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Kann Artificial Intelligence vor überfüllten Bahnsteigen warnen?

Bahnhof Amsterdam Zuid

Gedränge auf Bahnsteigen nimmt zu. Aber wann ist voll, zu voll? Und wenn Überfüllung droht, gibt es eine Möglichkeit das Bahnpersonal im Voraus zu warnen? Um in kritischen Situationen einen Bahnhof effektiv betreiben zu können, muss die aktuelle Lage genau überwacht und Zukunftsszenarien zuverlässig vorhergesagt werden können. Mit dem Pedestrian Analytics System (PAS) von ASE ist es möglich, Personenflüsse und -dichten exakt zu messen, um wertvolle Informationen zur Nutzung des Bahnhofs zu gewinnen und potentiell kritische Situationen vorherzusagen.

Ing. Jessica Weibel (ETH Zürich) hat hierzu ihre Masterarbeit bei ASE verfasst. Ihre Arbeit befasst sich mit Machine Learning Algorithmen, anhand derer die Vorhersagen bezüglich der Auslastung der Perrons am Bahnhof Amsterdam Zuid optimiert werden können. Mehr wissen? Kontaktieren Sie uns.