Nuestra nueva solución de análisis de vídeo, Distributed Intelligent Video Analytics, ayuda a los pasajeros a evitar las aglomeraciones.
También proporciona a los operadores de transporte información, alertas y predicciones únicas.

 

Después de un duro día de trabajo, lo último que uno quiere es meterse en un vagón de metro abarrotado1 . Sin embargo, millones de personas lo hacen cada día, o al menos lo hacían hasta que Covid-19.  

La pandemia ha puesto de manifiesto la preocupación por las aglomeraciones en las redes de transporte. La necesidad inmediata es permitir el distanciamiento social y hacer todo lo posible para evitar la propagación del coronavirus.

Después de la pandemia, la capacidad de anticipar y gestionar las aglomeraciones podría ser un elemento diferenciador. Además de aliviar las preocupaciones de los pasajeros, una mejor gestión de las aglomeraciones tiene importantes beneficios operativos, como la reducción de los tiempos de permanencia y la mejora de la fiabilidad del servicio.

¿Cómo se puede conseguir todo esto? Alivio de las aglomeraciones con el análisis de vídeo inteligente distribuido

Una mejor gestión de las multitudes comienza con mejores datos. Y eso es exactamente lo que proporciona el Análisis de Vídeo Inteligente Distribuido de Thales.

Distributed Intelligent Video Analytics funciona extrayendo el recuento de personas de las cámaras de CCTV mediante algoritmos de visión por ordenador. Estos datos se utilizan para generar mapas de calor en tiempo real y KPI para proporcionar información a los diferentes usuarios.

Lo mejor de Distributed Intelligent Video Analytics es que utiliza las cámaras de CCTV existentes para recopilar datos. No es necesario calibrar las cámaras ni instalar nuevos sensores. Las cámaras pueden estar en cualquier lugar: en las estaciones, en los andenes y en los trenes en movimiento.

Thales puede suministrar el software en el que se basa Distributed Intelligent Video Analytics como un servicio digital a través de una arquitectura distribuida; el algoritmo puede alojarse en las estaciones o desplegarse en los trenes. La solución está preparada para el futuro, ofrece la máxima flexibilidad y puede integrarse con aplicaciones de terceros.

Estas son algunas de las formas en que los datos de densidad pueden ayudar a los pasajeros y a los operadores:

Orientación de los pasajeros en los andenes

Se trata de una potente herramienta para evitar las aglomeraciones que muestra a los pasajeros que esperan en los andenes qué vagones de los trenes que se aproximan están llenos y cuáles no. Esta información se muestra en una pantalla de andén con los vagones codificados por colores según la densidad: verde para baja, amarillo para media y rojo para alta. El resultado es un embarque y desembarque más rápido, una reducción de los tiempos de espera, una mayor fiabilidad y unos pasajeros más satisfechos.

Mapas de densidad de la red en directo

El personal del Centro de Control de Operaciones (CCO) necesita una forma rápida y sencilla de ver dónde hay un problema de aglomeración, sin tener que llamar a docenas de cámaras diferentes. Los mapas de densidad de la red en vivo proporcionan una visión instantánea: se muestra el nivel de densidad de pasajeros de cada estación, con una indicación codificada por colores para cada estación (verde, amarillo o rojo). Los andenes y las estaciones se supervisan permanentemente y los umbrales de densidad pueden preconfigurarse.

Mapas de densidad de estaciones en vivo

Proporcionan a los operadores de la OCC una clara indicación en tiempo real de los niveles de aglomeración en las estaciones. La información se muestra en un mapa de calor, por lo que se puede ver al instante qué partes de la estación requieren atención. Se puede supervisar cada rincón de la estación.

 

Alertas inteligentes de control de multitudes

Nuestras alertas inteligentes avisan con antelación de los niveles anormales de densidad de pasajeros en una zona determinada. El nivel de densidad de referencia puede correlacionarse automáticamente con los datos históricos, en función de la ubicación, la fecha y la hora del día. Esto reduce las alarmas molestas y facilita la detección de eventos anormales.

KPI de ocupación y tendencias

¿Qué porcentaje de mi red está ocupado por pasajeros? ¿Hay más pasajeros de lo habitual? ¿O menos? ¿Está aumentando la densidad de pasajeros? ¿O disminuye? Nuestro panel de control de la densidad de pasajeros ofrece a los operadores una visión global de sus redes en tiempo real.

Datos históricos

Los gestores de tráfico pueden comparar fácilmente los datos históricos y la ocupación de la red para identificar las tendencias emergentes, comprender la afluencia de pasajeros y responder con confianza a complejas cuestiones operativas, para poder optimizar los horarios.

Predicciones de densidad

Basadas en la ocupación actual y en los datos históricos, ayudan a los operadores a adaptar los servicios ferroviarios a la demanda prevista. En el caso de los metros CBTC desatendidos, se pueden convocar trenes adicionales desde puntos de estacionamiento distantes y ponerlos en servicio en el momento exacto para que lleguen a la parte congestionada de la red justo cuando las multitudes empiezan a crecer.

¿Qué es lo siguiente?

La tecnología que se esconde tras el análisis de vídeo inteligente distribuido abre una serie de nuevos e interesantes casos de uso. Estos se basan en las últimas técnicas de inteligencia artificial (IA) e incluyen la detección de intrusos en los andenes, la detección de equipaje desatendido y la detección de pasajeros restantes al final de la línea.

 1 - Un estudio demuestra que la información en directo que muestra los niveles de ocupación de los trenes está en el top 4 de "lo que los pasajeros realmente quieren": Lo que los pasajeros realmente quieren: Evaluar el valor de la innovación ferroviaria para mejorar las experiencias, Luis Oliveira, Claudia Bruen, Stewart Birrell, Rebecca Cain - Transportation Research Interdisciplinary Perspectives, Volume 1, June 2019, 100014, https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2590198219300144