आता प्रत्येक मोठे शहर व्हिडिओवर चालते. वाहतुकीचे चौक, सबवे प्लॅटफॉर्म, सार्वजनिक उद्याने आणि खरेदी क्षेत्रे सततचे फुटेज म्युनिसिपल कंट्रोल रूममध्ये पाठवतात. ही प्रचंड माहिती थक्क करणारी आहे. अर्थ लावल्याशिवाय, हे फ्रेम्स फक्त सर्व्हरची जागा व्यापणारे महागडे फाइल्स आहेत. डीप लर्निंगने हे समीकरण बदलले आहे. हे शहरी प्रणालींना घटना घडत असतानाच त्या पाहण्याची, समजून घेण्याची आणि त्यावर प्रतिक्रिया देण्याची क्षमता देते, ज्यामुळे निष्क्रिय रेकॉर्डिंगचे रूपांतर सक्रिय पायाभूत सुविधांमध्ये होते.

पिक्सेलपासून निर्णयांपर्यंत

पारंपारिक computer vision हाताने तयार केलेल्या नियमांवर अवलंबून होते. इंजिनिअर्सनी विशिष्ट आकार, रंग किंवा हालचालींचे नमुने शोधण्यासाठी प्रणाली प्रोग्राम केल्या होत्या. या पद्धती नियंत्रित प्रयोगशाळांमध्ये काम करत होत्या, परंतु शहरे गोंधळलेली असतात. सावल्या बदलतात. पावसामुळे लेन्स धूसर होतात. पादचारी अशा छत्र्यांच्या खाली एकत्र येतात ज्या प्रशिक्षणाच्या आकृत्यांसारख्या अजिबात दिसत नाहीत. नियम-आधारित प्रणाली सतत अपयशी ठरत होत्या, ज्यामुळे ऑपरेटर्सना चुकीच्या सूचनांचा (false positives) सामना करावा लागत असे.

Deep learning या समस्येकडे वेगळ्या दृष्टीकोनातून पाहते. Convolutional neural networks आणि त्यांचे वंशज थेट डेटावरून वैशिष्ट्ये (features) शिकतात. संगणकाला सायकल कशी दिसते हे सांगण्याऐवजी, इंजिनिअर्स त्याला लाखो लेबल केलेले नमुने देतात जोपर्यंत मॉडेल सायकलची स्वतःची अंतर्गत संकल्पना तयार करत नाही. याचा परिणाम म्हणजे अशी प्रणाली जी कोणत्याही अडथळ्याशिवाय वास्तविक जगातील बदल हाताळू शकते. गर्दीच्या रस्त्याकडे वळवलेला कॅमेरा संधिप्रकाशामध्ये, हलल्या धुक्यात किंवा वाहने एकमेकांवरून जातानाही डिलिव्हरी व्हॅन आणि बसमधील फरक ओळखू शकतो. महत्त्वाचे म्हणजे, मॉडेल केवळ पिक्सेल न देता confidence scores आणि structured metadata देते, ज्याचा अर्थ असा की पुढील सॉफ्टवेअर अलर्ट देऊ शकते, डॅशबोर्ड अपडेट करू शकते किंवा थेट ट्रॅफिक कंट्रोल हार्डवेअरमध्ये माहिती पाठवू शकते.

वाहतूक व्यवस्थापन आणि प्रवाह नियंत्रण

शहरी वाहतूक हे video analytics चे सर्वात स्पष्ट यश आहे. Fixed-timing ट्रॅफिक लाईट्स दशकांपूर्वी अंदाजित गर्दीच्या वेळेसाठी डिझाइन केले होते. जेव्हा एखादा कार्यक्रम दोन तास लवकर संपतो आणि लोक रस्त्यावर येतात किंवा जेव्हा एखादी छोटी टक्कर मधल्या लेनमध्ये अडथळा निर्माण करते, तेव्हा ते अनुकूल होऊ शकत नाहीत.

चौकांमध्ये बसवलेली deep learning प्रणाली वाहनांची प्रकारानुसार गणना करते, लाल दिव्यांवर वाहनांच्या रांगेची लांबी मोजते आणि प्रतीक्षा वेळ मोजते. शहर इंजिनिअर्सना रस्ता फक्त गर्दीचा आहे हेच नाही, तर तो का गर्दीचा आहे हे देखील समजते. वाहतुकीचा अडथळा हा थेट वाहतुकीमुळे आहे, संरक्षित सिग्नलशिवाय डावीकडे वळणाऱ्या वाहनांमुळे आहे की सिग्नल न पाळणाऱ्या पादचाऱ्यांमुळे आहे? Onboard inference असलेले कॅमेरे प्रत्यक्ष भार वाहणाऱ्या दिशेला प्राधान्य देण्यासाठी रिअल-टाइममध्ये सिग्नल फेजिंग समायोजित करू शकतात. काही प्रणाली घटना त्वरित सूचित करतात—चुकीच्या दिशेने चालणारा चालक, थांबलेले वाहन किंवा रस्त्यावरील कचरा शोधणे—जे अनेकदा मॉनिटर्सकडे लक्ष ठेवून असलेल्या मानवी ऑपरेटरपेक्षा वेगाने होते.

