हिन्दी
सार्वजनिक परिवहन टिकटिंग सिस्टम में कैमरा मॉड्यूल: यात्रा करने के तरीके को बदलना
बना गयी 11.13
सार्वजनिक परिवहन शहरी गतिशीलता की रीढ़ है, और टिकटिंग सिस्टम इसके अनसुने नायक हैं—जब तक कि देरी, लंबी कतारें, या धोखाधड़ी प्रवाह को बाधित नहीं करती। दशकों तक, यात्रियों ने भौतिक टिकटों, मैग्नेटिक स्ट्रिप्स, और यहां तक कि नकद पर निर्भर किया, लेकिन ये तरीके धीमे, त्रुटियों के प्रति संवेदनशील, और बनाए रखने में महंगे हैं। आज, एक शांत क्रांति चल रही है: कैमरा मॉड्यूल टिकटिंग को फिर से परिभाषित कर रहे हैं, भारी प्रक्रियाओं को निर्बाध, सुरक्षित, और उपयोगकर्ता के अनुकूल अनुभवों में बदल रहे हैं। यह केवल "कोड स्कैन करने" के बारे में नहीं है—यह दृश्य बुद्धिमत्ता का लाभ उठाने के बारे में है ताकि उद्योग के सबसे बड़े दर्द बिंदुओं को हल किया जा सके, लंबी प्रतीक्षा समय से लेकर टिकट धोखाधड़ी तक। आइए देखें कि कैसे कैमरा प्रौद्योगिकी सार्वजनिक परिवहन टिकटिंग को फिर से आकार दे रही है, इसके मुख्य अनुप्रयोग, और क्यों यह दुनिया भर के शहरों के लिए तेजी से एक आवश्यक चीज बनती जा रही है।
पारंपरिक से दृश्य टिकटिंग में बदलाव: कैमरा मॉड्यूल क्यों महत्वपूर्ण हैं
कैमरा मॉड्यूल के आने से पहले, सार्वजनिक परिवहन टिकटिंग को तीन लगातार चुनौतियों का सामना करना पड़ा: अप्रभावीता, असुरक्षा, और खराब उपयोगकर्ता अनुभव। भौतिक टिकटों की मैन्युअल जांच की आवश्यकता होती थी, जिससे पीक समय के दौरान बाधाएं उत्पन्न होती थीं। मैग्नेटिक कार्ड अक्सर विफल हो जाते थे (सोचें: फोन केस से डिमैग्नेटाइजेशन) और इन्हें धोखा देना आसान था। यहां तक कि प्रारंभिक संपर्क रहित सिस्टम, जैसे कि RFID कार्ड, समर्पित रीडर्स पर निर्भर थे जो हार्डवेयर लागत बढ़ाते थे और लचीलापन सीमित करते थे।
कैमरा मॉड्यूलइन समस्याओं को दृश्य डेटा का उपयोग करके हल करें—जानकारी का सबसे सहज और बहुपरकारी रूप। RFID या मैग्नेटिक स्ट्रिप्स के विपरीत, कैमरों को विशेष कार्ड या रीडर्स की आवश्यकता नहीं होती; वे मौजूदा उपकरणों (जैसे, स्मार्टफोन, टैबलेट-आधारित टिकट वेलिडेटर्स) या विशेष रूप से निर्मित हार्डवेयर का उपयोग करके QR कोड, बारकोड और यहां तक कि बायोमेट्रिक्स (जैसे चेहरे) को पहचान सकते हैं। यह बदलाव केवल क्रमिक नहीं है—यह परिवर्तनकारी है। यहाँ कारण है:
1. लचीलापन: कैमरे कई टिकटिंग प्रारूपों (डिजिटल कोड, मुद्रित टिकट, यहां तक कि मोबाइल वॉलेट) के साथ काम करते हैं बिना प्रत्येक नए सिस्टम के लिए हार्डवेयर अपग्रेड की आवश्यकता के।
2. स्केलेबिलिटी: एकल कैमरा मॉड्यूल दर्जनों समर्पित रीडर्स को प्रतिस्थापित कर सकता है, जिससे परिवहन एजेंसियों के लिए नए मार्गों या स्टेशनों पर सेवा का विस्तार करना आसान हो जाता है।
3. डेटा-चालित अंतर्दृष्टि: टिकटों की पुष्टि करने के अलावा, कैमरे यात्री पैटर्न (जैसे, पीक घंटे, व्यस्त स्टेशन) पर अनामित डेटा एकत्र कर सकते हैं ताकि एजेंसियों को कार्यक्रमों और क्षमता को अनुकूलित करने में मदद मिल सके।
