Odisha ओडिशा : राष्ट्रीय प्रौद्योगिकी संस्थान राउरकेला (एनआईटी राउरकेला) के शोधकर्ताओं ने शुक्रवार को कहा कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) आधारित मल्टी-क्लास व्हीकल डिटेक्शन (एमसीवीडी) मॉडल भारत जैसे विकासशील देशों में यातायात प्रबंधन को बेहतर बनाने में मदद कर सकता है।
प्रतिष्ठित जर्नल IEEE ट्रांजेक्शन ऑन इंटेलिजेंट ट्रांसपोर्टेशन सिस्टम में प्रकाशित शोधपत्र में, MCVD मॉडल मौजूदा तरीकों की तुलना में सटीकता में सुधार दर्शाता है।
टीम ने हेटेरोजेनियस ट्रैफ़िक लेबल्ड डेटासेट (HTLD) का उपयोग करके मॉडल का परीक्षण किया, जिसमें भारत भर के कई शहरों का डेटा शामिल है और यह सार्वजनिक उपयोग के लिए उपलब्ध है।
मॉडल के वास्तविक समय के प्रदर्शन का मूल्यांकन एनवीडिया जेटसन TX2, एक एज कंप्यूटिंग डिवाइस पर भी किया गया, जहाँ इसने चुनौतीपूर्ण मौसम की स्थिति और कम-रिज़ॉल्यूशन वाली छवियों के साथ भी मजबूत गति और सटीकता बनाए रखी।
एनआईटी राउरकेला के इलेक्ट्रॉनिक्स और संचार इंजीनियरिंग विभाग के एसोसिएट प्रोफेसर, प्रो. संतोस कुमार दास ने कहा, "पुराने मॉडलों की सीमाओं को पार करके और मिश्रित यातायात की अनूठी चुनौतियों का समाधान करके, MCVD मॉडल विकासशील देशों में वास्तविक समय में वाहन पहचान के लिए एक स्केलेबल विकल्प प्रदान करता है।" "इसके उपयोग से यातायात प्रणालियों को बेहतर बनाने, भीड़भाड़ को कम करने और सड़क सुरक्षा को बढ़ाने में मदद मिल सकती है," प्रो. दास ने कहा। टीम ने एक बुद्धिमान वाहन पहचान (IVD) प्रणाली का लाभ उठाया, जो छवियों और वीडियो में वाहनों की पहचान करने के लिए कंप्यूटर विज़न का उपयोग करती है। यह प्रणाली ट्रैफ़िक प्रवाह को अनुकूलित करने, भीड़भाड़ को कम करने और भविष्य की सड़क योजना में सहायता करने के लिए वास्तविक समय ट्रैफ़िक डेटा एकत्र करती है। प्रो. दास और उनकी टीम ने नया MCVD मॉडल विकसित किया, जो ट्रैफ़िक छवियों से प्रमुख विशेषताओं को कुशलतापूर्वक निकालने के लिए वीडियो डिइंटरलेसिंग नेटवर्क (VDnet) का उपयोग करता है, भले ही वाहनों का आकार और आकार अलग-अलग हो। उन्होंने निकाले गए विवरणों को और अधिक परिष्कृत करने के लिए लाइट फ्यूजन बाई-डायरेक्शनल फ़ीचर पिरामिड नेटवर्क (LFBFPN) नामक एक विशेष उपकरण भी पेश किया।