जनवरी 4, 2023

कसरी CCTV क्यामेराहरूले स्मार्ट शहरहरूलाई आकार दिन मद्दत गर्छन्

एक दशक पहिले, CCTV क्यामेराहरू आधारभूत घटना रेकर्डरहरू थिए जुन मानिसहरूले पूर्ण रूपमा सञ्चालन गर्थे। खैर, यो अवधारणा अझै पनि साना उद्यम वा घर मालिकहरूको लागि सान्दर्भिक छ। आजकल, विशेष पेशेवर विक्रेताहरू मनपर्छ CCTV नर्वे आपूर्तिकर्ता CamHi कुनै पनि आवश्यकताको लागि प्रयोग गर्न सकिने हार्डवेयर प्रस्ताव गर्नुहोस्।

जे होस्, आधुनिक ठूला स्तरका समाधानहरू क्यामेरा उपयोगको लागि पूर्ण नयाँ दृष्टिकोण हुन्। अहिले, क्लासिक सुरक्षा प्रणालीदेखि ट्राफिक नियन्त्रणसम्म कुनै पनि प्रकारको रेकर्डिङका लागि क्यामेराहरू प्रयोग गरिन्छ। आधुनिक क्यामेराहरूले एआई मार्फत डाटा उडान र विश्लेषण गर्न सक्छन्। तपाईंले कल्पना गर्नुभएझैं, यो हार्डवेयर सबै ठाउँमा प्रयोग गरिन्छ जुन आर्थिक रूपमा उचित छ, विशेष गरी स्मार्ट शहरहरू जस्ता समाज-स्तरीय परियोजनाहरूमा।

CCTV प्रणाली र एआई

आधुनिक सहरहरूको आधुनिकीकरण र व्यवस्थापन विश्वव्यापी रूपमा स्थापित लाखौं IoT सेन्सरहरूद्वारा सङ्कलन गरिएको वास्तविक-समय डेटामा निर्भर हुन्छ। यद्यपि त्यहाँ धेरै सेन्सरहरू छन्, तिनीहरूको संख्या द्रुत रूपमा बढिरहेको छ। क्यामेरा यी सेन्सरहरू मध्ये एक हुन सक्छ जसले जानकारीको समृद्ध एरे प्रदान गर्दछ।

यद्यपि, क्यामेराहरूले ठूलो मात्रामा डाटा उत्पन्न गर्दछ। यस डेटालाई वास्तविक समयमा विश्लेषण गर्न आवश्यक छ, आदर्श रूपमा स्रोतको नजिक, डेटा जडान आवश्यकताहरू कम गर्न। यहाँ कृत्रिम बुद्धिमत्ता खेलमा आउँछ। यसले भिडियोमा व्यक्तिगत वस्तुहरू पहिचान गर्न, तिनीहरूलाई ट्र्याक गर्न र तिनीहरूलाई वर्गीकृत गर्न सक्छ। आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्सले क्यामेराहरूलाई बहुमुखी र व्यापक रूपमा प्रयोग हुने IoT उपकरणहरूमा परिणत गर्छ। यो संयोजन स्मार्ट र सुरक्षित शहरहरूको आधार हो।

विगत दशकमा क्यामेरामा प्रयोग हुने प्रविधिले लामो यात्रा गरेको छ। छवि सेन्सरहरूले अब रिजोल्युसन, लेन्स गति, संवेदनशीलता, गतिशील दायरा, र सबै प्रकाश अवस्थाहरूमा उच्च-गुणस्तर छविहरू उत्पादन गर्न आवश्यक अन्य प्यारामिटरहरूको विस्तृत दायरा बढाएको छ। डिजिटल प्रविधिहरूको थप विकासले विस्तारै तिनीहरूको प्रयोगको लागि नयाँ अवसरहरू खोल्छ।

सीसीटीभी क्यामेराहरू निगरानी केन्द्रहरू र मौन, उद्देश्य-निर्मित मेसिनहरूको सेन्सरहरूको आँखा बनेको छ। हामी हाल नयाँ युगमा प्रवेश गर्दैछौं जहाँ उपकरणहरूले छविहरू चिन्न सक्छ। यदि यसले छविहरूको अर्थ बुझ्छ भने, यसले कार चलाउन सक्छ, अनुहारहरू चिन्न सक्छ, र यसको वरपरको संसारलाई मापन, विश्लेषण र नियन्त्रण गर्न सक्छ। गहिरो शिक्षाको आगमन संग, भिजुअल डेटा को व्याख्या गर्न को लागी मेशिन को क्षमता एक पूरै नयाँ स्तर मा लगिएको छ। अनुकूलनीय जैविक तंत्रिका सञ्जालहरू मोडेल गर्ने व्यापक समानान्तर कम्प्युटि systems प्रणालीहरूको मद्दतले, मेशिनहरूका लागि बुझ्नको लागि पहिलेका कठिन समस्याहरू समाधान गर्न अचानक सम्भव छ, जस्तै सवारीहरू पत्ता लगाउने वा दृश्य दृश्यहरूको सार बुझ्न। केही वर्तमान प्रयोग केसहरूमा एक नजर राखौं।

