• Задержки в посадке и выходе из поездов серьезно сказываются на отправлении поездов. Предупреждая пассажиров о том, где поезд наименее загружен, такие задержки значительно сводятся к минимуму.
  • Каналы видеонаблюдения вагона анализируются и используются для освещения полосы освещения на платформе станции зеленым, желтым или красным цветом, указывающей вместимость, а также положение вагона и двери.
  • Обработка чисел Computer Vision реализована с использованием небольших встроенных процессоров, и данные изображения не передаются с поезда.
  • Облачные сервисы используются для интеграции каналов сообщений о пропускной способности, положении поездов и конфигурации, а также для публикации сообщения об активации освещения на контроллер дисплея станции.

Делаем метро менее шумным

В этой статье подробно рассказывается, как инновационные решения обеспечивают гибкое освещение на платформах вокзалов и уже открывают путь к значительному повышению пунктуальности пригородных поездов.

В часы пик поезда метро обычно ходят регулярно и с короткими интервалами. Поезда надежны, ходят по расписанию и, тем не менее, часто опаздывают на станции. Сложности, связанные с посадкой и посадкой пассажиров на переполненных платформах, вызывают задержки и приводят к тому, что поезда начинают резервное копирование, поскольку они ожидают более медленных служб для очистки платформ. Перенасыщенность платформ и недовольство клиентов возрастают, а по мере усугубления ситуации происходят дальнейшие задержки.

OpenCapacity создает решения, позволяющие пассажирам лучше визуализировать «выходную способность приближающегося поезда», помогая им решить, где им лучше расположиться для облегчения посадки. Прогностическое моделирование возможностей машинного обучения OpenCapacity еще больше упрощает планирование будущих поездок.

Инновация, отмеченная наградами

В этом году компания OpenCapacity получила престижную премию Германии в области мобильности общественного транспорта - «Deutscher Mobilitätspreis 2018» за инновационную установку на Бад-Каннштатте, оживленной станции городской городской железной дороги Штутгарта. Инсталляция OpenCapacity включала уникальный визуальный компонент: динамическое оптоволоконное освещение, встроенное в 200 метров бетона вдоль края платформы станции.

Это позволило в режиме реального времени прокладывать маршруты для пассажиров с помощью своевременной подсветки, заранее показывающей точное положение дверей и фактической вместимости вагона. Стрелки с динамической подсветкой дополнительно побуждали пассажиров отходить от узких мест у входов и выходов платформ.

Обзор технической реализации

OpenCapacity установила небольшие бортовые компьютеры, чтобы записывать видео с камер видеонаблюдения в вагоне и постоянно отслеживать количество пассажиров в каждом вагоне. Все вычисления компьютерного зрения производятся в поезде. Изображения не сохраняются, и результат представляет собой простой подсчет количества людей в каждой зоне перевозки.

В часы пик в Штутгарте S-Bahn обычно составляет 200 метров в длину с 12 вагонами. Есть 2 разных типа поездов (с разным положением дверей), а в непиковых поездах может быть 4, 8 или 12 вагонов. Каждый вагон оборудован системой видеонаблюдения, однако немецкое законодательство о конфиденциальности ограничивает изображения, которые могут быть сохранены или переданы.

Счетчик для каждой камеры в каждом поезде отправляется в OC-Cloud, где он сохраняется и используется для расчета пропускной способности вагона в реальном времени. Кроме того, большой набор данных о вместимости вагонов и другие потоки данных в реальном времени используются в модели машинного обучения, которая может делать прогнозы вероятной пропускной способности поездов на любую дату в будущем.

Когда поезд находится в пределах пяти минут от станции с включенным отображением пропускной способности, публикуется сообщение, и слушатель контроллера станции запускает последовательность отображения, основанную на пропускной способности и типе поезда. Этот дисплей уникален для каждой станции и включает в себя особенности архитектуры станции. Например, указание ожидающим пассажирам держаться подальше от точек выхода с лестницы платформы.

Прогнозирование потенциала "после приземления", когда инновации становятся захватывающими

Хотя это и полезно, недостаточно просто отобразить загруженность приближающегося поезда. На крупных транспортных узлах многие пассажиры выходят из загруженного поезда, освобождая место для других, ожидающих на платформе.

Модель OpenCapacity может предсказать эту способность «посадки» и представить ее для визуальных уведомлений о приближающемся поезде и более поздних служб. Каналы данных о задержках поездов, погоде и событиях дополнительно включаются для обеспечения более точных прогнозов.

Реализация в Штутгарте - это один из примеров информирования путешественника и попытки повлиять на его поведение, чтобы облегчить как более эффективное обслуживание, так и более приятные впечатления от поездки. Те же данные могут также использоваться для оперативного планирования и управления с целью оптимизации производительности сети.

Еще один пример прогнозного моделирования можно увидеть в другой реализации OpenCapacity на Shoreditch High Street в Лондоне. Реализация Shoreditch использует большой экран, а также доступна в виде веб-приложения в реальном времени на сайте shoreditch.opencapacity.co.