ही साधने व्यापक शहरी नियोजनाशी देखील जोडली जातात. आठवडेभराचे व्हिडिओ विश्लेषण करून, शहरे अशा कायमस्वरूपी अडथळ्यांची (bottlenecks) ओळख पटवतात ज्यासाठी नवीन टर्न लेन किंवा सुधारित वेग मर्यादा आवश्यक आहे, ज्यामुळे केवळ अंदाजांऐवजी प्रत्यक्ष निरीक्षणांवर आधारित निर्णय घेता येतात.

सार्वजनिक सुरक्षा आणि देखरेख

सुरक्षा उपयोगांचा विस्तार केवळ साध्या motion detection च्या पलीकडे आहे. आधुनिक analytics अपघातापूर्वी किंवा गुन्ह्यापूर्वीचे नमुने ओळखू शकते. ट्रेन प्लॅटफॉर्मवर ठराविक वेळेपेक्षा जास्त काळ विनासायास ठेवलेली बॅकपॅक नोटिफिकेशन्स ट्रिगर करते. नदीकाठच्या कॅमेऱ्यांवर दिसणारा धूर किंवा अचानक लोकांची गर्दी विखुरणे हे कोणाकडूनही कॉल येण्यापूर्वी आपत्कालीन स्थिती दर्शवू शकते.

मुख्य सुधारणा म्हणजे निवडक्षमता (selectivity). जुन्या प्रणाली प्रत्येक खारुताईवर किंवा हलणाऱ्या झाडाच्या फांदीवरही अलर्ट देत असत. Deep learning मॉडेल्स अनावश्यक हालचाली गाळून टाकतात आणि खरोखरच असामान्य वर्तन सूचित करतात. एखाद्या चौकामध्ये भांडण सुरू झाल्यास त्याची विशिष्ट kinetic signature असते, जी मित्रांच्या मजेत खेळण्यापेक्षा किंवा रस्त्यावरील कलाकाराच्या कलाबाजीपेक्षा वेगळी असते. सुरक्षा कर्मचारी संपूर्ण शिफ्टमध्ये शेकडो चुकीच्या अलर्ट्सचा पाठलाग करण्याऐवजी काही मोजक्या पडताळलेल्या घटनांवर लक्ष केंद्रित करू शकतात.

गर्दीचे निरीक्षण आणि घनता विश्लेषण

मोठ्या सार्वजनिक सभांमध्ये अद्वितीय धोके असतात. स्टेडियमचे बाहेर पडण्याचे मार्ग, सण-उत्सवाचे मैदान आणि सुट्ट्यांच्या काळात transit hubs तेव्हा धोकादायक ठरू शकतात जेव्हा गर्दीची घनता सुरक्षित मर्यादेपेक्षा जास्त होते. Deep learning प्रणाली दृश्यातील लोकांच्या spatial distribution चे विश्लेषण करून गर्दीची गणना आणि घनतेचा अंदाज घेतात.

ही साधने रिअल-टाइममध्ये गर्दी कुठे वाढतेय हे दर्शवणारे हीटमॅप्स (heatmaps) तयार करतात. कार्यक्रम आयोजक आणि पोलीस धोकादायक गर्दी होण्यापूर्वी दुय्यम बाहेर पडण्याचे मार्ग उघडू शकतात, पादचाऱ्यांच्या वाहतुकीची दिशा बदलू शकतात किंवा येणाऱ्या लोकांची संख्या तात्पुरती रोखू शकतात. नियमित काळात, हेच तंत्रज्ञान रिटेल कॉरिडॉर किंवा ट्रान्झिट मेझॅनिनमधून (transit mezzanines) पादचाऱ्यांच्या प्रवासाचे मोजमाप करते, ज्यामुळे आर्किटेक्ट्स आणि शहर नियोजकांना लोक सामायिक जागांमध्ये प्रत्यक्षात कसे फिरतात हे समजण्यास मदत होते. त्याचप्रमाणे, विमानतळ आणि सरकारी कार्यालयांमध्ये रांगेची लांबी मोजल्यामुळे, रांगा अनियंत्रित होण्यापूर्वी कर्मचारी अतिरिक्त सेवा खिडक्या उघडू शकतात.

