اب ہر بڑا شہر ویڈیو پر چل رہا ہے۔ ٹریفک کے چوراہے، سب وے پلیٹ فارم، عوامی پارکس، اور شاپنگ ڈسٹرکٹ مسلسل فوٹیج میونسپل کنٹرول رومز کو فراہم کرتے ہیں۔ ڈیٹا کا حجم حیران کن ہے۔ تشریح کے بغیر، وہ فریمز محض مہنگی فائلیں ہیں جو سرور کی جگہ گھیرتی ہیں۔ ڈیپ لرننگ (Deep learning) نے اس صورتحال کو بدل دیا ہے۔ یہ شہری نظاموں کو واقعات کے پیش آنے پر انہیں دیکھنے، سمجھنے اور ان پر ردعمل دینے کی صلاحیت فراہم کرتا ہے، جس سے غیر فعال ریکارڈنگز فعال انفراسٹرکچر میں تبدیل ہو جاتی ہیں۔
پکسلز سے فیصلوں تک
روایتی کمپیوٹر ویژن (computer vision) ہاتھ سے بنائے گئے اصولوں پر انحصار کرتا تھا۔ انجینئرز نظاموں کو مخصوص شکلوں، رنگوں، یا حرکت کے پیٹرنز کو تلاش کرنے کے لیے پروگرام کرتے تھے۔ یہ طریقے کنٹرول شدہ لیبز میں تو کام کرتے تھے، لیکن شہر پیچیدہ ہوتے ہیں۔ سائے بدلتے رہتے ہیں۔ بارش لینز کو دھندلا دیتی ہے۔ پیدل چلنے والے ایسی چھتریوں کے نیچے جمع ہوتے ہیں جو ٹریننگ ڈایاگرام سے بالکل مختلف نظر آتی ہیں۔ اصولوں پر مبنی نظام مسلسل ناکام ہوتے رہے، جس سے آپریٹرز غلط الرٹس (false positives) کے بوجھ تلے دب جاتے تھے۔
ڈیپ لرننگ اس مسئلے کو مختلف طریقے سے حل کرتی ہے۔ کنولوشنل نیورل نیٹ ورکس (Convolutional neural networks) اور ان کے بعد آنے والے ماڈلز براہ راست ڈیٹا سے خصوصیات سیکھتے ہیں۔ کمپیوٹر کو یہ بتانے کے بجائے کہ سائیکل کیسی دکھتی ہے، انجینئرز اسے لاکھوں لیبل شدہ مثالیں فراہم کرتے ہیں یہاں تک کہ ماڈل سائیکل کا اپنا اندرونی تصور بنا لے۔ اس کا نتیجہ ایک ایسا نظام ہے جو بغیر کسی خرابی کے حقیقی دنیا کے تغیرات کو سنبھال لیتا ہے۔ ایک پرہجوم شاہراہ پر نصب کیمرہ شام کے وقت، ہلکی دھند میں، یا جب گاڑیاں ایک دوسرے کے اوپر آ رہی ہوں، تب بھی ڈیلیوری وین اور بس کے درمیان فرق کر سکتا ہے۔ اس سے بھی اہم بات یہ ہے کہ ماڈل خام پکسلز کے بجائے کنفیڈنس اسکورز (confidence scores) اور منظم میٹا ڈیٹا (metadata) فراہم کرتا ہے، جس کا مطلب ہے کہ بعد میں استعمال ہونے والا سافٹ ویئر الرٹس جاری کر سکتا ہے، ڈیش بورڈز کو اپ ڈیٹ کر سکتا ہے، یا براہ راست ٹریفک کنٹرول ہارڈ ویئر میں ڈیٹا بھیج سکتا ہے۔
ٹریفک مینجمنٹ اور بہاؤ کا کنٹرول
