Inspection et communication basées sur l'IA des conditions des infrastructures de transport en commun
Tirer parti de l’IA pour rationaliser les rapports du service public.
Résumé du projet
Mis à jour le 26 juin 2024.
Le problème
Le besoin de services de transport public augmente partout au Canada en raison de la croissance de la population urbaine et des objectifs de réduction de la pollution. Avec des infrastructures vieillissantes et des budgets limités, les communautés peuvent avoir du mal à s'adapter à la croissance et à maintenir les niveaux de service. Les arrêts de transport en commun et leurs équipements peuvent connaître diverses pannes et problèmes, la résolution de ces incidents prenant de plusieurs heures à plusieurs semaines pour être détectés, période pendant laquelle le public peut subir des perturbations, un inconfort ou être exposé à des dangers potentiels. Les systèmes actuels d'identification des problèmes peuvent inclure des inspecteurs se déplaçant pour rencontrer des problèmes au hasard et des citoyens appelant ou naviguant sur des portails pour signaler des problèmes, ce qui entraîne une duplication des rapports et de longs délais de traitement.
Les systèmes actuels pour inspecter les infrastructures de transport en commun et collecter des données sur les équipements et la mobilité sont coûteux et limités. Les gouvernements locaux ont besoin de solutions durables qui leur permettent de se renseigner sur les problèmes de manière plus proactive et efficace et d'adapter leurs opérations pour maximiser la prestation de services.
Comment nous le résolvons
Ce projet permettra de déployer des agents numériques à caméra IA sur les autobus et les infrastructures de York Regional Transit (YRT) pour agir en tant qu'inspecteurs virtuels afin d'inspecter les infrastructures de transport en commun et de fournir des renseignements sur la mobilité. Dirigés par Visual Defence en collaboration avec la municipalité régionale de York et Comm100, leurs travaux viseront à intégrer les agents de caméra IA à l'IA générative, aux fonctions de chatbot intelligent et à la mise en file d'attente (y compris l'analyse des images par l'IA) pour rationaliser les rapports de service public.
Les caméras IA inspecteront les infrastructures de transport en commun, identifieront les incidents et surveilleront les conditions d’agrément tout en garantissant la confidentialité en brouillant les informations personnelles. Les données collectées seront traitées à l'aide de vision par ordinateur et d'algorithmes géospatiaux dans le cloud pour présenter ensuite des informations exploitables aux gouvernements locaux.
De puissants modèles d'IA pour une interaction supérieure avec le public seront intégrés au système de Visual Defence pour une gestion complète des incidents, ce qui donnera lieu à un nouveau produit basé sur la vision et axé sur le transport en commun. L'interface client de chat de Comm100 sera améliorée grâce à l'intégration de textes, d'images et d'emplacements pour rationaliser la prise de tickets de service des utilisateurs des transports en commun. Les deux systèmes s'intégreront aux systèmes de gestion de la relation client (CRM), de systèmes d'information géographique (SIG) et de gestion des actifs d'entreprise (EAM) pour la génération automatisée de tickets de service, la résolution et l'escalade des problèmes.
En fin de compte, ce projet vise à améliorer l’efficacité du service public, à réduire les coûts d’exploitation des transports en commun et à améliorer l’expérience client afin de créer un précédent pour les solutions innovantes basées sur l’IA dans les travaux publics.
