Les aéroports modernes cherchent à optimiser leurs revenus commerciaux tout en améliorant l'expérience des passagers. Comprendre comment les passagers se déplacent dans les salles d'embarquement, notamment dans les zones de vente, de restauration et VIP, est essentiel à cet objectif.

Les analyses traditionnelles de vidéosurveillance et de Wi-Fi fournissent une couverture partielle ou des données brutes. Le Bluetooth Low Energy (BLE) offre une méthode économique et évolutive pour la réidentification passive et anonyme et la reconstitution de parcours, lorsqu'il est associé à une vérification visuelle et à des techniques de fusion avancées.

Ce document explique, en termes techniques précis, comment FootfallCam exploite la couverture BLE continue et la fusion basée sur l'IA pour fournir des analyses de mouvement fiables au niveau du vol, sans dépendre de données personnelles.

Les bases techniques du suivi BLE

Publicité BLE et randomisation MAC

Les appareils modernes compatibles BLE (smartphones, objets connectés, etc.) diffusent des paquets publicitaires sur trois canaux (3, 37, 38) à des intervalles personnalisables (généralement de 39 ms à 20 s). Chaque paquet comprend :

• Une adresse MAC aléatoire
• Charge utile facultative (souvent vide ou définie par l'application)
• Niveau de puissance TX (souvent fixe)

Pour préserver la confidentialité, Android et iOS implémentent tous deux Randomisation des adresses MAC, tournant généralement toutes les 15 minutes dans les paramètres système par défaut.

Aperçu clé :

La fenêtre de rotation de 15 minutes est suffisante pour la réidentification lors de sessions de courte à moyenne durée, comme le temps passé en salle d'embarquement (30 à 90 minutes). De nombreux appareils BLE présentent un comportement reconnaissable lors de ces sessions, notamment :

• Modèles de signaux cohérents (profil RSSI)
• Corrélations disparition/réapparition soudaine
• Fréquences de transmission uniques ou durées d'inactivité

Couverture continue dans les grands espaces

En supposant un lecteur BLE d'un rayon effectif de 15 m, une cellule de 30 m de diamètre peut être déployée. Un chevauchement de couverture est nécessaire pour assurer un transfert fluide. Avec un déploiement maillé de passerelles BLE, une couverture complète des zones de détente est possible.

Si nous définissons :

A = superficie du salon (ex : 10,000 XNUMX m²)
r = rayon de couverture par nœud (15 m)
N ≈ A / (πr²) = nombre approximatif de nœuds pour une couverture complète

Ensuite, environ 14 à 16 passerelles BLE suffirait pour un salon ouvert de 10,000 XNUMX m².

Réidentification via l'heuristique de réapparition RSSI

Une approche évaluée par des pairs montre la faisabilité du suivi des MAC randomisés via la corrélation de :

• Moment de la disparition t₁ de MAC A
• Moment de l'apparition t₂ de MAC B
• Cohérence RSSI ΔRSSI ≤ ϵ sur les lecteurs adjacents
• chevauchement spatial à travers les nœuds adjacents

Un score d'appariement S peut être défini comme :

Où? :

• α, β sont des coefficients de pondération

• σ, γ sont des paramètres de décroissance

• Loc fait référence à l'emplacement physique du lecteur BLE

Si S > θ, les deux MAC sont considérés comme la même entité re-randomisée.

Amélioration du suivi BLE avec Visual Ground Truth

Rôle de l'analyse visuelle

Les caméras placées aux points d'étranglement (par exemple, les entrées de magasins, les transitions de couloirs, les accès aux portes) sont utilisées pour :

• Compter les individus dépassant des seuils spécifiques (vérité terrain)
• Capturer les attributs physiques (couleur des vêtements, démarche, association à un groupe)
• Générer des instantanés de chemin anonymes

Cela crée un ensemble de données complémentaire qui peut être aligné temporellement avec le suivi BLE pour la validation de la précision.

