वाहनों से संबंधित अधिकांश दुर्घटनाएं किसके कारण होती हैं मानव त्रुटि. यद्यपि आप सभी वाहन दुर्घटनाओं को नहीं रोक सकते, लेकिन आप उनमें से एक महत्वपूर्ण भाग को टाल सकते हैं। उन्नत प्रौद्योगिकियां जैसे ADAS, एक मशीन-मानव बुद्धिमान इंटरफ़ेस की मदद से, ड्राइवरों को सड़क पर खतरों का अनुमान लगाने, आकलन करने और प्रतिक्रिया करने की उनकी क्षमता में सुधार करने में मदद कर रहे हैं।
RSI उन्नत चालक सहायता प्रणाली या ADAS उद्योग 2015 और 2020 के बीच आकार में दोगुना हो गया और 17 में $2020 बिलियन तक पहुंच गया। इसके अलावा, ADAS बाजार को छूने का अनुमान है 32 द्वारा 2023 अरब $.
2043 करके, 95% के करीब अमेरिका में पंजीकृत वाहनों में कई ADAS विशेषताएं जैसे रियर व्यू कैमरा, रियर पार्किंग सेंसर, थकान का पता लगाने और ब्लाइंड स्पॉट वार्निंग लगाई जाएंगी। ADAS के अन्य उदाहरणों में लेन कीप असिस्टेंस, आपातकालीन ब्रेक और अनुकूली क्रूज नियंत्रण शामिल हैं।
एडीएएस क्या है?
ADAS एक बुद्धिमान प्रणाली है जिसे कार के डिज़ाइन में बनाया गया है ड्राइवर की सहायता करता है ड्राइविंग और वाहन दुर्घटनाओं को कम करने में।
ये उन्नत प्रणालियाँ चालक को यातायात, सड़क बंद करने, भीड़भाड़ की चेतावनी और वैकल्पिक मार्गों के बारे में महत्वपूर्ण जानकारी प्रदान करती हैं। इसके अतिरिक्त, ये प्रणालियां चालकों के थकान के स्तर और विकर्षणों का सटीक आंकलन करती हैं और उनके ड्राइविंग के संबंध में अलर्ट और सुझाव प्रदान करती हैं।
ADAS सिस्टम कैसे काम करता है?
चालक और पैदल चलने वालों की सुरक्षा निष्क्रिय प्रणालियों पर निर्भर करती है और सक्रिय सुरक्षा सिस्टम। ADAS गतिशील सुरक्षा प्रणालियों का उपयोग करता है जैसे अत्याधुनिक लंबी और मध्यम-श्रेणी के रडार/LiDAR, अल्ट्रासोनिक सेंसर, उन्नत स्थिर कैमरे (फ्रंट, रियर और ड्राइवर), नवीनतम स्वचालित ड्राइविंग नियंत्रण इंटरफ़ेस और दृष्टि-आधारित एल्गोरिदम .
ADAS सिस्टम में उपयोग किए जाने वाले एप्लिकेशन को अलग-अलग चिप्स में विभाजित किया जाता है जिन्हें सिस्टम ऑन ए चिप कहा जाता है। सेंसर इंटरफेस और कंट्रोल यूनिट के माध्यम से एक्ट्यूएटर्स से जुड़े होते हैं।
स्वायत्त वाहन कार के चारों ओर और दूर एक 360o दृष्टि प्राप्त करने के लिए ऐसे अनुप्रयोगों का उपयोग करें। सिस्टम कई डेटा स्रोतों से इनपुट प्राप्त करता है, जिसमें इमेजिंग, कवरेज, ऑब्जेक्ट रिज़ॉल्यूशन, कम रोशनी की स्थिति में दृश्यता और वास्तविक समय की जानकारी शामिल है।
LiDAR प्रणाली कैप्चर की गई 2D छवियों को 3D में बदलने के लिए कई कैमरों का उपयोग करती है ताकि कंप्यूटर दृष्टि स्थिर और गतिमान वस्तुओं के बीच पहचान कर सके।
एडीएएस प्रणाली के वास्तविक दुनिया के उदाहरण
ADAS के कई लाभ और वास्तविक दुनिया के उदाहरण हैं, जैसे ड्राइवर की उनींदापन का पता लगाना, गति अनुकूलन, दिशानिर्देशन प्रणाली, स्वचालित पार्किंग, और रात दृष्टि। इस प्रणाली की कुछ लाभकारी विशेषताओं में शामिल हैं,
