ইনফ্রারেড ক্যামেরা সহ স্বায়ত্তশাসিত ড্রোন প্রথম উত্তরদাতাদের সহায়তা করতে: 7 টি ধাপ

2024 লেখক: John Day | [email protected]. সর্বশেষ পরিবর্তিত: 2024-01-30 08:00

ওয়ার্ল্ড হেলথ অর্গানাইজেশনের রিপোর্ট অনুযায়ী, প্রতি বছর প্রাকৃতিক দুর্যোগে প্রায়,০,০০০ মানুষ মারা যায় এবং বিশ্বব্যাপী ১ 160০ মিলিয়ন মানুষকে প্রভাবিত করে। প্রাকৃতিক দুর্যোগের মধ্যে রয়েছে ভূমিকম্প, সুনামি, আগ্নেয়গিরির অগ্ন্যুৎপাত, ভূমিধস, হারিকেন, বন্যা, দাবানল, তাপ তরঙ্গ এবং খরা। সময়টি মূল বিষয়, কারণ প্রতি মিনিটের সাথে বেঁচে থাকার সম্ভাবনা কমতে থাকে। প্রথম উত্তরদাতারা ক্ষতিগ্রস্ত বাড়িগুলিতে জীবিতদের খুঁজে পেতে সমস্যায় পড়তে পারে এবং তাদের খুঁজতে গিয়ে তাদের জীবনকে ঝুঁকিতে ফেলতে পারে। এমন একটি সিস্টেম থাকা যা দূরবর্তীভাবে লোকেদের সনাক্ত করতে পারে সেই গতি অনেক বাড়িয়ে দেয় যেখানে প্রথম প্রতিক্রিয়াশীলরা তাদের ভবন থেকে সরিয়ে নিতে সক্ষম হয়। অন্যান্য সিস্টেমে গবেষণা করার পর, আমি দেখেছি যে কিছু কোম্পানি ভূমি ভিত্তিক রোবট তৈরি করেছে বা এমন ড্রোন তৈরি করেছে যা মানুষকে ট্র্যাক করতে পারে কিন্তু শুধুমাত্র ভবনের বাইরে কাজ করে। একটি বিশেষ ইনফ্রারেড ক্যামেরা সহ গভীরতার ক্যামেরার সংমিশ্রণ অভ্যন্তরীণ অঞ্চলের সঠিক ট্র্যাকিং এবং আগুন, মানুষ এবং প্রাণীদের প্রতিনিধিত্বকারী তাপমাত্রার পরিবর্তন সনাক্ত করতে পারে। একটি মনুষ্যবিহীন আকাশযান (UAV) এ একটি কাস্টম অ্যালগরিদম সহ সেন্সর প্রয়োগ করে, স্বায়ত্তশাসিতভাবে বাড়িগুলি পরিদর্শন করা এবং মানুষ এবং প্রাণীদের অবস্থান চিহ্নিত করা সম্ভব হবে যত তাড়াতাড়ি সম্ভব তাদের উদ্ধার করতে।

অপটিক্স প্রতিযোগিতায় আমাকে ভোট দিন!

ধাপ 1: নকশা প্রয়োজনীয়তা

উপলভ্য প্রযুক্তিগুলি গবেষণা করার পরে, আমি মেশিন ভিশন বিশেষজ্ঞ এবং সম্ভাব্য সমাধান নিয়ে আলোচনা করেছি বিপজ্জনক এলাকায় জীবিতদের সনাক্ত করার সর্বোত্তম পদ্ধতি খুঁজে বের করার জন্য। নীচের তথ্যগুলি সিস্টেমের জন্য প্রয়োজনীয় সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ বৈশিষ্ট্য এবং নকশা উপাদানগুলি তালিকাভুক্ত করে।

• ভিশন প্রসেসিং - সেন্সর এবং আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স (এআই) রেসপন্সের মধ্যে বিনিময়কৃত তথ্যের জন্য সিস্টেমকে দ্রুত প্রক্রিয়াকরণের গতি প্রদান করতে হবে। উদাহরণস্বরূপ, সিস্টেমটি প্রাচীর এবং বাধাগুলি সনাক্ত করতে সক্ষম হওয়া প্রয়োজন যাতে সেগুলি এড়ানো যায় এবং বিপদগ্রস্ত লোকদের খুঁজে পাওয়া যায়।
• স্বায়ত্তশাসিত - সিস্টেমটি ব্যবহারকারী বা অপারেটরের ইনপুট ছাড়াই কাজ করতে সক্ষম হওয়া প্রয়োজন। ইউএভি প্রযুক্তির ন্যূনতম অভিজ্ঞতা সম্পন্ন কর্মীদের সিস্টেমটি নিজে থেকেই স্ক্যান করা শুরু করার জন্য এক বা কয়েকটি বোতাম টিপতে সক্ষম হওয়া উচিত।
• পরিসীমা - পরিসীমা হল সিস্টেম এবং অন্য সব বস্তুর মধ্যে দূরত্ব। সিস্টেমটি কমপক্ষে 5 মিটার দূরে হলওয়ে এবং প্রবেশদ্বার সনাক্ত করতে সক্ষম হওয়া উচিত। আদর্শ সর্বনিম্ন পরিসর 0.25 মিটার যাতে কাছের বস্তু সনাক্ত করা যায়। সনাক্তকরণের পরিসর যত বেশি, বেঁচে থাকা ব্যক্তিদের সনাক্তকরণের সময় কম হবে।
• ন্যাভিগেশন এবং সনাক্তকরণ নির্ভুলতা - সিস্টেমটি সমস্ত প্রবেশদ্বার সঠিকভাবে খুঁজে পেতে সক্ষম হওয়া উচিত এবং বস্তুর আকস্মিক চেহারা সনাক্ত করার সময় কোন বস্তুকে আঘাত করতে পারে না। সিস্টেমটি বিভিন্ন সেন্সরের মাধ্যমে মানুষ এবং নির্জীব বস্তুর মধ্যে পার্থক্য খুঁজে পেতে সক্ষম হওয়া প্রয়োজন।
• ক্রিয়াকলাপের সময়কাল - সিস্টেমটি স্ক্যান করার জন্য কতগুলি রুম প্রয়োজন তার উপর নির্ভর করে 10 মিনিট বা তার বেশি সময় ধরে চলতে সক্ষম হওয়া উচিত।
• গতি - এটি 10 মিনিটেরও কম সময়ে পুরো ভবনটি স্ক্যান করতে সক্ষম হওয়া উচিত।

ধাপ 2: সরঞ্জাম নির্বাচন: গতিশীলতার পদ্ধতি

কোয়াডকপ্টারটি রিমোট কন্ট্রোল গাড়ির উপর বেছে নেওয়া হয়েছিল কারণ কোয়াডকপ্টারটি ভঙ্গুর হলেও, বাধা এড়াতে এটি নিয়ন্ত্রণ করা এবং উচ্চতায় পরিবর্তন করা সহজ। কোয়াডকপ্টার সমস্ত সেন্সর ধরে রাখতে পারে এবং সেগুলিকে স্থির করতে পারে যাতে তারা বিভিন্ন কক্ষের মধ্যে ঘোরাফেরা করার সময় আরও সঠিক হয়। প্রোপেলার কার্বন ফাইবার দিয়ে তৈরি যা তাপ প্রতিরোধী। সেন্সরগুলি দুর্ঘটনা রোধ করতে দেয়াল থেকে সরাসরি দূরে চলে যায়।

• রিমোট কন্ট্রোল ল্যান্ড ভেহিকেল

  • পেশাদাররা - না পড়ে দ্রুত সরাতে পারে এবং তাপমাত্রা দ্বারা প্রভাবিত হয় না
  • অসুবিধা - গাড়িটি সেন্সরগুলিকে কম সময়ে মাটিতে আচ্ছাদিত করবে এবং প্রতিবন্ধকতা দ্বারা আটকানো যাবে

• চতুর্ভুজ

  • পেশাদাররা - পারিপার্শ্বিক একটি 360 ভিউ পেতে বাতাসে সেন্সর উত্তোলন করে
  • অসুবিধা - যদি এটি একটি প্রাচীরের মধ্যে চলে যায়, এটি পড়ে এবং পুনরুদ্ধার করতে পারে না

ধাপ 3: সরঞ্জাম নির্বাচন: মাইক্রোকন্ট্রোলার

মাইক্রোকন্ট্রোলারগুলির প্রধান দুটি প্রয়োজনীয়তা হল ছোট আকারের কোয়াডকপটারে পে -লোড কমাতে এবং তথ্য ইনপুট দ্রুত প্রক্রিয়া করার গতি। রক 64 এবং ডিজেআই নাজার সংমিশ্রণ হল মাইক্রোকন্ট্রোলারগুলির নিখুঁত সংমিশ্রণ কারণ রক 64 -এর পর্যাপ্ত প্রক্রিয়াকরণ ক্ষমতা রয়েছে যাতে লোকেরা দ্রুত সনাক্ত করতে পারে এবং কোয়াডকপ্টারকে দেয়াল এবং বাধাগুলির মধ্যে চলতে না পারে। ডিজেআই নাজা স্থিতিশীলতা এবং মোটর নিয়ন্ত্রণ যা রক 64 করতে পারে না তা করে ভালভাবে প্রশংসা করে। মাইক্রোকন্ট্রোলাররা একটি সিরিয়াল পোর্টের মাধ্যমে যোগাযোগ করে এবং প্রয়োজনে ব্যবহারকারীর নিয়ন্ত্রণের অনুমতি দেয়। রাস্পবেরি পাই একটি ভাল বিকল্প হতে পারত কিন্তু যেহেতু রক had এর একটি উন্নত প্রসেসর এবং পরবর্তী সারণীতে তালিকাভুক্ত সেন্সরগুলির সাথে আরও ভাল সংযোগ ছিল, তাই পাইটি নির্বাচন করা হয়নি। সমর্থন এবং সংযোগের অভাবের কারণে ইন্টেল এডিসন এবং পিকশক নির্বাচন করা হয়নি।

• রাস্পবেরি পাই

  • পেশাদাররা - দেয়াল এবং স্থির বস্তু সনাক্ত করতে পারে
  • অসুবিধা - সমস্ত সেন্সর থেকে ডেটা রাখার জন্য সংগ্রাম যাতে দ্রুত প্রবেশদ্বারগুলি দেখতে না পারে। মোটর সিগন্যাল আউটপুট করতে পারে না এবং কোয়াডকপটারের জন্য কোন স্থিতিশীল সেন্সর নেই

• রক 64

  • পেশাদাররা - সামান্য বিলম্বের সাথে দেয়াল এবং প্রবেশদ্বার সনাক্ত করতে সক্ষম।
  • অসুবিধা - সমস্ত সেন্সর ব্যবহার করে কোনও কিছু না চালিয়ে পুরো বাড়িতে সিস্টেমকে গাইড করতে সক্ষম। মোটর গতি নিয়ন্ত্রণের জন্য যথেষ্ট দ্রুত সংকেত পাঠাতে অক্ষম এবং কোয়াডকপটারের জন্য কোন স্থিতিশীল সেন্সর নেই

• ইন্টেল এডিসন

  • পেশাদাররা - কিছু ল্যাগ দিয়ে দেয়াল এবং প্রবেশদ্বার সনাক্ত করতে সক্ষম
  • অসুবিধা - পুরানো প্রযুক্তি, অনেক সেন্সরের নতুন লাইব্রেরির প্রয়োজন হবে যা তৈরি করতে খুব বেশি সময় লাগে

