Ўзбек тили
Piyodalar harakati oqimi uchun ko'rinishga asoslangan tahlillar: shahar harakatchanligi va xavfsizligini inqilob qilish
Tashkil Topildi 01.31
Butun dunyo shaharlari asosiy muammoga duch kelmoqda: piyodalar harakatini samarali boshqarish, shu bilan birga xavfsizlik, qulaylik va foydalanuvchi tajribasini ustun qo'yish. An'anaviy usullar — qo'lda sanashdan tortib oddiy sensor tizimlarigacha — dinamik muhitlarda, masalan, to'planish zichligi tez o'zgaradigan va sharoitlar (yorug'lik yoki ob-havo kabi) kutilmaganda o'zgaradigan joylarda yetarli emas. Vision-based analytics (ko'rishga asoslangan tahlil) texnologiyasi paydo bo'ldi: bu sun'iy intellekt bilan ishlaydigan kompyuter ko'rish texnologiyasidan foydalanib, piyodalar harakati haqida real vaqt rejimida, amaliy ma'lumotlarni taqdim etuvchi transformativ texnologiyadir. Eskirgan yechimlardan farqli o'laroq, zamonaviyko'rishga asoslangan tizimlarmurakkab stsenariylarga moslashish, maxfiylikni saqlash va aqlli shahar infratuzilmasi bilan uzluksiz integratsiya qilish. Ushbu maqolada biz ushbu sohadagi so'nggi yutuqlar piyodalar harakatini boshqarishni qanday qayta aniqlayotganini, qabul qilishni rag'batlantirayotgan asosiy foydalanish holatlarini va nima uchun u shaharsozlar, tadbir operatorlari va transport organlari uchun ajralmas vositaga aylanayotganini ko'rib chiqamiz.
An'anaviy piyodalar harakatini monitoring qilishning cheklovlari
Ko'rishga asoslangan tahlilning yangiliklarini ko'rib chiqishdan oldin, an'anaviy yondashuvlardagi kamchiliklarni tushunish muhimdir. O'nlab yillar davomida piyodalar harakati ma'lumotlari mehnat talab qiluvchi qo'lda so'rovnomalar yoki qat'iy sensor tarmoqlari orqali to'plangan. Qo'lda sanash, sodda bo'lsa-da, inson xatolariga moyil, katta hududlarga (stadionlar yoki gavjum chorrahalar kabi) moslasha olmaydi va olomon xatti-harakatlaridagi real vaqt o'zgarishlarini aniqlay olmaydi. Statsionar sensorlar — bosim matlari yoki infraqizil nurlar kabi — yanada izchilroq, lekin moslashuvchanlikka ega emas: ular faqat oldindan belgilangan zonalarni kuzatib boradi, to'siqlarga (masalan, sensorlarni to'sib qo'ygan odamlar guruhlari) duch keladi va o'zgaruvchan muhitlarga (masalan, vaqtinchalik tadbir o'rnatilishi yoki qurilish) moslasha olmaydi.
COVID-19 pandemiyasi bu kamchiliklarni yanada ochib berdi, chunki joylar va shaharlar ijtimoiy masofani saqlash qoidalarini qo'llash uchun real vaqt rejimida olomon zichligini kuzatishlari kerak edi. An'anaviy tizimlar jamoat xavfsizligini ta'minlash uchun zarur bo'lgan nozik, dinamik ma'lumotlarni taqdim eta olmadi. Ushbu bo'shliq yanada ilg'or yechimlar uchun shoshilinch talabni yaratdi - bu vizual tahlillar yordamida to'ldirilishi mumkin bo'lgan yechim.
