নগর ক্যামেরা এবং সেন্সর থেকে ট্র্যাফিক দুর্ঘটনার পূর্বাভাস দেয় AI

ট্র্যাফিক এআই ক্যামেরা এবং নগর সেন্সরগুলিকে একত্রিত করে, মেশিন লার্নিং ব্যবহার করে যানবাহনের আচরণ বিশ্লেষণ করে এবং দুর্ঘটনার ঝুঁকির পয়েন্টগুলি পূর্বাভাস দেয়, যা রাস্তার নিরাপত্তা উন্নত করতে সহায়তা করে।

ট্র্যাফিক এআই দুর্ঘটনার পূর্বাভাস দেয়

আজকাল ট্র্যাফিক ক্যামেরাগুলি কেবল আইন লঙ্ঘন পর্যবেক্ষণের জন্যই ব্যবহৃত হয় না বরং AI সিস্টেমের জন্য তথ্যের একটি মূল্যবান উৎস হয়ে ওঠে। এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার জন্য ধন্যবাদ, অস্বাভাবিক যানবাহনের আচরণ সনাক্ত এবং বিশ্লেষণ করা যেতে পারে, দুর্ঘটনা ঘটার আগে একটি ঝুঁকি মানচিত্র তৈরি করে।

এটি ট্র্যাফিক নিরাপত্তা উন্নত করতে এবং স্মার্ট নগর পরিকল্পনাকে সমর্থন করার জন্য একটি নতুন দিকনির্দেশনা।

ট্র্যাফিক এআই রাস্তার প্রতিটি গতিবিধি 'পরীক্ষা' করে

বর্তমান ট্র্যাফিক এআই সিস্টেমগুলি রাস্তায় স্থাপিত শত শত ক্যামেরা এবং সেন্সর থেকে ডেটা সংগ্রহ করে, যার মধ্যে রয়েছে এমন সেন্সর যা রিয়েল টাইমে গতি, ত্বরণ, যানবাহনের দূরত্ব এবং ট্র্যাফিকের পরিমাণ পরিমাপ করে।

মেশিন লার্নিং এবং ডিপ লার্নিং অ্যালগরিদম ব্যবহার করে, AI দুর্ঘটনার পূর্বসূরী আচরণগুলি সনাক্ত করে, যেমন হঠাৎ লেন পরিবর্তন, হঠাৎ ত্বরণ, বা টেলগেটিং। রিয়েল-টাইম বিশ্লেষণ সিস্টেমকে ইতিমধ্যেই ঘটে যাওয়া দুর্ঘটনার তথ্যের উপর নির্ভর না করে অস্বাভাবিক আচরণ ঘটলে ঝুঁকি মূল্যায়ন করতে দেয়।

টুওই ট্রে অনলাইনের গবেষণা অনুসারে, ক্যামেরা থেকে প্রাপ্ত ছবি বিশ্লেষণের জন্য ডিপ লার্নিং মডেল, বিশেষ করে কনভোলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক (সিএনএন) ব্যবহার করা হয়, সেন্সর থেকে প্রাপ্ত তথ্য একত্রিত করে যানবাহনের মধ্যে আপেক্ষিক গতি, ন্যূনতম দূরত্ব এবং প্রতিক্রিয়া সময় গণনা করা হয়।

এই সিস্টেমটি প্রতিটি চৌরাস্তা বা রাস্তার অংশে ঝুঁকির স্কোর নির্ধারণ করে, শহরের জন্য সম্ভাব্য "কালো দাগ"গুলির একটি মানচিত্র তৈরি করে। ক্যামেরা এবং সেন্সরের কাছে ডেটা প্রক্রিয়াকরণ, লেটেন্সি হ্রাস, গোপনীয়তা রক্ষা এবং বিপজ্জনক আচরণ দেখা দেওয়ার সাথে সাথে দ্রুত প্রতিক্রিয়া নিশ্চিত করার জন্য এজ কম্পিউটিং ব্যবহার করা হয়।

এমআইটি সেন্সেবল সিটি ল্যাব এবং সিঙ্গাপুর ও টরন্টোর স্মার্ট সিটি প্রকল্পগুলির আন্তর্জাতিক গবেষণা দেখায় যে এই পদ্ধতিটি ঐতিহ্যবাহী দুর্ঘটনার পরিসংখ্যানের তুলনায় দুই থেকে তিনগুণ বেশি ঝুঁকিপূর্ণ এলাকা সনাক্ত করতে সাহায্য করে।

