Tamil
பாதசாரி போக்குவரத்து ஓட்டத்திற்கான பார்வை அடிப்படையிலான பகுப்பாய்வுகள்: நகர்ப்புற இயக்கம் மற்றும் பாதுகாப்பை புரட்சிகரமாக்குதல்
01.31 துருக
உலகெங்கிலும் உள்ள நகரங்கள் ஒரு அடிப்படை சவாலை எதிர்கொள்கின்றன: பாதசாரிகளின் போக்குவரத்தை திறம்பட நிர்வகிப்பது எப்படி, அதே நேரத்தில் பாதுகாப்பு, அணுகல் மற்றும் பயனர் அனுபவத்திற்கு முன்னுரிமை அளிப்பது எப்படி. பாரம்பரிய முறைகள் - கைமுறையாக எண்ணுவது முதல் அடிப்படை சென்சார் அமைப்புகள் வரை - மாறும் சூழல்களில் போதுமானதாக இல்லை, அங்கு கூட்டத்தின் அடர்த்தி வேகமாக மாறுகிறது மற்றும் நிலைமைகள் (ஒளி அல்லது வானிலை போன்றவை) கணிக்க முடியாத வகையில் மாறுகின்றன. பார்வை அடிப்படையிலான பகுப்பாய்வு: AI-இயங்கும் கணினி பார்வையைப் பயன்படுத்தி பாதசாரிகளின் இயக்கத்தைப் பற்றிய நிகழ்நேர, செயல்படக்கூடிய நுண்ணறிவுகளை வழங்கும் ஒரு மாற்றியமைக்கும் தொழில்நுட்பம். காலாவதியான தீர்வுகளைப் போலல்லாமல், நவீனபார்வை அடிப்படையிலான அமைப்புகள்சிக்கலான சூழ்நிலைகளுக்கு ஏற்ப மாற்றியமைத்தல், தனியுரிமையைப் பாதுகாத்தல் மற்றும் ஸ்மார்ட் சிட்டி உள்கட்டமைப்புடன் தடையின்றி ஒருங்கிணைத்தல். இந்த கட்டுரையில், இந்தத் துறையில் சமீபத்திய முன்னேற்றங்கள் பாதசாரி போக்குவரத்து நிர்வாகத்தை எவ்வாறு மறுவரையறை செய்கின்றன, தத்தெடுப்பைத் தூண்டும் முக்கிய பயன்பாட்டு வழக்குகள் மற்றும் நகர்ப்புற திட்டமிடுபவர்கள், நிகழ்வு நடத்துபவர்கள் மற்றும் போக்குவரத்து அதிகாரிகளுக்கு இது ஏன் இன்றியமையாத கருவியாக மாறி வருகிறது என்பதை ஆராய்வோம்.
பாரம்பரிய பாதசாரி போக்குவரத்து கண்காணிப்பின் வரம்புகள்
பார்வை அடிப்படையிலான பகுப்பாய்வின் புதுமைகளை ஆராய்வதற்கு முன், வழக்கமான அணுகுமுறைகளில் உள்ள இடைவெளிகளைப் புரிந்துகொள்வது முக்கியம். பல தசாப்தங்களாக, பாதசாரி போக்குவரத்து தரவுகள் உழைப்பு மிகுந்த கைமுறை ஆய்வுகள் அல்லது கடினமான சென்சார் நெட்வொர்க்குகள் மூலம் சேகரிக்கப்பட்டன. கைமுறை எண்ணுதல், நேரடியானது என்றாலும், மனிதப் பிழைகளுக்கு ஆளாகிறது, பெரிய பகுதிகளுக்கு (மைதானங்கள் அல்லது பரபரப்பான சந்திப்புகள் போன்றவை) அளவிட முடியாது, மேலும் கூட்ட நடத்தை மாற்றங்களை நிகழ்நேரத்தில் பிடிக்கத் தவறிவிடுகிறது. நிலையான சென்சார்கள் - அழுத்தம் பாய்கள் அல்லது அகச்சிவப்பு கற்றைகள் போன்றவை - மிகவும் சீரானவை ஆனால் நெகிழ்வுத்தன்மை இல்லை: அவை முன் வரையறுக்கப்பட்ட மண்டலங்களை மட்டுமே கண்காணிக்கின்றன, மறைப்புகளுடன் (எ.கா., மக்கள் குழுக்கள் சென்சார்களை மறைத்தல்) போராடுகின்றன, மேலும் மாறும் சூழல்களுக்கு (தற்காலிக நிகழ்வு அமைப்பு அல்லது கட்டுமானம் போன்றவை) ஏற்ப மாற்றியமைக்க முடியாது.