Zamonaviy vizual tahlillarni nima farqlaydi? 2026 yilgi yutuqlar
Yo'l harakati oqimini tahlil qilish uchun ko'rish asosidagi tahlil yangi emas, lekin so'nggi yillarda sun'iy intellekt, mashinani o'rganish va chekka hisoblashdagi yutuqlar uni maxsus vositadan ommaviy yechimga aylantirdi. Ushbu inqilobni boshqarayotgan ikkita asosiy innovatsiya: kesishgan modal o'rganish qobiliyatlari va maxfiylikni saqlovchi dizayn — qabul qilishdagi ikkita eng katta tarixiy to'siqlarni hal qilish: cheklangan atrof-muhitga moslashuvchanlik va maxfiylik xavotirlari.
1. Kesishgan Modal AI: Har qanday sharoitda 24/7 aniqlik
Ko'rishga asoslangan tizimlar uchun eng katta muammolardan biri turli yoritish sharoitlarida ishonchlilik edi. An'anaviy kompyuter ko'rish modellari tungi paytda (infraqizil kameralarga tayanib) yoki qattiq quyosh nurida piyodalarni aniqlashda qiynalgan, chunki ko'rinadigan yorug'lik va infraqizil sensorlardan olingan ma'lumotlar mos kelmas edi. Bu holat Pekin universiteti tadqiqotchilari tomonidan AAAI 2026 da taqdim etilgan kashfiyot bo'lgan ko'p modal bilimni ajratish va moslashtirish (CKDA) texnologiyasining rivojlanishi bilan o'zgardi. Ushbu yondashuv ko'rinadigan va infraqizil kameralardan olingan ma'lumotlarni ajratish va moslashtirish uchun ikkita sun'iy intellekt modullaridan foydalanadi:
• Ko'p rejimli umumiy prompt moduli ko'rinadigan va infraqizil yorug'lik bo'ylab bir xil bo'lgan umumiy xususiyatlarni (masalan, inson tanasi shakli) chiqaradi, bu esa rejimga xos shovqinni yo'q qiladi.
• Muayyan modal uchun mo'ljallangan prompt moduli ma'lum sharoitlarda aniqlash aniqligini oshirish uchun noyob xususiyatlarni (infraqizilda termal imzolar yoki ko'rinadigan nurda rang kabi) kuchaytiradi.
Natija? CKDA umr bo'yi piyodalarni qayta aniqlash vazifalarida o'rtacha mAP (o'rtacha aniqlik) 36,3% va R1 aniqligi 39,4% ga erishadi - bu barcha avvalgi modellardan ustundir. Shaharlar va joylar uchun bu kun-tun ishlaydigan piyodalarni kuzatishni anglatadi, bu esa kunduzi va kechasi uchun alohida tizimlarni talab qilmasdan, tunda ham, kunduzi ham ishonchli ishlaydi.
2. Dizayn bo'yicha maxfiylik: Kompromisslarsiz analitika
Maxfiylik bilan bog'liq xavotirlar video tahlilning keng tarqalishiga uzoq vaqtdan beri to'siq bo'lib kelgan. Tanqidchilar kameralar noto'g'ri ishlatilishi mumkin bo'lgan sezgir shaxsiy ma'lumotlarni (yuz xususiyatlari yoki kiyim kabi) to'plashi mumkinligidan xavotirda edilar. Bugungi vizual tizimlar bu muammoni chetda (ya'ni, to'g'ridan-to'g'ri kamerada) video ma'lumotlarni bulutga uzatishdan oldin qayta ishlaydigan engil raqobatbardosh xiralashtirish modellari bilan hal qiladi. Ushbu modellar faqat piyodalarni aniqlash uchun zarur bo'lgan asosiy ma'lumotlarni (harakatlanish naqshlari va olomon zichligi kabi) saqlab qoladi, shu bilan birga aniqlash tafsilotlarini yashiradi. Muhimi, xiralashtirilgan ma'lumotlar standart ob'ekt detektorlari bilan mos keladi, shuning uchun aniqlik yo'qolmaydi - barchasi piyoda atributlarini aniqlash modellarining sezgir ma'lumotlarni olishiga yo'l qo'ymaydi.
