駐車取り締まりの適時を検出すること

【課題】所定の地理的領域内の異なる種類の自動車駐車違反履歴を自動的に分析して駐車違反傾向を生成する。
【解決手段】駐車違反傾向に基づいて複数の所定勤務期間の間に潜在的に発行する可能性がある駐車違反件数を自動的に予測する。所定勤務期間の間に発行した駐車違反の実際の件数と、所定勤務期間の間に潜在的に発行する可能性がある駐車違反件数とを自動的に比較して、駐車違反発行の分散を生成する。また、所定勤務期間のうちで駐車違反出頭命令が増加する可能性がある勤務期間を自動的に特定して適時報告書を作成し、適時報告書を出力する。

【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本明細書の実施形態は、一般に、駐車取り締まりに使用される方法およびシステムに関し、さらに詳細には、駐車違反出頭命令が増加する可能性がある期間を自動的に特定するシステムおよび方法に関する。
【背景技術】
【0002】
駐車違反の罰金は大都市の重要な収入源である。そのため、従来のソフトウェアプログラムを利用して、だれが切符を書いたか、時刻、違反の種類、および罰金額を含む駐車違反の統計を取得している。どの駐車取り締まり執行官が最も生産的か、収入傾向などの興味深くて有用な統計を生成できる。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0003】
ハンディキャップ駐車違反は大きな収入源である。一例では、収入合計4,900,000ドル(141,000件の駐車違反出頭命令)のうちの7%(385,000ドル)を占める769件のハンディキャップ駐車違反があった。このような不釣り合いな結果をもたらす1つの理由は、ハンディキャップ駐車違反では違反者に対して500ドルの罰金(平均の罰金36ドルと比較して)を課すという点がある。ハンディキャップ駐車違反は利益が上がるが、取り締まりもまた、多くの社会的利益を支援して身体障害者のアクセスのしやすさを守っている。
【課題を解決するための手段】
【0004】
本明細書のコンピュータで実現される例示的方法が、駐車違反傾向を生成するために、コンピュータ化された装置を用いて所定の地理的領域内の異なる種類の自動車駐車違反履歴を自動的に分析する。この方法は、駐車違反傾向に基づいて複数の所定勤務期間の間に潜在的に発行する可能性がある駐車違反件数を(コンピュータ化された装置を用いて)自動的に予測する。方法は、コンピュータ化された装置を用いて、所定勤務期間の間に発行した駐車違反の実際の件数と、所定勤務期間の間に潜在的に発行する可能性がある駐車違反件数とを自動的に比較して、駐車違反発行の分散を生成する。また、この方法は、所定勤務期間のうちで駐車違反出頭命令が増加する可能性がある勤務期間を(コンピュータ化された装置を用いて)自動的に特定して適時報告書を作成し、適時報告書をコンピュータ化された装置から出力する。
【0005】
例えば、所定勤務期間は、労働日の一部分(1時間単位)、労働日(1日単位)、労働週(1週間単位)、労働月(1カ月単位)、および労働年(1年単位)を含むことができる。さらに、駐車違反傾向は、それぞれの異なる地理的領域に特有である。また、自動車駐車違反履歴は、駐車取り締まり課が発行した駐車違反出頭命令だけを含む可能性があり、または(駐車取り締まり課が発行した駐車違反出頭命令とは無関係の)駐車規制の現認された違反を含む可能性があり、またはこれら2つの何らかの組み合わせである可能性がある。
【0006】
本明細書のコンピュータで実現される他の方法が、駐車違反傾向を生成するために、コンピュータ化された装置を用いて所定の地理的領域内の自動車駐車違反履歴を自動的に分析する。また、この方法は、駐車違反傾向に基づいて少なくとも1つの所定勤務期間の間に少なくとも1人の駐車取り締まり執行官が潜在的に発行する可能性がある駐車違反件数を(コンピュータ化された装置を用いて)自動的に予測する。その後、この方法は、所定勤務期間の間に駐車取り締まり執行官が発行した駐車違反の実際の件数と、所定勤務期間の間に駐車取り締まり執行官が潜在的に発行する可能性がある駐車違反件数とを(コンピュータ化された装置を用いて)自動的に比較して、駐車取り締まり執行官に対する駐車違反発行の分散を生成する。その後、この方法は、コンピュータ化された装置から駐車違反発行の分散を出力する。