COVID-19 பெருந்தொற்று இந்த குறைபாடுகளை மேலும் வெளிச்சம் போட்டுக் காட்டியது, ஏனெனில் சமூக இடைவெளி வழிகாட்டுதல்களை அமல்படுத்த நிகழ்விடங்கள் மற்றும் நகரங்களுக்கு நிகழ்நேரத்தில் கூட்ட அடர்த்தியைக் கண்காணிக்க வேண்டியிருந்தது. பொது பாதுகாப்பை உறுதிசெய்யத் தேவையான நுணுக்கமான, மாறும் தரவை பாரம்பரிய அமைப்புகளால் வழங்க முடியவில்லை. இந்த இடைவெளி மிகவும் மேம்பட்ட தீர்வுகளுக்கான அவசரத் தேவையை உருவாக்கியது - பார்வை அடிப்படையிலான பகுப்பாய்வு தனித்துவமாக நிரப்பக்கூடிய ஒன்று.
நவீன பார்வை அடிப்படையிலான பகுப்பாய்வை வேறுபடுத்துவது எது? 2026 ஆம் ஆண்டின் திருப்புமுனைகள்
பாதசாரிகளின் போக்குவரத்து ஓட்டத்திற்கான பார்வை அடிப்படையிலான பகுப்பாய்வு புதியதல்ல, ஆனால் AI, இயந்திர கற்றல் மற்றும் எட்ஜ் கம்ப்யூட்டிங் ஆகியவற்றில் சமீபத்திய முன்னேற்றங்கள் இதை ஒரு குறிப்பிட்ட கருவியிலிருந்து ஒரு முக்கிய தீர்வாக உயர்த்தியுள்ளன. இரண்டு முக்கிய கண்டுபிடிப்புகள் இந்த புரட்சியை இயக்குகின்றன: குறுக்கு-மாதிரி கற்றல் திறன்கள் மற்றும் தனியுரிமை-பாதுகாக்கும் வடிவமைப்பு - தத்தெடுப்பதற்கான இரண்டு பெரிய வரலாற்று தடைகளை நிவர்த்தி செய்தல்: வரையறுக்கப்பட்ட சுற்றுச்சூழல் ஏற்புத்திறன் மற்றும் தனியுரிமை கவலைகள்.