ट्राफिक व्यवस्थापन

धेरै देशहरूमा, हालैका वर्षहरूमा देखाइएको कार ट्राफिकमा नाटकीय वृद्धिले यातायात पूर्वाधारको क्षमता नाघेको छ। तर, ट्राफिक जाम कार छोडेर सार्वजनिक यातायातमा स्विच गर्नु राम्रो तर्क होइन। सिभिल कार्यहरू मार्फत सडक सञ्जालको क्षमता बढाउनु अत्यन्त महँगो र समय खपत गर्ने समाधान हो। विद्यमान सडकहरूमा ट्राफिक प्रवाह सुधार गर्ने अर्को तरिका राम्रो ट्राफिक व्यवस्थापन प्रदान गर्नु हो।

समाधानको मुख्य तत्व भनेको व्यस्त चौराहेहरूमा ट्राफिक लाइटहरू अनुकूलन गर्नु हो, अर्थात्, हालको ट्राफिक अवस्थाको आधारमा ट्राफिक लाइट योजनाहरू परिवर्तन गर्दै। स्मार्ट प्रतिच्छेदनहरूले हरियो बत्तीको मागलाई निरन्तर मापन र मूल्याङ्कन गर्न, दीर्घकालीन तथ्याङ्कहरू रेकर्ड गर्न र नियन्त्रण प्रणालीसँग सञ्चार गर्न सेन्सरहरूको नेटवर्क प्रयोग गर्दछ। सामान्य रूपमा प्रयोग हुने सेन्सर प्रकारहरू, जस्तै इन्डक्सन लूपहरू वा रडार एकाइहरू पनि स्मार्ट क्यामेरा प्रणालीद्वारा प्रतिस्थापन गर्न सकिन्छ।

ट्राफिक स्मार्ट क्यामेराहरूले सवारी साधनहरू, साथै पैदल यात्रीहरू र साइकल चालकहरू पत्ता लगाउन सक्छन्, जसले ट्राफिकमा महत्त्वपूर्ण प्रभाव पार्छ। स्मार्ट CCTV प्रणालीहरूले वस्तुहरू लेबल गर्न सक्छन् र त्यसपछि अन्य क्यामेराहरूमा लेबलहरू स्थानान्तरण गर्न सक्छन्। यसले तिनीहरूलाई वस्तुहरू ट्र्याक गर्न र प्रतिच्छेदन (ओ/डी म्याट्रिक्सको रूपमा) मार्फत तिनीहरूको पूर्ण पथ रेकर्ड गर्न अनुमति दिन्छ। नियन्त्रण प्रणालीले रेकर्ड गरिएका ट्र्याजेक्टोरीहरू विश्लेषण गर्दछ र स्वचालित रूपमा व्यस्त खण्डहरू, ट्राफिक द्वन्द्वहरू, वा घटनाहरू (उदाहरणका लागि, दुर्घटना वा रोकिएका सवारीहरू) पहिचान गर्दछ। थप रूपमा, स्मार्ट क्यामेराहरूले ट्राफिक अनुगमन केन्द्रहरूमा भिजुअल निगरानीको लागि प्रत्यक्ष भिडियो प्रसारण गर्न वा ट्राफिक दुर्घटनाहरूको कारणहरू निर्धारण गर्न प्रयोग गर्न सकिने भिडियो रेकर्डिङहरू प्रदान गर्न सक्छन्। यी सुविधाहरू, तिनीहरूको कम लागतको साथ, किन क्यामेराहरू यस क्षेत्रमा बढ्दो लोकप्रिय हुँदैछन्।

सडक बत्ती

एआई-आधारित स्ट्रीटलाइटहरू प्रमुख प्लेटफर्महरू मध्ये एक हो जहाँ शहरी IoT उपकरणहरूको नेटवर्कहरूले तिनीहरूको मूल्य प्रमाणित गर्न सक्छ। IoT सेन्सरहरूले सहरको आदर्श कभरेज प्रदान गर्दछ, एक स्थिर शक्ति स्रोत, र सामान्यतया एकल संगठनद्वारा व्यवस्थित गरिन्छ। सडक बत्तीहरूले स्मार्ट क्यामेराहरूलाई आवश्यक प्रकाश प्रदान गर्दछ। यसको मतलब यो हो कि तत्वहरूको प्रणाली सीधा स्मार्ट प्रकाश प्रयोग गरेर भिजुअल डेटा सङ्कलन गर्न अनुकूलित छ।

