ट्रैफ़िक निगरानी सिस्टम वैश्विक रूप से सभी विकसित सड़क नेटवर्क पर आम हैं। वे आमतौर पर ट्रैफ़िक लाइट, स्थिर और गतिशील साइनेज, इंडक्टिव-लूप वाहन डिटेक्टर, रेडियो उपकरण, स्पीड कैमरा, नंबर प्लेट डिटेक्शन कैमरा और CCTV कैमरे से बने होते हैं। ट्रैफ़िक प्रबंधन सिस्टम स्वयं एक सुरक्षित नियंत्रण कक्ष से प्रबंधित किए जाते हैं जहाँ अधिकृत कर्मियों द्वारा सिस्टम के प्रबंधन को सुनिश्चित किया जाता है।
नियंत्रण कक्ष ऑपरेटर आमतौर पर अत्यधिक प्रशिक्षित और अनुभवी होते हैं, जिससे उनकी मांग बढ़ जाती है। ऐसे ऑपरेटरों को भर्ती करना और उन्हें बनाए रखना और यह सुनिश्चित करना अक्सर चुनौतीपूर्ण होता है कि इन नियंत्रण कक्षों के 24/7 चलने के कारण पर्याप्त कुशल ऑपरेटर शिफ्ट पर हों। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस नियंत्रण कक्ष ऑपरेटरों को नियंत्रण को अधिक कुशलतापूर्वक चलाने और अधिक घटना-आधारित कार्यों को पूरा करने में महत्वपूर्ण रूप से सहायता कर सकता है, जैसे वाहन टूटने, वाहनों की टक्कर, या अन्य सड़क खतरों जैसी विसंगत घटनाओं का पता लगाना और यात्रा गति का पता लगाना।
यह केस स्टडी इस बात का पता लगाती है कि जटिल प्रणालियों के साथ बातचीत करने वाले सभी लोगों के लिए बेहतर परिणाम प्राप्त करने हेतु यातायात निगरानी नियंत्रण कक्ष में कृत्रिम बुद्धिमत्ता विशेषज्ञ प्रणाली को कैसे तैनात और उपयोग किया जा सकता है। इस प्रकार, नियंत्रण कक्ष ऑपरेटर और यात्री विभिन्न सड़क नेटवर्क पर यात्रा करते हैं।
कम्प्यूटेशनल ज्योमेट्री तकनीक, जो कंप्यूटर ग्राफ़िक्स में अच्छी तरह से स्थापित है, का उपयोग वस्तुओं को ट्रैक करने के बाद आगे के संदर्भ का पता लगाने के लिए किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, दो वाहनों की टक्कर की पहचान कम्प्यूटेशनल कोलिज़न डिटेक्शन एल्गोरिदम के माध्यम से कुशलतापूर्वक की जा सकती है, जिसमें प्रत्येक संबंधित वाहन के चारों ओर दो बाउंडिंग बॉक्स का इंटरसेक्शन शामिल है।
विशेषज्ञ सिस्टम में शास्त्रीय एल्गोरिथम तकनीकों का उपयोग करना आवश्यक है क्योंकि उनकी प्रोग्रामिंग सटीक होने के कारण वे अधिक विश्वसनीय और कुशल होते हैं। कृत्रिम बुद्धिमत्ता सिस्टम को इस तरह से सीमित किया जाना चाहिए जहां लिए जाने वाले कार्रवाई पर अंतिम निर्णय मनुष्य द्वारा किया जाता है। ऐसा इसलिए है क्योंकि जबकि कृत्रिम बुद्धिमत्ता सिस्टम अत्यधिक विश्वसनीय हैं, फिर भी त्रुटि की एक सीमा होती है जिसे कम करने की आवश्यकता है। इस प्रकार, हम विशेषज्ञ सिस्टम को एक हाइब्रिड तरीके से लागू करने की सलाह देते हैं, कृत्रिम बुद्धिमत्ता और शास्त्रीय एल्गोरिथम प्रोग्रामिंग तकनीकों दोनों के सर्वश्रेष्ठ का उपयोग करते हुए।