1. குறுக்கு-மாதிரி AI: அனைத்து நிலைகளிலும் 24/7 துல்லியம்
பார்வை அடிப்படையிலான அமைப்புகளுக்கு மிகப்பெரிய சவால்களில் ஒன்று, வெவ்வேறு ஒளி நிலைகளில் நம்பகத்தன்மை ஆகும். பாரம்பரிய கணினி பார்வை மாதிரிகள் இரவில் (அகச்சிவப்பு கேமராக்களைச் சார்ந்து) அல்லது கடுமையான சூரிய ஒளியில் பாதசாரிகளை அடையாளம் காண சிரமப்பட்டன, ஏனெனில் புலப்படும் ஒளி மற்றும் அகச்சிவப்பு சென்சார்களிலிருந்து வரும் தரவு பொருந்தவில்லை. AAAI 2026 இல் பெய்ஜிங் பல்கலைக்கழக ஆராய்ச்சியாளர்களால் முன்வைக்கப்பட்ட ஒரு முன்னேற்றமான, குறுக்கு-மாதிரி அறிவு பிரிப்பு மற்றும் சீரமைப்பு (CKDA) தொழில்நுட்பத்தின் வளர்ச்சியுடன் அது மாறியது. இந்த அணுகுமுறை, புலப்படும் மற்றும் அகச்சிவப்பு கேமராக்களிலிருந்து வரும் தகவல்களைப் பிரிக்கவும் சீரமைக்கவும் இரட்டை AI தொகுதிகளைப் பயன்படுத்துகிறது:
• ஒரு குறுக்கு-மாதிரி பொது தூண்டுதல் தொகுதி, புலப்படும் மற்றும் அகச்சிவப்பு ஒளி இரண்டிலும் சீரான பகிரப்பட்ட அம்சங்களை (மனித உடல் வடிவம் போன்றவை) பிரித்தெடுக்கிறது, இது முறை சார்ந்த இரைச்சலை நீக்குகிறது.
• ஒரு யூனிமோடல் குறிப்பிட்ட ப்ராம்ப்ட் மாட்யூல், குறிப்பிட்ட சூழ்நிலைகளில் கண்டறிதல் துல்லியத்தை மேம்படுத்த தனித்துவமான அம்சங்களை (அகச்சிவப்பு நிறமாலையில் வெப்ப கையொப்பங்கள் அல்லது புலப்படும் ஒளியில் நிறம் போன்றவை) பெருக்குகிறது.
இதன் விளைவாக? CKDA வாழ்நாள் முழுவதும் பாதசாரி மறு-அடையாளம் காணும் பணிகளில் சராசரியாக 36.3% mAP (சராசரி துல்லியம்) மற்றும் 39.4% R1 துல்லியத்தை அடைகிறது—முந்தைய அனைத்து மாடல்களையும் விட சிறப்பாக செயல்படுகிறது. நகரங்கள் மற்றும் இடங்களுக்கு, இது 24/7 பாதசாரி கண்காணிப்பை குறிக்கிறது, இது நள்ளிரவில் செயல்படுவது போலவே அதிகாலை 2 மணிக்கும் நம்பகத்தன்மையுடன் செயல்படுகிறது, பகல் மற்றும் இரவு நேரங்களுக்கு தனித்தனி அமைப்புகள் தேவையில்லை.
2. வடிவமைப்பு மூலம் தனியுரிமை: சமரசம் இல்லாமல் பகுப்பாய்வு
தனியுரிமை கவலைகள் நீண்ட காலமாக வீடியோ பகுப்பாய்வின் பரவலான பயன்பாட்டிற்கு ஒரு தடையாக இருந்து வருகின்றன. கேமராக்கள் முக அம்சங்கள் அல்லது ஆடைகள் போன்ற முக்கியமான தனிப்பட்ட தரவுகளை சேகரிக்கும் என்று விமர்சகர்கள் கவலைப்பட்டனர், அவை தவறாகப் பயன்படுத்தப்படலாம். இன்றைய பார்வை அடிப்படையிலான அமைப்புகள், கிளவுட்க்கு தரவை அனுப்புவதற்கு முன்பு, விளிம்பில் (அதாவது, நேரடியாக கேமராவில்) வீடியோ தரவை செயலாக்கும் இலகுரக எதிரி மறைத்தல் மாதிரிகள் மூலம் இதை நிவர்த்தி செய்கின்றன. இந்த மாதிரிகள் பாதசாரி கண்டறிதலுக்குத் தேவையான அத்தியாவசிய தகவல்களை (இயக்க முறைகள் மற்றும் கூட்ட அடர்த்தி போன்றவை) மட்டுமே தக்கவைத்து, அடையாளம் காணக்கூடிய விவரங்களை மறைக்கின்றன. முக்கியமாக, மறைக்கப்பட்ட தரவு நிலையான பொருள் கண்டறிப்பான்களுடன் இணக்கமாக உள்ளது, எனவே துல்லியத்தில் எந்த இழப்பும் இல்லை - அதே நேரத்தில் பாதசாரி பண்பு அங்கீகார மாதிரிகள் முக்கியமான தகவல்களைப் பிரித்தெடுப்பதைத் தடுக்கிறது.