شہری ٹریفک ویڈیو اینالیٹکس (video analytics) کی سب سے واضح کامیابیوں میں سے ایک ہے۔ مقررہ وقت کے ٹریفک سگنلز دہائیوں پہلے رش کے متوقع اوقات کو مدنظر رکھ کر بنائے گئے تھے۔ جب کوئی کنسرٹ دو گھنٹے پہلے ختم ہو کر لوگوں کو سڑکوں پر لے آئے یا کوئی معمولی ٹکراؤ درمیانی لین کو بلاک کر دے، تو یہ نظام خود کو ڈھال نہیں سکتا۔
چوراہوں پر نصب ڈیپ لرننگ سسٹم گاڑیوں کی قسم کے لحاظ سے ان کی گنتی کرتے ہیں، سرخ بتی پر گاڑیوں کی لائن کی لمبائی ناپتے ہیں، اور انتظار کے وقت کا اندازہ لگاتے ہیں۔ شہر کے انجینئرز نہ صرف یہ دیکھ سکتے ہیں کہ سڑک پر رش ہے، بلکہ یہ بھی کہ رش کیوں ہے۔ کیا یہ رش گزرنے والی ٹریفک کی وجہ سے ہے، بغیر محفوظ سگنل کے بائیں طرف مڑنے کی وجہ سے، یا ٹریفک سگنل کی خلاف ورزی کرتے ہوئے پیدل چلنے والوں کی وجہ سے؟ آن بورڈ انفرنس (onboard inference) والے کیمرے حقیقی وقت میں سگنل کے دورانیے کو اس سمت کے حق میں ایڈجسٹ کر سکتے ہیں جہاں اصل میں بوجھ زیادہ ہو۔ کچھ نظام فوری طور پر واقعات کی نشاندہی کرتے ہیں—جیسے غلط سمت میں چلنے والا ڈرائیور، خراب گاڑی، یا سڑک پر موجود ملبہ—جو اکثر مانیٹروں کی دیوار کو دیکھ رہے انسانی آپریٹر کے ردعمل سے بھی زیادہ تیز ہوتا ہے۔
یہ ٹولز وسیع تر شہری منصوبہ بندی کے ساتھ بھی منسلک ہوتے ہیں۔ ہفتوں کی ویڈیو کا تجزیہ کر کے، شہر ان مستقل رکاوٹوں (bottlenecks) کی نشاندہی کرتے ہیں جو نئی موڑ والی لین یا تبدیل شدہ اسپیڈ لمٹ کی ضرورت کا اشارہ دیتی ہیں، جس سے اندازوں کی جگہ مشاہدہ شدہ رویے لے لیتے ہیں۔
عوامی تحفظ اور نگرانی
حفاظتی ایپلی کیشنز محض حرکت کی شناخت (motion detection) سے کہیں آگے تک پھیلی ہوئی ہیں۔ جدید اینالیٹکس ان پیٹرنز کو پہچان سکتے ہیں جو حادثات یا جرائم سے پہلے ظاہر ہوتے ہیں۔ ٹرین پلیٹ فارم پر ایک مقررہ وقت سے زیادہ دیر تک لاوارث چھوڑا گیا بیگ نوٹیفکیشن کا باعث بنتا ہے۔ دریا کے کنارے لگے کیمروں پر نظر آنے والا دھواں یا ہجوم کا اچانک بکھرنا کسی کے اطلاع دینے سے پہلے ہی ہنگامی صورتحال کا اشارہ دے سکتا ہے۔
اہم بہتری 'انتخاب کرنے کی صلاحیت' (selectivity) میں ہے۔ پرانے نظام ہر گلہری یا ہلتی ہوئی درخت کی شاخ پر الرٹ جاری کر دیتے تھے۔ ڈیپ لرننگ ماڈلز غیر متعلقہ حرکت کو فلٹر کر دیتے ہیں اور حقیقی طور پر غیر معمولی رویے کی نشاندہی کرتے ہیں۔ کسی چوک میں ہونے والی لڑائی ایک مخصوص حرکیاتی دستخط (kinetic signature) پیدا کرتی ہے جو دوستوں کے ہنسی مذاق یا کسی اسٹریٹ پرفارمر کے کرتب دکھانے سے مختلف ہوتی ہے۔ سیکیورٹی عملہ اپنی توجہ سینکڑوں غلط الرٹس کے پیچھے بھاگنے کے بجائے چند تصدیق شدہ واقعات پر مرکوز کر سکتا ہے۔
