हाल ही में, कई ड्राइवरों ने देखा होगा कि विभिन्न मानचित्र और नेविगेशन ऐप्स नेट्रैफ़िक उलटी गिनती टाइमरहालाँकि, कई लोगों ने उनकी अशुद्धि के बारे में शिकायत की है।
ऐसा मानचित्र होना जो ट्रैफिक लाइटों की पहचान कर सके, निश्चित रूप से बहुत मददगार है।
कभी-कभी, बत्ती हरी दिखाई देती है, और आप जाने के लिए तैयार होते हैं, लेकिन बत्ती के पास पहुँचने पर पता चलता है कि वह लाल हो गई है, जिससे आपको ब्रेक लगाना पड़ता है। कई बार, नक्शे की उल्टी गिनती खत्म हो जाती है, लेकिन जब आप करीब पहुँचते हैं, तो आपको एहसास होता है कि आप अभी भी जा सकते हैं, और आप एक्सीलेटर दबा देते हैं।
किक्सियांग ट्रैफ़िक उलटी गिनती टाइमरयह गोल और चौकोर सहित विभिन्न आकारों में उपलब्ध है, और 3 सेकंड, 5 सेकंड और 99 सेकंड की समायोज्य टाइमर रेंज का समर्थन करता है। यह मौजूदा लाइट पोल या तारों में बदलाव किए बिना पारंपरिक उलटी गिनती टाइमर को सीधे बदल सकता है, और शहरी मुख्य सड़कों, स्कूल चौराहों और राजमार्गों के प्रवेश और निकास सहित विभिन्न परिदृश्यों के लिए उपयुक्त है।
ट्रैफ़िक काउंटडाउन टाइमर फ़ंक्शन सुनने में तो बहुत अच्छा लगता है, लेकिन यह गलत क्यों है? दरअसल, यह कैसे काम करता है, इसका विश्लेषण करने के बाद इसे समझना आसान है।
सिद्धांत 1: ट्रैफिक लैंप डेटा ट्रैफिक पुलिस टुकड़ी के खुले डेटा प्लेटफॉर्म से आता है।
चूँकि ट्रैफ़िक लैंप डेटा परिवहन विभाग से आता है, इसलिए यह कल्पना करना आसान है कि इस स्रोत से ट्रैफ़िक लैंप डेटा प्राप्त करना नेविगेशन सॉफ़्टवेयर के लिए ऐसा करने का सबसे सीधा और सटीक तरीका है। यह तरीका असामान्य नहीं है। दरअसल, सरकार द्वारा स्थापित सूचना प्लेटफ़ॉर्म आमतौर पर खुला डेटा जारी करते हैं, जिससे अधिकृत उपयोगकर्ता डेटा तक पहुँच सकते हैं और उसके सामाजिक मूल्य का पता लगा सकते हैं।
कुछ शहरी परिवहन विभाग भी जनता को ट्रैफिक लैंप डेटा उपलब्ध कराते हैं।
इस सटीक डेटा स्रोत का उपयोग मानचित्रों और नेविगेशन सॉफ़्टवेयर में ट्रैफ़िक काउंटडाउन टाइमर सुविधाओं के लिए पायलट कार्यक्रमों में भी बड़े पैमाने पर किया गया है। डेटा सटीकता सुनिश्चित करते हुए, यह सटीक डेटा स्रोत स्थानीय परिवहन विभागों के भीतर ओपन डेटा प्लेटफ़ॉर्म और इंटरफ़ेस की प्रगति और विकास के विभिन्न स्तरों के कारण सार्वभौमिक रूप से उपलब्ध नहीं है। इसलिए, यह वैकल्पिक डेटा स्रोत धीरे-धीरे अपनाया जा रहा है।
सिद्धांत 2: बड़े डेटा से अनुमान, अर्थात्, एक समयावधि में नेविगेशन प्रणालियों से गुजरने वाले वाहनों की गति का अनुमान।
