Mantenere i passeggeri in movimento
La Greater Toronto Airports Authority analizza le code passeggeri con telecamere Axis e Zensors PAX AI. I dati, con l'identificazione personale mascherata, sono usati per regolare le operazioni e il personale e accelerare il passaggio dei passeggeri dalla dogana.
Congestioni e tempi di attesa lunghi
Dal momento che i viaggi aerei a livello mondiale sono ai massimi storici, gli aeroporti stanno rivedendo il loro modo di funzionare per gestire l'aumento del numero di passeggeri. Toronto Pearson International Airport, il secondo aeroporto più trafficato nel Nord America per quanto riguarda il traffico internazionale, non fa eccezione. Pearson riceve 276 voli internazionali in arrivo quotidianamente ed elabora oltre 21,3 milioni di arrivi internazionali ogni anno. In seguito al feedback dei passeggeri in merito a congestioni regolari e a tempi di attesa prolungati presso la Canada Border Services Agency (CBSA), la Greater Toronto Airports Authority (GTAA) si è affidata alla tecnologia per gestire il problema e migliorare nettamente l'esperienza dei passeggeri.
"La difficoltà consisteva nel capire davvero i tempi medi di attesa e come gestivamo le singole code", afferma Zeljko Cakic, Director of Airport IT Planning and Development per la Greater Toronto Airports Authority. "Da lì, dovevamo stabilire in che modo migliorare il throughput di persone tra i chioschi automatizzati, CBSA e il ritiro bagagli."
Invece di limitarsi a valutare ad occhio la lunghezza delle code e apportare le conseguenti modifiche, all'aeroporto serviva una maniera per stimare precisamente i tempi di attesa in ciascuna fila. L'aeroporto inoltre desiderava poter correlare il rapporto fra questi conteggi, i numeri dei voli, l'ora e la pianificazione complessiva dei voli internazionali in entrata. Con tali informazioni, il personale dell'aeroporto avrebbe avuto la possibilità di gestire meglio le code in entrata e guidare i passeggeri più velocemente attraverso la dogana e fuori dalla porta.
Connettere le telecamere con l’intelligenza artificiale
Il Pearson Airport si affida già su più di 3.000 telecamere Axis in tutto l'aeroporto per fini operativi e di sicurezza, tutto dalla protezione perimetrale lungo le linee di recinzione della pista al monitoraggio dei nastri trasportatori e dei caroselli dei bagagli per gli ingorghi di bagagli. Per il miglioramento dell'elaborazione dei dati relativi ai passeggeri in entrata e informazioni concrete sulle code, l'aeroporto aveva bisogno di sfruttare l'architettura aperta intrinseca delle telecamere Axis e la piattaforma di intelligenza artificiale (AI) di Zensors, un'azienda tecnologica che trasforma le immagini delle telecamere, prive di dettagli dei passeggeri, in informazioni usabili.
Grazie alla varietà di telecamere, obiettivi e applicazioni per casi d'uso messi a disposizione da Axis, abbiamo potuto attuare la standardizzazione con un unico produttore per tutte le necessità del nostro aeroporto.
Per far sì che l'intelligenza artificiale Zensors PAX riceva tutti i dati che servono per l'analisi, Pearson Airport ha anche installato telecamere Axis supplementari nelle aree di elaborazione per catturare tutti i campi visivi richiesti. I dispositivi AXIS M30 Dome Camera Series con mini cupole discrete mettono a disposizione viste panoramiche dell'area di attesa dei passeggeri mentre le telecamere AXIS P37 Panoramic Camera Series, con i loro sensori quad, dirigono la messa a fuoco in quattro direzioni simultaneamente. Lavorando con il video management system di Axis e Pearson Airport, l'aeroporto ha applicato il masking per rimuovere i dati sensibili dai feed delle telecamere delle file di ispezione dei passeggeri.
"Impiegando la piattaforma AI, abbiamo diviso la copertura della telecamera in matrici per essere in grado di identificare i singoli flussi: i viaggiatori con visto internazionale, quelli canadesi internazionali, quelli con pass global entry e quelli con famiglie. L'AI misura continuamente la lunghezza delle code, associandole alla pianificazione del volo, all'ora, ecc., e mette a disposizione un'analisi predittiva dei tempi di attesa che postiamo sul nostro sito Web e sui monitor in alto nei terminal," spiega Cakic.
I monitor contribuiscono a mitigare l'ansia dei viaggiatori in merito ai voli di scalo o ad altri impegni urgenti. Informano inoltre chi attende dei passeggeri su quando è prevista la loro uscita dal terminal. "È solo un altro dei passi attuati per il miglioramento dell'esperienza del cliente", afferma Cakic.
Capire come funziona la piattaforma AI
Zensors ricava la sua analisi predittiva dall'elaborazione di istantanee e flussi video in diretta dalle telecamere Axis. "Questo doppio input permette alla Zensors PAX AI di acquisire sia il numero di persone in una certa coda sia il flusso di passeggeri che escono dalla coda in modo da comunicare una stima accurata dei tempi di attesa", spiega John Muhlner, Chief of Staff and Head of Strategic Partnerships presso Zensors.
Zensors ha impiegato AXIS Site Designer per stabilire quali telecamere Axis avrebbero messo a disposizione la migliore copertura per l'area. "Site Designer non ci ha solo aiutato a selezionare le telecamere, bensì ci ha anche consentito di progettare il layout ottimale per i migliori campi visivi", afferma Muhlner.
In base allo stato di viaggio e al paese di residenza, i passeggeri in arrivo selezionano una delle molteplici file di ispezione primaria. La piattaforma AI esegue l'aggregazione dei metadati video di tutta questa attività ai fini del calcolo dei tempi di attesa durante il giorno per le persone che attraversano le molteplici code in quest'area di 1.500 metri quadrati.
Zensors impiega l'apprendimento automatico ai fini del miglioramento continuo dei suoi algoritmi AI per mettere a disposizione un livello elevatissimo di precisione. "Addestriamo in modo costante la nostra AI perché riconosca e incorpori nelle sue analisi le condizioni mutevoli presso il Pearson e altri aeroporti: tutto, dalle differenze di illuminazione e dalle varie configurazioni delle code ai diversi indumenti che le persone indossano", afferma Muhlner, "e questo continuo miglioramento del nostro algoritmo AI permette a Zensors di continuare a mettere a disposizione dati altamente precisi."
L'aeroporto è un sistema molto complesso con molteplici parti in movimento. Le telecamere Axis e la piattaforma AI Zensors sono fra le tecnologie che impieghiamo per una gestione migliore di questo sistema.
Migliorare la soddisfazione del cliente
"Le analisi ottenute dal sistema Axis-Zensors si stanno rivelando molto precise", afferma Cakic. "Hanno giocato un ruolo nelle nostre decisioni sui livelli di personale e sulle modifiche operative per la gestione del traffico passeggeri in arrivo. Il nostro fine è il miglioramento dell'esperienza complessiva del cliente e la riduzione dei tempi di attesa. I dati raccolti tramite la piattaforma Axis-Zensors danno un contributo chiave al processo decisionale per l'ottenimento di questi risultati."
Dispositivi e soluzioni