இந்த தனியுரிமை-முதல் வடிவமைப்பு GDPR மற்றும் CCPA போன்ற உலகளாவிய விதிமுறைகளுக்கு இணங்குவதை உறுதி செய்கிறது, இது பார்வை அடிப்படையிலான பகுப்பாய்வுகளை பொது இடங்களுக்கு ஒரு சாத்தியமான தீர்வாக மாற்றுகிறது.
நிஜ-உலக தாக்கம்: பார்வை அடிப்படையிலான பகுப்பாய்வு முக்கிய தொழில்களை எவ்வாறு மாற்றுகிறது
24/7 துல்லியம் மற்றும் தனியுரிமை இணக்கத்தின் கலவையானது பல துறைகளில் பார்வை அடிப்படையிலான பகுப்பாய்வை இன்றியமையாததாக ஆக்கியுள்ளது. அதன் நடைமுறை மதிப்பைக் காட்டும் மூன்று தனித்துவமான பயன்பாட்டு நிகழ்வுகள் கீழே கொடுக்கப்பட்டுள்ளன:
1. பெரிய இடங்கள்: பாதுகாப்பு மற்றும் அனுபவத்திற்கான டைனமிக் கூட்ட மேலாண்மை
ஐரோப்பாவின் மிகப்பெரிய நிகழ்வு அரங்குகளில் ஒன்றான இங்கிலாந்தின் தேசிய கண்காட்சி மையம் (NEC) போன்ற இடங்கள், ஆண்டுதோறும் 3 மில்லியன் பார்வையாளர்களை ஈர்க்கின்றன. இவை தனித்துவமான சவால்களை எதிர்கொள்கின்றன: தினசரி அரங்கின் தளவமைப்பில் மாற்றங்கள், பார்வையாளர்களின் எண்ணிக்கையில் மாறுபாடு (1,000 முதல் 50,000+ வரை), மற்றும் பாதுகாப்பு அபாயங்களுக்கு விரைவாகத் தழுவிக்கொள்ள வேண்டிய அவசியம். இன்டெல் மற்றும் வெயிட்ட டைம் (WaitTime) உடன் இணைந்து, NEC ஆனது 5வது தலைமுறை இன்டெல் Xeon அளவிடக்கூடிய செயலிகள் மற்றும் நிகழ்நேர AI பகுப்பாய்வுகளால் இயக்கப்படும் ஒரு பார்வை அடிப்படையிலான அமைப்பை நிறுவியது. இந்தத் தீர்வு சிஸ்கோ மெராகி (Cisco Meraki) ஸ்மார்ட் கேமராக்களைப் பயன்படுத்தி வீடியோ ஸ்ட்ரீம்களைப் பிடிக்கிறது, அவை தளத்திலேயே செயலாக்கப்பட்டு பின்வருவனவற்றை வழங்குகின்றன:
• உண்மையான நேரத்தில் நடைபாதை ஓட்டத்தை 95%+ துல்லியத்துடன் கண்காணிப்பு, நிகழ்வுகளுக்கான நுழைவுகள்/வெளியேற்றங்கள் மாறும் போதும்.
• கூட்டத்தின் அடர்த்தி பாதுகாப்பான எல்லைகளை மீறும்போது தானாகவே எச்சரிக்கைகள், ஊழியர்களை முன்னெச்சரிக்கையாக நடைபாதை போக்குவரத்தை மாற்ற அனுமதிக்கும்.