कैमरा मॉड्यूल आधुनिक टिकटिंग को कैसे शक्ति प्रदान करते हैं: प्रमुख तकनीकें
कैमरा मॉड्यूल ट्रांजिट टिकटिंग में केवल "ट्रेन के लिए पुनः प्रयोजित वेबकैम" नहीं हैं - ये विशेषीकृत सिस्टम हैं जिन्हें कठोर वातावरण (जैसे, तेज धूप, बारिश, कंपन) में और उच्च गति (जैसे, एक सवार के टर्नस्टाइल के माध्यम से चलते समय टिकट को मान्य करना) में विश्वसनीयता से प्रदर्शन करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। आइए उन मुख्य तकनीकों को समझते हैं जो इसे संभव बनाती हैं:
1. उच्च-रिज़ॉल्यूशन इमेज सेंसर
सिस्टम की "आँखें", इमेज सेंसर (आमतौर पर CMOS सेंसर) कम रोशनी या तेज गति में भी स्पष्ट दृश्य कैप्चर करते हैं। उदाहरण के लिए, 5MP रिज़ॉल्यूशन वाला एक सेंसर स्मार्टफोन स्क्रीन पर QR कोड को तेजी से स्कैन कर सकता है, भले ही सवार 2-3 mph की गति से चल रहा हो (जो व्यस्त मेट्रो स्टेशनों में सामान्य है)। उन्नत सेंसर "मोशन ब्लर" को भी कम करते हैं - यह टर्नस्टाइल या बस पर मान्यता के लिए एक महत्वपूर्ण विशेषता है, जहाँ सवार स्कैन करने के लिए रुकते नहीं हैं।
2. अनुकूलित ऑप्टिकल लेंस
लेंस ट्रांजिट वातावरण के अनुसार तैयार किए गए हैं: वाइड-एंगल लेंस एक बड़े क्षेत्र को कवर करते हैं (जैसे, एक बस का दरवाजा जहां कई सवार चढ़ते हैं), जबकि टेलीफोटो लेंस छोटे विवरणों पर ध्यान केंद्रित करते हैं (जैसे, एक प्रिंटेड टिकट पर एक छोटा बारकोड)। कई लेंस में एंटी-ग्लेयर कोटिंग भी होती है ताकि सीधे धूप या कठोर इनडोर लाइटिंग को संभाला जा सके—समस्याएं जो अक्सर शुरुआती QR स्कैनरों के विफल होने का कारण बनीं।
3. रियल-टाइम एआई और मशीन लर्निंग (एमएल)
यहाँ कैमरा मॉड्यूल "स्कैनिंग" से "बुद्धिमान सत्यापन" की ओर बढ़ते हैं। अंतर्निहित एआई एल्गोरिदम तीन महत्वपूर्ण चीजें करते हैं:
• वैध प्रारूपों को तेजी से पहचानें: वे वैध QR कोड (परिवहन ऐप से) और नकली कोड (जैसे, फोटोशॉप की गई छवियाँ) के बीच मिलीसेकंड में अंतर करते हैं।
• गलतियों को कम करें: एआई झुके या धुंधले कोड के लिए सुधार करता है (जैसे, यदि एक सवार का फोन झुका हुआ है) और अप्रासंगिक वस्तुओं की अनदेखी करता है (जैसे, एक सवार के हाथ में एक पर्चा)।
• बायोमेट्रिक्स को अनामित करें: उन सिस्टमों के लिए जो चेहरे की पहचान का उपयोग करते हैं (जैसे, सीजन पास धारकों के लिए), एआई सुनिश्चित करता है कि सवार डेटा एन्क्रिप्टेड है और पूर्ण छवियों के रूप में संग्रहीत नहीं किया गया है—गोपनीयता संबंधी चिंताओं को संबोधित करते हुए।
4. एज कंप्यूटिंग
डिलेज़ से बचने के लिए, कैमरा मॉड्यूल डेटा को "एज" (डिवाइस पर ही) प्रोसेस करते हैं, बजाय इसके कि इसे किसी दूरस्थ सर्वर पर भेजा जाए। इसका मतलब है कि टिकट मान्यता 0.5 सेकंड से कम समय में होती है—इतना तेज़ कि यह लाइनों को चलाते रहने के लिए पर्याप्त है, यहां तक कि पीक समय के दौरान भी। एज कंप्यूटिंग विश्वसनीयता भी जोड़ती है: यदि इंटरनेट बंद हो जाता है, तो सिस्टम अभी भी काम करता है, जो कि केवल क्लाउड समाधानों के विपरीत है।
