NIT-R टीम ने यातायात संबंधी समस्याओं को कम करने के लिए AI-आधारित प्रणाली विकसित की

ROURKELA 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। दास ने कहा, "एलएफबीएफपीएन को जो बात अद्वितीय बनाती है, वह यह है कि यह एक सरल विधि का उपयोग करता है, जो इसकी सटीकता का त्याग किए बिना मॉडल की जटिलता को कम करता है। इसके बाद सिस्टम संशोधित वाहन पहचान हेड (MVDH) नामक एक अन्य उपकरण के माध्यम से विवरणों को संसाधित करता है, जो सभी प्रकार की ट्रैफ़िक स्थितियों में वाहनों का सटीक रूप से पता लगाने और उन्हें वर्गीकृत करने में मदद करता 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।" दास और उनके शोध विद्वानों प्रशांत देशमुख और कृष्ण चैतन्य रायसम की टीम द्वारा सह-लेखक के रूप में किए गए शोध पत्र में, ईसीई, एनआईटी-आर के प्रोफेसर उपेंद्र साहू और आईआईएससी बैंगलोर के प्रोफेसर सुधन माझी के साथ मिलकर प्रतिष्ठित जर्नल आईईईई ट्रांजेक्शन ऑन इंटेलिजेंट ट्रांसपोर्टेशन सिस्टम में प्रकाशित किया गया है। दास के अनुसार, रडार और लाइट डिटेक्शन एंड रेंजिंग (लीडार) जैसे सेंसर सिस्टम सहित पारंपरिक आईवीडी मॉडल संगठित यातायात वाले विकसित देशों के लिए अच्छा काम करते हैं। हालांकि, इन प्रणालियों को विकासशील देशों में चुनौतियों का सामना करना पड़ता है, जहां साइकिल, दोपहिया, कार, ट्रक, रिक्शा, पशु गाड़ियां और पैदल यात्री अक्सर एक-दूसरे के करीब चलते हैं और प्रतिकूल मौसम की स्थिति में संघर्ष करते हैं, साथ ही बहुत महंगे भी होते हैं। शोध दल इस विचार के आधार पर एक यातायात नियंत्रण प्रणाली विकसित करने पर आगे काम कर रहा है और एक स्टार्ट-अप के माध्यम से इसका व्यावसायीकरण करने की भी योजना बना रहा है।