Ushbu maxfiylikka birinchi o'rin beruvchi dizayn GDPR va CCPA kabi global qoidalarga rioya qilishni ta'minlaydi, bu esa ko'rishga asoslangan analitikani jamoat joylari uchun maqbul yechimga aylantiradi.
Haqiqiy dunyo ta'siri: Ko'rishga asoslangan tahlillar asosiy sanoat tarmoqlarini qanday o'zgartiradi
24/7 aniqlik va maxfiylik qoidalariga rioya qilishning kombinatsiyasi ko'rishga asoslangan tahlillarni bir nechta tarmoqlarda ajralmas qildi. Quyida uning amaliy qiymatini ko'rsatuvchi uchta taniqli foydalanish holatlari keltirilgan:
1. Katta tadbir joylari: Xavfsizlik va tajriba uchun dinamik olomonni boshqarish
Buyuk Britaniyaning Milliy ko'rgazma markazi (NEC) kabi joylar — Yevropaning eng yirik tadbir maydonlaridan biri bo'lib, yiliga 3 million tashrif buyuruvchilarni qabul qiladi — o'ziga xos qiyinchiliklarga duch keladi: joylashuvning kundalik o'zgarishi, turli xil olomon hajmi (1000 dan 50 000 dan ortiq ishtirokchigacha) va xavfsizlik xatarlariga tezda moslashish zarurati. Intel va WaitTime bilan hamkorlikda NEC 5-avlod Intel Xeon Scalable protsessorlari va real vaqtda AI analitikasi bilan quvvatlanadigan vizual tizimni joriy qildi. Yechim Cisco Meraki aqlli kameralaridan foydalanadi, ular video oqimlarini suratga oladi, bu esa joyida qayta ishlanib quyidagilarni taqdim etadi:
• Real-time piyodalar oqimini 95%+ aniqlik bilan monitoring qilish, hatto turli tadbirlar uchun kirish/chiqish nuqtalari o'zgarganda ham.
• Ommaviy zichlik xavfsiz chegaralardan oshganda avtomatik ogohlantirishlar, xodimlarga piyodalar oqimini oldindan yo'naltirish imkonini beradi.
• Tadbir davomida olomonning harakatlanishini solishtiradigan tarixiy tahlil panellari, bu NECga resurslarni optimallashtirishga yordam beradi (masalan, gavjum hududlarga oziq-ovqat rastalari yoki xavfsizlik xodimlarini qo'shish).
Natija? NEC operatsion samaradorlikni 30% ga oshirdi va kutish vaqtlarini hamda xavfsizlik hodisalarini kamaytirish orqali tashrif buyuruvchilarning qoniqishini yaxshiladi. “WaitTime bizning ehtiyojlarimizni to'liq qondirdi”, - deya ta'kidladi Robert Bowell, NEC Group IT PMO menejeri. “Bu jarayonlarimizni avtomatlashtirdi va tadbirni boshqarish tizimimiz bilan integratsiya qildi, bu bizga istalgan vaqtda istalgan zalda odamlarning real vaqtdagi sonini berdi”.
2. Shahar tirbandligi: Signallarni optimallashtirish va tirbandlikni kamaytirish
Band bo'lgan chorrahalar ham piyodalar, ham transport vositalari uchun tirbandlikni keltirib chiqaradi. An'anaviy tirbandlik signallari doimiy vaqt jadvalidan foydalanadi, bu esa piyodalar oqimining o'zgarishlarini (masalan, ish vaqtida yo'lovchilarning ko'payishi yoki yaqin atrofdagi maktabdan chiqqan oilalar) hisobga olmaydi. Ko'rishga asoslangan analitika piyodalar hajmi, kesib o'tish tezligi va kutish vaqtlari haqida real vaqt rejimida ma'lumot berish orqali bu muammoni hal qiladi. Misol uchun, Xitoyning yirik shahridagi tijorat-turar-joy chorrahasida o'tkazilgan sinov loyihasida transport boshqarmalari signallarning vaqtini dinamik ravishda sozlash uchun sun'iy intellekt bilan ishlaydigan kameralardan foydalangan. Ishlab chiqarish soatlarida, tizim zichlik chegaradan oshib ketganda piyodalar o'tish vaqtini uzaytirdi; ishlamaydigan soatlarda esa transport vositalarining o'tkazish qobiliyatini yaxshilash uchun ularni qisqartirdi.
