Россия
УДК 65 Управление предприятиями. Организация производства, торговли и транспорта
Рассмотрены различные способы сбора данных о пассажиропотоке, их преимущества и недостатки. Показано, что для повышения качества транспортных услуг необходим регулярный сбор и уточнение данных о пассажиропотоке. Указаны цели и способы получения информации о пассажиропотоке в системе муниципального пассажирского транспорта. Все существующие в настоящее время способы разделены на три категории: сбор данных при помощи технических средств, сбор данных при помощи учётчиков и волонтёров, интерпретация оплаты проезда. Все приведённые в статье способы сравнивались по трудоёмкости, затратам и точности полученных результатов. Рассмотрены достоинства и недостатки каждого способа. Приведена общая структура автоматизированной системы сбора данных о пассажиропотоке. Обоснована необходимость создания централизованной системы сбора и обработки данных, связанной со всеми системами управления пассажирским транспортом. Показаны задачи, решаемые данной системой на всех уровнях транспортного обслуживания пассажиров. Каждая из задач отнесена к одному из трёх уровней обслуживания: дотранспортному, транспортному и посттранпортному. Показано, что только решение задач на всех уровнях может обеспечить качественную работу муниципальной пассажирской транспортной системы.
Автоматизированная система сбора данных, пассажиропоток, перевозки пассажиров, городской пассажирский транспорт, интеллектуальные транспортные системы.
1. Автоматизация взаимодействия региональных навигационно-информационных систем при мониторинге транспортных средств / Л. И. Остринская, С. Ю. Пестова, А. В. Козлова, А. А. Ключенко // Вестник Воронежского государственного университета. Серия: Системный анализ и информационные технологии. - 2018. - № 4. - С. 99-107.
2. Агеева, Е. В. Внедрение датчиков пассажиропотока для осуществления пассажирских перевозок автомобильным транспортом в г. Курске / Е. В. Агеева, А. И. Пыхтин, М. С. Королев // Известия Юго-Западного государственного университета. - 2018. - № 5(80). - С. 36-46. - DOI:https://doi.org/10.21869/2223-1560-2018-22-5-36-46.
3. Аникеев, Е.А. Структура и применение интеллектуальных транспортных систем / Е.А. Аникеев // Моделирование систем и процессов. - 2017. - Т. 10, №2. - С. 4-9. - DOI:https://doi.org/10.12737/article_5a1578ecc7f0f5.98093996.
4. Борисов, Н. Опыт реформирования и оптимизации городского пассажирского транспорта в Воронеже / Н. Борисов// Грузовое и пассажирское автохозяйство. - 2014. - №3. - С. 28 - 34.
5. Епифанов, В.В. Повышение качества перевозок в системе городского пассажирского автомобильного транспорта на основе оценки удовлетворенности потребителей / В.В. Епифанов, А.С. Тюрин; под науч. ред. М. Ю. Обшивалкина. - Ульяновск : УлГТУ, 2017. - 195 с.
6. Ионов, Е.В. Аналитическое исследование организации работы пассажирского транспорта в Рыбновском районе Рязанской области / Е.В. Ионов // Современные автомобильные материалы и технологии (САМИТ - 2020) : сборник статей XII Международной научно-технической конференции, посвященной 25-летию кафедры технологии материалов и транспорта, Курск, 23 октября 2020 года. - Курск: Юго-Западный государственный университет, 2020. - С. 135-138.
7. Каргаполова, Е.В. Транспортные коммуникации в социокультурном пространстве региона / Е.В. Каргаполова, А.С. Абушева, З.А. Едилбаева // Социальное пространство. - 2019. - № 2(19). - С. 1. - DOI:https://doi.org/10.15838/sa.2019.2.19.1.
8. Лебедева, О.А. Повышение эффективности работы транспортной сети посредством применения современных методов мониторинга пассажиропотоков / О.А. Лебедева // Транспорт России: проблемы и перспективы - 2018: Материалы международной-научно-практической конференции, Санкт-Петербург, 13-14 ноября 2018 года. - Санкт-Петербург: Санкт-Петербургский университет ГПС МЧС 2018. - С. 210-213.
9. Меркелова, Т.В. Способы организации мониторинга пассажиропотоков общественного транспорта / Т.В. Меркелова, Ю.С. Коротких // Наука без границ. - 2021. - № 4(56). - С. 48-52.
10. Методика учета пассажиропотоков и транспортной подвижности населения в г. Ростове-на-Дону / А.А. Скудина, Д.С. Загутин, О.А. Бахтеев [и др.] // Инженерный вестник Дона. - 2019. - № 2(53). - С. 25.
11. Мифтахова, А.Р. Разработка системы онлайн мониторинга общественного транспорта / А.Р. Мифтахова, Д.М. Лысанов // International Journal of Advanced Studies. - 2018. - Т. 8, № 4-2. - С. 62-68.
12. Моделирование пассажиропотока в аэропорту средствами пешеходной библиотеки Any Logic / Р.А. Мнацаканян, Д.А. Миронычев, К.А. Каргин, В.А. Ничипоров // Приоритетные направления развития науки и образования : сборник статей VIII Международной научно-практической конференции, Пенза, 10 сентября 2019 года. - Пенза: «Наука и Просвещение» (ИП Гуляев Г.Ю.), 2019. - С. 18-21.
13. Петрова, Д.В. Современные подходы к организации мониторинга пассажиропотоков общественного транспорта городских агломераций / Д.В. Петрова // International Journal of Open Information Technologies. - 2020. - Т. 8, № 1. - С. 47-57.
14. Применение машинного обучения для анализа большого количества отзывов респондентов. - URL: https://habr.com/ru/post/445726/ (дата обращения: 15.03.2021)
15. Чумаченко, С.Г. Проблемы и перспективы применения информационной логистики в системе городского пассажирского транспорта / С.Г. Чумаченко // Транспорт: наука, образование, производство : Сборник научных трудов Международной научно-практической конференции, Ростов-на-Дону, 20-22 апреля 2020 года. - Ростов-на-Дону: Ростовский государственный университет путей сообщения, 2020. - С. 89-92.
16. Guerrero-Ibáñez, J. Sensor Technologies for Intelligent Transportation Systems / J.Guerrero-Ibáñez, J.Contreras-Castillo, S. Zeadally //Sensors. - 2018. - T. 18, № 4. - P. 1212. - DOI:https://doi.org/10.3390/s18041212.
17. Lai, Y.K. Vehicle detection for forward collision warning system based on a cascade classifier using adaboost algorithm / Y.K. Lai, Y.H. Chou, T. Schumann // Proceedings of the 2017 IEEE 7th International Conference on Consumer Electronics (ICCE). - Berlin, 2017. - Pp. 47-48.
18. Cloud based video reporting Service in 5G enabled smart transportation system in vehicular networks / R. Sathishkumar, K. Somasundaram, M. Sherwin, D. Mohnnish // Proceedings of the 2017 IEEE International Conference on Electrical, Instrumentation and Communication Engineering (ICEICE). - Karur, 2017. - Pp. 1-6.
19. Smart Bus: an automated passenger counting system / J.I. Sojol, N.F. Piya, S.Sadman, T. Motahar // International Journal of Pure and Applied Mathematics. - 2018. - №18. - Pp. 3169-3176.
20. Tang, T. Rapid forward vehicle detection based on deformable part model / T. Tang, Z. Lin, Y. Zhang // Proceedings of the 2017 2nd International Conference on Multimedia and Image Processing (ICMIP). - Wuhan, 2017. - Pp. 27-31.
