नशे की हालत में गाड़ी चलाने या गाड़ी चलाते समय टेक्स्ट मैसेज भेजने के खतरों के बारे में तो सभी जानते हैं। लेकिन नींद में गाड़ी चलाने पर ज्यादा ध्यान नहीं दिया जाता। 2019 में, अमेरिका में थकान के कारण 697 लोगों की मौत हुई थी – जो उस वर्ष हुई कुल सड़क दुर्घटनाओं में से 1.9% थी।
ड्राइवर को नींद आना जानलेवा साबित हो सकता है, लेकिन इससे बचा जा सकता है। अच्छी नींद लेने और गाड़ी चलाने से पहले शराब से परहेज करने से दुर्घटनाओं को कम किया जा सकता है। तकनीक ड्राइवर को नींद आने के कारण होने वाली मौतों का पता लगाने और उन्हें रोकने में भी मदद कर सकती है। तो आइए, उस तकनीक के बारे में बात करते हैं जो ड्राइवर को नींद और थकान के बारे में चेतावनी देती है।
डीडीएस क्या है?
ड्राइवर उनींदापन पहचान प्रणाली (डीडीएस) वाहन सुरक्षा तकनीक का एक हिस्सा है जो एक एल्गोरिदम पर काम करती है जो ड्राइवर के ड्राइविंग व्यवहार में होने वाले परिवर्तनों का पता लगाती है, जैसे कि पहियों की अनियमित गति, लेन से भटकना, आंखें खुली रखने में कठिनाई, लगातार जम्हाई लेना आदि।
कुछ प्रणालियाँ ड्राइवर को ऑडियो अलर्ट का उपयोग करके ब्रेक लेने के लिए सचेत करती हैं, जबकि कुछ में कॉफी का प्रतीक प्रदर्शित होता है, और कुछ कारों में उनकी ड्राइवर सीटों में कंपन भी होता है।
डीडीएस कैसे काम करता है?
डीडीएस यात्रा शुरू होने से लेकर पूरी यात्रा के दौरान स्टीयरिंग व्हील के व्यवहार को रिकॉर्ड करके और ड्राइवर के थकान स्तर पर नज़र रखकर काम करता है।
एआई-आधारित एल्गोरिदम अचानक होने वाली हलचलों की आवृत्ति, दिन का समय, यात्रा की अवधि, लेन मार्किंग से विचलन और रंबल स्ट्रिप पर टकराने की आवृत्ति की गणना करके एक मान निर्धारित करता है। यदि यह मान एक निश्चित स्तर से ऊपर होता है, तो सिस्टम कार के इंस्ट्रूमेंट पैनल पर एक कॉफी कप का प्रतीक दिखाता है, जो यह दर्शाता है कि ड्राइवर को ब्रेक लेने की आवश्यकता है।
ड्राइवर की थकान के स्तर का पता लगाने के लिए, ड्राइवर की ओर मुंह करके लगे इन्फ्रारेड कैमरे का लगातार उपयोग किया जाता है। मशीन लर्निंग और चेहरे की पहचान करने वाले एल्गोरिदम ड्राइवर के चेहरे की विशेषताओं, सिर की हलचल , पलकें झपकाने और आंखों की गति पर नज़र रखकर थकान का सटीक आकलन करते हैं।
वास्तविक दुनिया के उदाहरण
ड्राइवर की उनींदापन का पता लगाने वाली प्रणाली का उपयोग कुछ वर्षों से किया जा रहा है। ड्राइवर के ध्यान की निगरानी में रुचि रखने वाली कुछ प्रमुख ऑटोमोबाइल कंपनियों में मर्सिडीज बेंज़, वोल्वो और लैंड रोवर शामिल हैं।
मर्सिडीज-बेंज की 'अटेंशन असिस्ट' एक विशिष्ट तकनीक है जो कुछ बेंज कारों पर उपलब्ध है जो ड्राइवरों की ड्राइविंग की आदतों पर नज़र रखती है और असावधानी या थकान का पता लगाने पर दृश्य और ध्वनिक चेतावनियों का उपयोग करके उन्हें सचेत करती है।
लैंड रोवर में ड्राइवर कंडीशन मॉनिटर सिस्टम भी है, जिसमें सेंसर की एक श्रृंखला है जो चालक के चेहरे और आंखों की गतिविधियों का पता लगाती है ताकि यह पता लगाया जा सके कि चालक असावधान, विचलित या थका हुआ है या नहीं।