लेन असिस्ट सिस्टम
ADAS प्रणाली, सेंसर की एक श्रृंखला का उपयोग करते हुए, यह सुनिश्चित करती है कि चालक गलती से लेन से न हटे। यदि वाहन बहता हुआ दिखाई देता है, तो सिस्टम चालक को सतर्क करेगा, और लेन से भागने से बचने के लिए लेन सहायता प्रणाली भी सरल सुधारात्मक कार्रवाई कर सकती है।
अनुकूली क्रूज नियंत्रण
एसीसी उन राजमार्गों पर ड्राइविंग के लिए बेहद फायदेमंद है जहां लंबे समय तक गति को लगातार नियंत्रित करना कठिन होता है। ADAS के साथ, वाहन स्वचालित रूप से अपनी गति को नियंत्रित कर सकते हैं और अन्य वाहनों की गति के आधार पर ब्रेक लगा सकते हैं।
ब्लाइंड स्पॉट मॉनिटरिंग
खतरनाक स्थितियों से बचने के लिए ब्लाइंड-स्पॉट मॉनिटरिंग जैसी सुविधाओं से ड्राइवरों को वाहनों या साइकिल चालकों का पता लगाने में मदद मिलती है। यदि वाहन किसी कब्जे वाली लेन में जाने की कोशिश कर रहा है तो सिस्टम सेंसर और कैमरों की मदद से अलार्म बजाएगा।
आपातकालीन ब्रेकिंग सिस्टम
आपातकालीन ब्रेकिंग और टक्कर की चेतावनी अन्य वाहनों, जानवरों, पैदल चलने वालों और अन्य वस्तुओं से निकटता का पता लगाने के लिए विभिन्न प्रकार के कैमरों और सेंसर का उपयोग करें। वाहन सीट बेल्ट कस कर या ब्रेक चार्ज करने जैसी सक्रिय कार्रवाई करके चालक को चेतावनी देगा।
ड्राइवर को उनींदापन/थकान का पता लगाना
उनींदापन, आंखों की टकटकी, व्याकुलता, भावना आदि जैसे चेहरे के लक्षणों से ड्राइवर की महत्वपूर्ण जानकारी इकट्ठा करके ड्राइवरों के सो जाने के कारण होने वाली सड़क दुर्घटनाओं को कम करें। इन-केबिन छवियों को सटीक रूप से एनोटेट किया गया है और एमएल मॉडल के प्रशिक्षण के लिए उपयोग किया जाता है।
लाभ और सीमाएं
जब एडीएएस सुविधा ड्राइवरों के लिए बढ़ी हुई सुरक्षा और आराम शामिल है, यह सीमाओं और चुनौतियों के उचित हिस्से के बिना नहीं है।
ADAS प्रणाली के लाभ:
- ADAS ड्राइवरों और पैदल चलने वालों की सुरक्षा में सुधार करता है और टक्करों और घातक दुर्घटनाओं से बचने में मदद करता है।
- It चालक को सचेत करता है अन्य वाहनों के व्यवहार और चालक के ध्यान को देखते हुए सड़क पर संभावित खतरों के लिए।
- स्वचालित प्रकाश व्यवस्था, क्रूज नियंत्रण, ब्लाइंड-स्पॉट, और लेन प्रस्थान जैसी नौवहन सुविधाएँ सड़क सुरक्षा को सक्षम करने में मदद करती हैं।
- यह ऑटोमैटिक पार्किंग और ट्रैफिक साइन रिकग्निशन के साथ ड्राइविंग को आरामदायक भी बनाता है।
एडीएएस प्रणाली की सीमाएं:
- ADAS की उन्नत विशेषताओं के बारे में प्रशिक्षण और जागरूकता की कमी के कारण चालकों के लिए इसके लाभों का पूरी तरह से लाभ उठाना कठिन हो जाता है।
- एडीएएस कभी-कभी रैंप पर वाहनों को गलत समझ सकता है, यह मानते हुए कि वे सीधे उन पर आ रहे हैं।
- यह भी संभव है कि ड्राइवर इन प्रणालियों पर अत्यधिक निर्भर हो जाएं और उनका ड्राइविंग में ध्यान भंग हो जाए।