संगठनात्मक चुनौती का अवलोकन
विशेषज्ञ सिस्टम को कंट्रोल रूम जैसे वातावरण में लागू करना जटिल होता है। तकनीकी चुनौतियों के अलावा, पर्याप्त कार्यान्वयन सुनिश्चित करने के लिए कई प्रशासनिक बाधाओं, अनुपालन आवश्यकताओं और आंतरिक प्रक्रियाओं का पालन करना होगा। जबकि कई बड़े संगठनों के भीतर प्रौद्योगिकी का प्रबंधन और कार्यान्वयन चुनौतीपूर्ण है, तकनीकी ऋण के कारण इन्हें लागू न करने की लागत की तुलना में लाभ आमतौर पर अधिक होते हैं।
अधिकांश समय, जब कुछ भी विशेष रूप से असाधारण नहीं हो रहा हो, तब घंटों तक स्क्रीन देखते रहना अधिकांश लोगों के लिए एक कठिन कार्य है और यह थकाऊ होगा। यह मानना स्वाभाविक है कि समय के साथ एकाग्रता बनाए रखना कठिन होगा। उपर्युक्त वह जगह है जहाँ विशेषज्ञ AI प्रणालियाँ उत्कृष्टता प्राप्त करती हैं। यह प्रणाली उन घटनाओं के लिए कैमरा फ़ीड की लगातार निगरानी कर सकती है जिनके लिए प्रतिक्रिया की आवश्यकता होती है और नियंत्रण कक्ष ऑपरेटर को सुझाव दे सकती है कि वे कैसे आगे बढ़ सकते हैं।
नीचे कुछ उदाहरण सूचीबद्ध हैं जो वर्णन करते हैं कि AI एक नियंत्रण कक्ष ऑपरेटर के साथ कैसे काम कर सकता है:
- यदि दो या दो से अधिक वाहन टकराते हैं, तो AI इसका पता लगाएगा, घटना को रिकॉर्ड करेगा और नियंत्रण कक्ष ऑपरेटर को सतर्क करेगा।
- यदि कोई वाहन अनुपयुक्त गति से चल रहा है, तो AI डिजिटल साइन के माध्यम से ड्राइवर को सतर्क करने पर विचार कर सकता है।
- सड़क पर किसी खतरे का पता लगने पर, एक AI कंट्रोल रूम ऑपरेटर को सतर्क कर सकता है और तब तक लेन बंद करने का सुझाव दे सकता है जब तक कि एक टीम खतरे को साफ़ न कर दे।
AI इनपुट के रूप में उपलब्ध संगठनात्मक डेटा
स्वचालित ट्रैफ़िक निगरानी प्रणालियों द्वारा उपयोग किए जाने वाले डेटा स्रोतों की निम्नलिखित सूचियाँ:
- CCTV कैमरे, विभिन्न सड़क नेटवर्क के साथ-साथ स्थित हैं।
- ट्रैफ़िक कैमरा सिग्नल जानकारी जो सड़क नेटवर्क की स्थिति को इंगित करती है।
- इंडक्टिव-लूप वाहन डिटेक्टर वाहन के वजन जैसे डेटा प्रदान करते हैं।
- CCTV फीड के पूरक के लिए LiDAR सेंसर डेटा जो कुछ उपयोग के मामलों के लिए कंप्यूटर पहचान के लिए प्रसंस्करण में अधिक विश्वसनीय हो सकता है।
एकीकरण कार्यप्रणाली
किसी कंट्रोल रूम के भीतर एक आर्टिकल इंटेलिजेंस आधारित ट्रैफ़िक मॉनिटरिंग विशेषज्ञ सिस्टम को एकीकृत करने के लिए हम निष्पादित करेंगे प्रक्रिया का एक अवलोकन निम्नलिखित है:
- CCTV/LiDAR फ़ीड और कैमरा प्रणाली की पहचान करें जो ऐसी फ़ीड की निगरानी और रिकॉर्डिंग प्रदान करती है।
- रीयल-टाइम विश्लेषण और प्रोसेसिंग के लिए सुपरकंप्यूटर या क्लाउड-कंप्यूटिंग प्रदाता को फीड फॉरवर्ड करें।
