侧有多个od值，取矩阵中最下方的od，取该od对应的出发站点t
or
和到达站点t
dr
，以最大站点编号的站点为区域结束站点te。
[0084]
te＝max(t
or
,t
dr
)
[0085]
以图3为例，根据前文的方法，图3中的3个显著性区域可当作一个不均衡区域，那么当前的公共交通路线的不均衡路段的起点位置可以通过下述方式确定：
[0086]
其中图3所示的不均衡区域的最左上角的元素对应的站点为站点19和站点21，因此，本技术中可将当中站点编号值较小的站点的作为不均衡路段的起始位置，即将站点19作为当前公共交通路线的不均衡路段的起点位置；
[0087]
此外，当前的公共交通路线的不均衡路段的终点位置可以通过下述方式确定：
[0088]
其中图3所示的不均衡区域的最左上角的元素对应的站点为站点29和站点32，因此，本技术中可将当中站点编号值较大的站点的作为不均衡路段的起始位置，即将站点32作为当前公共交通路线的不均衡路段的终点位置。
[0089]
因此，对于图3，图3对应的公共交通路线的不均衡路段的起终点位置分别为站点19和站点32，因此后续在对图3对应的公共交通路线进行规划时，可以适当考虑在站点19至站点32间增加车辆，以提升用户的乘车体验。
[0090]
基于同样的构思，本技术实施例提供一种确定公共交通路线中客流不均衡路段的装置，如图4所示，为本技术实施例提供的一种确定公共交通路线中客流不均衡路段的装置的示意图，该装置包括od矩阵构建单元401、显著性区域确定单元402、不均衡区域确定单元403和不均衡路段确定单元404；
[0091]
od矩阵构建单元401，用于基于公共交通路线在单程运行状态下的起终点od交通量，构建所述公共交通路线的od矩阵；所述od矩阵中的任一元素t
ij
表示于i站点上车且在j站点下车的人数；
[0092]
显著性区域确定单元402，用于对所述od矩阵进行图像的显著性目标检测，从而确定所述od矩阵中的各显著性区域；其中，任一显著性区域中的元素与周围区域的元素的区别程度满足设定要求；
[0093]
不均衡区域确定单元403，用于将满足站点条件的显著性区域进行合并，从而得到所述公共交通路线的不均衡区域；
[0094]
不均衡路段确定单元404，用于根据所述不均衡区域，确定所述公共交通路线的不均衡路段。
[0095]
进一步的，对于该装置，od矩阵构建单元401，具体用于：按照单程运行状态下各站点顺序，构建n*n的初始od矩阵，其中，所述初始od矩阵的n行分别用于表示上车的站点，n列分别用于表示下车的站点；根据所述公共交通路线在历史阶段的上下客数据，确定所述初始od矩阵中的各元素，从而得到所述od矩阵；所述od矩阵为上三角矩阵。
[0096]
进一步的，对于该装置，显著性区域确定单元402，还用于：采用设定大小的高斯核、按照设定步长及设定方向，对所述od矩阵进行卷积操作。
[0097]
进一步的，对于该装置，显著性区域确定单元402，具体用于：对所述od矩阵进行二维离散傅里叶变换，得到幅度谱和相位谱；根据所述幅度谱，得到残差谱；对所述残差谱和所述相位谱进行反向傅里叶变换，得到显著图；对所述显著图进行阈值判断，从而得到所述od矩阵中的各显著性区域。
[0098]
进一步的，对于该装置，不均衡区域确定单元403，具体用于：针对任一显著性区域，若确定所述显著性区域在横方向或纵方向上小于第一设定数目的站点，且与相邻的显著性区域之间的间隔的站点数量小于第二设定数目，则将所述显著性区域与所述相邻的显著性区域进行合并，作为所述公共交通路线的不均衡区域。
[0099]
进一步的，对于该装置，不均衡区域确定单元403，还用于：针对任一显著性区域，若确定所述显著性区域在横纵方向上均小于所述第一设定数目的站点，且与相邻的显著性区域之间的间隔的站点数量不小于所述第二设定数目的站点，则忽略所述显著性区域；针对任一显著性区域，若确定所述显著性区域在横方向或纵方向上大于所述第一设定数目的站点，且与相邻的显著性区域之间的间隔的站点数量不小于所述第二设定数目，则将所述
显著性区域作为所述公共交通路线的不均衡区域。
[0100]
进一步的，对于该装置，不均衡路段确定单元404，具体用于：将所述不均衡区域的左上角元素对应的第一出发站点和第一到达站点中，按所述单程运行状态下靠前的站点作为所述不均衡路段的起点位置；将所述不均衡区域的右下角元素对应的第二出发站点和第二到达站点中，按所述单程运行状态下靠后的站点作为所述不均衡路段的终点位置。
[0101]
本技术实施例还提供了一种计算设备，该计算设备具体可以为桌面计算机、便携式计算机、智能手机、平板电脑、个人数字助理(personal digital assistant，pda)等。该计算设备可以包括中央处理器(center processing unit，cpu)、存储器、输入/输出设备等，输入设备可以包括键盘、鼠标、触摸屏等，输出设备可以包括显示设备，如液晶显示器(liquid crystal display，lcd)、阴极射线管(cathode ray tube，crt)等。
