अहमदाबाद क्राइम ब्रांच भगदड़ जैसी स्थितियों को रोकने के लिए AI-संचालित CCTV प्रणाली का कर रही उपयोग

New Delhi, नई दिल्ली: अहमदाबाद के डीसीपी क्राइम ब्रांच अजीत राजयान द्वारा जारी एक बयान के अनुसार , किसी भी भगदड़ जैसी स्थिति को रोकने के प्रयास में, क्राइम ब्रांच तकनीकी उपायों का उपयोग कर रही है, जिसमें सीसीटीवी निगरानी के माध्यम से भगदड़ विरोधी दृश्य विश्लेषण का लाभ उठाने वाली उन्नत सॉफ्टवेयर प्रणाली शामिल है। सीसीटीवी कैमरों पर भगदड़ रोधी एल्गोरिदम भीड़ प्रबंधन में एक महत्वपूर्ण प्रगति है , जो घनी आबादी वाले क्षेत्रों में खतरनाक स्थितियों को रोकने के लिए एआई और इमेज प्रोसेसिंग का लाभ उठाता है।

ये एल्गोरिदम वास्तविक समय की निगरानी के माध्यम से काम करते हैं, जहां AI- संचालित CCTV कैमरे वास्तविक समय में वीडियो स्ट्रीम का लगातार विश्लेषण करते हैं। भीड़ घनत्व का अनुमान भी एक महत्वपूर्ण घटक है, जहां एल्गोरिदम किसी दिए गए क्षेत्र में लोगों की संख्या की गणना करते हैं। इसमें पिक्सेल-आधारित विश्लेषण, मशीन लर्निंग मॉडल का उपयोग करके ऑब्जेक्ट डिटेक्शन और थ्रेशोल्डिंग शामिल हो सकते हैं, जहां भीड़ घनत्व के लिए पूर्व-निर्धारित थ्रेशोल्ड मान स्थापित किए जाते हैं। जब पता लगाया गया घनत्व इन थ्रेसहोल्ड को पार कर जाता है, तो यह अलर्ट ट्रिगर करता है। इसके अतिरिक्त, विसंगति का पता लगाने से असामान्य भीड़ के व्यवहार जैसे कि अचानक आंदोलन में उछाल, असामान्य क्लस्टरिंग पैटर्न, गिरे हुए व्यक्ति और आक्रामक हरकतें पहचानी जाती हैं। संभावित भगदड़ के जोखिम का पता लगाने पर, सिस्टम सुरक्षा कर्मियों या नियंत्रण कक्षों को तत्काल अलर्ट भेजता है।

इन एल्गोरिदम के कई लाभ हैं। वे संभावित भगदड़ की रोकथाम, पता लगाने और चेतावनी देने में सक्षम बनाते हैं, जिससे अधिकारी निवारक उपाय कर सकते हैं। वे वास्तविक समय की जानकारी प्रदान करते हैं, भीड़ के घनत्व और आंदोलन पर तत्काल और सटीक डेटा प्रदान करते हैं। इससे सार्वजनिक स्थानों में सुरक्षा में उल्लेखनीय सुधार होता है, मानवीय त्रुटि कम होती है और जोखिमों के प्रति त्वरित प्रतिक्रिया संभव होती है। इसके अलावा, वे संसाधन आवंटन को अनुकूलित करते हैं, श्रम-गहन कार्यों को स्वचालित करते हैं और अधिक जटिल निर्णय लेने के लिए मानव ऑपरेटरों को मुक्त करते हैं। एकत्रित डेटा का विश्लेषण भविष्य की घटनाओं के लिए भीड़ प्रबंधन रणनीतियों को बेहतर बनाने के लिए भी किया जा सकता है।

हालाँकि, विचार करने के लिए चुनौतियाँ हैं। अवरोध, अलग-अलग स्थितियों और प्रशिक्षण डेटा में पूर्वाग्रह के कारण सटीकता की सीमाएँ उत्पन्न हो सकती हैं। ऐसी प्रणालियों को विकसित करना और तैनात करना महंगा हो सकता है, और डेटा गोपनीयता और नैतिक चिंताएँ भी विचारणीय हैं। पुराने CCTV नेटवर्क के साथ नए AI- संचालित सिस्टम को एकीकृत करना जटिल हो सकता है, और प्रभावी हस्तक्षेप और भीड़ को तितर-बितर करने के लिए मानवीय हस्तक्षेप अभी भी महत्वपूर्ण है। विभिन्न वातावरणों और सांस्कृतिक संदर्भों के लिए उपयुक्त भीड़ घनत्व सीमा को परिभाषित करना भी चुनौतीपूर्ण हो सकता है।

इन एल्गोरिदम के कई वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोग हैं, जिनमें बड़े सार्वजनिक समारोह, परिवहन केंद्र, शॉपिंग मॉल, स्टेडियम और पर्यटक आकर्षण शामिल हैं। कुल मिलाकर, सीसीटीवी कैमरों पर एंटी-स्टैम्पेड एल्गोरिदम सार्वजनिक सुरक्षा सुनिश्चित करने में एक महत्वपूर्ण छलांग का प्रतिनिधित्व करते हैं, जो सक्रिय भीड़ प्रबंधन के लिए एक शक्तिशाली उपकरण प्रदान करते हैं । उनके सफल कार्यान्वयन के लिए तकनीकी सीमाओं, नैतिक निहितार्थों और प्रभावी मानवीय हस्तक्षेप की निरंतर आवश्यकता पर सावधानीपूर्वक विचार करने की आवश्यकता होती है। (एएनआई)