शहरी वातावरणातील ऑब्जेक्ट डिटेक्शन आणि ट्रॅकिंग (Object Detection and Tracking)

शहरे सतत हालचाल करणाऱ्या घटकांनी भरलेली असतात: पादचारी, सायकलस्वार, स्कूटर, पाळीव प्राणी, डिलिव्हरी रोबोट्स आणि सर्व आकारांची वाहने. डीप लर्निंग सिस्टम्स केवळ एका फ्रेममध्ये या वस्तू शोधत नाहीत; तर त्या वेळेनुसार आणि कॅमेरा नेटवर्कद्वारे त्यांचा मागोवा (track) घेतात.

मल्टी-ऑब्जेक्ट ट्रॅकिंग (Multi-object tracking) एखाद्या दृश्यातून जाणाऱ्या घटकांना सातत्यपूर्ण ओळख प्रदान करते. एखादा पादचारी पार्क केलेल्या व्हॅनच्या मागे गेला तरी तो सिस्टमच्या दृष्टीक्षेपातून नाहीसा होत नाही; मॉडेल त्याच्या मार्गाचा अंदाज लावते आणि तो पुन्हा दिसल्यावर त्या लक्ष्याला पुन्हा शोधते. जेव्हा हे तंत्रज्ञान एकमेकांच्या दृष्टीक्षेपात असलेल्या कॅमेरा नेटवर्कमध्ये विस्तारले जाते, तेव्हा 'पर्सन री-आयडेंटिफिकेशन' (person re-identification) मुळे एखादे शहर एखाद्या असुरक्षित व्यक्तीचा मागोवा घेऊ शकते किंवा हरवलेल्या मुलाचा शोध घेऊ शकते, ज्यासाठी तासनतास फुटेज तपासणाऱ्या ऑपरेटरवर अवलंबून राहण्याची गरज नसते.

ही क्षमता लॉजिस्टिक आणि अंमलबजावणीलाही आधार देते. ऑटोमेटेड लायसन्स प्लेट रिकग्निशन (Automated license plate recognition) आता सामान्य झाले आहे, परंतु नवीन 'व्हेहिकल री-आयडेंटिफिकेशन' सिस्टम्स नंबर प्लेट न वाचताही बंपर स्टिकर्स, रूफ रॅक्स किंवा चाकांच्या पॅटर्नसारखी वैशिष्ट्ये वापरून विशिष्ट कारचा प्रवास ट्रॅक करू शकतात. कायदा अंमलबजावणीसाठी हे शक्तिशाली आहे, परंतु यामुळे व्याप्ती आणि देखरेखीबाबत काही रास्त प्रश्न देखील निर्माण होतात, ज्यावर शहर प्रशासनाने कडक धोरणाद्वारे उपाय करणे आवश्यक आहे.

पायाभूत सुविधांचे आव्हान (The Infrastructure Challenge)

या सिस्टम्स शहराच्या स्तरावर तैनात करणे ही केवळ सॉफ्टवेअरची समस्या नाही. हाय-रिझोल्यूशन व्हिडिओ स्ट्रीम करणारे हजारो कॅमेरे पेटॅबाइट्स (petabytes) डेटा तयार करतात. विश्लेषणासाठी सर्व डेटा सेंट्रल क्लाउडवर पाठवणे खर्चिक आणि संथ असते. कॉम्प्युट (compute) पेक्षा नेटवर्क बँडविड्थ ही मर्यादा ठरवणारी मुख्य बाब ठरते.

शहरे 'एज कॉम्प्युटिंग' (edge computing) द्वारे यावर उपाय शोधत आहेत. आधुनिक स्मार्ट कॅमेऱ्यांमध्ये समर्पित 'इन्फरन्स अ‍ॅक्सिलरेटर्स' (inference accelerators) असतात जे मॉडेल्स स्थानिक पातळीवर चालवतात आणि केवळ अलर्ट, मोजणी किंवा कॉम्प्रेस केलेले मेटाडेटा मुख्य कार्यालयाला पाठवतात. यामुळे बँडविड्थचा खर्च कमी होतो आणि लॅटन्सी (latency) सेकंदांवरून मिलिसेकंदपर्यंत कमी होते, जे ट्रॅफिक सिग्नल नियंत्रित करताना किंवा ट्रेन थांबवताना अत्यंत महत्त्वाचे असते.