मुख्य अनुप्रयोग: जहाँ कैमरा मॉड्यूल प्रभाव डाल रहे हैं
कैमरा मॉड्यूल "एक आकार सभी के लिए" तकनीक नहीं हैं - वे बसों से लेकर उच्च गति वाली ट्रेनों तक विभिन्न परिवहन मोड के लिए अनुकूलित होते हैं। नीचे सबसे सामान्य और प्रभावशाली उपयोग के मामलों की सूची दी गई है, जिनमें उनके मूल्य को स्पष्ट करने के लिए वास्तविक दुनिया के उदाहरण शामिल हैं।
1. बस और मेट्रो: QR/बारकोड टिकट सत्यापन
यह सबसे व्यापक रूप से उपयोग किया जाने वाला अनुप्रयोग है। सवार यात्री एक ट्रांजिट ऐप के माध्यम से डिजिटल टिकट खरीदते हैं, जो एक अद्वितीय QR कोड उत्पन्न करता है। जब वे चढ़ते हैं, तो वे अपने स्मार्टफोन को एक कैमरा-सुसज्जित वैलिडेटर (जो बस के दरवाजे या मेट्रो टर्नस्टाइल के पास स्थापित होता है) के सामने रखते हैं। कैमरा कोड को स्कैन करता है, AI इसकी प्रामाणिकता की पुष्टि करता है, और वैलिडेटर प्रवेश की पुष्टि करने के लिए बीप करता है—सभी एक सेकंड के भीतर।
उदाहरण: सिंगापुर के SMRT ट्रेनों ने 2021 में पारंपरिक कार्ड रीडर्स को कैमरा आधारित QR वेलिडेटर्स से बदल दिया। छह महीनों के भीतर, पीक घंटों के दौरान चढ़ाई के समय में 30% की कमी आई, और "फेल्ड स्कैन" के बारे में सवारों की शिकायतें 45% तक गिर गईं। यह प्रणाली कई भुगतान ऐप्स (जैसे, ग्रैब, सिंगटेल) का भी समर्थन करती है, जिससे सवारों को अधिक विकल्प मिलते हैं।
2. ट्रेन स्टेशन: सीजन पास के लिए चेहरे की पहचान
नियमित यात्रियों के लिए, हर दिन फोन या कार्ड के साथ झगड़ना एक परेशानी है। कैमरा मॉड्यूल इस समस्या को चेहरे की पहचान टिकटिंग के साथ हल करते हैं: यात्री एक बार (परिवहन ऐप या एक कियोस्क के माध्यम से) अपने चेहरे को पंजीकृत करते हैं, और उनका सीजन पास उनके बायोमेट्रिक्स से लिंक होता है। स्टेशन में प्रवेश करते समय, वे बस एक कैमरे के पास से गुजरते हैं—कोई फोन, कोई कार्ड की आवश्यकता नहीं।
उदाहरण: टोक्यो की JR ईस्ट रेलवे ने 2022 में यामानोटे लाइन पर यात्रियों के लिए एक चेहरे की पहचान टिकटिंग प्रणाली शुरू की। प्रारंभिक डेटा से पता चला कि 80% उपयोगकर्ताओं ने तेज़ प्रवेश की रिपोर्ट की, और प्रणाली ने टर्नस्टाइल भीड़ को 25% कम कर दिया। यह तकनीक गोपनीयता-केंद्रित एआई का उपयोग करती है: चेहरे का डेटा "टेम्पलेट" (संख्याओं की एक श्रृंखला, फोटो नहीं) के रूप में संग्रहीत किया जाता है और एन्क्रिप्ट किया जाता है।
3. बाइक-शेयरिंग: स्मार्ट लॉक टिकटिंग
बाइक-शेयरिंग शहरी परिवहन का एक महत्वपूर्ण हिस्सा है, लेकिन पारंपरिक सिस्टम कुंजी फॉब्स या ऐप-आधारित ब्लूटूथ अनलॉक पर निर्भर करते थे—दोनों में खामियां थीं (फॉब्स खो जाते हैं, भीड़भाड़ वाले क्षेत्रों में ब्लूटूथ विफल हो जाता है)। अब बाइक लॉक में कैमरा मॉड्यूल सवारों के फोन पर QR कोड को स्कैन करके बाइक को अनलॉक करते हैं, और वे उपयोग से पहले और बाद में फोटो लेकर बाइक की स्थिति (जैसे, फ्लैट टायर) की भी पुष्टि करते हैं।
