L'intelligence artificielle peut-elle mettre en garde contre les plateformes surchargées ?

L'affluence sur les plates-formes ne cesse d'augmenter. Mais quand est-ce que c'est plein, trop plein ? Et si le surpeuplement est imminent, existe-t-il un moyen d'avertir le personnel ferroviaire à l'avance ? Afin d'exploiter efficacement une gare dans des situations critiques, la situation actuelle doit être surveillée de près et les scénarios futurs doivent être prédits de manière fiable. Avec le système d'analyse des piétons (PAS) d'ASE, il est possible de mesurer avec précision les flux et les densités de passagers afin d'obtenir des informations précieuses sur l'utilisation des gares et de prévoir les situations potentiellement critiques.

AI platform monitoring

Jessica Weibel (ETH Zurich) a rédigé sa thèse de maîtrise sur ce sujet en collaboration avec ASE. Sa thèse porte sur les algorithmes d'apprentissage automatique qui peuvent être utilisés pour optimiser les prévisions concernant l'utilisation des quais à la gare d'Amsterdam Zuid. Vous voulez en savoir plus ? Contactez-nous dès maintenant.