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AIoT 打造无感染风险轨道运输

集成AI、热成像、视讯分析的系统在车站入口以非接触方式侦测体温。法新社

轨道运输系统是全球许多大城市的交通骨干,COVID-19(新冠肺炎)疫情爆发让轨道运输创新的目标聚焦于公众健康,人工智能(AI)与物联网(IoT)技术可收集通勤者资料、支持各项通勤防疫规划与措施,促成无感染风险的轨道运输系统。

根据Traffic Technology Today报导,疫情让许多人只能在家上班,短期内维持安全社交距离与半封锁将成为新常态,未来2~3年全球运输机构都须采取更智能的因应策略,以支持防疫相关政策与规定、确保公众健康,并透过降低通勤压力、强化心理与社会健康、改善个人安全等措施,促成运输系统进化、提升乘客体验。

疫情期间车厢内的大量乘客对所有通勤者都是潜在健康威胁,配套的体温量测筛检、口罩配戴、车厢与车站消毒等措施都必须确实执行,其次车班频率最佳化模型须能因应安全社交距离与尖峰时间的影响,车班间距的调整要能弹性且快速因应乘客人数变化,而月台候车乘客密度也要实时管控以让乘客安心。

前述防疫措施的拟定与执行,都是奠基于分析大数据所产生的深刻见解,因此营运商需扩充与善用AI与IoT技术人力。集成AI、热成像、视讯分析的系统能以非接触方式辨识个人、侦测体温与是否佩戴口罩,可望成为所有车站入口的关键安全配置,并集成至接触追踪等公众健康照护系统,加速追踪与找出个别受感染者、遏止病毒散播。

语音控制可望成为新常态并开始取代接触式接口,大量基于语音的App将被用于控制电梯、售票机、厕所门等车站内设施。基于语音辨识技术的语音售票机将日益普及,可提升效率与协助视障人士,更能有效避免交叉感染。车站内的电梯也可采用语音启动、手部距离感测、动作侦测等非接触式按钮。

除了防范感染,车厢与车站的容留人数与密度都需要适度降低以确保安全社交距离,各组织势必制定健康与安全规定,将员工的工作时间错开以分散通勤人潮与减少运输网压力。交通规划也要调整车班时间与间距以因应延长的上、下班尖峰时段,并运用AI与IoT取得的实时通勤者资料,驱动模拟工具提供车班调整建议与预测调整的可能影响。

手机的Wi-Fi资料可追踪通勤者的位置,再运用机率模型与大数据分析,能以匿名与非参与方式估算月台与车站周遭的人潮密度,超出临界值将自动触发基于AI实时模拟的最佳化标准作业程序(SOP),并可缩短因应各种事件的时间。此外欲了解各种情境造成人潮激增的因素与供需失衡的程度,则可透过情境感知融合分析(context-aware fusion analytics)。

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