சிசிடிவி கேமராக்கள் எப்படி ஸ்மார்ட் சிட்டிகளை வடிவமைக்க உதவுகின்றன

ஒரு தசாப்தத்திற்கு முன்பு, சிசிடிவி கேமராக்கள் மனிதர்களால் முழுமையாக இயக்கப்படும் அடிப்படை நிகழ்வு பதிவுகளாக இருந்தன. சரி, இந்த கருத்து சிறிய நிறுவனங்கள் அல்லது வீட்டு உரிமையாளர்களுக்கு இன்னும் பொருத்தமானது. இப்போதெல்லாம், சிறப்பு தொழில்முறை விற்பனையாளர்கள் விரும்புகிறார்கள் CCTV நார்வே சப்ளையர் CamHi எந்த தேவைக்கும் பயன்படுத்தக்கூடிய வன்பொருளை வழங்குகின்றன.

இருப்பினும், நவீன பெரிய அளவிலான தீர்வுகள் கேமரா பயன்பாட்டிற்கான ஒரு புதிய அணுகுமுறையாகும். இப்போது, ​​கிளாசிக் பாதுகாப்பு அமைப்புகள் முதல் போக்குவரத்துக் கட்டுப்பாடு வரை எந்த வகையான பதிவுகளுக்கும் கேமராக்கள் பயன்படுத்தப்படுகின்றன. நவீன கேமராக்கள் AI வழியாக தரவுகளை பறக்கவும் பகுப்பாய்வு செய்யவும் முடியும். நீங்கள் கற்பனை செய்தபடி, இந்த வன்பொருள் நிதி ரீதியாக நியாயப்படுத்தப்படும் எல்லா இடங்களிலும் பயன்படுத்தப்படுகிறது, குறிப்பாக ஸ்மார்ட் நகரங்கள் போன்ற சமூக அளவிலான திட்டங்களில்.

CCTV அமைப்புகள் & AI

நவீன நகரங்களின் நவீனமயமாக்கல் மற்றும் மேலாண்மை உலகம் முழுவதும் நிறுவப்பட்ட நூற்றுக்கணக்கான மில்லியன் IoT சென்சார்களால் சேகரிக்கப்பட்ட நிகழ்நேரத் தரவை நம்பியுள்ளது. சென்சார்கள் நிறைய இருந்தாலும், அவற்றின் எண்ணிக்கை அதிவேகமாக வளர்ந்து வருகிறது. ஒரு கேமரா இந்த சென்சார்களில் ஒன்றாக இருக்கலாம், இது ஏராளமான தகவல்களை வழங்குகிறது.

இருப்பினும், கேமராக்கள் மிகப்பெரிய அளவிலான தரவை உருவாக்குகின்றன. தரவு இணைப்புத் தேவைகளைக் குறைக்க, இந்தத் தரவு நிகழ்நேரத்தில் பகுப்பாய்வு செய்யப்பட வேண்டும். இங்குதான் செயற்கை நுண்ணறிவு வருகிறது. இது வீடியோவில் உள்ள தனிப்பட்ட பொருட்களை அடையாளம் காணவும், அவற்றைக் கண்காணிக்கவும் மற்றும் வகைப்படுத்தவும் முடியும். செயற்கை நுண்ணறிவு கேமராக்களை பல்துறை மற்றும் பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படும் IoT சாதனங்களாக மாற்றுகிறது. இந்த கலவையானது ஸ்மார்ட் மற்றும் பாதுகாப்பான நகரங்களின் அடித்தளமாகும்.

கேமராக்களில் பயன்படுத்தப்படும் தொழில்நுட்பம் கடந்த தசாப்தத்தில் நீண்ட தூரம் வந்துவிட்டது. பட உணரிகள் இப்போது அதிகரித்த தெளிவுத்திறன், லென்ஸ் வேகம், உணர்திறன், மாறும் வரம்பு மற்றும் அனைத்து ஒளி நிலைகளிலும் உயர்தர படங்களை உருவாக்கத் தேவையான பல அளவுருக்கள் ஆகியவற்றைக் கொண்டுள்ளன. டிஜிட்டல் தொழில்நுட்பங்களின் மேலும் வளர்ச்சி படிப்படியாக அவற்றின் பயன்பாட்டிற்கான புதிய வாய்ப்புகளைத் திறக்கிறது.