देखभाल हे आणखी एक आव्हान आहे. बाहेरील कॅमेऱ्यांवर धूळ, बर्फ आणि कोळीष्टके जमा होतात. जेव्हा लेन्स घाणेरडी असते, तेव्हा स्वच्छ प्रतिमांवर प्रशिक्षित केलेले मॉडेल खराब कामगिरी करते. विश्वासार्ह तैनातीसाठी स्वयंचलित आरोग्य देखरेख (health monitoring) आणि फील्ड मेंटेनन्स वेळापत्रकाची आवश्यकता असते. फर्मवेअर अपडेट्स, स्थानिक डेटासह मॉडेलचे पुनर्शिक्षण (retraining) आणि सुरक्षा पॅचेस यामुळे सततचा कार्यात्मक खर्च वाढतो, ज्याचा अंदाज खरेदी पथके (procurement teams) अनेकदा पायलट प्रोजेक्ट्स दरम्यान घेत नाहीत.

गोपनीयता आणि मानवी घटक (Privacy and the Human Element)

शहरी व्हिडिओ अ‍ॅनालिटिक्सच्या कोणत्याही चर्चेत गोपनीयतेकडे दुर्लक्ष करता येणार नाही. पादचाऱ्यांची मोजणी करणारी मॉडेल्स चेहरे देखील ओळखू शकतात. हरवलेल्या व्यक्तीचा शोध घेणारे ट्रॅकिंग एखाद्या आंदोलकाचा मागोवा देखील घेऊ शकते. ही साधने स्वीकारणारी शहरे डेटा साठवण्याच्या स्पष्ट मर्यादा निश्चित केली पाहिजेत, वॉरंट किंवा संमतीनुसार मर्यादित परिस्थितीतच फेशियल रिकग्निशनला (facial recognition) परवानगी दिली पाहिजे आणि कॅमेराची ठिकाणे व सिस्टमच्या क्षमतांबद्दल पारदर्शक अहवाल प्रसिद्ध केले पाहिजेत.

अ‍ॅनोनिमायझेशन (Anonymization) तंत्रांमुळे मदत होते. ट्रॅफिक किंवा सुरक्षा व्यवस्थापनासाठी आवश्यक असलेला केवळ वर्तणुकीचा मेटाडेटा काढण्यासाठी, मॉडेल्समध्ये डिफॉल्टनुसार चेहरे आणि लायसन्स प्लेट्स ब्लर (blur) करण्यासाठी कॉन्फिगरेशन केले जाऊ शकते. डेटा सेंट्रल सर्व्हरमध्ये आठवडेभरचे रॉ फुटेज संग्रहित करण्याऐवजी स्थानिक पातळीवर (edge वर) प्रोसेस केल्यामुळे मोठ्या प्रमाणावरील पाळत ठेवण्याचा (mass surveillance) आणि डेटा चोरीचा धोका कमी होतो.

येथे सर्वेक्षण केलेल्या अल्गोरिदम आणि उपयोगांचा सखोल अभ्यास करण्यासाठी, संपूर्ण संशोधन पेपर Dev.to वरील मूळ पेपरवर उपलब्ध आहे. जर तुम्हाला शहरी AI आणि कॉम्प्युटर व्हिजनमध्ये काम करणाऱ्या इतरांशी या कल्पनांवर चर्चा करायची असेल, तर GyaanSetu Telegram कम्युनिटीमध्ये सामील व्हा.

मॉडेल प्रशिक्षित झाल्यानंतर खरे काम सुरू होते

डीप लर्निंगमुळे व्हिडिओ ॲनालिटिक्स हे केवळ वैज्ञानिक प्रयोगातून आता प्रत्यक्ष वास्तव बनले आहे. स्मार्ट सिटीजमधील कॅमेरे आता केवळ रेकॉर्ड करत नाहीत; ते विश्लेषण करतात, मोजमाप करतात आणि प्रतिसाद देतात. आधीच कॅप्चर होत असलेल्या व्हिडिओचा वापर करून वाहतुकीचा प्रवाह व्यवस्थापित करणे, गर्दीच्या आपत्ती रोखणे आणि आपत्कालीन प्रतिसाद वेगवान करणे यासाठी आवश्यक तंत्रज्ञान आता उपलब्ध आहे.

परंतु, हार्डवेअर आणि अल्गोरिदम हे कामाचा केवळ एक भाग आहेत. ज्या शहरात देखभालीचे नियोजन, बँडविड्थ मर्यादांचे पालन करणारे नेटवर्क आर्किटेक्चर आणि गोपनीयतेचे संरक्षण नसेल, अशा शहरात ही साधने तैनात केल्यास एकतर ते खर्चिक अपयश ठरेल किंवा एक घुसखोरी करणारी पाळत ठेवण्याची यंत्रणा तयार होईल. यातील फरक अंमलबजावणीच्या तपशिलांमध्ये दडलेला आहे. डीप लर्निंग डोळे प्रदान करते; परंतु निर्णयक्षमता अजूनही शहर नियोजक आणि अभियंत्यांकडेच असते.