এই সিস্টেমটি কেবল অস্বাভাবিক আচরণই শনাক্ত করে না বরং ঝুঁকির পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য ব্যস্ত সময় থেকে খারাপ আবহাওয়া পর্যন্ত জটিল ট্র্যাফিক প্রবাহের ধরণগুলিও ট্র্যাক করে। AI ঐতিহাসিক তথ্য থেকেও শেখে, সময়ের সাথে সাথে তার ভবিষ্যদ্বাণী উন্নত করে এবং ট্র্যাফিক প্রবাহের পরিবর্তনের সাথে খাপ খাইয়ে নেয়।

ব্ল্যাক স্পট ম্যাপিং থেকে শুরু করে নগর নিরাপত্তা অপ্টিমাইজ করা পর্যন্ত

ব্ল্যাকস্পট ম্যাপ কার্যকর হওয়ার জন্য, সিস্টেমটিকে ক্যামেরা এবং সেন্সর থেকে বিপুল পরিমাণ ডেটা প্রক্রিয়া করতে হবে এবং রিয়েল টাইমে বিশ্লেষণ করতে হবে। বর্তমান এআই মডেলগুলি এজ কম্পিউটিং ব্যবহার করে, যা কেন্দ্রীয় সার্ভারে পাঠানোর পরিবর্তে ক্যামেরার কাছে ডেটা প্রক্রিয়া করে, লেটেন্সি হ্রাস করে এবং গোপনীয়তা রক্ষা করে।

সংগৃহীত তথ্য কেবল ঝুঁকিপূর্ণ এলাকা চিহ্নিত করতেই সাহায্য করে না, বরং ট্রাফিক সিগন্যাল এবং অবকাঠামো সম্পর্কিত যথাযথ সিদ্ধান্ত নিতে ট্রাফিক কর্তৃপক্ষকে সহায়তা করে।

তবে, AI-এর নির্ভুলতা পরিবেশগত অবস্থার উপরও নির্ভর করে , দিন বা রাত, বৃষ্টি বা রোদ, ভারী বা হালকা যানবাহন, সেইসাথে পথচারী এবং মোটরবাইকের আচরণ। অতএব, মিথ্যা সতর্কতা কমাতে এবং পূর্বাভাসের দক্ষতা বাড়াতে প্রতিটি নগর এলাকার ট্র্যাফিক বৈশিষ্ট্য অনুসারে AI মডেলগুলিকে সূক্ষ্মভাবে সমন্বয় করা প্রয়োজন।

ক্যামেরা এবং সেন্সর ব্যবহার করে ট্র্যাফিক দুর্ঘটনার পূর্বাভাস দেয় AI

AI-এর নির্ভুলতা সেন্সর এবং ক্যামেরার ডেটার সিঙ্ক্রোনাইজেশন, ট্র্যাফিকের ওঠানামা পরিচালনা এবং বিভিন্ন আলো এবং আবহাওয়ার পরিস্থিতিতে আচরণ সনাক্ত করার ক্ষমতার উপর নির্ভর করে। কার্যকরভাবে স্থাপন করা হলে, AI কেবল দুর্ঘটনার পূর্বাভাস দেয় না বরং ট্র্যাফিক সিগন্যালগুলিকে অপ্টিমাইজ করে, ট্র্যাফিক প্রবাহকে সমন্বয় করে এবং যানজট কমায় এমন সিস্টেমের ভিত্তিও তৈরি করে।

এই প্রযুক্তি স্বয়ংক্রিয় গাড়ি এবং বুদ্ধিমান পরিবহন ব্যবস্থার সম্ভাবনাও উন্মুক্ত করে, যা দুর্ঘটনা ঘটার আগেই ঝুঁকি চিহ্নিত করতে পারে এবং শহুরে নেটওয়ার্ক জুড়ে নিরাপত্তা উন্নত করতে পারে।

সামগ্রিকভাবে, নগর ক্যামেরা এবং সেন্সর থেকে AI ট্র্যাফিক দুর্ঘটনার পূর্বাভাস ট্র্যাফিক ব্যবস্থাপনায় কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার প্রয়োগের ক্ষেত্রে একটি বড় পদক্ষেপ। এই প্রযুক্তি আচরণগত বিশ্লেষণ, রিয়েল-টাইম ডেটা এবং গভীর শিক্ষার মডেলগুলিকে একত্রিত করে, নজরদারি ডেটাকে নির্দিষ্ট ঝুঁকি মানচিত্রে রূপান্তরিত করে, নিরাপত্তা উন্নত করতে, ট্র্যাফিক প্রবাহকে অপ্টিমাইজ করতে এবং ভবিষ্যতে আরও স্মার্ট শহর তৈরি করতে সহায়তা করে।

বিষয়ে ফিরে যান

তুয়ান ভি

সূত্র: https://tuoitre.vn/ai-du-doan-tai-nan-giao-thong-tu-camera-va-sensor-do-thi-20251128174419006.htm