परिवहन विभाग द्वारा उपलब्ध कराए गए सटीक आंकड़ों पर निर्भर रहने के बजाय, नेविगेशन सॉफ्टवेयर बड़े पैमाने पर ट्रैफिक लैंप के स्थानों का अनुमान लगाने और उन्हें संग्रहीत करने के लिए मानचित्र डेटा भी एकत्र कर सकता है। नेविगेशन सॉफ्टवेयर कई लोगों के शुरू होने और रुकने के समय का अनुमान लगाता है।
उदाहरण के लिए, यदि किसी शहर में नेविगेशन सॉफ्टवेयर का उपयोग करने वाले अधिकांश वाहन सुबह 9:00 बजे से 9:01 बजे के बीच ट्रैफिक लैंप से आसानी से गुजरते हैं, और अगले आधे मिनट के भीतर, अधिकांश वाहन ब्रेक लगाते हैं और शून्य गति पर लौट आते हैं, तो उस ट्रैफिक लैंप की उल्टी गिनती निर्धारित करने के लिए एक उचित अनुमान लगाया जा सकता है।
इस प्रक्रिया की गणना और भंडारण के बाद, नेविगेशन मैप ट्रैफ़िक लैंप बिग डेटा का एक मोटा संस्करण तैयार करता है। बेशक, इसके लिए डेटा की सफाई और फ़िल्टरिंग की आवश्यकता होती है। कुछ स्मार्ट लेन और टाइडल लेन डेटा के लिए, उपयुक्त फिटिंग कर्व खोजने के लिए जटिल गणनाओं और मिलान की भी आवश्यकता होती है।
नेविगेशन सॉफ्टवेयर अनुमानित ट्रैफिक लैंप का बड़ा डेटा संग्रहीत करता है।
यह मान लेना उचित है कि मानचित्रों और नेविगेशन सॉफ़्टवेयर का व्यापक उपयोग संभवतः इसी बड़े डेटा से अनुमानित ट्रैफ़िक लैंप डेटा पर आधारित है। यही कारण है कि कई ड्राइवर गलत ट्रैफ़िक लैंप डेटा की शिकायत करते हैं; आखिरकार, यह केवल एक अनुमान है और इसका सटीक मिलान नहीं किया जा सकता।
सिद्धांत 3: साइकिल डैशकैम या कार कैमरा का उपयोग करना
उपरोक्त विधियों के अलावा, यह ध्यान रखना दिलचस्प है कि कई डैशकैम और कार कैमरों में अब ट्रैफ़िक लैंप पहचानने की क्षमता भी है। वर्तमान ट्रैफ़िक लैंप के रंग और उलटी गिनती का पता लगाने और समय पर रिमाइंडर प्रदान करने के लिए इमेज रिकग्निशन तकनीक का उपयोग करना एक बहुत ही व्यावहारिक विशेषता है।
टेस्ला में ट्रैफिक लैंप डिटेक्शन सुविधा है।
यह तंत्र ड्राइवर की ड्राइविंग के लिए सॉफ़्टवेयर और हार्डवेयर सहायता प्रदान करता है, जिससे अधिक सटीक डेटा प्राप्त होता है। बेशक, सभी सॉफ़्टवेयर और कारों में यह सुविधा नहीं होती।
ट्रैफ़िक काउंटडाउन टाइमर के सिद्धांतों का विश्लेषण करने के बाद, यह स्पष्ट है कि ट्रैफ़िक काउंटडाउन टाइमर का व्यापक उपयोग डेटा गणना और भंडारण का परिणाम है। हालाँकि इसका व्यापक सांख्यिकीय महत्व है, लेकिन व्यक्तिगत मामलों में यह 100% सटीक नहीं हो सकता है। क्या आपको यह रोचक जानकारी मिली?
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पोस्ट करने का समय: 26 अगस्त 2025