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Mastria与巴拿马地铁合作，在Covid-19危机期间控制客流。
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Covid-19:巴拿马地铁采用富士通fujitsu继电器移动编排技术，将占用率限制在40%
2020年6月30日—富士通fujitsu继电器推出了新版本的Mastria，这是世界上第一个多模式监督和移动协调解决方案，使用人工智能为运营商和交通当局提供增强的客流管理工具。该解决方案使运营商能够轻松、实时地调整其提供的服务，以满足因Covid-19大流行而产生的各种社交距离和公众聚集需求。
得益于大数据和机器学习，Mastria为运营商提供了更高的乘客分布和火车和车站客流的能见度，以及增强的预测能力。这相当于预测和控制实时乘客密度和操作的能力，调整列车频率、运力和所需列车数量，以及进入车站的乘客流量等。使列车供应与需求相匹配，可优化包括成本在内的运营条件，尤其适用于管理需求波动高峰，如高峰时间或特殊事件，或特殊机动限制，如Covid-19。
新实施的Mastria综合了来自列车重量传感器、售票机器、交通信号、管理系统、监控摄像头和移动网络的乘客需求信息，以便提供实时的客流图像。从这一点开始，Mastria将处理信息，并向操作人员提供必要的信息和建议，以确保和预期在任何时候按照最大容量的百分比进行指定的占用水平。它可以建议提高列车的频率，将人流重新分配到特定的车站，对影响地铁的其他交通系统进行调整，限制车站的出入口，甚至管理站台上的乘客分配，使其与在特定列车上拥有更大空间的车厢保持一致。Mastria强大的预测算法预测了这些情况，允许对整个系统进行适当的规划。
富士通fujitsu继电器数字移动公司创新与智能移动副总裁Stephane Feray-Beaumont说:“预测就是预防。”该工具能够实时分析数以百万计的数据，使其成为运营商在任何时候都不可或缺的盟友，尤其是在当前环境下。简单地说，它匹配运输报价的需求，无论条件。所有专家都认为，公共交通，特别是铁路，将继续是城市交通的支柱。人工智能将成为我们在这个移动新时代的最佳旅行伙伴。”
巴拿马的经验
去年年底，富士通fujitsu继电器为巴拿马地铁实施了Mastria。目的是分析旅客流量，并提供一种方法，以避免在不可预测的时间和只在某些车站出现的饱和现象。多亏了深度学习技术(允许自学习算法的人工神经网络)，仅在3个月的时间内，局部饱和就可以在观察前30分钟预测出来，从而允许采取补救措施，将车站的等待时间缩短12%。
目前，为了应对Covid-19疫情，按照该国卫生当局的建议，正在使用同样的技术调整运营行动，使列车的载重量保持在最大运力的40%。使用不同的数据源,例如用户旅游信息和汽车的重量,新功能开发:实时监控的乘客在车站和列车密度和流,新的预测警报,模拟打开和关闭访问站和分布的分析乘客在火车的长度。
Mastria技术
Mastria基于四个主要的标准功能:多式联运监管、交通管理、运营协调和预测分析。这些功能具有高度的可配置性，可以根据运营商的需求和全球移动网络环境进行组合。
Mastria通过安全网络连接从外部信息和控制系统摄取数据。它是灵活和可扩展的，并可适应任何规模的不同传输网络。Mastria可以扩展到包括新的线路或额外的交通工具。Mastria人工智能技术的许多试点实施已经在巴黎、佛罗伦萨、萨拉戈萨和巴拿马取得了成果。
