AI-संचालित ट्रैफिक प्रबंधन प्रणाली से चेन्नई में यातायात में सुधार
चेन्नई में ट्रैफिक प्रबंधन में बदलाव
चेन्नई, 5 अगस्त: शहरी गतिशीलता को बेहतर बनाने के लिए, चेन्नई ने 165 चौराहों पर AI-संचालित अनुकूली सिग्नल स्थापित करने की योजना बनाई है। यह कदम प्रमुख सड़कों पर ट्रैफिक प्रबंधन प्रणाली को नया रूप देने के लिए उठाया जा रहा है।
यह नई प्रणाली वास्तविक समय में ट्रैफिक भीड़ के आधार पर हरे सिग्नल की अवधि को समायोजित करेगी, जिससे प्रतीक्षा समय कम होगा और ट्रैफिक प्रवाह में सुधार होगा।
वर्तमान में, सिग्नल का समय 60-90 सेकंड तय है, जबकि अनुकूली प्रणाली वाहन की संख्या के अनुसार हरे सिग्नल का समय निर्धारित करेगी। अत्यधिक भीड़भाड़ वाले क्षेत्रों में हरे सिग्नल को 120 सेकंड तक बढ़ाया जा सकता है, जबकि कम व्यस्त लेनों में इसे 30 सेकंड तक घटाया जा सकता है।
इस प्रणाली का पहला चरण प्रमुख गलियों जैसे अन्ना सलाई, जवाहरलाल नेहरू सलाई, सरदार पटेल रोड, कमराजर सलाई, राजाजी सलाई और टेलर्स रोड को कवर करेगा।
EVR सलाई पर छह पायलट चौराहों, जैसे वेपरी और ईगा थियेटर चौराहे, पहले से ही नई प्रणाली का परीक्षण कर रहे हैं। इन पायलट चौराहों से प्रारंभिक प्रतिक्रिया सकारात्मक रही है।
“हम पहले ही पीक घंटों के दौरान कतारों की लंबाई में उल्लेखनीय कमी और बेहतर निकासी समय देख रहे हैं,” ट्रैफिक पूर्व के संयुक्त पुलिस आयुक्त बंडी गंगाधर ने कहा।
प्रत्येक अनुकूली चौराहे में तीन मुख्य घटक शामिल होंगे: सड़क पर सेंसर जो वाहन की गति और चौराहे के माध्यम से यात्रा समय को मापेंगे, AI-सक्षम कैमरे जो वाहनों की संख्या, दिशा और कारों, बसों, दोपहिया वाहनों और यहां तक कि पैदल चलने वालों के बीच अंतर करेंगे, और एक नियंत्रण इकाई जो इस डेटा को संसाधित कर तुरंत सिग्नल समय को वास्तविक समय की स्थिति के अनुसार समायोजित करेगी।
यह स्थानीय स्तर पर निर्णय लेने की प्रक्रिया एक केंद्रीकृत प्रणाली द्वारा समर्थित होगी। प्रत्येक चौराहे से लाइव डेटा ग्रेटर चेन्नई ट्रैफिक पुलिस मुख्यालय में भेजा जाएगा। यह पूरे गलियों में सिग्नल समय को समन्वयित करने में मदद करेगा। इससे “हरे गलियों” का निर्माण संभव होगा, जो प्रमुख सड़कों पर हरे सिग्नल की एक श्रृंखला को सक्षम करेगा, जिससे निरंतर ट्रैफिक प्रवाह और रुकावटों को कम किया जा सकेगा।
यह प्रणाली वास्तविक समय के वीडियो फीड और ऐतिहासिक ट्रैफिक डेटा का संयोजन उपयोग करती है ताकि भीड़भाड़ की भविष्यवाणी की जा सके और सिग्नल चरणों को सक्रिय रूप से समायोजित किया जा सके। यह पूरी तरह से स्वचालित है लेकिन इसमें मैनुअल ओवरराइड क्षमताएं भी हैं, जिससे ट्रैफिक पुलिस आपात स्थितियों में दूरस्थ हस्तक्षेप कर सकती है, जैसे एंबुलेंस या VIP काफिलों के गुजरने के दौरान।
“सेंसर और AI कैमरों की स्थापना वर्तमान में चल रही है और आने वाले महीनों में पूरी हो जाएगी,” गंगाधर ने पुष्टि की।
हालांकि, विशेषज्ञों का कहना है कि प्रणाली की प्रभावशीलता सटीक और विश्वसनीय डेटा पर निर्भर करती है। “हमने अंतरराष्ट्रीय उदाहरण देखे हैं जहां सेंसर या कैमरा विफलताओं ने ट्रैफिक को बाधित किया,” परिवहन इंजीनियर आर. राजमुरुगन ने कहा, जिन्होंने मेलबर्न, पिट्सबर्ग और लंदन जैसे शहरों में विफलताओं का उल्लेख किया।
चेन्नई का स्मार्ट गतिशीलता को अपनाने का यह कदम एक बड़े शहरी आधुनिकीकरण रणनीति का हिस्सा है, और यदि यह सफल होता है, तो यह अन्य भारतीय शहरों के लिए एक मानक स्थापित कर सकता है जो पुरानी ट्रैफिक समस्याओं से जूझ रहे हैं।