ہجوم کی نگرانی اور کثافت کا تجزیہ
بڑے عوامی اجتماعات منفرد خطرات پیدا کرتے ہیں۔ اسٹیڈیم کے راستے، تہواروں کے مقامات، اور چھٹیوں کے دوران ٹرانسٹ ہب اس وقت خطرناک ہو سکتے ہیں جب کثافت محفوظ حد سے تجاوز کر جائے۔ ڈیپ لرننگ سسٹم کسی منظر میں لوگوں کی مکانی تقسیم (spatial distribution) کا تجزیہ کر کے ہجوم کی گنتی اور کثافت کا اندازہ لگاتے ہیں۔
یہ ٹولز ہیٹ میپس تیار کرتے ہیں جو حقیقی وقت میں دکھاتے ہیں کہ ہجوم کہاں گنجان ہو رہا ہے۔ تقریب کے منتظمین اور پولیس اضافی راستے کھول سکتے ہیں، پیدل چلنے والوں کی آمد و رفت کی سمت بدل سکتے ہیں، یا کسی خطرناک ہجوم کے بننے سے پہلے آمد کو روک سکتے ہیں۔ معمول کے اوقات کے دوران، یہی ٹیکنالوجی ریٹیل راہداریوں یا ٹرانزٹ میزانین کے ذریعے پیدل چلنے والوں کے بہاؤ کی پیمائش کرتی ہے، جس سے ماہرینِ تعمیرات اور شہر کے منصوبہ سازوں کو یہ سمجھنے میں مدد ملتی ہے کہ لوگ مشترکہ جگہوں پر اصل میں کیسے حرکت کرتے ہیں۔ اسی طرح، ایئرپورٹس اور سرکاری دفاتر میں قطار کی لمبائی کا تخمینہ لگانے سے عملہ لائنوں کے طویل ہونے سے پہلے اضافی سروس ونڈوز کھول سکتا ہے۔
شہری ماحول میں اشیاء کی شناخت اور ٹریکنگ (Object Detection and Tracking in Urban Settings)
شہر متحرک حصوں سے بھرے ہوتے ہیں: پیدل چلنے والے، سائیکل سوار، اسکوٹر، پالتو جانور، ڈیلیوری روبوٹ، اور ہر سائز کی گاڑیاں۔ ڈیپ لرننگ سسٹمز محض ایک فریم میں ان اشیاء کی شناخت نہیں کرتے؛ بلکہ وہ وقت کے ساتھ اور کیمرہ نیٹ ورکس کے ذریعے ان کا پیچھا کرتے ہیں۔
ملٹی آبجیکٹ ٹریکنگ (Multi-object tracking) کسی منظر سے گزرتے ہوئے مختلف عناصر کو مستقل شناخت فراہم کرتی ہے۔ ایک پیدل چلنے والا جو پارک شدہ وین کے پیچھے چلا جاتا ہے، وہ سسٹم کی نظر سے غائب نہیں ہوتا؛ ماڈل اس کے راستے (trajectory) کی پیش گوئی کرتا ہے اور دوبارہ نظر آنے پر ہدف کو دوبارہ حاصل کر لیتا ہے۔ جب اسے ایک دوسرے کے اوپر آنے والے ویو فیلڈز (overlapping fields of view) والے کیمرہ نیٹ ورک پر پھیلایا جاتا ہے، تو پرسن ری آئیڈنٹی فیکیشن (person re-identification) شہر کو کسی کمزور فرد کا پیچھا کرنے یا کسی کھوئے ہوئے بچے کو تلاش کرنے کی اجازت دیتی ہے، جس کے لیے کسی آپریٹر کو گھنٹوں کی فوٹیج خود دستی طور پر دیکھنے کی ضرورت نہیں پڑتی۔
