Grant: CCI Applied Research and Development Grants

Le transport en commun par voie fluviale offre aux citoyens un moyen de se déplacer plus rapidement et de manière écologique. L’expérience client dans les transports, lorsqu’elle est positive, permet de générer de la satisfaction, de la fidélisation et de l’engagement de la part du client. Le temps d’attente dans les files avant l’embarquement constitue fréquemment un irritant pour les usagers. La Société des traversiers du Québec (STQ) souhaite améliorer l’expérience client en instaurant une technologie lui permettant d’identifier et de comptabiliser le nombre de véhicules dans une file afin de prédire la durée d’attente des utilisateurs pour l’embarquement au traversier de Tadoussac et Baie-Sainte-Catherine. L’objectif de ce projet de recherche en vision par ordinateur et en entrainement de modèles en intelligence artificielle est de réaliser la preuve de concept d’un système d’identification de véhicules pour la prédiction de files d’attente. Pour ce faire, le CDRIN constituera un jeu de données représentatif du site et des véhicules lui permettant ainsi de les détecter et de les comptabiliser peu importe leur position dans la file et que le captage des images ne soit pas altéré en fonction du jour et de la nuit ou des intempéries. De plus, il entraînera et évaluera ce modèle de détection tout en développant un procédé d’estimation du temps dans la file. L’acquisition de ces connaissances permettront à la STQ d’optimiser l’expérience client et rendre plus attractif ses services. Les résultats de la recherche pourraient également être utilisés à l’échelle pancanadienne permettant ainsi de stimuler l’intérêt des Canadiens à utiliser davantage ce mode de transport et, par extension, contribuer à la diminution des émissions de gaz à effet de serre et par le fait même, à la lutte aux changements climatiques.