• நிகழ்வுகளுக்கு இடையேயான கூட்ட நெரிசல் முறைகளை ஒப்பிடும் வரலாற்று பகுப்பாய்வு டாஷ்போர்டுகள், NEC-க்கு வள ஒதுக்கீட்டை மேம்படுத்த உதவுகின்றன (எ.கா., அதிக போக்குவரத்து உள்ள பகுதிகளில் உணவு கடைகள் அல்லது பாதுகாப்பு ஊழியர்களைச் சேர்ப்பது).
இதன் விளைவு? NEC செயல்பாட்டுத் திறனை 30% மேம்படுத்தியது மற்றும் காத்திருப்பு நேரங்கள் மற்றும் பாதுகாப்பு சம்பவங்களைக் குறைப்பதன் மூலம் பார்வையாளர் திருப்தியை அதிகரித்தது. "WaitTime எங்கள் தேவைகளை முழுமையாகப் பூர்த்தி செய்தது," என்று NEC குழுமத்தின் IT PMO மேலாளர் ராபர்ட் போவெல் குறிப்பிட்டார். "இது எங்கள் செயல்முறைகளை தானியக்கமாக்கியது மற்றும் எங்கள் நிகழ்வு மேலாண்மை அமைப்புடன் ஒருங்கிணைக்கப்பட்டது, எந்த நேரத்திலும் எந்த மண்டபத்திலும் உள்ள மக்களின் நிகழ்நேர எண்ணிக்கையை எங்களுக்கு வழங்கியது."
2. நகர்ப்புற போக்குவரத்து: சிக்னல்களை மேம்படுத்துதல் மற்றும் நெரிசலைக் குறைத்தல்
நெரிசலான சந்திப்புகள் பாதசாரிகள் மற்றும் வாகனங்கள் இரண்டிற்கும் ஒரு தடையாக உள்ளன. பாரம்பரிய போக்குவரத்து சிக்னல்கள் நிலையான நேரத்தைப் பயன்படுத்துகின்றன, இது பாதசாரிகளின் ஓட்டத்தில் ஏற்படும் ஏற்ற இறக்கங்களைக் கணக்கில் கொள்ளத் தவறிவிடுகிறது (எ.கா., பரபரப்பான நேரத்தில் பயணிகளின் கூட்டம் அல்லது அருகிலுள்ள பள்ளியிலிருந்து வெளியேறும் குடும்பங்கள்). பார்வை அடிப்படையிலான பகுப்பாய்வுகள், பாதசாரிகளின் எண்ணிக்கை, கடக்கும் வேகம் மற்றும் காத்திருப்பு நேரங்கள் பற்றிய நிகழ்நேரத் தரவை வழங்குவதன் மூலம் இதைத் தீர்க்கிறது. எடுத்துக்காட்டாக, ஒரு பெரிய சீன நகரத்தில் உள்ள ஒரு வணிக-குடியிருப்பு சந்திப்பில் நடந்த ஒரு முன்னோடித் திட்டத்தில், போக்குவரத்து அதிகாரிகள் AI-இயங்கும் கேமராக்களைப் பயன்படுத்தி சிக்னல் நேரங்களை மாறும் வகையில் சரிசெய்தனர். உச்ச நேரங்களில், கூட்டத்தின் அடர்த்தி ஒரு வரம்பை மீறும் போது கணினி பாதசாரிகள் கடக்கும் நேரத்தை நீட்டித்தது; உச்சம் இல்லாத நேரங்களில், வாகனப் போக்குவரத்தை மேம்படுத்த அது அவற்றை சுருக்கியது.
