Halten Sie die Fahrgäste in Bewegung
Die Greater Toronto Airports Authority analysiert Warteschlangen mit Axis Kameras und Zensors PAX AI. Die Daten, die eine persönliche Identifizierung durch Maskierung unmöglich machen, werden verwendet, um den Betrieb und den Personalbedarf anzupassen und die Passagierabfertigung am Zoll zu beschleunigen.
Warteschlangen und lange Wartezeiten
Die Zahl der Flüge hat weltweit ein Rekordniveau erreicht, und die Flughäfen überdenken ihre Betriebsabläufe, um das steigende Passagieraufkommen bewältigen zu können. Der Toronto Pearson International Airport, der zweitgrößte Flughafen Nordamerikas für den internationalen Flugverkehr, ist hierbei keine Ausnahme. Am Flughafen Pearson landen täglich 276 internationale Flüge und die Anzahl der ankommenden Fluggäste aus dem Ausland pro Jahr beläuft sich auf 21,3 Millionen. Nach Rückmeldungen von Passagieren über regelmäßige Staus und lange Wartezeiten an der Canada Border Services Agency (CBSA) hat sich die Greater Toronto Airports Authority (GTAA) für den Einsatz von Technologie entschieden, um das Problem zu lösen und die Erfahrungen der Passagiere deutlich zu verbessern.
„Die Herausforderung bestand darin, die durchschnittlichen Wartezeiten sowie den Umgang mit einzelnen Warteschlangen wirklich zu verstehen“, sagt Zeljko Cakic, Director of Airport IT Planning and Development bei der Greater Toronto Airports Authority. „Anschließend galt es herauszufinden, wie man den Personendurchsatz zwischen den automatisierten Kiosken, der CBSA und der Gepäckausgabe verbessern könnte.“
Statt nur die Länge der Warteschlangen zu überwachen und Anpassungen vorzunehmen, suchte der Flughafen nach einer Möglichkeit, die Wartezeiten innerhalb der einzelnen Warteschlangen genau abzuschätzen. Darüber hinaus sollte es möglich sein, eine Beziehung zwischen diesen Passagierzahlen, ihren Flugnummern, der Tageszeit und dem Gesamtzeitplan der ankommenden internationalen Flüge herzustellen. Mit diesem Wissen konnte das Flughafenpersonal die Warteschlangen bei der Einreise besser steuern und die Passagiere schneller durch den Zoll und aus dem Terminal bringen.
Kameras und künstliche Intelligenz
Am Pearson Airport sind bereits mehr als 3.000 Axis Kameras auf dem gesamten Flughafengelände zu Sicherheits- und Betriebszwecken im Einsatz - von der Perimetersicherung entlang der Start- und Landebahnzäune bis hin zur Überwachung der Gepäckförderbänder und -karusselle auf Gepäckstaus. Um die Abfertigung ankommender Passagiere zu verbessern und über fundierte Daten zu den Warteschlangen zu verfügen, setzte der Flughafen auf die offene Architektur der Axis-Kameras sowie auf die Plattform für künstliche Intelligenz (KI) von Zensors, einem Technologieunternehmen, das Kamerabilder, die keine Passagierdaten enthalten, in verwertbare Informationen umwandelt.
Dank der großen Auswahl an Kameras, Objektiven und Anwendungen, die Axis bietet, konnten wir alle Anforderungen unseres Flughafens mit einem einzigen Hersteller umsetzen.
Damit Zensors PAX AI auch wirklich alle für die Analyse erforderlichen Daten erhält, wurden am Pearson Airport in den Verarbeitungsbereichen zusätzliche Axis Kameras installiert, um alle benötigten Sichtfelder zu erfassen. Geräte der AXIS M30 Dome Camera Series mit unauffälligen Mini-Dome-Kameras zeigen Panoramaansichten des Wartebereichs für die Flugpassagiere, während die Kameras der AXIS P37 Panoramic Camera Series mit ihren vier Sensoren den Fokus in vier Richtungen gleichzeitig lenken. Mit Axis und dem Pearson Airport Video Management System konnte der Flughafen durch Maskierung sensible Informationen aus den Videobildern von Passagieren in der Warteschlange entfernen.
