Keeping Passengers Moving
La Autoridad Aeroportuaria del Gran Toronto analiza las colas de pasajeros con cámaras Axis y la IA de PAX de Zensors. Los datos, desprovistos de información personal, se utilizan para ajustar las operaciones y la dotación de personal y agilizar el paso de los pasajeros por la aduana.
Congestión y largos tiempos de espera
Con una cifra récord de desplazamientos en avión en todo el mundo, los aeropuertos se están replanteando su funcionamiento para procesar el creciente número de pasajeros. El Aeropuerto Internacional Pearson de Toronto, el segundo aeropuerto con mayor tráfico internacional de Norteamérica, no es una excepción. Pearson recibe 276 vuelos internacionales al día y procesa más de 21,3 millones de llegadas internacionales al año. Ante las protestas de los pasajeros ante la Agencia de Servicios Fronterizos de Canadá (CBSA) por la congestión habitual y los largos tiempos de espera, la Autoridad Aeroportuaria del Gran Toronto (GTAA) ha recurrido a la tecnología para solucionar el problema y mejorar notablemente la experiencia de los pasajeros.
"El desafío consistía en comprender realmente los tiempos medios de espera y cómo gestionábamos las colas individuales", afirma Zeljko Cakic, Director de Planificación y Desarrollo Informático de Aeropuertos de la Autoridad Aeroportuaria del Gran Toronto. "A partir de ahí, teníamos que determinar cómo mejorar el paso de personas entre los terminales automatizados, la CBSA y la recogida de equipajes".
En lugar de limitarnos a calcular a simple vista la longitud de las colas y hacer ajustes, el aeropuerto quería calcular con precisión los tiempos de espera de cada fila. El aeropuerto también quería determinar la relación entre dichos recuentos, el número de los vuelos, la hora del día y la programación general de los vuelos internacionales entrantes. Con esa información, el personal del aeropuerto podría gestionar mejor las colas de entrada y guiar a los pasajeros más rápidamente a través de la aduana y la puerta de salida.
Vincular las cámaras con la inteligencia artificial
El aeropuerto Pearson ya cuenta con más de 3000 cámaras Axis en todo el aeropuerto destinadas a la seguridad y las operaciones, desde la protección del perímetro a lo largo de las vallas de las pistas hasta la supervisión de las cintas transportadoras de equipaje para detectar atascos. Para mejorar el control de los pasajeros entrantes y disponer de datos objetivos sobre las colas, el aeropuerto necesitaba aprovechar la arquitectura abierta inherente a las cámaras Axis, así como la plataforma de inteligencia artificial (IA) de Zensors, una empresa tecnológica que traduce las imágenes de las cámaras, desprovistas de detalles sobre los pasajeros, en información procesable.
Gracias a la amplitud de cámaras, objetivos y aplicaciones prácticas que ofrece Axis, hemos podido estandarizar con un único fabricante todo lo que nuestro aeropuerto necesita.
Para garantizar que la IA de PAX de Zensors recibe todos los datos que necesita para el análisis, el aeropuerto Pearson también instaló cámaras Axis adicionales en las zonas de procesamiento para captar todos los campos de visión necesarios. Los dispositivos de la serie de cámaras AXIS M30 Dome Camera, con discretos minidomos, proporcionan vistas panorámicas de la zona de espera de pasajeros, mientras que las cámaras de la serie AXIS P37 Panoramic Camera, con sus sensores cuádruples, dirigen el enfoque en cuatro direcciones simultáneamente. El aeropuerto, en colaboración con Axis y el sistema de gestión de vídeo del aeropuerto Pearson, aplicó el enmascaramiento para eliminar la información confidencial de las imágenes de las cámaras de las líneas de inspección de pasajeros.
"Mediante la plataforma de IA, dividimos la cobertura de las cámaras en matrices para poder identificar flujos individuales: viajeros con visado internacional, viajeros internacionales canadienses, viajeros con pases Global Entry y que viajan en familia. La IA mide continuamente la longitud de las colas, asociándolas con el horario de los vuelos, la hora del día, etc., y ofrece un análisis predictivo de los tiempos de espera que publicamos en nuestro sitio web y en los monitores aéreos de las terminales", explica Cakic.
Los monitores ayudan a aliviar la ansiedad de los viajeros que tienen que hacer escalas u otros desplazamientos urgentes. También informan a las personas que esperan para recoger a los pasajeros sobre cuándo está prevista su salida de la terminal. "Es otro paso que hemos dado para mejorar la experiencia del cliente", dice Cakic.
Comprender cómo funciona la plataforma de IA
Zensors obtiene su análisis predictivo procesando instantáneas y flujos de vídeo en tiempo real de las cámaras Axis. "Esta doble información permite a la IA de PAX de Zensors captar tanto el número de personas que hay en una cola determinada como el flujo de pasajeros que salen de ella con el fin de proporcionar tiempos de espera estimados precisos", explica John Muhlner, Jefe de Personal y Responsable de Asociaciones Estratégicas de Zensors.
Zensors utilizó AXIS Site Designer para determinar qué modelos de cámaras Axis proporcionarían la mejor cobertura para la zona. "Site Designer no solo nos ha ayudado a seleccionar las cámaras, sino que también nos ha permitido diseñar una distribución óptima para obtener los mejores campos de visión", afirma Muhlner.
En función del estado de su viaje y de su país de residencia, los pasajeros entrantes eligen una de las diferentes líneas de inspección primaria. La plataforma de IA agrega metadatos de vídeo de toda esa actividad para calcular los tiempos de espera a lo largo del día de las personas que recorren las distintas colas de esta superficie de 1500 metros cuadrados.
Zensors utiliza el aprendizaje automático para mejorar continuamente sus algoritmos de IA y ofrecer un nivel de precisión muy elevado. "Entrenamos constantemente a nuestra IA para que reconozca e incorpore a su análisis las condiciones cambiantes de Pearson y otros aeropuertos, desde la diferente iluminación y las distintas configuraciones de las colas hasta la variada indumentaria de la gente", comparte Muhlner. "Esta mejora continua de nuestro algoritmo de IA permite a Zensors seguir ofreciendo resultados con una precisión muy elevada."
El aeropuerto es un sistema realmente complejo con muchas piezas en movimiento. Las cámaras Axis y la plataforma de IA de Zensors son algunas de las tecnologías que utilizamos para gestionar mejor ese sistema.
Mejorar la experiencia del cliente
"Los análisis que obtenemos del sistema Axis-Zensors han demostrado ser muy precisos", afirma Cakic. "Nos han ayudado a tomar decisiones sobre la asignación de personal y los cambios operativos para gestionar el tráfico de pasajeros entrante. Nuestro objetivo es mejorar la experiencia general del cliente y reducir los tiempos de espera, y los datos recopilados a través de la plataforma Axis-Zensors son uno de los elementos clave que nos permiten tomar decisiones para cumplirlo."
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