یہ صلاحیتیں لاجسٹکس اور قانون نافذ کرنے والے اداروں کی بنیاد بھی بنتی ہیں۔ خودکار لائسنس پلیٹ کی شناخت (Automated license plate recognition) پہلے ہی عام ہو چکی ہے، لیکن نئے وییکل ری آئیڈنٹی فیکیشن سسٹمز پلیٹ پڑھے بغیر کسی مخصوص گاڑی کے سفر کو ٹریک کر سکتے ہیں، جس کے لیے بمپر اسٹیکرز، چھت پر لگے ریک، یا پہیوں کے ڈیزائن جیسے امتیاز والے فیچرز کا استعمال کیا جاتا ہے۔ قانون نافذ کرنے والے اداروں کے لیے یہ طاقتور ہے، لیکن یہ دائرہ کار اور نگرانی کے بارے میں جائز سوالات بھی اٹھاتا ہے جنہیں شہر کے منتظمین کو سخت پالیسی کے ذریعے حل کرنا چاہیے۔
انفراسٹرکچر کا چیلنج
ان سسٹمز کو شہر کی سطح پر نافذ کرنا صرف سافٹ ویئر کا مسئلہ نہیں ہے۔ ہزاروں کیمرے ہائی ریزولوشن ویڈیو اسٹریم کرتے ہوئے پیٹا بائٹس (petabytes) میں ڈیٹا پیدا کرتے ہیں۔ تجزیہ کے لیے سب کچھ مرکزی کلاؤڈ پر بھیجنا مہنگا اور سست ہے۔ کمپیوٹ سے پہلے نیٹ ورک بینڈوتھ ایک محدود عنصر بن جاتی ہے۔
شہر ایج کمپیوٹنگ (edge computing) کے ذریعے اس کا جواب دے رہے ہیں۔ جدید اسمارٹ کیمروں میں مخصوص انفرنس ایکسلیریٹرز (inference accelerators) شامل ہوتے ہیں جو ماڈلز کو مقامی طور پر چلاتے ہیں اور صرف الرٹس، گنتی، یا کمپریسڈ میٹا ڈیٹا ہی ہیڈ کوارٹر کو بھیجتے ہیں۔ یہ بینڈوتھ کے اخراجات کو کم کرتا ہے اور تاخیر (latency) کو سیکنڈوں سے کم کر کے ملی سیکنڈز تک لے آتا ہے، جو ٹریفک سگنلز کو ایڈجسٹ کرنے یا ٹرین روکنے کے وقت بہت اہم ہوتا ہے۔
دیکھ بھال (Maintenance) ایک اور رکاوٹ ہے۔ بیرونی کیمروں پر گرد و غبار، برف اور مکڑی کے جالے جمع ہو جاتے ہیں۔ صاف ستھری تصاویر پر تربیت یافتہ ماڈل کی کارکردگی تب گر جاتی ہے جب لینس گندا ہو۔ قابل اعتماد تعیناتی کے لیے خودکار ہیلتھ مانیٹرنگ اور فیلڈ مینٹیننس شیڈول کی ضرورت ہوتی ہے۔ فرم ویئر اپ ڈیٹس، مقامی ڈیٹا کے ساتھ ماڈل کی دوبارہ تربیت، اور سیکیورٹی پیچز مسلسل آپریشنل اخراجات میں اضافہ کرتے ہیں جن کا تخمینہ پائلٹ پروجیکٹس کے دوران خریداری کرنے والی ٹیمیں اکثر غلط اندازہ لگاتی ہیں۔
پرائیویسی اور انسانی عنصر