【0007】
本明細書のシステム実施形態が、駐車違反情報を生成する複数の自動車駐車違反取り締まり装置を含んでいる。さらに、駐車違反取り締まり装置には通信装置を動作可能なように接続してある。通信装置は、異なる種類の駐車違反情報を集めて自動車駐車違反履歴に集約する。通信装置にはプロセッサを動作可能なように接続してある。
【0008】
プロセッサは、駐車違反傾向を生成するために、所定の地理的領域内の自動車駐車違反履歴を自動的に分析する。プロセッサは、駐車違反傾向に基づいて複数の所定勤務期間の間に潜在的に発行する可能性がある駐車違反件数を自動的に予測する。プロセッサは、所定勤務期間の間に発行した駐車違反の実際の件数と、所定勤務期間の間に潜在的に発行する可能性がある駐車違反件数とを自動的に比較して、駐車違反発行の分散を生成し、プロセッサは、所定勤務期間のうちで駐車違反出頭命令が増加する可能性がある勤務期間を自動的に特定して適時報告書を作成する。プロセッサには入出力装置を動作可能なように接続してあり、入出力装置は適時報告書を出力する。
【0009】
本明細書の他のシステムが、駐車違反情報を生成する複数の自動車駐車違反取り締まり装置と、駐車違反取り締まり装置に動作可能なように接続された通信装置と、を同様に含んでいる。通信装置は、先と同様に、異なる種類の駐車違反情報を集めて自動車駐車違反履歴に集約する。ここでもまた同様に、通信装置にはプロセッサを動作可能なように接続してある。
【0010】
プロセッサは、先と同様に、駐車違反傾向を生成するために、所定の地理的領域内の自動車駐車違反履歴を自動的に分析する。ここで、プロセッサは、駐車違反傾向に基づいて少なくとも1つの所定勤務期間の間に少なくとも1人の駐車取り締まり執行官が潜在的に発行する可能性がある駐車違反件数を自動的に予測して、このプロセッサは、所定勤務期間の間に駐車取り締まり執行官が発行した駐車違反の実際の件数と、所定勤務期間の間に駐車取り締まり執行官が潜在的に発行する可能性がある駐車違反件数とを自動的に比較して、駐車取り締まり執行官に対する駐車違反発行の分散を生成する。ここでもまた同様に、プロセッサには入出力装置を動作可能なように接続してある。入出力装置は、コンピュータ化された装置から駐車違反発行の分散を出力する。
【0011】
これらの、および他の特徴は、以下の詳細な説明の中で記述され、または明らかになる。
【図面の簡単な説明】
【0012】
【図1】図1は、実際の駐車違反件数を示す表である。
【図2】図2は、本明細書の実施形態で使用するモデルの実際の値および予測された値のプロットである。
【図3】図3は、本明細書の実施形態が利用する、実際の値−予測された値の表である。
【図4】図4は、本明細書の実施形態が利用する有意性の表である。
【図5】図5は、駐車違反取り締まりの1時間ごとのグラフである。
【図6】図6は、駐車違反取り締まりの1週間のグラフである。
【図7】図7は、実際の駐車違反件数を示す表である。
【図8】図8は、駐車違反取り締まりの1時間ごとのグラフである。
【図9】図9は、駐車違反取り締まりの1週間のグラフである。
【図10】図10は、実際の駐車違反件数を示す表である。
【図11】図11は、本明細書のさまざまな実施形態を示すフローチャートである。
【図12】図12は、本明細書のさまざまな実施形態を示すフローチャートである。
【図13】図13は、本明細書の実施形態のシステムの模式的ブロック図である。
【図14】図14は、本明細書の実施形態のコンピュータ化された装置の模式的ブロック図である。
【図15】図15は、本明細書の実施形態のコンピュータ化された装置の模式的ブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【0013】
上述のように、駐車違反の罰金は大都市の重要な収入源である。そのため、本明細書の実施形態は、どの執行官が、いつ、どんな種類の違反切符を書いたかについての情報を分析して、取り締まりの不足を判断するコンピュータシステムを提供し、ギャップを埋めるように資源を振り向けて、その結果、収入を増加させる。例えば、本明細書のシステムおよび方法は時間の関数として適時を探す。1週間の中に取り締まりが手薄な時間があるとき、本明細書のシステムおよび方法は、その収益を生み出す適時を発見する。