उदाहरण: चीन की मोबाइक ने 2020 में अपने बाइक लॉक को कैमरा मॉड्यूल के साथ अपग्रेड किया। इस प्रणाली ने "अनलॉक विफलताओं" को 60% तक कम कर दिया और झूठे नुकसान के दावों में कमी की (क्योंकि कैमरा बाइक की स्थिति को रिकॉर्ड करता है)। सवारों को भी तेज अनलॉक समय का लाभ मिलता है—3 सेकंड (ब्लूटूथ) से घटकर 1 सेकंड (क्यूआर स्कैन) पर।
4. एयरपोर्ट और उच्च गति रेल: स्व-सेवा टिकटिंग कियोस्क
एयरपोर्ट और उच्च गति रेल स्टेशन यात्रियों की बड़ी मात्रा को संभालते हैं, जिनमें से कई को जल्दी से टिकट प्रिंट करने या बुकिंग की पुष्टि करने की आवश्यकता होती है। सेल्फ-सेवा कियोस्क में कैमरा मॉड्यूल पासपोर्ट को स्कैन करते हैं (OCR, या ऑप्टिकल कैरेक्टर रिकग्निशन के माध्यम से) ताकि बुकिंग विवरण प्राप्त किया जा सके, और वे मोबाइल बोर्डिंग पास से QR कोड को भी स्कैन करते हैं ताकि भौतिक टिकट प्रिंट किया जा सके।
उदाहरण: लंदन हीथ्रो हवाई अड्डे ने 2023 में शहर के केंद्र के लिए ट्रेन टिकटों के लिए कैमरा-सुसज्जित स्व-सेवा कियोस्क स्थापित किए। कियोस्क यात्रियों के फोन के QR कोड या पासपोर्ट को स्कैन करते हैं, और वे 10 सेकंड में टिकट प्रिंट कर सकते हैं - पारंपरिक कियोस्क के समय का आधा। हवाई अड्डे ने टिकट काउंटरों पर लाइनों में 35% की कमी की रिपोर्ट की।
कैमरा मॉड्यूल के लाभ परिवहन एजेंसियों और यात्रियों के लिए
कैमरा-आधारित टिकटिंग में बदलाव केवल "नई तकनीक" के बारे में नहीं है - यह परिवहन एजेंसियों (जो सिस्टम बना रही हैं) और यात्रियों (जो उनका उपयोग कर रहे हैं) दोनों के लिए ठोस लाभ प्रदान करता है। आइए इन लाभों को समझते हैं:
For Transit Agencies
• कम परिचालन लागत: कैमरा मॉड्यूल महंगे समर्पित रीडर्स (जैसे, RFID स्कैनर) को बदलते हैं और मैनुअल टिकट चेकर्स की आवश्यकता को कम करते हैं। अंतर्राष्ट्रीय सार्वजनिक परिवहन संघ (UITP) द्वारा 2023 में किए गए एक अध्ययन में पाया गया कि कैमरा टिकटिंग का उपयोग करने वाले एजेंसियों ने वार्षिक टिकटिंग लागत को 20-30% कम किया।
• धोखाधड़ी में कमी: एआई-संचालित कैमरे नकली टिकट (जैसे, कॉपी किए गए क्यूआर कोड) को पहचानते हैं जिन्हें पारंपरिक सिस्टम चूक जाते हैं। उदाहरण के लिए, पेरिस के आरएटीपी परिवहन प्रणाली ने 2021 में कैमरा वेलिडेटर्स लागू करने के बाद टिकट धोखाधड़ी में 50% की कमी की रिपोर्ट की।
• बेहतर सवारी डेटा: कैमरे प्रत्येक स्टेशन पर कितने सवारियों का उपयोग होता है, वे कब यात्रा करते हैं, और वे किस टिकटिंग विधियों को पसंद करते हैं, इस पर अनाम डेटा एकत्र करते हैं। यह एजेंसियों को कार्यक्रमों को समायोजित करने में मदद करता है (जैसे, पीक घंटों के दौरान अधिक बसें जोड़ना) और लक्षित प्रचारों को डिजाइन करने में (जैसे, ऑफ-पीक छूट)।
सवारों के लिए