شہری ویڈیو اینالیٹکس کی کسی بھی بحث میں پرائیویسی کو نظر انداز نہیں کیا جا سکتا۔ وہی ماڈلز جو پیدل چلنے والوں کی گنتی کرتے ہیں، چہروں کی شناخت بھی کر سکتے ہیں۔ وہی ٹریکنگ جو کسی گمشدہ شخص کو ڈھونڈتی ہے، کسی مظاحرہ کرنے والے کا پیچھا بھی کر سکتی ہے۔ ان ٹولز کو اپنانے والے شہروں کو ڈیٹا رکھنے کی واضح حدود مقرر کرنی چاہئیں، چہرے کی شناخت کو صرف وارنٹ یا رضامندی کے تحت طے شدہ حالات تک محدود کرنا چاہیے، اور کیمروں کے مقامات اور سسٹم کی صلاحیتوں کے بارے میں شفافیت کی رپورٹیں شائع کرنی چاہئیں۔
گمنامی (Anonymization) کی تکنیکیں مددگار ثابت ہوتی ہیں۔ ماڈلز کو ڈیفالٹ طور پر چہروں اور لائسنس پلیٹوں کو دھندلا (blur) کرنے کے لیے ترتیب دیا جا سکتا ہے، تاکہ صرف ٹریفک یا حفاظتی انتظام کے لیے ضروری بیہیویئرل میٹا ڈیٹا نکالا جا سکے۔ ڈیٹا کو مرکزی سرور میں ہفتوں کی خام فوٹیج کے طور پر محفوظ کرنے کے بجائے مقامی طور پر ایج (edge) پر پروسیس کرنا، بڑے پیمانے پر نگرانی اور ڈیٹا کی خلاف ورزیوں کے خطرے کو کم کرتا ہے۔
یہاں جائزہ لیے گئے الگورتھم اور ایپلی کیشنز کے گہرے مطالعے کے لیے، مکمل تحقیقی مقالہ source paper on Dev.to پر دستیاب ہے۔ اگر آپ شہری AI اور کمپیوٹر ویژن میں کام کرنے والے دیگر لوگوں کے ساتھ ان خیالات پر بحث کرنا چاہتے ہیں، تو GyaanSetu Telegram community پر گفتگو میں شامل ہوں۔
اصل کام ماڈل کی تربیت کے بعد شروع ہوتا ہے
ڈیپ لرننگ نے ویڈیو اینالیٹکس کو ایک سائنسی تجربے سے عملی حقیقت میں بدل دیا ہے۔ اسمارٹ شہروں میں کیمرے اب صرف ریکارڈنگ نہیں کرتے؛ بلکہ وہ تشریح کرتے ہیں، پیمائش کرتے ہیں اور ردعمل دیتے ہیں۔ ایسی ٹیکنالوجی موجود ہے جو پہلے سے ہی ریکارڈ کی جانے والی ویڈیوز کا استعمال کرتے ہوئے ٹریفک کے بہاؤ کو منظم کرنے، ہجوم سے ہونے والی آفات کو روکنے اور ہنگامی ردعمل کی رفتار بڑھانے کے قابل ہے۔
لیکن ہارڈ ویئر اور الگورتھم کام کا صرف ایک حصہ ہیں۔ وہ شہر جو ان ٹولز کو دیکھ بھال کے منصوبوں، بینڈوتھ کی حدود کا خیال رکھنے والے نیٹ ورک آرکیٹیکچر، اور پرائیویسی کے حفاظتی اقدامات کے بغیر استعمال میں لاتا ہے، وہ یا تو ایک مہنگا ناکام تجربہ ثابت ہوگا یا پھر ایک مداخلت کار نگرانی کا نظام بن جائے گا۔ فرق عمل درآمد کی تفصیلات میں چھپا ہے۔ ڈیپ لرننگ آنکھیں فراہم کرتا ہے؛ جبکہ شہر کے منصوبہ ساز اور انجینئرز اب بھی فیصلہ سازی فراہم کرتے ہیں۔