【0014】
本明細書のシステムおよび方法は、丸1年分のデータなどの大量の駐車違反データを蓄積できる。これにより、時間の変量効果とバッジ取り締まりの違いとを完全に平等にできる。残っているものは、体系的または構造的である。取り締まり件数のさらなる増加は、時間と時間の間で、平日と平日の間で、ある程度なめらかに変化すべきである。
【0015】
図1に示す表は、所与の週の曜日(月曜日〜土曜日)の異なる時刻における実際の駐車違反件数を示している。図1に示すように、駐車違反には大まかな規則性がある。本明細書のシステムおよび方法は、若干の不規則な分散をともなう体系的な挙動を決定する。本明細書のシステムおよび方法で使用するモデルの体系的部分が、期待されることと、その期待されることからの大きなずれ(不足)が適時を示すことと、を指摘する。
【0016】
違反件数は、時刻および曜日(これらのデータでは日曜日には取り締まりがない)の関数としてポアソン分布に従うことが分かっている。本明細書のシステムおよび方法で使用する1つのモデルは、下記に示す一般化線形モデルである。
【数1】

【0017】
上述のモデルでは、発生率が、時間単位の効果hと、1週間の1日単位の効果wと、に分けられることに注目されたい。モデルは有用である(自由度70のとき残留逸脱120、カイ二乗確率値=0.0002、最大のクックの距離は0.12であるため、影響力の大きい点はない)。適合不足は構造問題のせいではなく、すなわち、システム誤差は低い。図2は、実際の値および予測された値(平均値)のプロットを示している。相関は高く(0.92)、例外的モデルの誤仕様問題もない。近似値が推定値よりもずっと小さく、かつそれが著しい場合(それのピアソン残差の小さい確率値が示すように)、このこと、すなわち、相関が高く(0.92)、例外的モデルの誤仕様問題もないことにより、本明細書のシステムおよび方法で、取り締まりを強化して収入を増大させる適時を特定することが可能になる。
【0018】
図3および図4に示す実際の値−予測された値の表および有意性の表は、大幅に予想を下回る出頭命令率を示している。例えば、図3に示す表内の強調表示された領域は、取り締まりを増やす領域を示している。例えば、図3および図4に示すように、火曜日の11時は重要な取り締まりの適時を表している。
【0019】
さらに、本明細書のシステムおよび方法は、時刻または曜日が取り締まり率に与える影響を調べる。図5は発行された駐車違反取り締まりの出頭命令の1時間ごとのグラフであり、図6は発行された駐車違反取り締まりの出頭命令の1週間のグラフであり、図7は実際の駐車違反件数を示す表である。図7の表は、図示の各次元の寄与とともに、推定比率(モデルに基づいて起こるべきであること)を示している。図6の違反の1週間のグラフは、を示している。取り締まりは水曜日にピークに達するが、取り締まりは1週間全体にわたって正午には、表面上、執行官が食事を取るために、および午後5時には、おそらく勤務交代のために低下する(図5のグラフが示すように)。
【0020】
図8〜図10は、超過時間メータ違反に対する分析を提供する。図8は発行された駐車違反取り締まりの出頭命令の1時間ごとのグラフであり、図9は発行された駐車違反取り締まりの出頭命令の1週間のグラフであり、図10は、実際の駐車違反件数を示す表である。図8〜図10が示すように、土曜日の午前9時〜正午の間が、月曜日の午後4時〜午後7時と同様に、取り締まりを増やす適時である。
【0021】
したがって、本明細書のシステムおよび方法は、駐車違反情報を種類および時間別に収集して、情報をデータベース内に保存して、取り締まる適時を時刻および曜日別に特定するためにデータの統計的分析を実行して、巡回または取り締まりを増やすために運用指令を生成する。
【0022】
