- El sistema se aplicará en estaciones de Cercanías de Madrid que acumulan casi un millón de viajeros diarios, con imágenes de 200 cámaras.
- Permitirá analizar el comportamiento de la demanda de viajes, estudiando principalmente el rango de horarios y prestando especial atención en las horas ‘punta’.
- El objetivo es agilizar la gestión y toma de decisiones para evitar aglomeraciones en la actual situación de alerta sanitaria.
Renfe está implementando un proyecto ‘piloto’ que permitirá analizar y controlar el aforo de las estaciones de Cercanías, y ayudará a mejorar la gestión de los trenes.
Esta iniciativa está basada en el análisis de las imágenes de las cámaras de video-vigilancia instaladas en las estaciones. Mediante un sistema de algoritmos basados en inteligencia artificial, la tecnología aplicada es capaz de detectar, en tiempo real, si se rebasa la capacidad de aforo.
Asimismo, alerta de situaciones de aglomeración o congestión previamente definidas, lo que permitirá adoptar medidas correctoras necesarias, como puede ser el desplazamiento de efectivos a las zonas con mayor número de viajeros para evitar estas situaciones de aglomeración.
El proyecto ha arrancado en la estación madrileña de Atocha Cercanías, para continuar implantándose progresivamente en las próximas semanas en Príncipe Pío, Méndez Álvaro, Nuevos Ministerios, Sol, Alcorcón, Fuenlabrada, Móstoles y Getafe Centro.
La tecnología que está aplicando Renfe está basada en un algoritmo inteligente de visualización de imágenes de las zonas escogidas, en este caso los andenes, ya que están dotados de cámaras de vigilancia. El sistema permite predecir de forma muy precisa el número de personas ubicadas en un lugar en tiempo real, y por medio de alarmas avisar a los centros de ‘control 24h’, de las alarmas configuradas en el sistema.
Cuando el proyecto se implante totalmente, en torno al mes de mayo de 2021, se estarán analizando las estaciones más importantes de Cercanías, que acumulan casi un millón de viajeros diarios, con las imágenes de 200 cámaras.