Как технологии поддерживают работу транспортных услуг во время пандемии?

Среди отраслей, наиболее пострадавших от вспышки пандемии COVID-19, авиация и общественный транспорт понесли огромные экономические потери, когда количество пассажиров в мире резко сократилось на фоне опасений по поводу коронавируса и правительственных предупреждений. Несмотря на то, что в последние месяцы в обеих отраслях наблюдается медленный подъем, они продолжают сталкиваться с новыми проблемами, связанными с COVID-19, поскольку многие сотрудники возвращаются в офисы, а студенты и школьники возобновили обучение. Снижение риска заражения в многолюдных закрытых помещениях считается общим приоритетом, однако нет прямого решения, позволяющего согласовать спрос и пропускную способность с рекомендациями по социальному дистанцированию и занятости, а также наметить курс к возвращению на круги своя. 

Доверие пассажиров — ключ к успеху

Многие отраслевые эксперты соглашаются, что первая остановка на пути к восстановлению — это вернуть доверие пассажиров. Для этого транспортным компаниям необходимо создать среду, в которой пассажиры будут чувствовать себя в безопасности от риска заражения. В то время как города и авиакомпании по всему миру быстро приняли улучшенные протоколы очистки и санитарной обработки, им все еще трудно оправдать ожидания, связанные с социальным дистанцированием и соблюдением требований к маскам для лица. Несмотря на различия в местном законодательстве и общественном мнении, некоторые транспортные службы считают соблюдение этих предписаний и руководящих принципов выходящими за рамки своей компетенции. 

Технологии помогают поддерживать работу транспортных услуг

Несмотря на то, что они не оборудованы для обеспечения соблюдения местных требований общественного здравоохранения, поставщики транспортных услуг признают потребительский спрос на надежный и безопасный транспорт при меньшей загруженности во время пандемии COVID-19. Вот почему они все чаще обращаются к технологиям для анализа количества пассажиров, потоков и демографии, а также для предупреждения о переполненности подвижного состава и платформ. Видеонаблюдение часто считается предпочтительным инструментом для этих решений, а встроенная способность интеллектуальных видеокамер обрабатывать изображения означает, что они неизменно находятся в верхней части списка.

Сбор и распространение данных в режиме текущего времени помогает транспортным службам прогнозировать движение пассажиров и транспортных средств, оптимизировать продуктивность и минимизировать количество людей в ограниченном пространстве. Те, кто может успешно предоставить пассажирам эту информацию с помощью служб планирования маршрута в режиме текущего времени, также имеют больше возможностей для повышения удовлетворенности клиентов и ускорения их восстановления. Кроме того, использование данных с камер видеонаблюдения для прогнозирования и профилактического обслуживания также позволяет операторам оптимизировать использование своих транспортных активов.

С появлением на рынке предложений искусственного интеллекта и Deep learning, некоторые транспортные службы начинают использовать сбор видеоданных с помощью этих новых технологий компьютерного зрения, чтобы лучше понимать занятость и время ожидания, а также стремятся отправлять уведомления через системы оповещения (в режиме текущего времени) пассажирам.

Будущее транспорта продолжает развиваться, будь то пандемии, автономные транспортные средства, изменение образа жизни или тенденции микромобильности. Современные производители систем безопасности и видеонаблюдения будут продолжать вводить новшества для удовлетворения новых требований в этом меняющемся мире, предлагая интеллектуальные подключенные технологии, позволяющие принимать правильные решения, а также осуществлять долгосрочное планирование мобильности.