Natijalar hayratlanarli bo'ldi: piyodalar kutish vaqti 40% ga, transport vositalari tiqilinchiligi esa 25% ga kamaydi. Tizim, shuningdek, xavfli xatti-harakatlarni (yo'lni noqonuniy kesib o'tish kabi) aniqladi va yaqin atrofdagi xavfsizlik kameralariga yo'naltirilgan ogohlantirishlarni ishga tushirdi, bu esa piyodalar halokatlarini 18% ga kamaytirdi.
3. Jamoat transporti: Qulaylik va xavfsizlikni oshirish
Aeroportlar, temir yo'l vokzallari va metro tizimlari har kuni millionlab yo'lovchilarni qabul qiladi, bu yerda bagajli sayohatchilar, gavjum platformalar va cheklangan hududlar kabi o'ziga xos qiyinchiliklar mavjud. Ko'rishga asoslangan analitika transport operatorlariga xavfli hududlarni (masalan, platforma chetlari, xavfsizlik punktlari) kuzatish va real vaqtda anomaliyalarni aniqlashda yordam beradi. Misol uchun, yirik aeroportda kameralar yo'lovchi cheklangan hududda qolib ketganini yoki samolyotga kirish eshigiga qarab yugurganini aniqlaydi - bu xavfsizlik xodimlari uchun ogohlantirishlarni keltirib chiqaradi. Metro stantsiyalarida tizim ortiqcha odamlar to'planib qolishining oldini olish uchun platformalardagi odamlar zichligini nazorat qiladi va yiqilishlar yoki tibbiy favqulodda vaziyatlarni aniqlaydi, bu esa tezkor javob berish imkonini beradi.
Ko'rishga asoslangan tahlillarni joriy etish: Muvaffaqiyat uchun muhim omillar
Foydalari aniq bo'lsa-da, ko'rishga asoslangan piyodalar tahlillarini muvaffaqiyatli joriy etish uchun ehtiyotkorlik bilan rejalashtirish talab qilinadi. Mana to'rtta muhim omilni ko'rib chiqing:
1. Chekka ishlov berish uchun to'g'ri apparatni tanlang
Real vaqtda ishlash va maxfiylik talablariga javob berish uchun qurilmada qayta ishlashni qo'llab-quvvatlaydigan apparatni tanlang. 5-avlod Intel Xeon Scalable chiplari kabi protsessorlar o'rnatilgan AI tezlatkichiga ega bo'lib, maxsus apparatga ehtiyoj sezmasdan video tahlili uchun deyarli nol kechikishni ta'minlaydi. Edge qurilmalari faqat qayta ishlangan ma'lumotlarni (xom video emas) bulutga uzatish orqali tarmoqli xarajatlarini ham kamaytiradi.
2. Miqyoslash va moslashuvchanlikni ustun qo'ying
O'zgaruvchan muhitlarga moslashadigan yechimlarni qidiring — bu vaqtinchalik tadbir joyi (NEC ning o'zgaruvchan zallari kabi) yoki yangi qurilish zonasi bo'ladimi. Intuitiv boshqaruv panellari (WaitTime ning Operations Dashboard kabi) bo'lgan tizimlar foydalanuvchilarga monitoring zonalarini qayta belgilash, maxsus ogohlantirishlarni o'rnatish va mavjud boshqaruv vositalari bilan integratsiya qilish imkonini beradi.
3. Tartibga soluvchi talablarga rioya qilishni ta'minlash
Tanlangan tizimingiz mahalliy maxfiylik qoidalariga javob berishini tasdiqlang. Nozik ma'lumotlarni yig'ishdan qochish uchun chekka ma'lumotlarni yashirish (avvalroq muhokama qilingan dushmanlik modellari kabi) bo'lgan yechimlarni tanlang. Shaffoflik ham muhim: piyodalar bilan ishonchni mustahkamlash uchun jamoat joylarida video monitoring haqida aniq xabarlar joylashtiring.