Approche de fusion

Chaque chemin suivi par BLE est aligné avec le chemin détecté visuellement le plus proche en fonction de :

• Proximité de l'horodatage Δt < 2 secondes
• Similarité des vecteurs de mouvement
• Chevauchement de la zone de séjour

Cette méthode hybride permet :

• Les chemins BLE uniquement doivent être vérifiés par rapport au flux de vérité connu
• Détections visuelles pour confirmer la présence d'un appareil BLE et distinguer les individus à proximité
• Correction des zones de décrochage BLE ou des appariements MAC ambigus

Reconstruction du parcours et agrégation comportementale

Suivi de parcours individuel

Pour chaque entité BLE ré-identifiée, nous construisons un enregistrement séquentiel :

Ces données peuvent être visualisées à l'aide d'un diagramme de Sankey, d'une chronologie de Gantt ou d'une superposition de chemins sur des plans d'étage.

Regroupement par vol

Les passagers se dirigeant vers la même porte (par exemple, porte C6, vol EY025 à destination d'Abou Dhabi) sont regroupés par :

• Zone finale détectée (zone d'embarquement)
• Fenêtre horaire d'embarquement (par exemple 09:45–10:05)
• Convergence des mouvements des appareils BLE

Une fois regroupés, les comportements agrégés sont dérivés :

Cela fournit des renseignements exploitables pour la planification commerciale.

Précision et limites

Attentes en matière de précision

Dans le cadre de déploiements contrôlés avec une couverture BLE qui se chevauche et des points de contrôle visuels adéquats :

• Couture de voyage uniquement BLE:~70–80% de fiabilité
• Cheminement BLE amélioré par Fusion: ~85–90 % de précision de la couverture du trajet
• Estimation de la durée de vie au niveau de la zone: ±10 s d'écart temporel moyen

Les facteurs les plus importants influençant la précision comprennent :

• Intervalles de diffusion des appareils BLE
• Zones encombrées avec une forte densité d'appareils
• Angles morts sans chevauchement des lecteurs

L’alignement visuel atténue bon nombre de ces faiblesses.

Limites

• Impossible d'identifier de manière unique les individus ; anonyme uniquement
• BLE doit être actif (certains utilisateurs le désactivent)
• Aucune garantie que tous les voyageurs soient équipés d'appareils BLE
• La fréquence de randomisation varie selon les versions du système d'exploitation

Malgré cela, au niveau de la population (100 à 500 appareils simultanés), les modèles agrégés restent statistiquement significatifs.

Directives de mise en œuvre pratique

Cas d'utilisation pour les exploitants d'aéroports

Feuille de route de développement futur

Modélisation de la persistance MAC

Étude des modèles ML (par exemple, LSTM) pour suivre les « empreintes digitales douces » sur les MAC randomisés, au-delà de la simple proximité temporelle RSSI.

Correspondance d'identité multimodale

Extension aux journaux de chargement Wi-Fi, UWB ou d'appareils comme indications auxiliaires, lorsque les politiques de confidentialité le permettent.

Intégration avec les points de vente au détail

(Facultatif et conforme à la confidentialité) – Corrélation du trafic piétonnier avec les données d'achat, permettant un aperçu complet de la conversion de l'entonnoir.

Résumé

Le suivi BLE, malgré son anonymat et sa randomisation, peut s'avérer un outil puissant lorsqu'il est associé à l'analyse visuelle. Grâce à une couverture adéquate, une granularité temporelle et un alignement de fusion, les exploitants d'aéroports peuvent obtenir des informations approfondies sur le comportement des cohortes de passagers par vol. Cela permet des améliorations opérationnelles ciblées et une croissance commerciale, tout en respectant la réglementation sur la confidentialité des données.

#AéroportsIntelligents #OccupancyAnalytics #AirportTech #BLEReidentification #AirportAnalytics