முடிவுகள் வியக்கத்தக்கவையாக இருந்தன: பாதசாரிகள் காத்திருக்கும் நேரம் 40% குறைந்தது, மற்றும் வாகன நெரிசல் 25% குறைந்தது. இந்த அமைப்பு ஆபத்தான நடத்தைகளையும் (சட்டவிரோதமாக சாலையைக் கடப்பது போன்றவை) கண்டறிந்து, அருகிலுள்ள பாதுகாப்பு கேமராக்களுக்கு இலக்கு வைக்கப்பட்ட எச்சரிக்கைகளைத் தூண்டியது, பாதசாரி விபத்துக்களை 18% குறைத்தது.
3. பொது போக்குவரத்து: அணுகல்தன்மை மற்றும் பாதுகாப்பை மேம்படுத்துதல்
விமான நிலையங்கள், ரயில் நிலையங்கள் மற்றும் மெட்ரோ அமைப்புகள் தினமும் மில்லியன் கணக்கான பாதசாரிகளைக் கையாளுகின்றன. பயணிகளின் உடமைகள், கூட்டமான நடைமேடைகள் மற்றும் தடைசெய்யப்பட்ட பகுதிகள் போன்ற தனித்துவமான சவால்கள் உள்ளன. பார்வை அடிப்படையிலான பகுப்பாய்வு, போக்குவரத்து ஆபரேட்டர்களுக்கு அதிக ஆபத்துள்ள பகுதிகளை (எ.கா., நடைமேடை விளிம்புகள், பாதுகாப்பு சோதனைகள்) கண்காணிக்கவும், நிகழ்நேரத்தில் அசாதாரணங்களைக் கண்டறியவும் உதவுகிறது. உதாரணமாக, ஒரு பெரிய விமான நிலையத்தில், ஒரு பாதசாரி தடைசெய்யப்பட்ட பகுதியில் நீண்ட நேரம் நிற்பதையோ அல்லது விமான வாயிலை நோக்கி ஓடுவதையோ கேமராக்கள் கண்டறிந்து, பாதுகாப்பு ஊழியர்களுக்கு எச்சரிக்கைகளைத் தூண்டுகின்றன. மெட்ரோ நிலையங்களில், கூட்ட நெரிசலைத் தடுக்க நடைமேடைகளில் கூட்டத்தின் அடர்த்தியை அமைப்பு கண்காணிக்கிறது மற்றும் வீழ்ச்சிகள் அல்லது மருத்துவ அவசரநிலைகளைக் கண்டறிந்து, விரைவான பதிலளிப்பு நேரத்தை செயல்படுத்துகிறது.
பார்வை அடிப்படையிலான பகுப்பாய்வுகளை செயல்படுத்துதல்: வெற்றிக்கு முக்கிய பரிசீலனைகள்
நன்மைகள் தெளிவாக இருந்தாலும், பார்வை அடிப்படையிலான பாதசாரி பகுப்பாய்வுகளின் வெற்றிகரமான வரிசைப்படுத்தலுக்கு கவனமான திட்டமிடல் தேவை. கருத்தில் கொள்ள வேண்டிய நான்கு முக்கியமான காரணிகள் இங்கே:
1. எட்ஜ் செயலாக்கத்திற்கு சரியான வன்பொருளைத் தேர்வு செய்யவும்
நிகழ்நேர செயல்திறன் மற்றும் தனியுரிமை இணக்கத்தை உறுதிசெய்ய, சாதனத்திலேயே செயலாக்கத்தை ஆதரிக்கும் வன்பொருளைத் தேர்ந்தெடுக்கவும். 5வது தலைமுறை இன்டெல் சியான் ஸ்கேலபிள் சிப்கள் போன்ற செயலிகள் உள்ளமைக்கப்பட்ட AI முடுக்கத்தை வழங்குகின்றன, இது பிரத்யேக வன்பொருள் தேவையில்லாமல் வீடியோ பகுப்பாய்வுக்கு கிட்டத்தட்ட பூஜ்ஜிய தாமதத்தை செயல்படுத்துகிறது. எட்ஜ் சாதனங்கள் செயலாக்கப்பட்ட நுண்ணறிவுகளை (மூல வீடியோ அல்ல) கிளவுட்டுக்கு அனுப்புவதன் மூலம் அலைவரிசை செலவுகளையும் குறைக்கின்றன.