図11は、本明細書のコンピュータで実現される例示的方法を示すフローチャートである。項目100では、この方法が、駐車違反傾向102を生成するために、コンピュータ化された装置を用いて所定の地理的領域内の異なる種類の自動車駐車違反履歴を自動的に分析する。例えば、より多くの、またはより少ない駐車違反を発生させる可能性がある時刻、曜日、季節、事象などのパターンを確立するために、さまざまな統計的分析を実行できる。いったん、これらの駐車違反傾向102を確立すると、将来の時点でアクセスできるように、これらの駐車違反傾向102をデータベース内に保存できる。例えば、後述の図14に示す不揮発性コンピュータ記憶媒体220内に駐車違反傾向102を保存する可能性がある。
【0023】
この方法は、駐車違反傾向に基づいて、項目104で、複数の所定勤務期間の間に潜在的に発行する可能性がある駐車違反件数を(コンピュータ化された装置を用いて)自動的に予測する。具体的には、過去に起こったことに基づいて、将来起こるであろうことを予測するために、本明細書の方法およびシステムは、さまざまなモデル(上述のモデルなど)を利用する。例えば、特定の事象(または特定の日もしくは特定の曜日の時刻)が非常に多い駐車違反を発生させる場合、この同じ事象は将来の非常に多い駐車違反を予測するのに使用できる。
【0024】
項目106では、方法が、コンピュータ化された装置を用いて、所定勤務期間の間に発行した駐車違反の実際の件数と、所定勤務期間の間に潜在的に発行する可能性がある駐車違反件数とを自動的に比較して、駐車違反発行の分散108を生成する。また、この方法は、所定勤務期間のうちで駐車違反出頭命令が増加する可能性がある勤務期間を(コンピュータ化された装置を用いて)自動的に特定して項目110で適時報告書を作成し、項目112で適時報告書をコンピュータ化された装置から出力する。
【0025】
例えば、所定勤務期間は、労働日の一部分(特定の時刻など)、労働日(月曜日など)、労働週(月の最後の週など)、労働月(12月など)、および/または労働年を含むことができる。したがって、本明細書のシステムおよび方法では、分析により、駐車取り締まりを増やす適時が存在する可能性がある任意の形の期間を特定できる。
【0026】
さらに、駐車違反傾向は、それぞれの異なる地理的領域に特有である(後述の図13に示す、それらの地理的領域154など)。したがって、1つの地理的領域154は、1人の駐車取り締まり執行官が責任を負う領域である可能性がある。あるいは、地理的領域154は、駐車取り締まり部課が責任を負う地理的領域全体である可能性がある。「駐車取り締まり執行官」は、例えば、政府の警察官、民間駐車場の従業員、御用商人、「女性の駐車違反監視員」などである可能性がある。異なる地理的領域を利用することにより、本明細書のシステムおよび方法は、1人の取り締まり執行官に対して、複数の執行官に対して、または駐車取り締まり部課全体に対して駐車取り締まりを増やす適時を特定できる。
【0027】
また、自動車駐車違反履歴は、駐車取り締まり課が実際に発行した駐車違反出頭命令だけを含む可能性があり、または自動車駐車違反履歴は、(駐車取り締まり課が実際に発行した駐車違反出頭命令とは無関係の)駐車規制の現認された違反もまた(もしくは、だけを)含む可能性があり、またはこれら2つの何らかの組み合わせである可能性がある。したがって、データベースの中に保存される自動車駐車違反履歴データは、1つの供給源、または複数の供給源から入手される可能性がある。1つのこのような供給源は、駐車取り締まり執行官が発行した実際の駐車違反出頭命令からである。他の外部の、または独立した供給源は、必ずしも実際の駐車違反出頭命令につながるとは限らないが、しかし、とはいえ実際の駐車違反を特定する自動化されたカメラ、センサ、人間の観察などを含んでいる。このような外部の独立した供給源は、駐車取り締まり執行官の活動とは無関係の基礎値を創出するために、異なる地理的領域の中に一時的に(例えば、管理研究の一環として)設置できる。
【0028】
図12は、駐車違反傾向132を生成するために、先と同様に、コンピュータ化された装置を用いて所定の地理的領域内の自動車駐車違反履歴を自動的に分析する(項目130)本明細書のコンピュータで実現される他の方法を示している。項目134では、この方法が、駐車違反傾向132に基づいて少なくとも1つの所定勤務期間の間に少なくとも1人の駐車取り締まり執行官が潜在的に発行する可能性がある駐車違反件数を(コンピュータ化された装置を用いて)自動的に予測する。項目136では、その後、この方法が、所定勤務期間の間に1人以上の駐車取り締まり執行官が発行した駐車違反の実際の件数と、所定勤務期間の間に駐車取り締まり執行官が潜在的に発行する可能性がある駐車違反件数とを(コンピュータ化された装置を用いて)自動的に比較して、駐車取り締まり執行官に対する駐車違反発行の分散138を生成する。その後、この方法が、項目140で、コンピュータ化された装置から駐車違反発行の分散138を出力する。