சிசிடிவி கேமராக்கள் கண்காணிப்பு மையங்களின் கண்களாகவும், அமைதியான, நோக்கத்திற்காக உருவாக்கப்பட்ட இயந்திரங்களின் சென்சார்களாகவும் மாறிவிட்டன. சாதனங்கள் படங்களை அடையாளம் காணக்கூடிய புதிய சகாப்தத்தில் தற்போது நுழைகிறோம். அது படங்களின் பொருளைப் புரிந்து கொண்டால், அது காரை ஓட்டவும், முகங்களை அடையாளம் காணவும், அதைச் சுற்றியுள்ள உலகத்தை அளவிடவும், பகுப்பாய்வு செய்யவும் மற்றும் கட்டுப்படுத்தவும் முடியும். ஆழ்ந்த கற்றலின் வருகையுடன், காட்சித் தரவை விளக்கும் இயந்திரங்களின் திறன் முற்றிலும் புதிய நிலைக்குக் கொண்டு செல்லப்பட்டுள்ளது. மாற்றியமைக்கக்கூடிய உயிரியல் நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளை மாதிரியாகக் கொண்ட பாரிய இணையான கணினி அமைப்புகளின் உதவியுடன், வாகனங்களைக் கண்டறிதல் அல்லது காட்சிக் காட்சிகளின் சாராம்சத்தைப் புரிந்துகொள்வது போன்ற இயந்திரங்கள் புரிந்துகொள்வதற்கு முன்னர் கடினமான சிக்கல்களைத் திடீரென்று தீர்க்க முடியும். சில தற்போதைய பயன்பாட்டு நிகழ்வுகளைப் பார்ப்போம்.

போக்குவரத்து மேலாண்மை

பல நாடுகளில், சமீபத்திய ஆண்டுகளில் கார் போக்குவரத்தின் வியத்தகு வளர்ச்சி போக்குவரத்து உள்கட்டமைப்பின் திறனை விட அதிகமாக உள்ளது. இருப்பினும், கார்களை விட்டுவிட்டு பொது போக்குவரத்திற்கு மாறுவதற்கு போக்குவரத்து நெரிசல் ஒரு நல்ல வாதம் அல்ல. சிவில் பணிகள் மூலம் சாலை நெட்வொர்க்குகளின் திறனை அதிகரிப்பது மிகவும் விலையுயர்ந்த மற்றும் நேரத்தை எடுத்துக்கொள்ளும் தீர்வாகும். தற்போதுள்ள சாலைகளில் போக்குவரத்து ஓட்டத்தை மேம்படுத்த மற்றொரு வழி சிறந்த போக்குவரத்து நிர்வாகத்தை வழங்குவதாகும்.

தீர்வின் முக்கிய அம்சம், பிஸியான சந்திப்புகளில் போக்குவரத்து விளக்குகளை மாற்றியமைப்பது, அதாவது தற்போதைய போக்குவரத்து சூழ்நிலையைப் பொறுத்து போக்குவரத்து விளக்கு திட்டங்களை மாற்றுவது. ஸ்மார்ட் குறுக்குவெட்டுகள் பச்சை விளக்கு தேவையை தொடர்ந்து அளவிடுவதற்கும் மதிப்பீடு செய்வதற்கும் சென்சார்களின் வலையமைப்பைப் பயன்படுத்துகின்றன, நீண்ட கால புள்ளிவிவரங்களைப் பதிவு செய்கின்றன மற்றும் கட்டுப்பாட்டு அமைப்புடன் தொடர்பு கொள்கின்றன. இண்டக்ஷன் லூப்கள் அல்லது ரேடார் யூனிட்கள் போன்ற பொதுவாகப் பயன்படுத்தப்படும் சென்சார் வகைகளையும் ஸ்மார்ட் கேமரா அமைப்புடன் மாற்றலாம்.