4. Tomonlarning maqsadlariga mos kelish
Barcha manfaatdor tomonlar — shahar rejalashtiruvchilaridan tortib xavfsizlik xodimlarigacha — asosiy metrikalarni (masalan, olomon zichligi chegaralari, kutish vaqti maqsadlari) aniqlash uchun hamkorlik qiling. Misol uchun, shahar piyodalar baxtsiz hodisalarini kamaytirishga ustunlik berishi mumkin, shu bilan birga, tadbir o'tkaziladigan joy tashrif buyuruvchilar tajribasini yaxshilashga qaratilgan. Tizimni ushbu maqsadlarga moslashtirish tahlillar shunchaki ma'lumotlarni emas, balki amaliy tushunchalarni taqdim etishini ta'minlaydi.
Ko'rishga asoslangan piyodalar tahlillarining kelajagi
Sun'iy intellekt va kompyuter ko'rinishi rivojlanishda davom etar ekan, ko'rish asosidagi piyoda tahlilining imkoniyatlari faqat kengayadi. Uchta tendentsiya kelajakni shakllantirishi kutilmoqda:
• Raqamli egalar bilan integratsiya: Ko'rish asosidagi ma'lumotlarni raqamli egalar texnologiyasi bilan birlashtirish shaharlar va joylarga piyoda oqimini simulyatsiya qilish va o'zgarishlarni (masalan, yangi kesishmalar dizayni yoki tadbir joylashuvi) amalga oshirishdan oldin sinab ko'rishga imkon beradi.
• Ko'p Sensorli Birlashtirish: Ko'rish ma'lumotlarini boshqa sensorlar (masalan, ob-havo stansiyalari, havoning sifatini kuzatuvchilar) bilan birlashtirish yanada keng qamrovli tushunchalarni taqdim etadi—masalan, kuchli yomg'ir yoki havoning ifloslanishi paytida piyodalar yo'llarini o'zgartirish.
• Oldindan Bashorat qilish Tahlillari: Rivojlangan AI modellari real vaqt monitoringidan o'tib, ommaviy to'planishlarni bashorat qilishga o'tadi, bu esa oldindan boshqarishni ta'minlaydi (masalan, katta tadbir tugashidan oldin transport stansiyasiga qo'shimcha xodimlarni yuborish).
Xulosa: Piyodalar harakatlanishi uchun aqlliroq, xavfsizroq kelajak
Ko'rishga asoslangan tahlillar endi kelajakdagi tushuncha emas—bu piyodalar harakatini boshqarish usulimizni o'zgartirayotgan amaliy, isbotlangan yechim. 24/7 aniqlikni (cross-modal AI tufayli), dizayndagi maxfiylikni va real vaqtda tushunchalarni birlashtirib, u an'anaviy usullarning muhim cheklovlarini bartaraf etadi. NEC kabi yirik joylardan tortib, gavjum shahar chorrahalarigacha, ushbu texnologiya xavfsizlikni yaxshilaydi, tirbandlikni kamaytiradi va piyodalar tajribasini oshiradi.
Shaharlar tobora gavjum va murakkablashib borar ekan, ko'rishga asoslangan tahlillar aqlliroq, yashashga qulayroq shahar muhitini qurishda tobora markaziy rol o'ynaydi. Oldinda bo'lishni istagan tashkilotlar uchun, hozirda ushbu texnologiyaga sarmoya kiritish vaqti—nafaqat monitoring vositasi sifatida, balki xavfsizroq, samaraliroq piyodalar joylarini yaratish uchun strategik aktiv sifatida.
Aloqa
Ma'lumatingizni qoldiring va biz siz bilan bog'lanamiz.
WhatsApp
WeChat