यसलाई कसरी प्रयोग गर्न सकिन्छ? त्यहाँ विभिन्न तरिकाहरू छन्: सार्वजनिक स्थानहरूको प्रयोग, ट्राफिक नियन्त्रण, र असामान्य परिस्थितिहरू पत्ता लगाउने एल्गोरिदमहरूको साथ सुरक्षा बढाउने विश्लेषण। के यो विज्ञान कथा जस्तो सुनिन्छ? AI-आधारित आधुनिक क्यामेराहरू स-साना यन्त्रहरू हुन् जुन सजिलै स्मार्ट ल्याम्पहरूमा एकीकृत हुन्छन्। एउटा स्मार्ट क्यामेराको लागि, रियल-टाइम न्यूरल नेटवर्कहरूमा प्रोसेसर चलाउनको लागि आवश्यक शक्ति हाल लगभग 10 वाट छ। यसले क्यामेराहरूलाई एक आशाजनक उपकरण बनाउँछ जुन स्मार्ट सडकहरू विकास गर्न प्रयोग गर्न सकिन्छ।

ड्रोन

स्मार्ट सीसीटीभी क्यामेरा पनि ड्रोनको प्राथमिक सेन्सर बनेका छन्। पछिल्लोले क्यामेराहरूलाई उडान गर्न र हाम्रो वरपरका चीजहरूमा नयाँ परिप्रेक्ष्य प्रस्ताव गर्न उत्तम मोबाइल निगरानी प्रणाली सिर्जना गर्न अनुमति दिन्छ। चराको आँखाबाट दृश्य हेर्नुका धेरै फाइदाहरू छन्। हेर्नका लागि बाधाहरूलाई न्यूनतम राखिएको छ, र दृश्यको क्षेत्रले सही जमीन लक्ष्य स्थान सटीकता सुनिश्चित गर्दछ।

यस्तो प्रणालीबाट डाटा यति सटीक हुन सक्छ कि यसलाई ट्राफिक विवादहरूको गहन विश्लेषणको लागि प्रयोग गर्न सकिन्छ। उदाहरण को लागी, एक विशेष क्षेत्र मा ट्राफिक प्रवाह मा व्यक्तिगत अभिनेताहरु बीच अन्तरक्रिया को अध्ययन गरेर प्रतिच्छेदन सुरक्षा को विश्लेषण गर्न। यो प्रविधिले दुर्घटना हुनु अघि नै पत्ता लगाउन व्यावहारिक रूपमा सम्भव बनाउँछ।

4K क्यामेराले 700 मिटर सम्म कभर गर्न सक्छ, जुन आक्रामक व्यवहार स्वचालित रूपमा पत्ता लगाउन पर्याप्त छ, सवारी साधनहरू बीचको न्यूनतम दूरीको उल्लङ्घन आदि। परम्परागत CCTV क्यामेरा प्रणालीहरू जस्तै, ड्रोनहरू ठूलो क्षेत्रलाई ढाक्नको लागि मात्रामा प्रयोग गर्न सकिन्छ, जस्तै: एउटा शहर। यो दृष्टिकोण अहिले अनुसन्धान परियोजनाहरूमा प्रयोग भइरहेको छ।

लपेटो अप

वस्तुहरू पहिचान गर्न र दृश्यहरू बुझ्न कृत्रिम बुद्धिमत्ता विकासहरूले क्यामेरालाई एक मानक सेन्सरको रूपमा पूर्ण रूपमा पुन: परिभाषित गरेको छ जुन अब स्मार्ट शहरको सन्दर्भ बाहिर पनि प्रयोग गर्न सकिन्छ। नतिजाको रूपमा, क्यामेरा प्रयोगका केसहरूको विस्तृत दायरासँग साँच्चै स्मार्ट हुन्छ। यसको शुद्धता हार्डवेयर र मुख्यतया छविहरूबाट डाटा निकाल्ने आधारमा एल्गोरिदमद्वारा निर्धारण गरिन्छ।

लेखक बारे 

पिटर ह्याच


email "ईमेल": "ईमेल ठेगाना अवैध", "url": "वेबसाइट ठेगाना अवैध", "आवाश्यक": "आवश्यक फिल्ड हराइरहेको छ"}