NIT-R ने चाल-आधारित घुसपैठिए का पता लगाने वाले सिस्टम का पेटेंट कराया
New Delhi नई दिल्ली: नेशनल इंस्टीट्यूट ऑफ़ टेक्नोलॉजी (NIT), राउरकेला के रिसर्चर्स ने एक पूरी तरह से ऑटोमेटेड सिस्टम के लिए पेटेंट हासिल किया है। यह सिस्टम बड़ी और मुश्किल बिल्डिंग के माहौल में बिना इजाज़त के आने का पता लगाने के लिए घुसपैठियों को उनके चलने के तरीके से पहचानता है। उन्होंने कहा कि थर्मल इमेजिंग और गेट रिकग्निशन का इस्तेमाल करके बिना इजाज़त के किसी व्यक्ति का पता लगाना, एक इंट्रा-बिल्डिंग सिक्योरिटी सिस्टम के लिए एक नेक्स्ट-जेनरेशन सॉल्यूशन है, जो बड़ी और मुश्किल बिल्डिंग के माहौल में बिना इजाज़त के आने की निगरानी की चुनौती का समाधान करता है। इलेक्ट्रॉनिक्स और कम्युनिकेशन इंजीनियरिंग डिपार्टमेंट के प्रोफेसर, समित अरी के अनुसार, पारंपरिक CCTV कैमरा-बेस्ड सर्विलांस सिस्टम को बहुत ज़्यादा मैनुअल निगरानी और एनालिसिस की ज़रूरत होती है, जिससे वे बेअसर हो जाते हैं और उनमें इंसानी गलतियों का खतरा रहता है।
बड़े सेटअप में, कई कैमरों से लोगों को ट्रैक करना मुश्किल होता है, खासकर अलग-अलग लाइटिंग कंडीशन और ऑक्लूज़न में। अरी ने कहा, "इन कमियों को दूर करने के लिए, हमने एक पूरी तरह से ऑटोमेटेड, बिना दखल वाला सिस्टम बनाया है जो थर्मल इमेजिंग टेक्नोलॉजी का इस्तेमाल करके लोगों का पता लगा सकता है, उनकी पहचान कर सकता है और उन्हें ट्रैक कर सकता है।" यह इनोवेशन संदिग्ध गतिविधियों पर नज़र रखने के लिए डिज़ाइन किया गया है। उन्होंने आगे कहा कि इंटीग्रेटेड थर्मल इमेजिंग टेक्नोलॉजी कम इंफ्रारेड नॉइज़ की वजह से बैकग्राउंड से इंसानों को पहचानने में मदद करती है और खराब रोशनी में भी सही पहचान करने में मदद करती है।
इसे पाने के लिए, रिसर्च टीम ने इंसानी चाल को बायोमेट्रिक आइडेंटिफायर के तौर पर इस्तेमाल किया, जो लोगों को उनके खास चलने के पैटर्न के आधार पर पहचानता है, जिससे मैनुअल मॉनिटरिंग की ज़रूरत कम हो जाती है। जब कोई व्यक्ति किसी रेस्ट्रिक्टेड एरिया में एंटर करता है, तो सिस्टम उनके चलने के पैटर्न की तुलना ऑथराइज़्ड लोगों के चलने के पैटर्न से करता है। अगर कोई मैच नहीं मिलता है, तो यह व्यक्ति को सस्पेक्टेड बताता है और सिक्योरिटी को अलर्ट करता है। हमने USB इंटरफेस के ज़रिए एक सेंट्रल सर्वर से जुड़े तीन थर्मल कैमरों वाला एक वर्किंग प्रोटोटाइप डेवलप किया। एरी ने कहा, “सिस्टम एंट्री पर अनऑथराइज़्ड लोगों का पता लगाता है, कई चेकपॉइंट पर उनकी मूवमेंट को ट्रैक करता है, अनजान लोगों के लिए एक टेम्पररी डेटाबेस बनाए रखता है, और मूवमेंट की दिशा के आधार पर एंट्री और एग्जिट पैटर्न तय करता है। अगर कोई व्यक्ति रेस्ट्रिक्टेड एरिया से बाहर निकलता है, तो उसका टेम्पररी रिकॉर्ड क्लियर हो जाता है, जबकि हिस्टॉरिकल डेटा भविष्य के रेफरेंस और फोरेंसिक इस्तेमाल के लिए स्टोर रहता है।” लगभग 1.90 लाख रुपये की लागत से बना यह सिस्टम कम रोशनी और रात में ऑपरेशन के लिए थर्मल इमेजिंग का इस्तेमाल करता है, साथ ही बिना दखल के बायोमेट्रिक पहचान के लिए चाल-आधारित पहचान का भी इस्तेमाल करता है। ऑटोमेटेड मल्टी-कैमरा ट्रैकिंग, लॉगिंग और डेटाबेस मैनेजमेंट के लिए सेंट्रलाइज़्ड डेटा प्रोसेसिंग से सपोर्टेड, जगहों पर आसानी से मॉनिटरिंग करने में मदद करता है। इस सिस्टम के कई तरह के इस्तेमाल हैं, जैसे एकेडमिक इंस्टीट्यूशन और कॉर्पोरेट कैंपस, साथ ही डिफेंस और हाई-सिक्योरिटी सेटअप में, जहाँ भरोसेमंद पहचान बहुत ज़रूरी है। यह मॉनिटरिंग और सेफ्टी बढ़ाने के लिए इंडस्ट्रियल, रिसर्च और डेवलपमेंट सुविधाओं में लगाने के लिए भी सही है।
इसके अलावा, रात में और कम विज़िबिलिटी वाली स्थितियों में असरदार तरीके से काम करने की इसकी क्षमता इसे मुश्किल माहौल में निगरानी ऑपरेशन के लिए बहुत अच्छा बनाती है। इस सिस्टम का इस्तेमाल मैनुअल निगरानी पर निर्भरता कम करने के लिए किया जा सकता है, जिससे ऑपरेशनल एफिशिएंसी बेहतर होती है। यह खतरे का तेज़ी से और ज़्यादा सटीक पता लगाने में मदद करता है, जिससे संभावित जोखिमों पर समय पर जवाब दिया जा सकता है। उन्होंने कहा कि कम विज़िबिलिटी और मुश्किल माहौल जैसी मुश्किल स्थितियों में भरोसेमंद तरीके से काम करने के लिए डिज़ाइन किया गया यह सिस्टम, एनालिसिस और पहचान के लिए स्टोर किए गए चाल डेटा की उपलब्धता के ज़रिए फोरेंसिक जांच को भी बेहतर बनाता है।