• तेज़ बोर्डिंग: अब नकद, कार्ड या धीमे ब्लूटूथ कनेक्शनों के साथ झगड़ने की जरूरत नहीं। कैमरा स्कैन में एक सेकंड से भी कम समय लगता है, इसलिए लाइनें तेजी से बढ़ती हैं—सुबह की यात्रा के दौरान यह महत्वपूर्ण है।
• अधिक सुविधा: सवार अपने स्मार्टफोन (जो वे पहले से ही रखते हैं) का उपयोग कर सकते हैं, बजाय भौतिक टिकट खरीदने या एक अलग ट्रांजिट कार्ड ले जाने के। यह विशेष रूप से पर्यटकों के लिए सहायक है, जिन्हें स्थानीय कार्ड खरीदने की आवश्यकता नहीं है।
• कम तनाव: अब ट्रांजिट कार्ड खोने या मैग्नेटिक स्ट्रिप के फेल होने की चिंता नहीं। डिजिटल टिकट फोन पर स्टोर होते हैं, और चेहरे की पहचान का मतलब है कि कुछ भी ले जाने की जरूरत नहीं है।
चुनौतियाँ और उन्हें कैसे पार करें
जबकि कैमरा मॉड्यूल बड़े लाभ प्रदान करते हैं, वे चुनौतियों से मुक्त नहीं हैं। परिवहन एजेंसियों को सफल अपनाने को सुनिश्चित करने के लिए इनका समाधान करना होगा:
1. पर्यावरणीय अनुकूलता
कैमरे चरम परिस्थितियों में संघर्ष करते हैं: भारी बारिश, बर्फ, या सीधे धूप स्कैन को धुंधला कर सकते हैं। समाधान? मौसम-प्रतिरोधी हार्डवेयर का उपयोग करें (जैसे, IP65-रेटेड कैमरा एनक्लोजर, जो धूल और पानी से सुरक्षा करते हैं) और ऐसा एआई जो रोशनी के लिए समायोजित करता है (जैसे, धूप वाले दिनों के लिए ऑटो-ब्राइटनेस)। उदाहरण के लिए, न्यूयॉर्क का MTA मेट्रो स्टेशन में IP67-रेटेड कैमरों का उपयोग करता है, जो भारी बारिश और यहां तक कि अस्थायी बाढ़ का सामना कर सकते हैं।
2. डेटा गोपनीयता चिंताएँ
फेशियल रिकग्निशन, विशेष रूप से, गोपनीयता की चिंताएँ उठाता है। सवार नहीं चाहते कि उनके चेहरे को संग्रहित किया जाए या दुरुपयोग किया जाए। इस समस्या का समाधान करने के लिए, एजेंसियों को चाहिए:
• डिवाइस पर प्रोसेसिंग का उपयोग करें: चेहरे का डेटा कभी भी क्लाउड में नहीं भेजा जाता; इसे वेलिडेटर पर एक एन्क्रिप्टेड टेम्पलेट के रूप में प्रोसेस और स्टोर किया जाता है।
• स्पष्ट रहें: सवारियों को बताएं कि उनके डेटा का उपयोग कैसे किया जाता है (जैसे, "केवल टिकट सत्यापन के लिए—तीसरे पक्ष के साथ साझा नहीं किया जाएगा") और उन्हें बाहर निकलने का विकल्प दें (जैसे, इसके बजाय एक QR कोड का उपयोग करें)।
• नियमों का पालन करें: बायोमेट्रिक डेटा के लिए सख्त नियम निर्धारित करने वाले कानूनों जैसे कि EU का GDPR या कैलिफ़ोर्निया का CCPA का पालन करें।
3. लागत और संगतता
कैमरा-आधारित सिस्टम में अपग्रेड करने के लिए अग्रिम निवेश की आवश्यकता होती है। छोटे परिवहन एजेंसियों को लागत के साथ संघर्ष करना पड़ सकता है, लेकिन इसके लिए कुछ समाधान हैं:
• छोटे से शुरू करें: प्रणाली को एक मार्ग या स्टेशन पर पायलट करें, फिर विस्तार करें।
• मौजूदा उपकरणों का उपयोग करें: कई एजेंसियां नए हार्डवेयर खरीदने के बजाय टैबलेट्स (कैमरों के साथ सुसज्जित) को मान्यकर्ताओं के रूप में पुनः उपयोग करती हैं।
• तकनीकी कंपनियों के साथ साझेदारी करें: Cubic Transportation Systems या HID Global जैसी कंपनियां कैमरा टिकटिंग समाधानों के लिए लचीले भुगतान योजनाएं प्रदान करती हैं।
