Les bousculades sur les quais de gare augmentent. Mais quand est-ce qu'il y a du monde, trop de monde ? Et lorsqu'il y a risque de surpopulation, existe-t-il un moyen d'avertir le personnel ferroviaire à l'avance ? Pour pouvoir exploiter efficacement une gare dans des situations critiques, il faut pouvoir surveiller précisément la situation actuelle et prédire de manière fiable les scénarios futurs. Grâce au Pedestrian Analytics System (PAS) d'ASE, il est possible de mesurer avec précision les flux et les densités de personnes afin d'obtenir des informations précieuses sur l'utilisation de la gare et de prédire les situations potentiellement critiques.
Ing. Jessica Weibel (ETH Zurich) a rédigé son travail de master à ce sujet chez ASE. Son travail porte sur des algorithmes d'apprentissage automatique qui permettent d'optimiser les prévisions relatives à l'occupation des quais de la gare d'Amsterdam Zuid.
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