Über AIPaC
Der öffentliche Nahverkehr unterliegt oft starken Schwankungen in der Nachfrage. Kurzfristig können zum Beispiel Großveranstaltungen die Auslastung lokal erhöhen. Langfristige Faktoren für die ÖPNV-Planung sind die Ansiedlung neuer Arbeitgeber, die Entstehung neuer Stadtviertel oder allgemeine Urbanisierungstrends in Metropolregionen.
Kameras sind in vielen Fahrzeugen und Bahnhöfen aus Sicherheitsgründen installiert. Mithilfe moderner Bildverarbeitung und datenschutzkonformer Aggregierung lassen sich dadurch die Fahrgastströme messen und zuverlässig mikro-, und makroskopische Trends der Nachfrage prognostizieren.
Das Projekt Artificial Intelligence Passenger Counting (AIPaC) zielt auf die Entwicklung einer hochpräzisen Fahrgastzählungs-, und Prognosesoftware ab, welche die vorhandenen Kameras in Echtzeit und datenschutzkonform auf lokalen Servern auswertet. Die daraus gewonnen Daten dienen dazu das ÖPNV Angebot langfristig stärker an der Nachfrage ausrichten zu können, kurzfristige Auslastungsspitzen und Menschenansammlungen frühzeitig erkennen und abfedern zu können, sowie zusätzliches Sicherheitspersonal bereitzustellen.
Im Rahmen des Projekts wird eine auf die Bedürfnisse des ÖPNV zugeschnittene und auf künstlicher Intelligenz basierende Fahrgastzählsoftware entwickelt und getestet. Über die Zählung hinaus wird ein lernendes System entwickelt, mit dessen Hilfe sich Prognosen über die zukünftige Nachfrage ableiten lassen.
Dadurch sollen eine Verbesserung, Flexibilisierung und Effizienzsteigerung des ÖPNV Angebots ermöglicht werden.
Verbundkoordinator
Isarsoft GmbH