Минтранс Московской области: Нейросеть замечает очереди на остановках и вызывает дополнительный транспорт
Что внедрили
Камеры отслеживают скопления пассажиров. При обнаружении очереди система уведомляет региональный центр управления, а перевозчик выводит дополнительный автобус или более вместительную машину.
Результат
Задействовано 649 камер, проанализировано 662 остановки. Заявленная точность подсчёта пассажиров и выявления скоплений — 95%.
Задачи
Логистика; Аналитика
Параметры внедрения
- Компания
- Минтранс Московской области
- Отрасль
- Транспорт и логистика
- Процессы
- Логистика и склад; Планирование и управленческая аналитика
- Сроки
- Не указаны
- Стоимость
- Не раскрыта
Источники
Минтранс Московской области: нейросети против очередей на автобусных остановках – кейс внедрения | Цифровой маркетплейсПубликация источника:
Минтранс Московской области: 80 000 очередей на остановках | кейс ИИПубликация источника:
Кейсы внедрения ИИ-агентов: 250 примеров с цифрами, Россия и мир | MMOOZZGGДата публикации источника не указана
ИИ в транспорте и авиации: кейсы | MMOOZZGGДата публикации источника не указана
Салехард: пропускная способность +25%, топливо 1,3 млн ₽ | кейс ИИПубликация источника:
Аэропорт Шереметьево: поиск места на парковке короче на 35% | кейс ИИПубликация источника:
Беспилотные логистические коридоры: 5,8 млн км без аварий | кейс ИИПубликация источника:
MR Group: клининг дешевле до 40% | кейс ИИПубликация источника: