পাইকারি ওয়্যারলেস ক্যামেরা সনাক্তকারী সহ ভিডিও যানবাহন সনাক্তকরণ

ভিডিও যানবাহন সনাক্তকরণ  

পরীক্ষামূলক ডিভাইস হিসাবে ভিডিও যানবাহন সনাক্তকরণ, এর ফাংশন, প্রযুক্তিগত সূচক এবং সনাক্তকরণের নির্ভুলতার ব্যবহারকারীর সাথে দেখা করতে সক্ষম হতে হবে ' s ইঞ্জিনিয়ারিংয়ের প্রয়োজন এবং সূচকগুলি খুব বেশি বা খুব কম হওয়া থেকে রোধ করে। খুব বেশি লক্ষ্যমাত্রা উত্পাদন উত্পাদন ব্যয় বৃদ্ধি করবে এবং সংস্থানসমূহের অপচয় করবে; সূচকের স্লাইসটি ডেটাটিকে খুব পক্ষপাতদুষ্ট করে তোলে, সিস্টেমটিকে পক্ষপাতদুষ্ট হতে পারে এমনকি সাধারণভাবে ব্যবহার করতে অক্ষমও হয়। সুতরাং, ট্র্যাফিক সিগন্যাল নিয়ন্ত্রণের জন্য ট্র্যাফিক তথ্য পরিষেবাগুলির জন্য ভিডিও গাড়ির সনাক্তকারীগুলির প্রয়োজনীয়তা, ট্র্যাফিক প্রবাহের পরিসংখ্যান এবং বিশ্লেষণের মতো ব্যবহারের বিভিন্ন দিকনির্দেশনা অনুসারে বিভিন্ন সূচক সিস্টেম বা মানক সিস্টেমগুলি নির্ধারণ করা উচিত। পার্থক্য থাকবে এবং স্ট্যান্ডার্ডে স্পষ্টভাবে সংজ্ঞায়িত করা উচিত। ভিডিও গাড়ির সনাক্তকরণটি আমাদের traditionalতিহ্যবাহী গাড়ির লুপ সনাক্তকারীর পরিবর্তে করতে পারে। আপনার ছেদটি যদি বড় হয়। তারপরে এটি ভিডিও গাড়ির সনাক্তকরণের জন্য উপযুক্ত। কারণ এর সনাক্তকরণের অঞ্চলটি বড় is   এবং ভিডিও যান সনাক্তকরণ প্রযুক্তি আরও জনপ্রিয় হয়।  

কিছু ইঞ্জিনিয়ারিং অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য সেই ভিডিও গাড়ির সনাক্তকরণ প্রয়োজন 00 00132 | একটি নির্দিষ্ট ফাংশন থাকতে হবে। নীতিগতভাবে, জড়িত ক্রিয়াকলাপটি উদ্দেশ্যমূলকভাবে মূল্যায়ন করা উচিত। এটির জন্য ফাংশন বর্ণনাকারী সূচকগুলির পরীক্ষা ও মূল্যায়ন প্রয়োজন। কিছু সূচকগুলির জন্য, পরিমাণগত সনাক্তকরণ যেমন ট্র্যাফিক প্রবাহ, যানবাহনের লঙ্ঘন ইভেন্ট ক্যাপচার রেট ইত্যাদি; তবে কিছু সূচকের পক্ষে, উদ্দেশ্যমূলক মূল্যায়ন করা আরও কঠিন, যেমন যানবাহনের গতির পয়েন্ট। ব্যবহারের বিভিন্ন দিক অনুযায়ী বিভিন্ন পরীক্ষার পদ্ধতি বিকাশ করা উচিত। পরিমিতরূপে সনাক্ত করা যায় এমন সূচকগুলির জন্য, সনাক্তকরণের পদ্ধতিটি স্ট্যান্ডার্ডে স্পষ্টভাবে নির্দিষ্ট করা উচিত; সূচকগুলির জন্য যা পরিমাণগতভাবে সনাক্ত করা যায় না, একটি গুণগত বিবরণ বা একটি রেফারেন্স তুলনা স্কিম তৈরি করা যেতে পারে। আমাদের কাছে অনেক আইটেম ধরণের ট্র্যাফিক লাইট ক্যামেরা সনাক্তকরণ / ওয়্যারলেস ক্যামেরা সনাক্তকারী / ভিডিও সনাক্তকরণ / তারযুক্ত ক্যামেরা সনাক্তকারী রয়েছে।  

ভিডিও সনাক্তকরণের জন্য, সবচেয়ে বড় সমস্যাটি হ'ল চিত্র উত্স। কোনও ভিডিও ডিটেক্টরের জন্য যা কোনও চিত্র উত্স সনাক্তকরণের প্রয়োজনীয়তা অর্জন করতে পারে, অন্য কোনও চিত্র উত্সের সূচকে মারাত্মক ঝরে পড়তে পারে। আরও সুস্পষ্ট উদাহরণগুলি দিনরাত্রি এবং ছায়া নেই। সুতরাং, চিত্র উত্সটি আদর্শ চিত্রগুলির একটি সংগ্রহ হতে হবে। একটি আদর্শ চিত্র সংগ্রহের সমস্ত বস্তুর উপর একটি সূচকটির পরীক্ষা করা উচিত। ইঞ্জিনিয়ারিং অনুশীলনের সাথে খাপ খাইয়ে নেওয়ার জন্য পরীক্ষিত পণ্যের দক্ষতা ইমেজ উত্স সেটটির বৈজ্ঞানিক এবং বৈশিষ্ট্যের উপর নির্ভর করে। এবং প্রতিনিধি। একটি সাধারণ চিত্র উত্সের সেটের জন্য, নিম্নতম আউটপুট সিগন্যাল থেকে শব্দের অনুপাত, রেজোলিউশন এবং গতিশীল পরিসরের মতো কী পরামিতি নির্দিষ্ট করা উচিত। ভিডিও যানবাহন সনাক্তকরণ   অন্যান্য যানবাহন সনাক্তকারীগুলির তুলনায় সম্পূর্ণ পৃথক বৈশিষ্ট্য এবং সনাক্তকরণ ক্ষমতা সহ একটি বৃহত অঞ্চল, একাধিক ফাংশন সনাক্তকারী। এটি স্ট্যান্ডার্ডে এর অনন্য সনাক্তকরণ ফাংশনগুলিকে প্রতিবিম্বিত করা উচিত যেমন সারি দৈর্ঘ্য এবং ক্রস লাইন। ভ্রমণ এবং ইত্যাদি। ভবিষ্যতে। আমাদের ভিডিও গাড়ির সনাক্তকরণে গাড়ির ধরণ এবং অন্য কয়েকটি ফাইলে সনাক্ত করা যাবে। আমাদের ভিডিও যানবাহন আবিষ্কারক আরও ভাল কাজ করবে।