- फ़ीड को Telemus AI™ के माध्यम से चलाएं और संवर्धित वीडियो फ़ीड को वापस नियंत्रण कक्ष के भीतर सुरक्षा निगरानी प्रणालियों में लौटाएं।
- नियंत्रण कक्ष ऑपरेटरों द्वारा निर्दिष्ट पैरामीटर के आधार पर, जो पता लगाया गया है, उसके आधार पर सुरक्षा कर्मियों के लिए अनुकूलित अलर्ट सेट करें जिनमें वे चाहते हैं कि यह संचालित हो।
- आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस प्रणाली के प्रदर्शन का लगातार मूल्यांकन करें ताकि इसे बेहतर बनाया जा सके और लगातार और भी अधिक दक्षता प्राप्त की जा सके।
चूंकि Telemus AI™ तकनीकी कृत्रिम बुद्धिमत्ता कार्यान्वयन का ध्यान रखता है, संगठन व्यावसायिक तर्क और आंतरिक प्रक्रियाओं और प्रक्रियाओं पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं और तकनीकी क्षमताओं को एम्बेड कर सकते हैं।
संगठनात्मक अनुप्रयोग
आपके संगठन के लिए अन्य संभावित अनुप्रयोगों की निम्नलिखित सूची:
- ट्रैफ़िक नियंत्रण कक्षों की दक्षता, प्रभावशीलता और प्रदर्शन में सुधार करना।
- यातायात जाम को कम करने के लिए नगर नियोजन को अनुकूलित करने हेतु यातायात हॉट स्पॉट का निर्धारण।
- यदि फ्लीट वाहन किसी कार पार्क के भीतर हैं और कंपनी कर्मचारियों द्वारा लौटाए गए हैं तो उनको ट्रैक करना।
- कार पार्क के भीतर वाहनों को ट्रैक करना और रुकने की अवधि को मापना ताकि यात्रियों के व्यवहार को बेहतर ढंग से समझा जा सके।
संभावित और महसूस किए गए लाभ
कृत्रिम बुद्धिमत्ता पर आधारित विशेषज्ञ प्रणालियों के संभावित लाभ अपार हैं। इसके क्रियान्वयन से नियंत्रण कक्ष ऑपरेटर उत्पादकता में सुधार, घटनाओं का पता लगाने में कम त्रुटियां, बेहतर नगर और सड़क योजना, कम यातायात जाम, और सड़क नेटवर्क की समग्र बेहतर समझ हो सकती है, जिनमें से सभी समय संबंधी आयाम को ध्यान में रखते हैं, जो विशिष्ट स्थिर विधियों की समझ को बेहतर बनाते हैं।
वर्तमान में, इनमें से कई सिस्टम अभी भी अनुसंधान और विकास के चरण में हैं। हालाँकि, संगठनात्मक योजना अभी से होनी चाहिए क्योंकि लागू करने की चुनौतियाँ बहुत बड़ी होंगी, भले ही स्टेट ऑफ द आर्ट में सुधार हो। Telemus AI™ में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस तकनीक के मजबूत कार्यान्वयन हैं और इसमें ऐसे सिस्टम एम्बेडेड किए जा सकते हैं जो बड़े पैमाने पर काम करते हैं।
Telemus AI™ एक ऑस्ट्रेलियाई स्थित कृत्रिम बुद्धिमत्ता कंपनी है जो सरकार और उद्यम को उन्नत समाधान प्रदान करती है। आज ही हमसे संपर्क करें और जानें कि कैसे Telemus AI™ को आपके संगठन में एम्बेड किया जा सकता है, इस पर निःशुल्क परामर्श प्राप्त करें।
