Mantendo os passageiros em movimento
A Greater Toronto Airports Authority analisa filas de passageiros com câmeras Axis e a Zensors PAX AI. Os dados, com as informações de identificação pessoal mascaradas, são usados para ajustar operações e pessoal e agilizar o desembaraço de passageiros na alfândega.
Enfrentando congestionamentos e longos tempos de espera
Com as viagens aéreas globais em alta, os aeroportos estão reexaminando a forma como funcionam para processar o número cada vez maior de passageiros. O Aeroporto Internacional Pearson de Toronto, o segundo aeroporto mais movimentado da América do Norte em tráfego internacional, não é exceção. O Aeroporto Pearson recebe 276 voos internacionais por dia, processando mais de 21,3 milhões de chegadas internacionais por ano. Em meio ao feedback dos passageiros sobre congestionamentos regulares e longos tempos de espera na Canada Border Services Agency (CBSA), a Greater Toronto Airports Authority (GTAA) recorreu à tecnologia para ajudar a resolver o problema e melhorar significativamente a experiência dos passageiros.
“O desafio era realmente compreender os tempos médios de espera e como gerenciávamos as filas individuais”, afirma Zeljko Cakic, diretor de planejamento e desenvolvimento de TI da Greater Toronto Airports Authority. "A partir daí, precisávamos determinar como poderíamos melhorar o fluxo de pessoas entre os quiosques automatizados, a CBSA e as esteiras de bagagem."
Em vez de simplesmente observar o comprimento das filas e fazer ajustes, o aeroporto queria uma maneira de estimar com precisão os tempos de espera em cada linha. O aeroporto também queria poder correlacionar a relação entre essas contagens, os números dos voos, a hora do dia e o cronograma geral de chegada de voos internacionais. Com esse conhecimento, o pessoal do aeroporto poderia gerenciar melhor as filas de entrada e fazer com que os passageiros passassem mais rapidamente pela alfândega e saíssem pela porta.
Vinculando câmeras com inteligência artificial
O Aeroporto Pearson já conta com mais de 3.000 câmeras Axis espalhadas para fins de segurança e operações – tudo desde a proteção do perímetro ao longo das cercas da pista até o monitoramento das esteiras e dos carrosséis de bagagem em busca de congestionamentos de bagagem. Para melhorar o processamento de passageiros que desembarcam e ter pontos de dados factuais nas filas, o aeroporto precisava aproveitar a arquitetura aberta inerente às câmeras Axis, bem como a plataforma de inteligência artificial (IA) da Zensors, uma empresa de tecnologia que traduz imagens de câmeras, desprovidas de detalhes dos passageiros, em informações acionáveis.
Devido à variedade de câmeras, lentes e aplicações de casos de uso que a Axis oferece, conseguimos padronizar com um único fabricante tudo o que nosso aeroporto precisa atender.
Para garantir que a Zensors PAX AI receba todos os dados necessários para análise, o Aeroporto Pearson também instalou câmeras Axis adicionais nas áreas de processamento para capturar todos os campos de visão necessários. Os dispositivos AXIS M30 Dome Camera Series com minidomes discretas oferecem vistas panorâmicas da área de espera dos passageiros, enquanto as câmeras da AXIS P37 Panoramic Camera Series, com seus sensores quádruplos, direcionam o foco em quatro direções ao mesmo tempo. Trabalhando com o sistema de gerenciamento de vídeo da Axis e do Aeroporto Pearson, o aeroporto aplicou mascaramento para eliminar informações confidenciais das imagens das câmeras das linhas de inspeção de passageiros.
“Usando a plataforma de IA, dividimos a cobertura da câmera em matrizes para que pudéssemos identificar fluxos individuais: viajantes internacionais com visto, viajantes canadenses voltando do exterior, viajantes com passes de entrada globais e viajantes com famílias. A IA mede continuamente a extensão das filas, associando-as ao horário do voo, horário do dia e assim por diante, e fornece uma análise preditiva dos tempos de espera que publicamos em nosso site e em monitores aéreos nos terminais”, explica Cakic.
Os monitores ajudam a aliviar a ansiedade dos viajantes em fazer voos de conexão ou outros compromissos em que o tempo é crítico. Eles também informam as pessoas que estão aguardando passageiros quando elas podem esperar que eles saiam do terminal. “É apenas mais um passo que demos para melhorar a experiência do cliente”, diz Cakic.
Compreendendo como a plataforma de IA funciona
A Zensors obtém sua análise preditiva processando instantâneos e streams de vídeo em tempo real das câmeras Axis. “Essa entrada dupla permite que a Zensors PAX AI capture o número de pessoas em uma determinada fila e o fluxo de passageiros que saem da fila a fim de fornecer tempos de espera estimados com precisão”, explica John Muhlner, chefe de pessoal e chefe de parcerias estratégicas da Zensors.
A Zensors usou o AXIS Site Designer para determinar quais modelos de câmeras Axis forneceriam a melhor cobertura para a área. "O Site Designer não apenas nos ajudou na seleção das câmeras, mas também nos permitiu projetar o layout ideal para os melhores campos de visão", diz Muhlner.
Dependendo do seu status de viagem e país de residência, os passageiros que chegam escolhem uma das várias linhas de inspeção primária. A plataforma de IA agrega metadados de vídeo de toda essa atividade para calcular os tempos de espera ao longo do dia para as pessoas que passam pelas várias filas nesta área de 1.500 metros quadrados.
A Zensors usa machine learning para aprimorar continuamente seus algoritmos de IA para fornecer um nível muito alto de precisão. “Estamos constantemente treinando nossa IA para reconhecer e incorporar em sua análise as mudanças nas condições em no Pearson e em outros aeroportos – tudo, desde iluminação diferente e diferentes configurações de linha até as roupas variadas que as pessoas usam”, compartilha Muhlner, “e essa melhoria contínua de nosso algoritmo de IA permite que a Zensors continuem entregando com precisão muito alta."
O aeroporto é um sistema realmente complexo com muitas partes móveis. As câmeras Axis e a plataforma Zensors AI são algumas das tecnologias que usamos para nos ajudar a gerenciar melhor esse sistema.
Aprimorando a experiência do cliente
“As análises que obtemos do sistema Axis-Zensors estão provando ser muito precisas”, diz Cakic. “Elas ajudaram a informar nossas decisões sobre os níveis de pessoal e mudanças operacionais para lidar com o tráfego de entrada de passageiros. Nosso objetivo é melhorar a experiência geral do cliente e reduzir os tempos de espera, e os dados coletados por meio da plataforma Axis-Zensors são um dos principais contribuintes para a tomada de decisões que impulsionam esses resultados."
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