घरसमाचारअनुकूली निगरानी प्रणाली के साथ यातायात प्रबंधन
अनुकूली निगरानी प्रणाली के साथ यातायात प्रबंधन
यह तकनीक होशियार शहरों और हरियाली समाधान का वादा करती है जो न केवल ट्रैफ़िक प्रबंधन को बदलने के लिए तैयार है, बल्कि भीड़ नियंत्रण और आपदा प्रतिक्रिया भी है।
स्मार्ट शहर के विकास के लिए प्रभावी शहरी यातायात प्रबंधन आवश्यक है।स्वायत्त वाहनों और जुड़े परिवहन प्रणालियों के उदय ने सुचारू यातायात प्रवाह सुनिश्चित करने, दुर्घटनाओं को कम करने और दक्षता बढ़ाने के लिए गतिशील निगरानी समाधानों की आवश्यकता को बढ़ा दिया है।हालांकि, पारंपरिक स्टेटिक कैमरा सेटअप अक्सर वास्तविक समय के ट्रैफ़िक उतार-चढ़ाव के अनुकूल होने में कम हो जाते हैं, जिससे अक्षम निगरानी और संसाधन आवंटन होता है।
इसे संबोधित करने के लिए, एसोसिएट प्रोफेसर ह्यूनबम किम के नेतृत्व में इंचियोन नेशनल यूनिवर्सिटी के शोधकर्ताओं ने एक समाधान विकसित किया है: ट्रैफ़िक परिदृश्यों को बदलने के लिए वास्तविक समय अनुकूलन के लिए डिज़ाइन किया गया एक संवर्धित द्रव निगरानी प्रणाली।यह ट्रैफ़िक प्रबंधन के लिए एक स्मार्ट दृष्टिकोण प्रदान करता है।
सिस्टम एक गतिशील ग्रिड में व्यवस्थित एकल-लेंस कैमरों का एक नेटवर्क नियुक्त करता है।ये कैमरे बुद्धिमानी से वास्तविक समय यातायात स्थितियों के आधार पर सक्रिय या निष्क्रिय करके अपने निगरानी कवरेज को समायोजित करते हैं।"हमारा लक्ष्य विविध और अप्रत्याशित परिदृश्यों को संभालने में सक्षम अनुकूली यातायात निगरानी प्रणाली बनाना है," डॉ। किम बताते हैं।
शोधकर्ताओं ने "संवर्धित द्रव निगरानी दक्षता अधिकतमकरण समस्या" (MaxAugmentFlusurv) को औपचारिक रूप दिया, जिसका उद्देश्य कैमरा प्लेसमेंट और अधिकतम दक्षता के लिए उपयोग का अनुकूलन करना है।उन्होंने दो उन्नत एल्गोरिदम प्रस्तावित किए:
रैंडम-वैल्यू-कैमरा-लेवल एल्गोरिथ्म: कैमरे 3 × 3 ग्रिड में आयोजित किए जाते हैं।जबकि कुछ कैमरे बुनियादी कवरेज के लिए सक्रिय रहते हैं, अन्य लोग ट्रैफ़िक के स्तर के आधार पर चालू या बंद हो जाते हैं, कम ट्रैफ़िक के दौरान दक्षता सुनिश्चित करते हैं और पीक समय के दौरान निगरानी बढ़ाते हैं।
ऑल-रैंडम-विथ-वेट एल्गोरिथ्म: यह लचीला दृष्टिकोण ग्रिड में अपनी स्थिति के आधार पर प्रत्येक कैमरे को भूमिकाएं प्रदान करता है।महत्वपूर्ण स्थानों में कैमरे सक्रिय रहते हैं, जबकि अन्य अपनी गतिविधि को गतिशील रूप से समायोजित करते हैं, व्यापक कवरेज और ऊर्जा बचत के बीच संतुलन प्राप्त करते हैं।
सिमुलेशन ने अलग -अलग ट्रैफ़िक की स्थिति, ढलानों और कोणों के तहत सिस्टम की प्रभावशीलता का प्रदर्शन किया।एल्गोरिदम ने कम यातायात के दौरान ऊर्जा के उपयोग को कम किया और पीक आवर्स के दौरान मजबूत कवरेज बनाए रखा।
डॉ। किम नोट करते हैं, "हमारी प्रणाली ऊर्जा का संरक्षण करते समय निगरानी का अनुकूलन करती है, होशियार और हरियाली शहरों में योगदान करती है।"यातायात प्रबंधन से परे, यह अनुकूली तकनीक भीड़ की निगरानी, आपदा प्रतिक्रिया और औद्योगिक सुरक्षा को लाभान्वित कर सकती है।भविष्य के घटनाक्रम बुद्धिमान शहरी प्रणालियों की सीमाओं को आगे बढ़ाते हुए, गहन सीखने और वास्तविक दुनिया के परीक्षण को एकीकृत करेंगे।