ட்ராஃபிக் ஸ்மார்ட் கேமராக்கள் போக்குவரத்தில் குறிப்பிடத்தக்க தாக்கத்தை ஏற்படுத்தும் வாகனங்களையும், பாதசாரிகள் மற்றும் சைக்கிள் ஓட்டுபவர்களையும் கண்டறிய முடியும். ஸ்மார்ட் சிசிடிவி அமைப்புகள் பொருட்களை லேபிளிடலாம் மற்றும் லேபிள்களை மற்ற கேமராக்களுக்கு மாற்றலாம். இது பொருட்களைக் கண்காணிக்கவும், ஒரு குறுக்குவெட்டு வழியாக (O/D மேட்ரிக்ஸ் வடிவத்தில்) அவற்றின் முழுப் பாதையையும் பதிவு செய்யவும் அனுமதிக்கிறது. கட்டுப்பாட்டு அமைப்பு பதிவுசெய்யப்பட்ட பாதைகளை பகுப்பாய்வு செய்கிறது மற்றும் பிஸியான பிரிவுகள், போக்குவரத்து மோதல்கள் அல்லது சம்பவங்கள் (உதாரணமாக, விபத்துக்கள் அல்லது நிறுத்தப்பட்ட வாகனங்கள்) தானாகவே அடையாளம் காணும். கூடுதலாக, ஸ்மார்ட் கேமராக்கள் போக்குவரத்து கண்காணிப்பு மையங்களில் காட்சி கண்காணிப்பிற்காக நேரடி வீடியோவை ஒளிபரப்பலாம் அல்லது போக்குவரத்து விபத்துகளுக்கான காரணங்களைக் கண்டறிய பயன்படுத்தக்கூடிய வீடியோ பதிவுகளை வழங்கலாம். இந்த அம்சங்கள், அவற்றின் குறைந்த விலையுடன், கேமராக்கள் ஏன் இந்தத் துறையில் பிரபலமடைந்து வருகின்றன.

தெரு விளக்கு

AI- அடிப்படையிலான தெருவிளக்குகள் நகர்ப்புற IoT சாதனங்களின் நெட்வொர்க்குகள் அவற்றின் மதிப்பை நிரூபிக்கக்கூடிய முன்னணி தளங்களில் ஒன்றாகும். IoT சென்சார்கள் ஒரு நகரத்தின் சிறந்த கவரேஜை வழங்குகின்றன, நிலையான ஆற்றல் மூலமாகும், மேலும் அவை பொதுவாக ஒரு நிறுவனத்தால் நிர்வகிக்கப்படுகின்றன. ஸ்மார்ட் கேமராக்களுக்குத் தேவையான வெளிச்சத்தை தெரு விளக்குகள் வழங்குகின்றன. ஸ்மார்ட் லைட்டிங்கைப் பயன்படுத்தி காட்சித் தரவைச் சேகரிப்பதற்காக உறுப்புகளின் அமைப்பு நேரடியாக உகந்ததாக உள்ளது என்பதே இதன் பொருள்.

அதை எப்படி பயன்படுத்தலாம்? பல்வேறு வழிகள் உள்ளன: பொது இடங்களைப் பயன்படுத்துவதை பகுப்பாய்வு செய்தல், போக்குவரத்து கட்டுப்பாடு மற்றும் அசாதாரண சூழ்நிலைகளைக் கண்டறியும் அல்காரிதம்கள் மூலம் பாதுகாப்பை அதிகரித்தல். இது அறிவியல் புனைகதை போல் உள்ளதா? AI-அடிப்படையிலான நவீன கேமராக்கள் ஸ்மார்ட் விளக்குகளில் எளிதில் ஒருங்கிணைக்கக்கூடிய சிறிய சாதனங்களாகும். ஒரு ஸ்மார்ட் கேமராவிற்கு, நிகழ்நேர நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளில் செயலியை இயக்கத் தேவையான சக்தி தற்போது சுமார் 10 வாட்ஸ் ஆகும். இது கேமராக்களை ஒரு நம்பிக்கைக்குரிய கருவியாக மாற்றுகிறது, இது ஸ்மார்ட் தெருக்களை உருவாக்க பயன்படுகிறது.

