De Technische Universiteit Eindhoven (TU/e) onderzoekt met behulp van negentien sensoren op perron 5 van station Utrecht Centraal het gedrag van mensen, die anderhalve meter afstand moeten houden. Het onderzoek moet onder meer helpen om veiligheid op treinstations te verbeteren.

De sensoren hangen al sinds 2017 op Utrecht Centraal en meten op het hele perron voor onderzoeken naar bijvoorbeeld looppaden van reizigers. Perron 5 is een van de drukste perrons van Nederland. In normale situaties meten de sensoren hier zo’n 100.000 bezoekers per dag, tijdens de eerste drie maanden van de coronacrisis is het aantal gedaald naar 16.000.

ProRail meet de loopstromen van reizigers op het station, onder meer om de veiligheid te verbeteren. Ook wordt met behulp van de sensoren gekeken of systemen, die er zijn om reizigers beter over het perron te verdelen, het gewenste effect hebben. Daar houdt Frank van Schadewijk, loopstroom-deskundige bij ProRail, zich mee bezig.

“Met betere informatie kunnen we betere stations ontwerpen, gerichter gaan communiceren naar onze reizigers en pilotprojecten op het station evalueren”, zegt hij. De TU/e helpt ProRail met de analyse van de gegevens en onderzoekt daarnaast het gedrag van menigten. Dat gedrag is door de coronamaatregelen volledig veranderd, wat de TU/e deed besluiten op zoek te gaan naar nieuwe patronen.

Coronacrisis

Sinds het uitbreken van de coronacrisis zag de TU/e mogelijkheden om de sensoren óók te gebruiken om te kijken naar het gedrag van mensen die zich moeten houden aan de anderhalvemetermaatregel. Op de stations is het immers rustiger, maar mensen hebben door de maatregel ook ineens meer ruimte nodig. De TU/e ontwikkelde voor het onderzoek een nieuw algoritme. Dat algoritme probeert mensen uit te sluiten die zich niet aan de afstandsregels hoeven te houden, zoals gezinnen.

Tekst loopt door onder animatie

Alessandro Corbetta is een van de onderzoekers die het algoritme ontwikkelde. “We ontwikkelden een algoritme dat heel precies én real-time mogelijke familie-achtige groepen kan herkennen”, zegt hij. Het algoritme kijkt bijvoorbeeld of twee óf meer mensen die samen het station binnenkomen, ook op het station steeds samenblijven en samen in dezelfde trein stappen. Van hen is het aannemelijk dat het koppels of gezinnen zijn.

Dieptekaart

De sensoren reconstrueren een zogenoemde dieptekaart, een kaart die de afstand tussen elk ruimtelijk punt en de sensor weergeeft. Iedereen die een sensor passeert, heeft in een fractie van een seconde een eigen ‘diepte-vingerafdruk’: hoofden zijn de bovenste punten, schouders iets lager, dan komt de rest van het lichaam, met armen en benen.

Volgens Alessandro Corbetta bevat zo’n vingerafdruk op zichzelf geen persoonlijk identificeerbare informatie, zoals iemands gezicht. De sensor verzamelt wel voldoende informatie om de positie van passanten te identificeren en trajecten te bepalen. “Alleen de posities en trajecten worden vervolgens opgeslagen voor analyse”, aldus Corbetta.

Uitkomsten

Met de sensoren kunnen onder meer ‘hotspots’ worden aangewezen, plekken waar mensen vaak de anderhalvemetermaatregel overtreden. ProRail gebruikt de uitkomsten van de onderzoeken voor oplossingen zoals real-time drukte-informatie en automatische boodschappen over de luidsprekers, om de doorstroming op het perron te verbeteren.

“Het onderzoek van de TU/e is voor ProRail interessant omdat het meer inzicht geeft in de loopstromen op het station, niet alleen tijdens de anderhalvemetersamenleving, maar ook daarna”, zegt Van Schadewijk.

Tekst loopt door onder animatie

De TU/e probeert er met het onderzoek achter te komen hoe mensen zich in grote menigten bewegen. Hiervoor willen ze sociale structuren vinden in de gegevens, bijvoorbeeld welke sociale banden er zijn tussen mensen. Het onderzoek naar familie-achtige groepen biedt die mogelijkheid volgens Corbetta. “Maar bijvoorbeeld ook het verschil tussen een menigte in de spits of op een zaterdagmiddag is ontzettend interessant. Bovendien kan ik het gedrag vóór en tijdens corona nu naast elkaar leggen”, voegt hij toe.

Andere setting

De TU/e meet ook komende tijd nog passantenstromen op Utrecht Centraal. “We verwachten daar binnenkort nauwkeurigere resultaten over te kunnen publiceren”, zegt Corbetta. “We zouden onze kennis en onze systemen daarnaast heel graag in een andere setting inzetten, bijvoorbeeld om gemeentes, musea, stadions en luchthavens te ondersteunen.”