Odisha: एनआईटी-आर टीम ने यातायात संबंधी समस्याओं को कम करने के लिए एआई-आधारित प्रणाली विकसित की
राउरकेला: राष्ट्रीय प्रौद्योगिकी संस्थान-राउरकेला (एनआईटी-आर) के शोधकर्ताओं ने यातायात प्रबंधन को बेहतर बनाने में मदद के लिए एआई-आधारित मल्टी-क्लास व्हीकल डिटेक्शन (एमसीवीडी) मॉडल और लाइट फ्यूजन बाई-डायरेक्शनल फीचर पिरामिड नेटवर्क (एलएफबीएफपीएन) टूल विकसित किया है। इलेक्ट्रॉनिक्स और संचार इंजीनियरिंग (ईसीई) विभाग के एसोसिएट प्रोफेसर संतोस कुमार दास के नेतृत्व में, शोध दल ने एक बुद्धिमान वाहन पहचान (आईवीडी) प्रणाली का लाभ उठाया है, जो छवियों और वीडियो में वाहनों की पहचान करने के लिए कंप्यूटर विज़न का उपयोग करता है। जटिल और मिश्रित यातायात के साथ भारतीय सड़क की स्थिति की चुनौतियों का समाधान करने के लिए, दास और उनकी टीम ने एक नया एमसीवीडी मॉडल विकसित किया है जो ट्रैफ़िक छवियों से प्रमुख विशेषताओं को कुशलतापूर्वक निकालने के लिए वीडियो डी-इंटरलेसिंग नेटवर्क (वीडीनेट) का उपयोग करता है, भले ही वाहन आकार और आकार में भिन्न हों। उन्होंने निकाले गए विवरणों को और अधिक परिष्कृत करने के लिए एलएफबीएफपीएन का उपयोग किया है।
एमसीवीडी मॉडल मौजूदा तरीकों की तुलना में बेहतर सटीकता प्रदर्शित करता है। टीम ने विषम ट्रैफ़िक लेबल वाले डेटासेट (HTLD) का उपयोग करके मॉडल का परीक्षण किया, जिसमें सार्वजनिक उपयोग के लिए उपलब्ध भारत भर के कई शहरों का डेटा शामिल है। मॉडल के वास्तविक समय के प्रदर्शन का मूल्यांकन एज कंप्यूटिंग डिवाइस एनवीडिया जेटसन TX2 पर भी किया गया, जहाँ इसने चुनौतीपूर्ण मौसम की स्थिति और कम-रिज़ॉल्यूशन वाली छवियों के साथ भी मजबूत गति और सटीकता बनाए रखी।
दास ने कहा, "पुराने मॉडलों की सीमाओं को पार करके और मिश्रित ट्रैफ़िक की अनूठी चुनौतियों का समाधान करके, MCVD मॉडल विकासशील देशों में वास्तविक समय में वाहन पहचान के लिए एक स्केलेबल विकल्प प्रदान करता है। इसका उपयोग ट्रैफ़िक सिस्टम को बेहतर बनाने, भीड़भाड़ को कम करने और सड़क सुरक्षा को बढ़ाने में मदद कर सकता है।"