एनईसी ने बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) और छवि विश्लेषण का उपयोग करके आपदा क्षति मूल्यांकन के लिए प्रौद्योगिकी विकसित की है

टोक्यो, अगस्त 25, 2023 - (जेसीएन न्यूज़वायर) - एनईसी कॉर्पोरेशन (टीएसई: 6701) ने बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) और छवि विश्लेषण का उपयोग करके आपदा क्षति मूल्यांकन के लिए एक तकनीक विकसित की है। यह तकनीक उपयोगकर्ताओं को आपदा आने पर एकत्र की गई छवियों की भीड़ से क्षति की सीमा और स्थान का तुरंत और सटीक आकलन करने में सक्षम बनाती है। आगे बढ़ते हुए, एनईसी आपदा प्रतिक्रिया के प्रभारी सरकारी मंत्रालयों और नगर निगम अधिकारियों को यह तकनीक प्रदान करके आपदा की स्थिति में निकासी मार्गदर्शन, बचाव प्रयासों और अन्य प्रारंभिक प्रतिक्रिया गतिविधियों में तेजी लाने में योगदान देगा।

चित्र 1: फ़ील्ड छवियों को कम करने का परिणाम

हाल के वर्षों में, दुनिया में प्राकृतिक आपदाओं की आवृत्ति और गंभीरता में वृद्धि देखी गई है, जिनमें तीव्र मूसलाधार बारिश और बड़े भूकंप शामिल हैं। जब आपदाएं आती हैं, तो आपदा पीड़ितों के लिए निकासी मार्गदर्शन और बचाव प्रयासों जैसी प्रारंभिक प्रतिक्रिया गतिविधियों में तेजी लाने के लिए क्षति का शीघ्र और सटीक आकलन करना महत्वपूर्ण है। हालाँकि, तीव्र प्रारंभिक प्रतिक्रिया की प्राप्ति एक चुनौती बनी हुई है क्योंकि वर्षा वितरण मानचित्र और भूकंपीय तीव्रता वितरण मानचित्र, उदाहरण के लिए, साथ ही निवासियों से प्राप्त पाठ्य जानकारी में क्षति की सीमा और स्थान पर पर्याप्त विवरण शामिल नहीं हैं। इसके विपरीत, नगर पालिकाओं और अन्य संस्थाओं को प्रदान की गई आपदाग्रस्त क्षेत्रों की छवियां (स्मार्टफोन, ड्राइव रिकॉर्डर, सीसीटीवी इत्यादि द्वारा ली गई छवियां) बहुत आशाजनक हैं क्योंकि उनमें व्यापक क्षति और भौगोलिक स्थिति की जानकारी होती है।

प्रारंभिक प्रतिक्रिया गतिविधियों में तेजी लाने के प्रयास में, एनईसी ने एक ऐसी तकनीक विकसित की है जिसका उपयोग किसी आपदा के प्रभाव का आकलन करने के लिए आवश्यक छवियों को जल्दी और सटीक रूप से सीमित करने के लिए किया जा सकता है, और फिर इन छवियों को सड़क के पते-स्तर की सटीकता के साथ मानचित्र पर प्रदर्शित किया जा सकता है। .

नई तकनीक की विशेषताएं

1. उपयोगकर्ता के इरादे के अनुसार फ़ील्ड छवियों को संक्षिप्त करता है

छवि समानता निर्धारित करने के लिए एलएलएम के शब्दों की शब्दार्थ व्याख्या और छवि विश्लेषण का उपयोग करके केवल उपयोगकर्ता के इरादे से संरेखित छवियों को शामिल करने के लिए छवियों को कई फ़ील्ड छवियों से छोटा किया जा सकता है।

छवि पहचान तकनीक का उपयोग परंपरागत रूप से उन छवियों को सीमित करने के लिए किया जाता है जो उपयोगकर्ताओं के लिए प्रासंगिक हैं। हालाँकि, ये प्रौद्योगिकियाँ केवल पूर्व-प्रशिक्षित छवियों को पहचानने में सक्षम हैं, जिससे यह सीमित हो जाता है कि किन छवियों को सीमित किया जा सकता है। इससे उपयोगकर्ता के इरादे के अनुसार सर्वेक्षण करना मुश्किल हो गया है, जो आपदा के प्रकार और पैमाने, प्रभावित क्षेत्रों और स्थिति की सीमा के आधार पर भिन्न होता है।

यह नव विकसित तकनीक कीवर्ड का उपयोग करके फ़ील्ड छवियों को सीमित करने के लिए एलएलएम का उपयोग करती है। इसके अलावा, छवि विश्लेषण को नियोजित करना और उस दृश्य को निर्दिष्ट करना जिसे उपयोगकर्ता खोजना चाहता है, उन दृश्यों को सीमित करना संभव बनाता है जिन्हें शब्दों में व्यक्त करना मुश्किल है। दूसरे शब्दों में, एलएलएम और छवि विश्लेषण के संयोजन से, उपयोगकर्ता केवल अपने इरादों से मेल खाने वाली छवियों को सटीक रूप से सीमित कर सकते हैं, जिससे आपदाओं के सामने आने पर तुरंत प्रतिक्रिया देना संभव हो जाता है।

