Mesurer l’affluence en temps réel

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Comment fait-on pour vous proposer l’information en temps réel ?

Pour commencer, on vous propose une série d’articles décrivant les grands principes techniques en commençant par le début : mesurer l’affluence.

Déjà équipé d’un système pour mesurer l’affluence ?

Tout d’abord, si l’établissement possède déjà un système pour mesurer l’affluence, nous nous interfaçons avec celui-ci en fonction des contraintes techniques qui s’imposent.

D’un coté, si les informations sont disponibles via une interface web (API privée ou publique, broker MQTT, …), nous pouvons les récupérer directement depuis nos serveurs à intervalle régulier.

A l’inverse, si ces informations ne sont disponibles qu’en local pour des raisons de sécurité par exemple, nous installons un connecteur logiciel développé en C#. Il s’occupe d’interroger la source de données en local et de nous les transmettre à intervalle régulier. C’est pourquoi cette approche nous permet d’être compatible avec plus de 30 systèmes différents !


Pas encore de système de mesure ?

Si l’établissement ne possède pas de système, nous installons dans ce cas notre propre matériel en fonction de l’information souhaitée et des contraintes d’installation.

D’une part, pour connaître le temps d’attente, nous installons notre capteur vidéo autonome qui embarque de l’intelligence artificielle pour détecter automatiquement les files d’attente. Après cela, il nous remonte uniquement le temps estimé via le réseau 4G.

Système de mesure des files d'attente : notre capteur vidéo autonome permet grâce à de l'intelligence artificielle de détecter les files d'attente
Capteur vidéo autonome

D’autre part, en comptant les entrées et sorties de chaque accès, nous pouvons en déduire le taux d’occupation. Pour les passages étroits, nous utilisons ainsi des compteurs infrarouge autonomes. A l’inverse, les compteurs vidéo 3D sont utilisés pour les passages plus larges ou plus fréquentés.

Les capteurs infrarouges permettent de mesurer l'affluence à des points de passage étroits
Capteurs infrarouges
Les capteurs vidéo 3D permettent de mesurer l'affluence à des points de passage plus larges ou plus fréquentés
Capteurs vidéo 3D

Pour conclure, les systèmes étant hétérogènes, nous stockons les données brutes de chaque type de capteur sur des bases différentes. Cela permet de conserver un maximum d’information propre à chacun d’entre eux avant de les homogénéiser pour les traiter efficacement.

2 réflexions sur “Mesurer l’affluence en temps réel”

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