运营可视性
分别处理乘客和车辆相关问题。
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在清晰划分的不同观察区域内,协调乘客等候与车辆移动。客运站的摄像头工作流程应为调度和设施团队提供支持,而不能取代交通监管。

示例观察视觉 AI 可以帮助您监控什么?
分别处理乘客和车辆相关问题。
结合时刻表信息评估停留情况。
支持按停靠位进行协调。
停靠位附近乘客、巴士和行李彼此交错,仅凭停留时间无法推断车辆等待的原因。
将乘客和车辆的观测区域分开。
将大型巴士造成的遮挡和上车人群纳入考虑。
调度人员和现场员工核实当前运营情况。
车辆停留时间超过对比时段。
观察结果:获得经过验证的停留观测结果。
响应:核查时刻表和调度指令。
价值:聚焦协调工作。
行人可能会穿过车辆专用区域。
观察结果:出现疑似进入区域的情况。
响应:遵循总站的交通流程。
价值:支持针对特定位置的核查。
队列形态会因服务类型而异。
观察结果:受支持的队列估算值发生变化。
响应:核查实际的上车安排。
价值:为旅客协助工作提供参考。
摄像头视野:考虑巴士遮挡人员和路线边缘的情况。
验证:验证每个停靠位的规则和事件集成。
隐私:仅为运营目的使用乘客和驾驶员数据。
人工审核:由总站员工核实交通和乘客上车情况。
不能。时刻表、停场安排和调度情况都很重要。
不能。仍需进行交通监管和管控。
不能。它只观测可见的等待情况。
此工作流程不涉及对调度系统的控制。
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