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】