ட்ரான்ஸ்

ஸ்மார்ட் சிசிடிவி கேமராக்கள் ட்ரோன்களின் முதன்மை உணரிகளாகவும் மாறியுள்ளன. பிந்தையது கேமராக்களை பறக்க அனுமதிக்கிறது மற்றும் நம்மைச் சுற்றியுள்ள விஷயங்களைப் பற்றிய புதிய கண்ணோட்டத்தை வழங்க சரியான மொபைல் கண்காணிப்பு அமைப்பை உருவாக்குகிறது. ஒரு பறவையின் கண்ணிலிருந்து ஒரு காட்சியைப் பார்ப்பது பல நன்மைகளைக் கொண்டுள்ளது. பார்ப்பதற்கான தடைகள் குறைந்தபட்சமாக வைக்கப்படுகின்றன, மேலும் பார்வைக் களம் சரியான தரை இலக்கு இருப்பிடத் துல்லியத்தை உறுதி செய்கிறது.

அத்தகைய அமைப்பிலிருந்து தரவு மிகவும் துல்லியமாக இருக்கும், அது போக்குவரத்து மோதல்களின் ஆழமான பகுப்பாய்வுக்கு பயன்படுத்தப்படலாம். எடுத்துக்காட்டாக, ஒரு குறிப்பிட்ட பகுதியில் போக்குவரத்து ஓட்டத்தில் தனிப்பட்ட நடிகர்களுக்கிடையேயான தொடர்புகளைப் படிப்பதன் மூலம் குறுக்குவெட்டு பாதுகாப்பை பகுப்பாய்வு செய்ய. இந்த தொழில்நுட்பம், விபத்துகள் நடக்கும் முன்னரே கண்டறிவதை நடைமுறையில் சாத்தியமாக்குகிறது.

ஒரு 4K கேமரா 700 மீட்டர் வரை மறைக்க முடியும், இது ஆக்ரோஷமான நடத்தை, வாகனங்களுக்கு இடையே உள்ள குறைந்தபட்ச தூரத்தை மீறுதல் போன்றவற்றை தானாகவே கண்டறியும் அளவுக்கு நீளமானது. பாரம்பரிய CCTV கேமரா அமைப்புகளைப் போலவே, ட்ரோன்களும் பெரிய பகுதியை உள்ளடக்கிய அளவில் பயன்படுத்தப்படலாம். ஒரு நகரம். இந்த அணுகுமுறை இப்போது ஆராய்ச்சி திட்டங்களில் பயன்படுத்தப்படுகிறது.

மடக்கு அப்

பொருட்களை அங்கீகரிப்பது மற்றும் காட்சிகளைப் புரிந்துகொள்வதில் செயற்கை நுண்ணறிவு வளர்ச்சிகள் கேமராவை ஒரு நிலையான சென்சார் என முழுமையாக மறுவரையறை செய்துள்ளது, இது இப்போது ஸ்மார்ட் சிட்டியின் சூழலுக்கு வெளியேயும் பயன்படுத்தப்படலாம். இதன் விளைவாக, பரந்த அளவிலான பயன்பாட்டு நிகழ்வுகளுடன் கேமரா உண்மையிலேயே ஸ்மார்ட் ஆகிறது. அதன் துல்லியம் வன்பொருள் மற்றும் முக்கியமாக படங்களிலிருந்து தரவைப் பிரித்தெடுப்பதன் அடிப்படையில் அல்காரிதம்களால் தீர்மானிக்கப்படுகிறது.