旅客の移動を維持する
グレータートロント空港局は、AxisカメラとZensors PAX AIを使用して旅客の列を分析しています。 個人を特定できないようにマスクされたデータは、業務や人員配置を調整し、税関を通る旅客を迅速に処理するために使用されます。
混雑と長い待ち時間に対応する
世界の航空旅客数が過去最高を記録するに伴い、空港は増加する旅客を処理するための仕組みを再検討しています。 国際線の発着数が北米で2番目に多い空港であるトロントピアソン国際空港も例外ではありません。 ピアソンは1日あたり276便の国際線を受け入れており、年間2,130万人以上の到着者を処理しています。 カナダ国境サービス庁 (CBSA: Canada Border Services Agency) への混雑や待ち時間の長さに関する旅客からのフィードバックがある中、グレータートロント空港局 (GTAA: Greater Toronto Airports Authority)、この問題に対処して旅客の体験を大幅に改善するためにテクノロジーに注目しました。
「課題は、平均待ち時間と個々の行列をどのように管理するかを実際に理解することでした」と、グレータートロント空港局の空港IT計画・開発担当ディレクターであるジェリコ・カキック氏は語っています。 「そこから、自動キオスク、CBSA、手荷物受取所間の人のスループットをどのように改善できるかを判断する必要がありました」。
空港は、単に列の長さを目測して調整するのではなく、各列の待ち時間を正確に推定する方法を求めていました。 また、空港はこれらのカウント、フライト数、時間帯と、国際線到着便の全体的なスケジュールとの関係を関連付けるようにすることも考えていました。 その知識があれば、空港職員は入国審査の列をより適切に管理し、旅客が税関をすばやく通って外に出られるようにすることができます。
カメラと人工知能をリンクする
ピアソン空港では、滑走路のフェンスラインに沿った敷地周辺の保護から手荷物コンベヤーやカルーセルの手荷物渋滞の監視まで、セキュリティと運用の目的で空港全体に3,000台以上のAxisカメラを導入しています。 入国旅客の処理を改善して事実に基づいた行列のデータ点を得るために、空港はAxisカメラに固有のオープンアーキテクチャと、旅客の詳細情報を含まないカメラ画像を実用的な情報に変換するテクノロジー企業であるZensorsの人工知能（AI）プラットフォームを活用する必要がありました。
Axisが提供するカメラ、レンズ、使用例の用途の幅の広さにより、空港が対応する必要のあるすべてのものを1つのメーカーで標準化することができました。
ピアソン空港では、Zensors PAX AIが分析に必要なすべてのデータを受信できるように、処理エリアにAxisカメラを追加設置して、必要なすべての視野をキャプチャできるようにしました。 AXIS M30 Dome Camera Seriesの装置は独立したミニドームを搭載しており、旅客の待合所のパノラマビューを提供します。一方、AXIS P37 Panoramic Camera Seriesのカメラは4分割センサーを搭載しており、4方向に同時にフォーカスを向けます。 Axisとピアソン空港のビデオ管理システムとの連携により、空港は旅客審査ラインのカメラ映像から機密情報を排除するマスキングを適用しました。
「AIプラットフォームを使ってカメラの撮影範囲をマトリックスに分割し、 国際ビザの旅行者、カナダの国際旅行者、グローバル入国パスを持つ旅行者、家族連れの旅行者など、個々の流れを特定できるようにしました。 AIは継続的に列の長さを測定してフライトスケジュールや時間帯などと関連付け、待ち時間の予測分析を提供し、Webサイトやターミナルのオーバーヘッドモニターに表示します」とカキック氏は説明しています。
モニターは、接続便やその他の時間に制約のある事柄について、旅行者の不安を和らげるのに役立ちます。 また、旅客を出迎える人々にも、ターミナルからの退場予想時刻を知らせます。 「これは、顧客体験の向上のために私たちが講じた新たな一歩にすぎません」とカキック氏は語っています。
AIプラットフォームの仕組みを理解する
Zensorsは、Axisカメラからのスナップショットやリアルタイムのビデオストリームを処理して、予測分析を導き出します。 「この2つの入力により、Zensors PAX AIは、特定の行列にいる人の数と、行列から出る旅客の流れの両方を把握して正確な待ち時間の予測を提供することができます」と、Zensorsのチーフオブスタッフ兼戦略的パートナーシップ責任者であるジョン・マールナー氏は説明しています。
ZensorsはAXIS Site Designerを使用して、どのAxisカメラモデルがこのエリアで最適な監視範囲を提供するかを決定しました。 「Site Designerはカメラの選択だけでなく、最良の視野の最適なレイアウト設計にも役立ちました」とマールナー氏は語っています。
入国する旅客は、旅行資格と居住国に応じて、複数の一次審査ラインのいずれかを選択します。 このAIプラットフォームは、すべての活動からビデオメタデータを集約して、この1,500平方メートルのエリアにある複数の列にいる人々の待ち時間を1日中計算します。
Zensorsは機械学習を使用してAIアルゴリズムを継続的に強化し、非常に高い精度を提供しています。 「私たちは、ピアソン空港や他の空港の照明条件や列の構成、人々の服装の違いなど、変化する状況を認識して分析に取り込むために、常にAIを訓練しています」とマールナー氏は語ります。「また、このAIアルゴリズムの継続的な改善により、Zensorsは非常に高い精度で提供し続けることができます」。
空港は本当に複雑なシステムで、動く部分がたくさんあります。 AxisのカメラとZensorsのAIプラットフォームは、私たちがシステムをより良く管理するために使用しているテクノロジーの一部です。
顧客体験の向上
「Axis-Zensorsシステムから得られる分析は非常に正確であることが証明されています」とカキック氏は語っています。 「これらの情報は、旅客の往来に対応するための人員配置や業務変更に関する私たちの決断に役立っています。 私たちの目標は、全体的な顧客体験の向上と待ち時間の短縮であり、Axis-Zensorsプラットフォームを通じて収集されたデータは、このような成果を上げるための意思決定に重要な役割を果たしています」。