【0029】
図13は、所定の地理的領域156内の駐車違反情報を生成する複数の自動車駐車違反取り締まり装置154(PED)154を含む本明細書のシステム実施形態を示している。例えば、駐車違反取り締まり装置154は、自動化されたパーキングメータ、携帯用駐車違反出頭命令書発行装置、または手作業で作成された駐車違反出頭命令書を処理する裁判所の代理店および裁判所の業者が利用するコンピュータシステムを含む可能性がある。
【0030】
さらに、1つ以上のコンピュータ化された装置150(それぞれが後述の図14および図15に示す通信装置226を含む)が、ローカル・エリア・ネットワークまたは広域ネットワーク152を介して駐車違反取り締まり装置154に動作可能なように接続されている(例えば、直接または間接に接続されている)。通信装置は、上述の自動車駐車違反履歴データベースに統合される異なる種類の駐車違反情報を集める。
【0031】
図14は、例えば、コンピュータを含むことができるコンピュータ化された装置150の一実施例を示している。図15は、例えば、プリンタ、コピー機、多機能機などを含むことができるコンピュータ化された装置150の他の実施例を示している。それぞれのこのようなコンピュータ化された装置150は、コントローラ/プロセッサ224と、グラフィカル・ユーザ・インタフェース・アセンブリ206と、プロセッサ224に、および印刷装置の外部のコンピュータ化されたネットワークに、動作可能なように接続された通信ポート(入出力)226と、を含んでいる。
【0032】
入出力装置226は、それぞれのこのようなコンピュータ化された装置150の間の通信に使用される。プロセッサ224は、それぞれのこのようなコンピュータ化された装置150のさまざまな動作を制御する。持続的コンピュータ記憶媒体装置220(光学的、磁気的、コンデンサベースなどである可能性がある)がプロセッサ224により読み込み可能であり、本明細書に記載するようなさまざまな機能をそれぞれのこのようなコンピュータ化された装置150が実行できるようにするためにプロセッサ224が実行するデータおよび命令を保存する。
【0033】
それぞれのこのようなコンピュータ化された装置150は、電源222により交流電流(AC)228から供給される電力で作動する1つ以上の機能構成要素を有している。電源222は外部交流電源228につながっており、外部電源をさまざまな構成要素が必要とする種類の電力に変換する。
【0034】
コンピュータ化された装置150が、少なくとも1つのマーキング装置(印刷エンジン)210がプロセッサ224に動作可能なように接続されている印刷機能(図15)を含む場合、シート供給202からマーキング装置210に媒体シートを供給するために媒体経路216を設置している。印刷エンジン210からさまざまなマーキングを受け取った後に、媒体シートは、さまざまな印刷済みのシートを折り曲げたり、ホチキスでとめたり、分類したりすることなどができる仕上げ装置208を必要に応じて通過できる。また、このようなコンピュータ化された印刷装置150は、(電源222を介して)外部電源228から供給される電力でもまた同様に作動する少なくとも1つの付属の機能構成要素(スキャナ/ドキュメント処理装置204、シート供給202、仕上げ装置208など)を含むことができる。
【0035】
当業者には明らかなように、図14および図15に示すコンピュータ化された装置150は、あくまで実施例に過ぎず、本明細書の実施形態は、より少ない構成要素を含んでいてもよく、またはより多くの構成要素を含んでいてもよい他の種類の装置にも同様に適用できる。
【0036】