2. सड़क के पते के स्तर पर मानचित्र पर क्षति की सीमा और स्थान प्रदर्शित करता है

फ़ील्ड छवियों के मामले में, जिनके लिए आपदा-ग्रस्त क्षेत्र का स्थान अज्ञात है, स्थान का अनुमान सड़क के पते-स्तर की सटीकता के साथ लगाया जा सकता है और फिर व्यापक क्षेत्रों को कवर करने वाले हवाई इमेजरी और मानचित्र डेटा के साथ छवियों की तुलना करके मानचित्र पर प्रदर्शित किया जा सकता है।

आपदाओं जैसी आपातकालीन स्थितियों में प्रदान की गई फ़ील्ड छवियों में आवश्यक रूप से स्थान की जानकारी शामिल नहीं होती है, जिससे कभी-कभी आपदाग्रस्त क्षेत्रों की पहचान करना मुश्किल हो सकता है। जबकि एनईसी ने अतीत में उपग्रह चित्रों और हवाई तस्वीरों के उपयोग के माध्यम से स्थानों का अनुमान लगाने के लिए प्रौद्योगिकियों का विकास किया है (1), इस नवीनतम तकनीक ने दुनिया की उच्चतम मिलान सटीकता (2) (3) हासिल की है, जो उच्च स्तर की सटीकता के साथ स्थान अनुमान को सक्षम बनाती है। , यहां तक ​​कि किसी आपदा के दौरान ली गई फ़ील्ड छवियों के लिए भी।

स्थानों का अनुमान लगाने के लिए, यह तकनीक स्वचालित रूप से फ़ील्ड छवियों से सड़कों, इमारतों और यातायात संकेतों जैसे क्षेत्रों को निकालती है और फिर उन्हें मानचित्र लेआउट जानकारी (सड़कों, इमारतों आदि के आकार और लेआउट) के साथ मिलाती है। इस तरह, भूकंप की स्थिति में क्षति के कम जोखिम वाली सड़कों की जानकारी और इमारतों की जानकारी का सक्रिय रूप से उपयोग करके, आंशिक रूप से ढही हुई इमारतों या आंशिक रूप से बाढ़ वाली सड़कों की छवियों के लिए भी, फोटो खींचे गए स्थान का अत्यधिक सटीक अनुमान संभव हो जाता है। मिलान करने के लिए बाढ़ की स्थिति में डूबने का कम जोखिम।

एनईसी ने आपदा की स्थिति में निकासी मार्गदर्शन, बचाव प्रयासों और अन्य प्रारंभिक प्रतिक्रिया गतिविधियों में तेजी लाने में मदद करने के प्रयास में इस नई विकसित तकनीक को वित्त वर्ष 2025 के भीतर व्यावहारिक उपयोग में लाने की योजना बनाई है। इसके अलावा, एनईसी अन्य अनुप्रयोगों में एलएलएम और छवि विश्लेषण प्रौद्योगिकी के उपयोग का विस्तार करके समाज को अधिक सुरक्षित, अधिक सुरक्षित और अधिक सुविधाजनक बनाने के लिए प्रतिबद्ध है।

(1) 10 फरवरी, 2022: एनईसी ने उपग्रह इमेजरी और हवाई तस्वीरों से परिदृश्य छवियों के स्थानों का अनुमान लगाने में सक्षम तकनीक विकसित की है (प्रेस विज्ञप्ति केवल जापानी में उपलब्ध है)
https://jpn.nec.com/press/202202/20220210_03.html
(2) सार्वजनिक रूप से उपलब्ध सीवीयूएसए डेटा सेट से 1 हवाई छवियों को शामिल करने वाले पुनर्प्राप्ति कार्यों के आधार पर शीर्ष-8,884% पुनर्प्राप्ति दर (90 डिग्री दृश्य क्षेत्र के लिए ग्राउंड व्यू छवियों के मामले में)
(3) सेमजीओ: क्रॉस-व्यू इमेज जियो-लोकलाइज़ेशन के लिए सिमेंटिक कीवर्ड https://ieeexplore.ieee.org/document/10094763

NEC Corporation के बारे में

एनईसी कॉरपोरेशन ने "एक उज्जवल दुनिया को व्यवस्थित करना" के ब्रांड स्टेटमेंट को बढ़ावा देते हुए आईटी और नेटवर्क प्रौद्योगिकियों के एकीकरण में खुद को एक नेता के रूप में स्थापित किया है। एनईसी व्यवसायों और समुदायों को समाज और बाजार दोनों में तेजी से हो रहे परिवर्तनों के अनुकूल होने में सक्षम बनाता है क्योंकि यह एक अधिक टिकाऊ दुनिया को बढ़ावा देने के लिए सुरक्षा, सुरक्षा, निष्पक्षता और दक्षता के सामाजिक मूल्यों को प्रदान करता है जहां सभी को अपनी पूरी क्षमता तक पहुंचने का मौका मिलता है। अधिक जानकारी के लिए एनईसी www.nec.com पर जाएं।

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• स्रोत: https://www.jcnnewswire.com/pressrelease/86034/3/