• ডিজেআই নাজা

  • পেশাদাররা - সমন্বিত জাইরোস্কোপ, অ্যাকসিলরোমিটার এবং ম্যাগনেটোমিটার আছে, যাতে কোয়াডকপ্টার বাতাসে মোটর গতিতে মাইক্রো অ্যাডজাস্টমেন্ট সহ স্থিতিশীল হতে পারে
  • অসুবিধা - কোন ধরনের দৃষ্টি প্রক্রিয়াকরণ করতে অক্ষম

• পিকশক

  • পেশাদার - সাধারণ উদ্দেশ্য ইনপুট আউটপুট (GPIO) ব্যবহার করে প্রকল্পে ব্যবহৃত সেন্সরের সাথে কম্প্যাক্ট এবং সামঞ্জস্যপূর্ণ
  • অসুবিধা - কোন ধরনের দৃষ্টি প্রক্রিয়াকরণ করতে অক্ষম

ধাপ 4: সরঞ্জাম নির্বাচন: সেন্সর

বিপজ্জনক এলাকায় মানুষকে খুঁজে পেতে প্রয়োজনীয় সমস্ত তথ্য পাওয়ার জন্য বেশ কয়েকটি সেন্সরের সংমিশ্রণ ব্যবহার করা হয়। নির্বাচিত দুটি প্রধান সেন্সরের মধ্যে রয়েছে সন্ড ন্যাভিগেশন অ্যান্ড রেঞ্জিং (সোনার) এর পাশাপাশি স্টিরিও ইনফ্রারেড ক্যামেরা। কিছু পরীক্ষার পরে, আমি রিয়েলসেন্স ডি 435 ক্যামেরা ব্যবহার করার সিদ্ধান্ত নিয়েছি কারণ এটি ছোট এবং 20 মিটার দূরে সঠিকভাবে দূরত্ব ট্র্যাক করতে সক্ষম। এটি প্রতি সেকেন্ডে 90 ফ্রেমে চলে যা বস্তু কোথায় এবং কোয়াডকপ্টারকে কোন দিকে নির্দেশ করবে সে বিষয়ে সিদ্ধান্ত নেওয়ার আগে অনেক পরিমাপ নেওয়া যায়। সোনার সেন্সরগুলি সিস্টেমের উপরে এবং নীচে স্থাপন করা হয় যাতে কোয়াডকপ্টারকে পৃষ্ঠের সাথে যোগাযোগ করার আগে এটি কতটা উঁচু বা নীচে যেতে দেওয়া যায় তা জানতে দেয়। সিস্টেমের কাচের মতো বস্তু শনাক্ত করার জন্য একটি সামনের দিকে রাখা আছে যা স্টিরিও ইনফ্রারেড ক্যামেরা সেন্সর সনাক্ত করতে পারে না। গতি এবং বস্তুর স্বীকৃতি অ্যালগরিদম ব্যবহার করে মানুষ এবং প্রাণী সনাক্ত করা হয়। স্টিরিও ইনফ্রারেড ক্যামেরা যা বাস করছে এবং যা প্রতিকূল অবস্থায় স্ক্যান করার দক্ষতা বৃদ্ধি করতে পারে না তা ট্র্যাক করতে FLIR ক্যামেরা প্রয়োগ করা হবে।

• Kinect V1

  • পেশাদাররা - 6 মিটার দূরে সহজেই 3D বস্তু ট্র্যাক করতে পারে
  • অসুবিধা -শুধুমাত্র 1 ইনফ্রারেড সেন্সর আছে এবং চতুর্ভুজের জন্য এটি খুব ভারী

• রিয়েলসেন্স ডি 435

  • পেশাদাররা - 2 ইনফ্রারেড ক্যামেরা এবং একটি লাল, সবুজ, নীল, গভীরতা (RGB -D) ক্যামেরা 25 মিটার দূরে উচ্চ নির্ভুলতা 3D বস্তু সনাক্তকরণের জন্য। এটি 6 সেন্টিমিটার চওড়া যা কোয়াডকপটারে সহজে ফিট করার অনুমতি দেয়
  • অসুবিধা - গরম হতে পারে এবং কুলিং ফ্যানের প্রয়োজন হতে পারে