このようなコンピュータ化された装置150では、プロセッサ224は、駐車違反傾向を生成するために、所定の地理的領域156内の自動車駐車違反履歴を自動的に分析する。プロセッサ224は、駐車違反傾向に基づいて複数の所定勤務期間の間に潜在的に発行する可能性がある駐車違反件数を自動的に予測する。プロセッサ224は、所定勤務期間の間に発行した駐車違反の実際の件数と、所定勤務期間の間に潜在的に発行する可能性がある駐車違反件数とを自動的に比較して、駐車違反発行の分散を生成し、プロセッサ224は、所定勤務期間のうちで駐車違反出頭命令が増加する可能性がある勤務期間を自動的に特定して適時報告書を作成する。このような適時報告書を出力するために印刷エンジン210または入出力装置226を使用できる。
【0037】
本明細書の他のシステムでは、プロセッサ224は、駐車違反傾向に基づいて少なくとも1つの所定勤務期間の間に少なくとも1人の駐車取り締まり執行官が潜在的に発行する可能性がある駐車違反件数を自動的に予測して、プロセッサ224は、所定勤務期間の間に1人以上の駐車取り締まり執行官が発行した駐車違反の実際の件数と、所定勤務期間の間に駐車取り締まり執行官が潜在的に発行する可能性がある駐車違反件数とを自動的に比較して、駐車取り締まり執行官に対する駐車違反発行の分散を生成する。コンピュータ化された装置から駐車違反発行の分散を出力するために印刷エンジン210または入出力装置226を使用できる。

【特許請求の範囲】
【請求項1】
駐車違反傾向を生成するために、コンピュータ化された装置を用いて所定の地理的領域内の異なる種類の自動車駐車違反履歴を自動的に分析することと、
前記駐車違反傾向に基づいて複数の所定勤務期間の間に潜在的に発行する可能性がある駐車違反件数を前記コンピュータ化された装置を用いて自動的に予測することと、
前記所定勤務期間の間に発行した駐車違反の実際の件数と、前記所定勤務期間の間に潜在的に発行する可能性がある前記駐車違反件数とを前記コンピュータ化された装置を用いて自動的に比較して、駐車違反発行の分散を生成することと、
前記所定勤務期間のうちで駐車違反出頭命令が増加する可能性がある勤務期間を前記コンピュータ化された装置を用いて自動的に特定して適時報告書を作成することと、
前記適時報告書を前記コンピュータ化された装置から出力することと、を含む、
コンピュータで実現される方法。
【請求項2】
前記所定勤務期間が、労働日の一部分、労働日、労働週、労働月、および労働年を含む、請求項1に記載の方法。
【請求項3】
前記駐車違反傾向が、それぞれの異なる地理的領域に特有である、請求項1に記載の方法。
【請求項4】
前記自動車駐車違反履歴が、駐車取り締まり課が発行した駐車違反出頭命令を含む、請求項1に記載の方法。
【請求項5】
前記自動車駐車違反履歴が、駐車取り締まり課が発行した駐車違反出頭命令とは無関係の駐車規制の現認された違反を含む、請求項1に記載の方法。
【請求項6】
駐車違反傾向を生成するために、コンピュータ化された装置を用いて所定の地理的領域内の自動車駐車違反履歴を自動的に分析することと、
前記駐車違反傾向に基づいて少なくとも1つの所定勤務期間の間に少なくとも1人の駐車取り締まり執行官が潜在的に発行する可能性がある駐車違反件数を前記コンピュータ化された装置を用いて自動的に予測することと、
前記所定勤務期間の間に前記駐車取り締まり執行官が発行した駐車違反の実際の件数と、前記所定勤務期間の間に前記駐車取り締まり執行官が潜在的に発行する可能性がある前記駐車違反件数とを前記コンピュータ化された装置を用いて自動的に比較して、前記駐車取り締まり執行官に対する駐車違反発行の分散を生成することと、
前記コンピュータ化された装置から前記駐車違反発行の分散を出力することと、を含む、
コンピュータで実現される方法。
【請求項7】
前記所定勤務期間が、労働日の一部分、労働日、労働週、労働月、および労働年を含む、請求項6に記載の方法。
【請求項8】
前記駐車違反傾向が、それぞれの異なる地理的領域に特有である、請求項6に記載の方法。
【請求項9】
駐車違反情報を生成する複数の自動車駐車違反取り締まり装置と、
前記駐車違反取り締まり装置に動作可能なように接続された通信装置であって、前記通信装置は異なる種類の前記駐車違反情報を集めて自動車駐車違反履歴に集約する通信装置と、
