IIIT हैदराबाद के शोधकर्ता विशाल सीसीटीवी कैमरों के फुटेज को संग्रहीत करने के लिए समाधान लेकर आए

हैदराबाद: अंतर्राष्ट्रीय सूचना प्रौद्योगिकी संस्थान (IIIT) - हैदराबाद के शोधकर्ता एक ऐसा समाधान लेकर आए हैं जो न केवल बड़ी मात्रा में सीसीटीवी कैमरों के फुटेज को कुशलतापूर्वक संग्रहीत करेगा बल्कि वास्तविक समय में फुटेज को निकालेगा और उसका विश्लेषण भी करेगा।

'सिमेंटिक सीन एनालिसिस का उपयोग करके बड़े पैमाने पर कैमरा नेटवर्क पर वीडियो एनालिटिक्स के लिए एक क्लाउड-फॉग आर्किटेक्चर' नामक एक अध्ययन में, जिसे CCGrid 2023 - क्लस्टर, क्लाउड और इंटरनेट कंप्यूटिंग पर 23 वें IEEE / ACM अंतर्राष्ट्रीय संगोष्ठी में प्रस्तुत किया गया था, IIIT-H शोधकर्ताओं ने प्रस्तावित किया एक वीडियो एनालिटिक्स ढांचा जो भंडारण की जांच करता है और वास्तविक समय में प्रासंगिक जानकारी निकालता है। टीम ने सड़क नेटवर्क पर स्थापित सार्वजनिक सीसीटीवी कैमरों पर ध्यान केंद्रित किया।

शोधकर्ताओं के अनुसार, 1080 पिक्सेल रिज़ॉल्यूशन वाला एक औसत सीसीटीवी कैमरा प्रति घंटे 72 एमबी डेटा उत्पन्न करता है और 1,000 ऐसे कैमरे प्रति घंटे 72 जीबी डेटा उत्पन्न करते हैं, जो एक दिन में लगभग 2 टीबी है।

कंप्यूटर साइंस में 5वें वर्ष के दोहरे डिग्री छात्र और शोध पत्र के प्राथमिक लेखक कुणाल जैन कहते हैं, "50,000 कैमरों के साथ, हम देख सकते हैं कि एक दिन में लगभग 100 टीबी डेटा उत्पन्न होता है, जो बहुत बड़ा है।"

उनकी प्रेरणाओं में से एक नेटवर्क बैंडविड्थ को बचाने के लिए एक समाधान लाना था। इसे प्राप्त करने के लिए, शोधकर्ताओं ने मुख्य रूप से चीजों पर ध्यान केंद्रित किया - सिमेंटिक दृश्य विश्लेषण और क्लाउड-फॉग आर्किटेक्चर, जो उस तरीके को संदर्भित करता है जिस तरह से मशीनें दृश्य दृश्यों को समझती हैं - वस्तु पहचान के माध्यम से - और उसी का एक पाठ्य विवरण उत्पन्न करके वस्तुओं के बीच संबंध स्थापित करती हैं। शोधकर्ताओं के अनुसार, छवियों को पुनः प्राप्त करते समय यह उपयोगी होता है क्योंकि पाठ्य क्वेरी खोज उचित रूप से शीर्षक वाली छवि को सामने लाती है।

“हमारे सिस्टम में, सभी दृश्य जानकारी पाठ्य प्रारूप में संग्रहीत होती है जिसे दृश्य विवरण रिकॉर्ड्स (एसडीआर) के रूप में जाना जाता है। उदाहरण के लिए, सड़क की सेटिंग में, यदि किसी चौराहे पर दो काली कारों की छवि है और उनमें से एक मुक्त दाहिनी ओर से दाईं ओर मुड़ रही है, तो चौराहे पर एक काली कार के लिए एक क्वेरी छवि को पुनः प्राप्त कर लेगी, ”कुणाल कहते हैं .

जानकारी को त्वरित रूप से संसाधित करने के लिए, शोधकर्ताओं ने एक फॉग नोड का उपयोग किया जो एक छोटी प्रसंस्करण इकाई है जो दी गई जानकारी को संसाधित करती है और इसे निकटतम डेटा सेंटर में भेजती है।