क्या ट्रैफिक काउंटडाउन टाइमर गलत होते हैं?

हाल ही में, कई ड्राइवरों ने शायद गौर किया होगा कि विभिन्न मानचित्र और नेविगेशन ऐप्स ने नए बदलाव पेश किए हैं।ट्रैफ़िक काउंटडाउन टाइमरविशेषताएं। हालांकि, कई लोगों ने उनकी अशुद्धि के बारे में शिकायत की है।

ऐसा नक्शा होना जिसमें ट्रैफिक सिग्नल की पहचान की जा सके, निश्चित रूप से बहुत मददगार होता है।

कभी-कभी, सिग्नल हरा होता है और आप चलने के लिए तैयार होते हैं, लेकिन सिग्नल पर पहुँचते ही पता चलता है कि सिग्नल लाल है, जिससे आपको ब्रेक लगाना पड़ता है। कभी-कभी, मैप पर उलटी 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 एक्सीलरेटर को ज़ोर से दबा देते हैं।

किशियांग यातायात उलटी गिनती टाइमरयह गोल और चौकोर सहित विभिन्न आकारों में उपलब्ध है और 3 सेकंड, 5 सेकंड और 99 सेकंड की समायोज्य टाइमर रेंज को सपोर्ट करता है। यह मौजूदा लाइट पोल या वायरिंग में बदलाव किए बिना पारंपरिक काउंटडाउन टाइमर को सीधे बदल सकता है और शहरी मुख्य सड़कों, स्कूल चौराहों और राजमार्गों के प्रवेश और निकास सहित विभिन्न स्थितियों के लिए उपयुक्त है।

ट्रैफ़िक काउंटडाउन टाइमर फ़ंक्शन सुनने में तो बहुत अच्छा लगता है, लेकिन यह सटीक क्यों नहीं है? दरअसल, इसके काम करने के तरीके का विश्लेषण करने के बाद इसे समझना आसान है।

सिद्धांत 1: ट्रैफिक लैंप का डेटा ट्रैफिक पुलिस टुकड़ी के ओपन डेटा प्लेटफॉर्म से आता है।

चूंकि ट्रैफिक लाइट का डेटा परिवहन विभाग से आता है, इसलिए यह समझना आसान है कि नेविगेशन सॉफ्टवेयर के लिए इस स्रोत से डेटा प्राप्त करना सबसे सीधा और सटीक तरीका है। यह तरीका असामान्य नहीं है। वास्तव में, सरकार द्वारा स्थापित सूचना प्लेटफॉर्म आमतौर पर ओपन डेटा जारी करते हैं, जिससे अधिकृत उपयोगकर्ता डेटा के सामाजिक महत्व को जान और समझ सकते हैं।

कुछ शहरों के परिवहन विभाग भी जनता को ट्रैफिक लैंप से संबंधित 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 की सटीकता सुनिश्चित करते हुए भी, स्थानीय परिवहन विभागों के भीतर ओपन डेटा प्लेटफ़ॉर्म और इंटरफ़ेस के विकास के विभिन्न स्तरों और प्रगति के कारण यह सटीक डेटा स्रोत सार्वभौमिक रूप से उपलब्ध नहीं है। इसलिए, यह वैकल्पिक डेटा स्रोत धीरे-धीरे अपनाया जा रहा है।

सिद्धांत 2: बड़े डेटा से अनुमान लगाना, अर्थात्, एक निश्चित अवधि में नेविगेशन सिस्टम से गुजरने वाले वाहनों की गति का अनुमान लगाना।

परिवहन विभाग द्वारा उपलब्ध कराए गए सटीक आंकड़ों पर निर्भर रहने के बजाय, नेविगेशन सॉफ्टवेयर मानचित्र डेटा भी एकत्र कर सकता है ताकि बड़े पैमाने पर ट्रैफिक लाइटों की स्थिति का अनुमान लगाया जा सके और उसे संग्रहीत किया जा सके। नेविगेशन सॉफ्टवेयर कई लोगों के शुरू होने और समाप्त होने के समय का अनुमान लगाता है।

उदाहरण के लिए, यदि किसी शहर में नेविगेशन सॉफ़्टवेयर का उपयोग करने वाले अधिकांश वाहन सुबह 9:00 बजे से 9:01 बजे के बीच एक ट्रैफ़िक सिग्नल से सुचारू रूप से गुजरते हैं, और अगले आधे मिनट के भीतर, अधिकांश वाहन ब्रेक लगाते हैं और शून्य गति पर वापस आ जाते हैं, तो उस ट्रैफ़िक सिग्नल तक की उलटी गिनती का उचित अनुमान लगाया जा सकता है।

इस प्रक्रिया की गणना और संग्रहण के बाद, नेविगेशन मानचित्र ट्रैफ़िक लैंप के बड़े डेटा का एक मोटा-मोटा संस्करण तैयार करता है। बेशक, इसके लिए डेटा की सफ़ाई और फ़िल्टरिंग की आवश्यकता होती है। कुछ स्मार्ट लेन और टाइडल लेन डेटा के लिए, उपयुक्त फिटिंग वक्र खोजने के लिए जटिल गणना और मिलान की भी आवश्यकता होती है।

नेविगेशन सॉफ्टवेयर अनुमानित ट्रैफिक लैंप से संबंधित बड़ा डेटा संग्रहीत करता है।

यह मानना ​​तर्कसंगत है कि मानचित्रों और नेविगेशन सॉफ़्टवेयर का व्यापक उपयोग संभवतः इस विशाल डेटा से प्राप्त अनुमानित ट्रैफ़िक लाइट डेटा पर आधारित है। यही कारण है कि कई चालक ट्रैफ़िक लाइट डेटा की सटीकता की कमी की शिकायत करते हैं; आख़िरकार, यह केवल एक अनुमान है और इसकी सटीक तुलना नहीं की जा सकती।

सिद्धांत 3: साइकिल डैशकैम या कार कैमरा का उपयोग करना

उपरोक्त विधियों के अतिरिक्त, यह ध्यान देने योग्य है कि कई डैशकैम और कार कैमरों में अब ट्रैफिक लैंप पहचानने की क्षमता होती है। वर्तमान ट्रैफिक लैंप के रंग और उलटी गिनती का पता लगाने के लिए छवि पहचान तकनीक का उपयोग करना, समय पर अनुस्मारक प्रदान करना, एक बहुत ही उपयोगी सुविधा है।

टेस्ला में ट्रैफिक लैंप डिटेक्शन फीचर है।

यह तंत्र चालक को वाहन चलाने में सॉफ्टवेयर और हार्डवेयर सहायता प्रदान करता है, जिससे अधिक सटीक डेटा प्राप्त होता है। हालांकि, सभी सॉफ्टवेयर और कारों में यह सुविधा उपलब्ध नहीं होती है।

ट्रैफ़िक काउंटडाउन टाइमर के सिद्धांतों का विश्लेषण करने के बाद, यह स्पष्ट है कि ट्रैफ़िक काउंटडाउन टाइमर का व्यापक उपयोग डेटा गणना और संग्रहण 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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