- ADAS प्रणाली की स्थापना लागत ड्राइवरों के लिए इसे पसंद करने के लिए बहुत अधिक हो सकती है।
ADAS मॉडल बनाने के लिए प्रशिक्षण डेटा का महत्व
ADAS बाजार की भारी वृद्धि को सुरक्षित और अधिक आरामदायक ड्राइविंग सिस्टम की मांग में वृद्धि के लिए जिम्मेदार ठहराया जा सकता है। इसके अतिरिक्त, जीवन और संपत्ति के नुकसान में कमी और कड़े नियमों में वृद्धि के मामले में ADAS के अत्यधिक लाभ उन्नत ड्राइवर सहायता प्रणालियों के विकास को प्रेरित करते हैं।
ADAS मॉडल बनाने की दिशा में पहला कदम भारी मात्रा में प्राप्त करना है प्रशिक्षण जानकारी. ADAS सिस्टम के विकास के लिए डेटा-गहन संचालन जैसे गहन शिक्षण प्रशिक्षण और अनुमान महत्वपूर्ण हैं।
प्रशिक्षण गहरे तंत्रिका नेटवर्क को ऑब्जेक्ट पहचान, आवाज और छवि पहचान जैसे ऑटोमोटिव एआई कार्यों को करने में मदद करता है, जबकि निष्कर्ष प्रशिक्षण सिस्टम को डेटा परिणाम की भविष्यवाणी करने में मदद करता है।
उदाहरण के लिए, जब एप्लिकेशन विभिन्न वस्तुओं की पहचान करना सीख रहा होता है, तो उसे हजारों छवियों पर गहन प्रशिक्षण की आवश्यकता होती है। छवियों को एक गहरे तंत्रिका नेटवर्क में लोड करने के बाद, छवि की पहचान करने के लिए तैयार किया जाता है।
विकसित करने के लिए बड़ी मात्रा में लेबल किए गए और बिना लेबल वाले प्रशिक्षण डेटासेट की आवश्यकता होती है स्वायत्त ड्राइविंग सिस्टम जो जटिल ड्राइविंग परिदृश्यों को सटीक रूप से नेविगेट कर सकते हैं। कई सेंसरों से सिंथेटिक डेटा अनुकरण, बाहरी परिदृश्य (वाहन, पैदल यात्री, वस्तुएं, मौसम) का उपयोग प्रशिक्षण मॉडल के लिए भी किया जा सकता है।
शैप आपको प्रतियोगिता में बढ़त कैसे देता है?
एडीएएस मॉडल बनाने के लिए, आपको सटीक रूप से एनोटेट और लेबल किए गए प्रशिक्षण डेटासेट पर अपना हाथ रखना होगा। यह वह जगह है जहां शैप की दक्षता और अनुभव आपको प्रतिस्पर्धा में बढ़त दिलाते हैं।
हम यथार्थवादी और अच्छी तरह से व्याख्या किए गए प्रशिक्षण डेटा के विशाल डेटासेट प्रदान करते हैं। हमारी सिद्ध तकनीक आपको अपनी परियोजना को तेज़ी से और लागत प्रभावी ढंग से स्केल करने की अनुमति देती है। इसके अलावा, हम मौसम, प्रकाश व्यवस्था, सतह की गिरावट, और अधिक पर ध्यान केंद्रित करने वाले शीर्ष-श्रेणी के सिंथेटिक फोटोरियलिस्टिक ड्राइविंग वातावरण भी प्रदान करते हैं।
हम ग्राहकों को उनकी विशिष्ट परियोजना आवश्यकताओं के आधार पर पूरी तरह से अनुकूलित डेटासेट भी प्रदान करते हैं। स्वायत्त वाहनों के लिए जहाज प्रशिक्षण डेटासेट उद्योग के नेताओं और ऑटो विशेषज्ञों द्वारा सबसे अधिक मांग में से एक है।
यह एडीएएस प्रौद्योगिकी में नवाचार के साथ डिजाइन के परिष्कार को रणनीतिक रूप से संयोजित करने का समय है। इस तरह, आप वाहनों को बढ़ा सकते हैं सुरक्षा प्रणालियाँ, ड्राइविंग प्रदर्शन, और आराम।