वोल्वो का 'ड्राइवर अलर्ट' या डीएसी फ़ंक्शन वाहन के संचालन की सटीक निगरानी करता है। उदाहरण के लिए, यह ड्राइवर डिस्प्ले, ध्वनि संकेत और ड्राइवर को चाय ब्रेक लेने के लिए कहने वाले टेक्स्ट संदेश के माध्यम से वाहन के अनियंत्रित रूप से चलाए जाने पर ड्राइवर को सचेत करता है ।
कुछ अन्य प्रणालियों के विपरीत, वोल्वो का ड्राइवर अलर्ट ड्राइवर के थकान के स्तर की निगरानी नहीं करता है, लेकिन वाहन के संचालन पर बारीकी से नज़र रखता है।
चालक उनींदापन जांच प्रणाली के लाभ और सीमाएं
डीडीएस के कई फायदे हैं, और पहला लाभ जो हमारे दिमाग में आता है, वह शायद ड्राइवर की थकान के कारण होने वाली मौतों में कमी है।
लेन से बाहर निकलने की चेतावनी देने वाली प्रणाली की मदद से बड़ी दुर्घटनाओं से बचा जा सकता है और चालक, सह-यात्रियों और पैदल यात्रियों की जान बचाई जा सकती है।
इस सिस्टम की सटीकता छवियों के संग्रह का उपयोग करके एल्गोरिदम को प्रभावी ढंग से प्रशिक्षित करने पर निर्भर करती है। हालांकि, यदि आंखों के फ्रेम ठीक से कैप्चर नहीं किए जाते और सिस्टम को बड़े डेटासेट पर प्रशिक्षित नहीं किया जाता, तो एक मजबूत डीडीएस विकसित करना असंभव है। इसके अलावा, यदि चालक ने चश्मा या टोपी जैसी बाधाएं पहनी हुई हैं, तो आंख पर सटीक स्थान निर्धारित करना मुश्किल हो सकता है।
डीडीएस मॉडल बनाने के लिए प्रशिक्षण डेटा का महत्व
नींद में गाड़ी चलाने के परिणाम सड़क पर मौजूद सभी लोगों के लिए खतरनाक हो सकते हैं। नींद में गाड़ी चलाने वाले व्यक्ति को ध्यान केंद्रित करने में समय लगता है, उसकी प्रतिक्रिया धीमी होती है और वह गति और दूरी का सही अनुमान नहीं लगा पाता है।
एक उनींदा ड्राइवर हमेशा वह नहीं होता है जिसे पर्याप्त नींद नहीं मिली हो। इसलिए, आसन्न खतरे के थके हुए ड्राइवरों को सचेत करने के लिए एक उपकरण विकसित करना महत्वपूर्ण है। इसे संभव बनाने के लिए आपके पास मशीन लर्निंग और फेशियल रिकग्निशन मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए पर्याप्त डेटा सेट होना चाहिए।
एक डीडीएस मॉडल को सटीक रूप से प्रशिक्षित करने के लिए, आपको प्रशिक्षण डेटासेट के एक व्यापक संग्रह की आवश्यकता होती है (जिसमें लोगों की उनींदा और गैर-नींद वाली दोनों छवियां होती हैं) जो छवियों पर चेहरे के स्थलों की स्थिति में मदद कर सकती हैं। यह विधि सिस्टम को रीयल-टाइम परिदृश्यों में ड्राइवरों की चेहरे की विशेषताओं की पहचान करने में सहायता करती है।
इसके अलावा, चूंकि सिस्टम विशेष रूप से आंखों में रुचि रखता है, आंखों को निर्देशांक प्रस्तुत किए जाते हैं, जो पलक झपकने और आंखें खोलने वाले मूल्यों का पता लगाने में मदद करेंगे।
छवियों वाले डेटासेट जो सिस्टम को जम्हाई को पहचानने में मदद कर सकते हैं, को भी शामिल किया जाना चाहिए। ब्लिंक डिटेक्शन के अलावा, उबासी भी एक महत्वपूर्ण पैरामीटर है जिसे सिस्टम को ड्राइवर को चेतावनी देने के लिए सीखना होगा। मशीन लर्निंग मॉडल को सटीक रूप से लेबल किए गए डेटासेट और डीप लर्निंग विधियों का उपयोग करके बनाया जा सकता है।
ड्राइवर की नींद का सटीक पता लगाने वाली प्रणाली की आवश्यकता लगातार बढ़ रही है। व्यवसाय उच्च विश्वसनीयता वाले प्रशिक्षण डेटासेट की तलाश कर रहे हैं जिनका उपयोग उनके मशीन लर्निंग मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए किया जा सके।
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