इंटेलिजेंट लैंप पोल पर स्थापित कैमरों के मुख्य कार्य

बुद्धिमान लैंप पोलस्मार्ट सिटी विकास के लिए बुनियादी ढांचे की अगली पीढ़ी हैं। कैमरा मॉड्यूल, जिन्हें वीडियो कैप्चर डिवाइस के रूप में भी जाना जाता है, को इंटेलिजेंट लैंप पोल पर पहले से स्थापित माउंटिंग ब्रैकेट का उपयोग करके आसानी से स्थापित किया जा सकता है, जो रिमोट सेंट्रलाइज्ड कंट्रोल, कैमरा ऑपरेटिंग स्थिति की निगरानी और सुविधाजनक क्वेरी और स्थान ट्रैकिंग को सक्षम करता है।

1. पैदल यात्री पहचान: वीडियो स्ट्रीम में संरचित पहचान और ट्रैकिंग के चयनित फ़्रेमों के आधार पर, फीचर तुलना प्रश्नों के लिए मानवीय विशेषताएं निकाली जाती हैं।

2. वाहन संरचना: वीडियो स्ट्रीम में संरचित पहचान और ट्रैकिंग के चयनित फ़्रेमों के आधार पर, विशेषता या लाइसेंस प्लेट प्रश्नों के लिए वाहन विशेषताओं और लाइसेंस प्लेटों को निकाला जाता है।

3. गैर-मोटर वाहन संरचना: वीडियो स्ट्रीम में संरचित पहचान और ट्रैकिंग के चयनित फ़्रेमों के आधार पर, गैर-मोटर वाहन विशेषताओं को विशेषता प्रश्नों के लिए निकाला जाता है।

4. संदिग्ध निर्माण वाहन रिसाव का बुद्धिमानी से पता लगाना: एक निर्दिष्ट कैमरे द्वारा कैप्चर की गई पूरी छवि में गिरी हुई वस्तुओं (रेत, मिट्टी, या ईंटें) का पता लगाया जाता है। पता लगाए गए और ट्रैक किए गए लक्ष्यों के आधार पर, वाहन के पीछे रुचि का एक क्षेत्र (आरओआई) उत्पन्न होता है और स्पिल्ड ऑब्जेक्ट डिटेक्शन बॉक्स के साथ मिलान किया जाता है। यदि IOU एक सीमा से अधिक हो जाता है, तो वाहन को संदिग्ध स्पिल के रूप में पहचाना जाता है।

5. इंटेलिजेंट आतिशबाजी का पता लगाना: एक निर्दिष्ट कैमरे द्वारा कैप्चर की गई आतिशबाजी का पता लगाने और आउटपुट का समर्थन करता है।

6. इंटेलिजेंट छाता अवैध अधिभोग का पता लगाना: एक निर्दिष्ट कैमरे द्वारा कैप्चर की गई पूरी छवि के भीतर छाता शामियाना का पता लगाता है और बाहरी इनपुट आरओआई (रुचि का मार्ग) के आधार पर पता लगाए गए पथ के साथ आईओयू (इनपुट - आउटपुट यूनिट) का मिलान करता है। यदि IOU एक सीमा से अधिक हो जाता है, तो छाता शामियाना पथ पर कब्जा करने वाला माना जाता है।

7. निर्माण सामग्री की अनुचित स्टैकिंग: सेगमेंटेशन एक निर्दिष्ट कैमरे द्वारा कैप्चर किए गए दृश्य को प्रीप्रोसेस करता है, छोटे क्षेत्रों को वर्गीकृत करता है, और किसी भी अनुचित स्टैकिंग की पहचान करता है।

8. कचरा अतिप्रवाह का पता लगाना: एक निर्दिष्ट कैमरे द्वारा कैप्चर की गई पूरी छवि के भीतर कचरे का पता लगाता है।

9. उजागर कचरे का पता लगाना: एक निर्दिष्ट कैमरे द्वारा कैप्चर की गई पूरी छवि के भीतर कचरे का पता लगाता है।

10. खतरनाक व्यवहार विश्लेषण: बहु-फ़्रेम इनपुट का समर्थन करता है और एक निर्दिष्ट कैमरे द्वारा कैप्चर की गई गतिविधियों, जैसे लड़ाई और बैग छीनना, को व्यक्तिगत गतिविधियों के बजाय समग्र रूप से पहचानता है।

11. चेहरा पहचान: चेहरे का पता लगाने और ट्रैकिंग के लिए, फीचर तुलना और विशेषता क्वेरी के लिए वीडियो स्ट्रीम के चयनित फ्रेम से सुविधाओं और विशेषताओं को निकालता है।

12. फेस क्लस्टरिंग: चेहरे की विशेषताओं के आधार पर गैर-{1}वास्तविक{2}}टाइम क्लस्टरिंग का समर्थन करता है।

13. मानव पहचान: वीडियो स्ट्रीम में चयनित फ़्रेमों की संरचित पहचान और ट्रैकिंग के आधार पर, यह विशेषता प्रश्नों के लिए मानवीय विशेषताओं को निकालता है।

14. भीड़ का पता लगाना: विशिष्ट दृश्यों में कैमरों द्वारा कैप्चर की गई बड़ी छवियों के आधार पर, यह भीड़ घनत्व निर्धारित करता है, घनत्व के आधार पर लोगों की संख्या की गणना करता है, और यह निर्धारित करता है कि सीमा के आधार पर अलार्म ट्रिगर करना है या नहीं।

15. अव्यवस्थित या फेंकी गई साझा साइकिलों का पता लगाना: विशिष्ट कैमरा स्थानों के लिए लक्षित रुचि क्षेत्र बनाए जाते हैं, और आरओआई के भीतर के दृश्य को यह निर्धारित करने के लिए वर्गीकृत किया जाता है कि बाइक ठीक से खड़ी हैं या नहीं।

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