2. அளவிடுதல் மற்றும் நெகிழ்வுத்தன்மைக்கு முன்னுரிமை கொடுங்கள்
மாறிவரும் சூழல்களுக்கு ஏற்ப மாறும் தீர்வுகளைத் தேடுங்கள் - அது ஒரு தற்காலிக நிகழ்வு அமைப்பாக (NEC-ன் மாறும் மண்டபங்கள் போன்றவை) அல்லது ஒரு புதிய கட்டுமானப் பகுதியாக இருந்தாலும் சரி. உள்ளுணர்வு டாஷ்போர்டுகளைக் கொண்ட அமைப்புகள் (WaitTime-ன் செயல்பாடுகள் டாஷ்போர்டு போன்றவை) பயனர்கள் கண்காணிப்பு மண்டலங்களை மறுவரையறை செய்யவும், தனிப்பயன் எச்சரிக்கைகளை அமைக்கவும், ஏற்கனவே உள்ள மேலாண்மை கருவிகளுடன் ஒருங்கிணைக்கவும் அனுமதிக்கின்றன.
3. ஒழுங்குமுறை இணக்கத்தை உறுதி செய்தல்
நீங்கள் தேர்ந்தெடுக்கும் அமைப்பு உள்ளூர் தனியுரிமை விதிமுறைகளுக்கு இணங்குவதை உறுதிப்படுத்தவும். முக்கியமான தரவுகளைச் சேகரிப்பதைத் தவிர்க்க, எட்ஜ் மறைத்தல் (முன்னர் விவாதிக்கப்பட்ட விரோத மாதிரிகள் போன்றவை) கொண்ட தீர்வுகளைத் தேர்ந்தெடுக்கவும். வெளிப்படைத்தன்மையும் முக்கியமானது: பாதசாரிகளுடன் நம்பிக்கையை வளர்க்க பொது இடங்களில் வீடியோ கண்காணிப்பு குறித்து தெளிவான அறிவிப்புகளை வெளியிடவும்.
4. பங்குதாரர்களின் இலக்குகளுடன் சீரமைத்தல்
நகர திட்டமிடுபவர்கள் முதல் பாதுகாப்பு ஊழியர்கள் வரை அனைத்து பங்குதாரர்களுடனும் இணைந்து முக்கிய அளவீடுகளை (எ.கா., கூட்ட நெரிசல் வரம்புகள், காத்திருப்பு நேர இலக்குகள்) வரையறுக்கவும். உதாரணமாக, ஒரு நகரம் பாதசாரி விபத்துக்களைக் குறைப்பதற்கு முன்னுரிமை அளிக்கலாம், அதே நேரத்தில் ஒரு இடம் பார்வையாளர் அனுபவத்தை மேம்படுத்துவதில் கவனம் செலுத்தும். இந்த இலக்குகளுக்கு ஏற்ப அமைப்பைத் தனிப்பயனாக்குவது, பகுப்பாய்வுகள் தரவை மட்டுமல்லாமல், செயல்படக்கூடிய நுண்ணறிவுகளையும் வழங்குவதை உறுதி செய்கிறது.
பார்வை அடிப்படையிலான பாதசாரி பகுப்பாய்வின் எதிர்காலம்
AI மற்றும் கணினி பார்வை தொடர்ந்து உருவாகி வருவதால், பார்வை அடிப்படையிலான பாதசாரி பகுப்பாய்வின் சாத்தியம் விரிவடையும். எதிர்காலத்தை வடிவமைக்க மூன்று போக்குகள் அமைக்கப்பட்டுள்ளன:
• டிஜிட்டல் ட்வின்ஸ்களுடன் ஒருங்கிணைப்பு: பார்வை அடிப்படையிலான தரவை டிஜிட்டல் ட்வின் தொழில்நுட்பத்துடன் இணைப்பது, நகரங்கள் மற்றும் இடங்களை பாதசாரி ஓட்டத்தை உருவகப்படுத்தவும், செயல்படுத்துவதற்கு முன் மாற்றங்களைச் சோதிக்கவும் (புதிய குறுக்குவெட்டு வடிவமைப்புகள் அல்லது நிகழ்வு தளவமைப்புகள் போன்றவை) அனுமதிக்கும்.