• লিডার

  • পেশাদাররা - মরীচি যা তার দৃষ্টির লাইনে 40 মিটার দূরে অবস্থানগুলি ট্র্যাক করতে পারে
  • অসুবিধা - পরিবেশের তাপ পরিমাপের নির্ভুলতাকে প্রভাবিত করতে পারে

• সোনার

  • পেশাদার - বিম যা 15 মিটার দূরে ট্র্যাক করতে পারে কিন্তু কাচ এবং এক্রাইলিকের মতো স্বচ্ছ বস্তু সনাক্ত করতে সক্ষম
  • অসুবিধা - শুধুমাত্র দৃষ্টিশক্তির এক বিন্দুতে কিন্তু চতুর্ভুজ দ্বারা স্থানটি স্ক্যান করার জন্য সরানো যেতে পারে

• অতিস্বনক

  • পেশাদাররা - 3 মিটার পর্যন্ত পরিসীমা এবং খুব সস্তা
  • অসুবিধা - দৃষ্টির এক লাইনে শুধুমাত্র পয়েন্ট এবং খুব সহজেই দূরত্ব সেন্সিং এর সীমার বাইরে হতে পারে

• FLIR ক্যামেরা

  • পেশাদাররা - হস্তক্ষেপ ছাড়াই ধোঁয়ার মাধ্যমে গভীরতার ছবি তুলতে সক্ষম এবং তাপ স্বাক্ষরের মাধ্যমে জীবিত মানুষকে সনাক্ত করতে পারে
  • কনস - যদি কিছু সেন্সরে হস্তক্ষেপ করে তবে দূরত্বের গণনা ভুলভাবে গণনা করা যেতে পারে

• পিআইআর সেন্সর

  • পেশাদাররা - তাপমাত্রার পরিবর্তন সনাক্ত করতে সক্ষম
  • কনস - তাপমাত্রার পার্থক্য কোথায় তা নির্ণয় করতে অক্ষম

ধাপ 5: সরঞ্জাম নির্বাচন: সফটওয়্যার

আমি মাইক্রোকন্ট্রোলারের সাথে সমস্ত সেন্সরের মধ্যে একটি অবিচ্ছিন্ন ইন্টিগ্রেশন তৈরি করতে রোবট অপারেটিং সিস্টেম (ROS) এর পাশাপাশি রিয়েলসেন্স এসডিকে ব্যবহার করেছি। এসডিকে পয়েন্ট ক্লাউড ডেটার একটি স্থির প্রবাহ প্রদান করে যা সমস্ত বস্তু এবং চতুর্ভুজের সীমানা ট্র্যাক করার জন্য আদর্শ ছিল। ROS আমাকে আমার তৈরি করা প্রোগ্রামে সমস্ত সেন্সর ডেটা পাঠাতে সাহায্য করেছে যা কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা প্রয়োগ করে। এআই অবজেক্ট ডিটেকশন অ্যালগরিদম এবং মোশন ডিটেকশন অ্যালগরিদম নিয়ে গঠিত যা কোয়াডকপ্টারকে তার পরিবেশে নড়াচড়া করতে দেয়। চতুর্ভুজের অবস্থান নিয়ন্ত্রণ করতে নিয়ামক পালস প্রস্থ মডুলেশন (PWM) ব্যবহার করে।

• মুক্তমনা

  • পেশাদার - সবকিছু নিয়ন্ত্রণের জন্য নিম্ন স্তরের অ্যাক্সেস রয়েছে
  • কনস - শুধুমাত্র Kinect V1 সমর্থন করে

• রিয়েলসেন্স এসডিকে

  • পেশাদাররা - রিয়েলসেন্স ক্যামেরা থেকে তথ্য প্রবাহ থেকে সহজেই পয়েন্ট ক্লাউড ডেটা তৈরি করতে পারে
  • কনস - শুধুমাত্র Realsense D435 ক্যামেরা সমর্থন করে