„Mithilfe der KI-Plattform haben wir die Kameraabdeckung in Matrizen aufgeteilt, um einzelne Passagierströme identifizieren zu können: Reisende mit internationalem Visum, kanadische Reisende, die aus dem Ausland einreisen, Reisende mit globalem Einreisepass und Reisende mit Familienangehörigen. Die KI ermittelt kontinuierlich die Länge der Warteschlangen, verknüpft sie mit dem Flugplan, der Tageszeit usw. und liefert eine prädiktive Analyse der Wartezeiten, die wir daraufhin auf unserer Website und auf den Anzeigetafeln in den Terminals veröffentlichen“, erklärt Cakic.
So können wir zum Beispiel den Reisenden die Angst nehmen, ihren Anschlussflug zu verpassen. Sie informieren auch diejenigen, die auf die Abholung von Fluggästen warten, wann sie mit dem Verlassen des Terminals rechnen können. „Es ist lediglich ein weiterer Schritt auf dem Weg zur Verbesserung des Kundenerlebnisses“, sagt Cakic.
Verstehen der Funktionsweise der KI-Plattform
Zensors leitet seine prädiktive Analyse aus der Verarbeitung von Schnappschüssen und in Echtzeit ablaufenden Videostreams von den Axis Kameras ab. "Diese doppelte Erfassung ermöglicht es Zensors PAX AI, sowohl die Anzahl der Personen in einer bestimmten Warteschlange als auch den Fluss der Passagiere, die die Warteschlange verlassen, zu erfassen, um genaue Schätzungen der Wartezeiten zu liefern", erklärt John Muhlner, Chief of Staff und Head of Strategic Partnerships bei Zensors.
Zensors nutzte AXIS Site Designer, um festzustellen, welche Kameramodelle von Axis die beste Abdeckung für den Bereich bieten würden. "AXIS Site Designer hat uns nicht nur bei der Auswahl der Kameras geholfen, sondern auch bei der Planung des optimalen Layouts für die besten Sichtfelder", sagt Muhlner.
Ankommende Fluggäste wählen je nach Reisestatus und Herkunftsland eine von mehreren Hauptkontrolllinien. Die KI-Plattform aggregiert Videometadaten zu all diesen Aktivitäten, um den ganzen Tag über die Wartezeiten für Personen zu berechnen, die in diesem 1.500 Quadratmeter großen Areal die zahlreichen Warteschlangen durchlaufen.
Zensors nutzt maschinelles Lernen, um seine KI-Algorithmen kontinuierlich zu verbessern und so eine sehr hohe Genauigkeit zu gewährleisten. „Wir trainieren unsere KI ständig, um sich ändernde Gegebenheiten am Pearson Airport sowie an anderen Flughäfen zu erkennen und in ihre Analyse einzubeziehen – von unterschiedlicher Beleuchtung über verschiedene Warteschlangenkonfigurationen bis hin zur unterschiedlichen Kleidung der Personen“, sagt Muhlner. „Diese kontinuierliche Verbesserung unseres KI-Algorithmus sorgt dafür, dass die von Zensors bereitgestellten Daten weiterhin sehr genau bleiben.“
Der Flughafen ist ein wahrhaft komplexes System mit zahlreichen beweglichen Teilen. Die Axis Kameras und die KI-Plattform von Zensors sind einige der Technologien, mit denen wir dieses System besser verwalten können.
Für ein besseres Kundenerlebnis
„Die Analysen, die wir von dem aus Axis Geräten und der KI-Plattform von Zensors bestehenden System erhalten, erweisen sich als überaus exakt“, sagt Cakic. „Sie haben uns dabei geholfen, Entscheidungen zum Personalbestand und zu betrieblichen Veränderungen zu treffen, um den ankommenden Personenverkehr bewältigen zu können. Unser Ziel ist es, das Kundenerlebnis insgesamt zu verbessern und Wartezeiten zu verkürzen. Die von den Axis Kameras und der KI-Plattform von Zensors gesammelten Daten sind einer der wichtigsten Faktoren für die Entscheidungsfindung, um in dieser Hinsicht bessere Ergebnisse zu erzielen.“
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