• பல உணர்திறன் இணைப்பு: பார்வை தரவுகளை மற்ற உணர்திறன்களுடன் (எ.கா., வானிலை நிலையங்கள், காற்றின் தரத்தை கண்காணிக்கும் சாதனங்கள்) இணைத்தால், முழுமையான உள்ளடக்கங்களை வழங்கும்—எடுத்துக்காட்டாக, கனமழை அல்லது காற்று மாசுபாட்டின் போது நடைபாதைகளை மாற்றுவது.
• முன்னறிவிப்பு பகுப்பாய்வு: மேம்பட்ட AI மாதிரிகள் உண்மையான நேர கண்காணிப்பை மீறி கூட்டத்தின் அதிகரிப்புகளை கணிக்க, முன்னெச்சரிக்கையாக மேலாண்மையை சாத்தியமாக்கும் (எ.கா., முக்கிய நிகழ்வு முடிவுக்கு முன்பு ஒரு போக்குவரத்து நிலையத்திற்கு கூடுதல் ஊழியர்களை அனுப்புதல்).
முடிவுரை: பாதசாரி இயக்கத்திற்கான ஒரு புத்திசாலித்தனமான, பாதுகாப்பான எதிர்காலம்
பார்வை அடிப்படையிலான பகுப்பாய்வு என்பது இனி எதிர்காலக் கருத்து அல்ல—இது நடைமுறைக்கு உகந்த, நிரூபிக்கப்பட்ட தீர்வாகும், இது பாதசாரிகளின் போக்குவரத்தை நாம் நிர்வகிக்கும் விதத்தை மாற்றியமைக்கிறது. 24/7 துல்லியத்தை (குறுக்கு-மாதிரி AI-க்கு நன்றி), வடிவமைப்பு மூலம் தனியுரிமை மற்றும் நிகழ்நேர நுண்ணறிவுகளை இணைப்பதன் மூலம், இது பாரம்பரிய முறைகளின் முக்கியமான வரம்புகளை நிவர்த்தி செய்கிறது. NEC போன்ற பெரிய அரங்குகள் முதல் பரபரப்பான நகர்ப்புற சந்திப்புகள் வரை, இந்த தொழில்நுட்பம் பாதுகாப்பை மேம்படுத்துகிறது, நெரிசலைக் குறைக்கிறது மற்றும் பாதசாரிகளின் அனுபவத்தை மேம்படுத்துகிறது.
நகரங்கள் மேலும் கூட்டமாகவும் சிக்கலாகவும் மாறும்போது, புத்திசாலித்தனமான, வாழக்கூடிய நகர்ப்புற சூழல்களை உருவாக்குவதில் பார்வை அடிப்படையிலான பகுப்பாய்வு ஒரு முக்கியப் பங்கை வகிக்கும். முன்னேறிச் செல்ல விரும்பும் நிறுவனங்களுக்கு, இந்த தொழில்நுட்பத்தில் முதலீடு செய்ய இதுவே சரியான நேரம்—கண்காணிப்புக்கான ஒரு கருவியாக மட்டுமல்லாமல், பாதுகாப்பான, திறமையான பாதசாரி இடங்களை உருவாக்குவதற்கான ஒரு மூலோபாய சொத்தாகவும்.
தொடர்பு
உங்கள் தகவலை விட்டு நாங்கள் உங்களை தொடர்பு கொள்ளுவோம்.
WhatsApp
WeChat