• FLIR লিনাক্স ড্রাইভার

  • পেশাদাররা - FLIR ক্যামেরা থেকে ডেটা স্ট্রিম পুনরুদ্ধার করতে পারে
  • অসুবিধা - ডকুমেন্টেশন খুব সীমিত

• রোবট অপারেটিং সিস্টেম (ROS)

  • পেশাদাররা - ক্যামেরা ফাংশন প্রোগ্রাম করার জন্য অপারেটিং সিস্টেম আদর্শ
  • অসুবিধা - দক্ষ ডেটা সংগ্রহের জন্য দ্রুত এসডি কার্ডে ইনস্টল করা প্রয়োজন

ধাপ 6: সিস্টেম ডেভেলপমেন্ট

ডিভাইসের "চোখ" হল রিয়েলসেন্স ডি 435 স্টিরিও ইনফ্রারেড সেন্সর যা অফ-দ্য-শেলফ সেন্সর যা মূলত রোবটিক অ্যাপ্লিকেশনের জন্য ব্যবহৃত হয় যেমন 3D ম্যাপিং (চিত্র 1)। যখন এই সেন্সরটি কোয়াডকপটারে ইনস্টল করা হয়, তখন ইনফ্রারেড ক্যামেরা গাইড করতে পারে এবং কোয়াডকপ্টারকে স্বায়ত্তশাসিতভাবে চলাচল করতে দেয়। ক্যামেরা দ্বারা উৎপন্ন ডেটাকে বলা হয় পয়েন্ট ক্লাউড যা একটি স্পেসে পয়েন্টের একটি সিরিজ নিয়ে গঠিত যা ক্যামেরার দৃষ্টিতে একটি নির্দিষ্ট বস্তুর অবস্থান সম্পর্কে তথ্য রাখে। এই বিন্দু মেঘকে গভীরতার মানচিত্রে রূপান্তরিত করা যায় যা বিভিন্ন গভীরতা হিসাবে রং দেখায় (চিত্র 2)। লাল আরও দূরে, যখন নীল মিটার কাছাকাছি।

এই সিস্টেমটি নির্বিঘ্ন তা নিশ্চিত করার জন্য, ROS নামে একটি ওপেন সোর্স অপারেটিং সিস্টেম ব্যবহার করা হয়েছিল, যা সাধারণত রোবটগুলিতে ব্যবহৃত হয়। এটি নিম্ন স্তরের ডিভাইস নিয়ন্ত্রণ, এবং সমস্ত সেন্সর অ্যাক্সেস করতে এবং অন্যান্য প্রোগ্রাম দ্বারা ব্যবহৃত ডেটা সংকলন করতে দেয়। ROS রিয়েলসেন্স SDK এর সাথে যোগাযোগ করবে যা বিভিন্ন ক্যামেরা চালু এবং বন্ধ করার অনুমতি দেয় যাতে সিস্টেম থেকে বস্তুগুলি কতটা দূরে থাকে তা ট্র্যাক করতে পারে। উভয়ের মধ্যে লিঙ্ক আমাকে ক্যামেরা থেকে ডেটা স্ট্রিম অ্যাক্সেস করতে দেয় যা একটি পয়েন্ট ক্লাউড তৈরি করে। পয়েন্ট ক্লাউড তথ্য 30 মিটারের মধ্যে সীমানা এবং বস্তু কোথায় এবং 2cm এর নির্ভুলতা নির্ধারণ করতে পারে। অন্যান্য সেন্সর যেমন সোনার সেন্সর এবং ডিজেআই নাজা কন্ট্রোলারে এমবেডেড সেন্সর কোয়াডকপটারের আরও সঠিক অবস্থানের অনুমতি দেয়। আমার সফটওয়্যার পয়েন্ট ক্লাউড অ্যাক্সেস করতে এবং স্থানীয়করণের মাধ্যমে এআই অ্যালগরিদম ব্যবহার করে, ডিভাইসটিকে ঘিরে সমগ্র জায়গার একটি মানচিত্র তৈরি করে। একবার সিস্টেমটি চালু হয়ে গেলে এবং স্ক্যান করা শুরু করলে, এটি হলওয়ে দিয়ে ভ্রমণ করবে এবং অন্যান্য কক্ষের প্রবেশপথ খুঁজে পাবে যেখানে এটি বিশেষ করে মানুষের সন্ধানের জন্য ঘরের ঝাড়ু দিতে পারে। সমস্ত কক্ষ স্ক্যান না হওয়া পর্যন্ত সিস্টেম এই প্রক্রিয়াটি পুনরাবৃত্তি করে। বর্তমানে, কোয়াডকপ্টার প্রায় 10 মিনিটের জন্য উড়তে পারে যা একটি সম্পূর্ণ ঝাড়ু দেওয়ার জন্য যথেষ্ট কিন্তু বিভিন্ন ব্যাটারি ব্যবস্থাগুলির সাথে উন্নত করা যেতে পারে। প্রথম উত্তরদাতারা বিজ্ঞপ্তি পাবে যখন লোকদের দেখা যাবে যাতে তারা তাদের প্রচেষ্টাকে নির্বাচিত ভবনে ফোকাস করতে পারে।