भविष्य के रुझान: ट्रांजिट टिकटिंग में कैमरा मॉड्यूल के लिए अगला क्या है
कैमरा-आधारित टिकटिंग का भविष्य और भी रोमांचक है—प्रौद्योगिकी परिवहन को और भी सहज और बुद्धिमान बनाने के लिए विकसित हो रही है। यहाँ तीन प्रवृत्तियाँ हैं जिन पर ध्यान देना चाहिए:
1. एआई-शक्ति से संचालित पूर्वानुमानित रखरखाव
कैमरे केवल टिकटों की पुष्टि नहीं करेंगे—वे टिकटिंग सिस्टम की निगरानी भी करेंगे। एआई समस्याओं का पता लगाएगा जैसे कि गंदा लेंस (जो स्कैन विफलताओं का कारण बनता है) या दोषपूर्ण वेलिडेटर और रखरखाव टीमों को समस्या का पता लगने से पहले सूचित करेगा। उदाहरण के लिए, यदि किसी कैमरे की स्कैन सफलता दर 95% से नीचे गिरती है, तो सिस्टम स्वचालित रूप से लेंस को साफ करने के लिए एक सूचना भेजेगा।
2. एआर-संवर्धित टिकटिंग
विस्तारित वास्तविकता (AR) स्कैनिंग को और भी आसान बना देगी। सवार अपने ट्रांजिट ऐप को खोलेंगे, और AR उनके फोन स्क्रीन पर एक "लक्ष्य" को ओवरले करेगा, जो उन्हें कैमरे के लिए सही स्थान पर इसे रखने के लिए मार्गदर्शन करेगा। यह नए उपयोगकर्ताओं या दृष्टिहीनता वाले लोगों के लिए त्रुटियों को कम करेगा।
3. मल्टी-मोडल टिकटिंग एकीकरण
कैमरे विभिन्न परिवहन मोडों - बस, मेट्रो, बाइक-शेयरिंग, और यहां तक कि फेरीज़ - के बीच एक ही टिकट के साथ काम करेंगे। उदाहरण के लिए, एक सवार मेट्रो लेने के लिए एक QR कोड स्कैन कर सकता है, फिर उसी कोड को एक बाइक अनलॉक करने के लिए स्कैन कर सकता है, सभी बिना ऐप्स स्विच किए। यह "एक-टिकट-के-लिए-सब" प्रणाली बहु-मोडल यात्रा (जो सतत शहरी गतिशीलता का एक प्रमुख हिस्सा है) को अधिक सुलभ बनाएगी।
निष्कर्ष: कैमरा मॉड्यूल परिवहन टिकटिंग का भविष्य हैं
सार्वजनिक परिवहन टिकटिंग कागज़ के टिकटों और नकद से बहुत दूर आ चुकी है—लेकिन अगला कदम यहाँ है, जो कैमरा मॉड्यूल द्वारा संचालित है। ये छोटे, बुद्धिमान उपकरण उद्योग के सबसे बड़े दर्द बिंदुओं को हल कर रहे हैं: अप्रभावीता, धोखाधड़ी, और खराब उपयोगकर्ता अनुभव। ये यात्रियों के लिए परिवहन को तेज़, एजेंसियों के लिए सस्ता, और बदलती आवश्यकताओं के प्रति अधिक अनुकूल बना रहे हैं।
जैसे-जैसे शहर बढ़ते हैं और शहरी गतिशीलता अधिक जटिल होती जाती है, कैमरा-आधारित टिकटिंग "अच्छा होना" नहीं होगा - यह एक आवश्यकता होगी। चाहे वह टोक्यो में एक यात्री हो जो चेहरे की पहचान करने वाले टर्नस्टाइल के पास से गुजर रहा हो या पेरिस में एक पर्यटक जो बस में चढ़ने के लिए QR कोड स्कैन कर रहा हो, कैमरा मॉड्यूल यात्रा को सरल, स्मार्ट और अधिक समावेशी बना रहे हैं।
परिवहन एजेंसियों के लिए संदेश स्पष्ट है: कैमरा तकनीक को अपनाएं, गोपनीयता को प्राथमिकता दें, और छोटे स्तर से शुरू करें। यात्रियों के लिए, भविष्य उज्ज्वल है—कोई और फंबलिंग नहीं, कोई और लाइनें नहीं, बस बिंदु A से बिंदु B तक निर्बाध यात्रा।
संपर्क
अपनी जानकारी छोड़ें और हम आपसे संपर्क करेंगे।
WhatsApp
WeChat