INTELLIGENT PREDICTION OF QUEUE WAIT TIMES

• Main Authors: ZISKIND, Benjamin Harry, BASS, Joshua David, SAHADI, Scott Sebastian, MATHEWS, Benjamin Keeling
• Format: Patent
• Language: English; French
• Published: 03.11.2016
• Subjects: CALCULATING; COMPUTING; COUNTING; ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE; ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING; ELECTRICITY; PHYSICS; TELEPHONIC COMMUNICATION; WIRELESS COMMUNICATIONS NETWORKS

An estimate is provided for how long a guest will have to wait to enter a ride, restaurant, restroom, or other point of interest at a venue. Wait times are computed using one or more algorithms (e.g., Bayesian) that can combine direct measurements around the point of interest, historical measurements around the point of interest, and measurements taken from other systems not directly connected to the point of interest. Supporting systems will vary by venue and may include entry ticketing systems, network traffic, point of sale registers, event schedules, and proximity detectors in other parts of the venue. By comparing probabilities generated from this disparate data, current and future wait times can be estimated and provided to front-end devices corresponding to guests or staff. L'invention a pour objet de fournir une estimation du temps qu'un hôte aura à attendre pour accéder à un manège, un restaurant, des toilettes ou un autre point d'intérêt au niveau d'un établissement. Des temps d'attente sont calculés à l'aide d'un ou plusieurs algorithmes (par ex. bayésien) qui peuvent combiner des mesures directes autour du point d'intérêt, des mesures historiques autour du point d'intérêt et des mesures tirées d'autres systèmes qui ne sont pas directement liés au point d'intérêt. Les systèmes d'appui varient en fonction de l'établissement et pourraient comprendre des systèmes de billetterie à l'entrée, un trafic de réseau, des registres de points de vente, des calendriers de manifestations et des détecteurs de proximité dans d'autres parties de l'établissement. En comparant des probabilités générées à partir de ces données disparates, des temps d'attente actuels et futurs peuvent être estimés et transmis à des dispositifs frontaux correspondant à des hôtes ou à du personnel.