ধাপ 7: আলোচনা এবং উপসংহার

অনেক পরীক্ষা -নিরীক্ষার পর, আমি একটি কার্যকরী প্রোটোটাইপ তৈরি করেছি যা সারণি 1 -এ তালিকাভুক্ত প্রয়োজনীয়তা পূরণ করে। প্রথমে ইনফ্রারেড ক্যামেরা দিয়ে কিছু সমস্যা ছিল যা কাচের মতো কিছু বস্তু সনাক্ত করতে পারছিল না। একটি সোনার সেন্সর যুক্ত করে, আমি এই সমস্যাটি কাটিয়ে উঠতে সক্ষম হয়েছি। ওপেনসিভি ব্যবহার করে কাস্টম তৈরি কম্পিউটার ভিশন অ্যালগরিদমের মাধ্যমে বস্তু এবং দেয়াল সনাক্ত করতে সক্ষম হওয়ার সময় সিস্টেমটি চতুর্ভুজকে স্থিতিশীল করতে সক্ষম হওয়ায় রক 64 এবং ডিজেআই নাজার সংমিশ্রণ সফল হয়েছিল। যদিও বর্তমান সিস্টেম কার্যকরী এবং প্রয়োজনীয়তা পূরণ করে, এটি ভবিষ্যতের কিছু প্রোটোটাইপ থেকে উপকৃত হতে পারে।

আরও সঠিকভাবে মানুষকে সনাক্ত করতে সক্ষম হওয়ার জন্য উচ্চমানের ক্যামেরা ব্যবহার করে এই ব্যবস্থার উন্নতি করা যেতে পারে। আরো কিছু ব্যয়বহুল এফএলআইআর ক্যামেরায় তাপের স্বাক্ষর সনাক্ত করার ক্ষমতা রয়েছে যা আরও সঠিক সনাক্তকরণের অনুমতি দেয়। সিস্টেমটি বিভিন্ন পরিবেশে কাজ করতে সক্ষম হতে পারে যেমন ধুলোবালি এবং ধোঁয়ায় ভরা কক্ষ। নতুন প্রযুক্তি এবং অগ্নিনির্বাপনের সাহায্যে, এই ব্যবস্থা জ্বলন্ত বাড়িগুলিতে পাঠানো যেতে পারে এবং লোকেরা কোথায় আছে তা দ্রুত সনাক্ত করতে পারে যাতে প্রথম প্রতিক্রিয়াশীলরা জীবিতদের বিপদ থেকে উদ্ধার করতে পারে।

পড়ার জন্য ধন্যবাদ! অপটিক্স প্রতিযোগিতায় আমাকে ভোট দিতে ভুলবেন না!