ALICANTE, 23 (EUROPA PRESS)
Ferrocarrils de la Generalitat Valenciana (FGV) participa en una experiencia piloto que se desarrolla en la estación de Luceros del TRAM d’Alacant que, utilizando una tecnología de detección por láser (LiDAR), permite monitorizar en tiempo real y de forma anónima el flujo de personas, con el fin de “planificar mejor los recursos”.
La prueba durará entre tres y cuatro meses, tiempo en el que se evaluará su impacto en la gestión de pasajeros y se generarán informes para FGV, según ha explicado la Generalitat en un comunicado.
Estas estadísticas servirán para “identificar áreas de mejora y explorar nuevas colaboraciones” que expandan el uso de esta tecnología en otras infraestructuras inteligentes.
El proyecto usa un nuevo tipo de inteligencia artificial (IA) en tres dimensiones (3D) con sensores LiDAR instalados en la estación para recopilar “datos clave”. Así, esta tecnología utiliza láseres para medir distancias, crear mapas en 3D y detectar movimientos de forma anónima.
La iniciativa cuenta con fondos europeos y es “pionera” en España en el sector ferroviario, y la desarrolla Outsight, empresa tecnología de percepción en 3D por IA espacial. En la iniciativa también colabora la compañía de integración de sistemas SICE.
El programa permite recopilar información sobre la ocupación y movimiento dentro de la estación de manera anómina, por lo que se crea “un gemelo digital en 3D en tiempo real”.
“PLANIFICAR MEJOR LOS RECURSOS”
El objetivo de FGV es verificar las zonas con mayor acumulación de personas al instante e identificar tiempos de espera en cada área, para “entender los momentos de mayor demanda y planificar mejor los recursos”.
La empresa pública afirma que podrá conocer el número de viajeros que hay en todo momento en la estación, los que circulan por cada acceso, y los que entran y salen por cada uno de los tornos o bajan por escaleras. También se podrá medir el tiempo medio de espera en las colas de las máquinas expendedoras automáticas o en taquilla.
Esta información sirve para conocer la utilización de recursos, las horas del día con mayor o menor afluencia y las tasas de ocupación de los servicios, entre otras cuestiones.
Además, proporciona un estudio del comportamiento en la estación en diferentes momentos del día, y analiza la densidad de ocupación para detectar cuellos de botella y proponer “mejoras que optimicen la circulación de los usuarios”.
- Te recomendamos -