前記通信装置に動作可能なように接続されたプロセッサであって、前記プロセッサは駐車違反傾向を生成するために所定の地理的領域内の前記自動車駐車違反履歴を自動的に分析し、前記プロセッサは前記駐車違反傾向に基づいて複数の所定勤務期間の間に潜在的に発行する可能性がある駐車違反件数を自動的に予測し、前記プロセッサは前記所定勤務期間の間に発行した駐車違反の実際の件数と、前記所定勤務期間の間に潜在的に発行する可能性がある前記駐車違反件数とを自動的に比較して、駐車違反発行の分散を生成し、前記プロセッサは前記所定勤務期間のうちで駐車違反出頭命令が増加する可能性がある勤務期間を自動的に特定して適時報告書を作成するプロセッサと、
前記プロセッサに動作可能なように接続され、前記適時報告書を出力する入出力装置と、を含む、システム。
【請求項10】
駐車違反情報を生成する複数の自動車駐車違反取り締まり装置と、
前記駐車違反取り締まり装置に動作可能なように接続された通信装置であって、前記通信装置は異なる種類の前記駐車違反情報を集めて自動車駐車違反履歴に集約する通信装置と、
前記通信装置に動作可能なように接続されたプロセッサであって、前記プロセッサは駐車違反傾向を生成するために所定の地理的領域内の前記自動車駐車違反履歴を自動的に分析し、前記プロセッサは前記駐車違反傾向に基づいて少なくとも1つの所定勤務期間の間に少なくとも1人の駐車取り締まり執行官が潜在的に発行する可能性がある駐車違反件数を自動的に予測し、前記プロセッサは前記所定勤務期間の間に前記駐車取り締まり執行官が発行した駐車違反の実際の件数と、前記所定勤務期間の間に前記駐車取り締まり執行官が潜在的に発行する可能性がある前記駐車違反件数とを自動的に比較して、前記駐車取り締まり執行官に対する駐車違反発行の分散を生成する、プロセッサと、
前記プロセッサに動作可能なように接続され、コンピュータ化された装置から前記駐車違反発行の分散を出力する入出力装置と、を含むシステム。

【図1】
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【図2】
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【図3】
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【図4】
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【図5】
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【図6】
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【図7】
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【図8】
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【図9】
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【図10】
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【図11】
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【図12】
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【図13】
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【図14】
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【図15】
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【公開番号】特開2013−114677(P2013−114677A)
【公開日】平成25年6月10日(2013.6.10)
【国際特許分類】
【出願番号】特願2012−246097(P2012−246097)
【出願日】平成24年11月8日(2012.11.8)
【出願人】(596170170)ゼロックス コーポレイション (1,961)
【氏名又は名称原語表記】XEROX CORPORATION