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Smart Mobility Analytics – SMA

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Gestión eficaz de flujos de pasajeros y vehículos mediante un modelo de inteligencia artificial que reduce colas, tiempos de espera y congestión en entornos aeroportuarios

La solución Smart Mobility Analytics (SMA) emplea sistemas de inteligencia artificial aplicada al análisis de imágenes para medir y gestionar la movilidad de una terminal de cruceros. Puede aplicarse a otros entornos aeroportuarios y de transporte equivalentes donde confluya mucha gente que necesite moverse a otro lugar.

Los responsables de estas áreas se enfrentan en poco tiempo a un espacio con grandes superficies y con mucha afluencia de personas y medios de transporte. El objetivo del SMA es gestionar con eficacia la movilidad de pasajeros y vehículos en las operaciones de embarque y desembarque. Así, los pasajeros podrán ser trasladados al lugar que demanden y los medios de transporte podrán estar donde se concentra esta demanda.

La solución de Delonia da a los agentes de movilidad, pasajeros y transportistas información en tiempo real sobre los parámetros relacionados con la movilidad, lo que permite que las decisiones que tomen los implicados sean más acertadas. Además, se alcanza una alta eficacia en la demanda de todas las partes sin tener que emplear un gran número de cámaras gracias a los algoritmos basados en redes neuronales utilizados en el sistema.

Ventajas

ESCALABLE

La solución es fácilmente escalable y se puede trasladar a otros entornos físicos e integrarse en distintas infraestructuras IT.

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MENOS ESPERAS

Reduce los tiempos de espera de personas y vehículos en la terminal.

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PUNTO DE EQUILIBRIO

Se consigue en menor tiempo el punto de equilibrio entre la oferta y demanda de transporte.

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EN TIEMPO REAL

Proporciona información cualitativa en tiempo real a todos los miembros de la cadena de movilidad.

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TRANSPORTE PUNTUAL

Los vehículos de transporte llegan en el momento en el que se les necesita y en la cantidad adecuada.

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TRÁNSITO EFICAZ

Mejora la experiencia del turista y de los proveedores de transporte en el tránsito por el puerto.

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PREVISIONES

Realiza previsiones de demanda de transporte ajustadas a cada desembarco de pasajeros y mercancías.

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MÁS OPCIONES

Los pasajeros deciden qué tipo de transporte usar en función de los tiempos de espera de cada cola.

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MENOR HUELLA DE CARBONO

Reduce la huella de carbono en el espacio en el que se usa la solución al optimizar la movilidad.

Aplicaciones

Instalaciones de transporte y movilidad donde la llegada y salida de pasajeros y mercancías hace que confluyan muchos agentes de movilidad (personas y vehículos) en poco espacio y en un tiempo reducido:

Puertos
Aeropuertos
Estaciones de Ferrocarril y autobuses
Estaciones de Transporte urbano

Funcionalidades

Videoanálisis

Las imágenes se obtienen mediante un sistema de cámaras, con un número reducido y optimizado, que triangula el espacio analizado, para que el sistema analice la información y se transmita a todos los actores de la cadena de valor.

Algoritmo de detección

Con las imágenes que se obtienen y la identificación de los elementos, el sistema permite hacer una medición precisa de los flujos de personas y vehículos (autobuses y taxis). Los algoritmos de detección basados en redes neuronales ofrecen una gran precisión para procesar la información.

Aplicación móvil

A través de una aplicación móvil el personal de campo sabe la situación de cada área sin necesidad de desplazarse hasta ella. Lo que permite valorar cada situación de manera telemática y sin tener que perder el tiempo en traslados.

Sistemas de identificación

El sistema identifica personas, vehículos y matrículas, además de controlar el seguimiento, tanto de los medios de transporte como de los seres humanos. Elimina medidas redundantes como transeúntes que se cruzan de un sitio a otro.

Panel de gestores

Los gestores de la terminal, mediante paneles, conocen en todo momento el estado de las colas de pasajeros y vehículos. Para así tomar las acciones que consideren oportunas a la hora de resolver cada situación.

Modelo de previsión

Cuenta con un modelo de previsión para anticipar las situaciones futuras basado en la información obtenida y en el histórico almacenado en el sistema. Además se puede realizar simulaciones que permiten afinar el modelo de previsión.

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