[0102]
存储器，可以包括只读存储器(rom)和随机存取存储器(ram)，并向处理器提供存储器中存储的程序指令和数据。在本技术实施例中，存储器可以用于存储确定公共交通路线中客流不均衡路段的方法的程序指令；
[0103]
处理器，用于调用所述存储器中存储的程序指令，按照获得的程序执行确定公共交通路线中客流不均衡路段的方法。
[0104]
如图5所示，为本技术实施例提供的一种计算设备的示意图，该计算设备包括：
[0105]
处理器501、存储器502、收发器503、总线接口504；其中，处理器501、存储器502与收发器503之间通过总线505连接；
[0106]
所述处理器501，用于读取所述存储器502中的程序，执行上述确定公共交通路线中客流不均衡路段的方法；
[0107]
处理器501可以是中央处理器(central processing unit，简称cpu)，网络处理器(network processor，简称np)或者cpu和np的组合。还可以是硬件芯片。上述硬件芯片可以是专用集成电路(application-specific integrated circuit，简称asic)，可编程逻辑器件(programmable logic device，简称pld)或其组合。上述pld可以是复杂可编程逻辑器件(complex programmable logic device，简称cpld)，现场可编程逻辑门阵列(field-programmable gate array，简称fpga)，通用阵列逻辑(generic array logic,简称gal)或其任意组合。
[0108]
所述存储器502，用于存储一个或多个可执行程序，可以存储所述处理器501在执行操作时所使用的数据。
[0109]
具体地，程序可以包括程序代码，程序代码包括计算机操作指令。存储器502可以包括易失性存储器(volatile memory)，例如随机存取存储器(random-access memory，简称ram)；存储器502也可以包括非易失性存储器(non-volatile memory)，例如快闪存储器(flash memory)，硬盘(hard disk drive，简称hdd)或固态硬盘(solid-state drive，简称ssd)；存储器502还可以包括上述种类的存储器的组合。
[0110]
存储器502存储了如下的元素，可执行模块或者数据结构，或者它们的子集，或者它们的扩展集：
[0111]
操作指令：包括各种操作指令，用于实现各种操作。
[0112]
操作系统：包括各种系统程序，用于实现各种基础业务以及处理基于硬件的任务。
[0113]
总线505可以是外设部件互连标准(peripheral component interconnect，简称
pci)总线或扩展工业标准结构(extended industry standard architecture，简称eisa)总线等。总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图5中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
[0114]
总线接口504可以为有线通信接入口，无线总线接口或其组合，其中，有线总线接口例如可以为以太网接口。以太网接口可以是光接口，电接口或其组合。无线总线接口可以为wlan接口。
[0115]
本技术实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令用于使计算机执行确定公共交通路线中客流不均衡路段的方法。
[0116]
本领域内的技术人员应明白，本技术的实施例可提供为方法、或计算机程序产品。因此，本技术可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本技术可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
[0117]
本技术是参照根据本技术实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
[0118]
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
[0119]
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
[0120]
尽管已描述了本技术的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本技术范围的所有变更和修改。
[0121]
显然，本领域的技术人员可以对本技术进行各种改动和变型而不脱离本技术的精神和范围。这样，倘若本技术的这些修改和变型属于本技术权利要求及其等同技术的范围之内，则本技术也意图包含这些改动和变型在内。