نقش بینایی ماشین در بهبود سیستم های امنیتی هوشمند شهری

افزایش حجم ترافیک و پیچیدگی روزافزون زیرساخت های شهری، منجر به رشد چشمگیر حوادث ترافیکی و تهدیدات امنیتی شده است. در این میان بینایی ماشین به عنوان یکی از زیرشاخه های کلیدی هوش مصنوعی با بهره گیری از الگوریتم های یادگیری عمیق توانایی تحلیل خودکار داده های تصویری را فراهم کرده و نقش مهمی در ارتقای ایمنی و کارایی سیستم های حمل و نقل هوشمند ایفا می کند. این پژوهش با تمرکز بر رویکردهای نوین تشخیص حادثه، تحلیل رفتارهای غیرعادی و بهبود پاسخگویی اضطراری، به بررسی مدل های پیشرفته مبتنی بر شبکه های عصبی کانولوشنی، حافظه طولانی کوتاه مدت، ترانسفورماتور و معماری های چند جریانی پرداخته است. نتایج مرور متون نشان می دهد که رویکردهای چند جریانی و ادغام داده های متنوع می توانند دقت تشخیص را در محیط های پیچیده شهری افزایش دهند، اما چالش هایی همچون کمبود داده های واقعی، نیاز به سبک سازی مدل ها برای اجرا در دستگاه های لبه ای و ضرورت ادغام فناوری های مختلف همچنان باقی مانده است. این مطالعه با هدف پر کردن خلا موجود در ادبیات، پیشنهادهایی برای بهبود دقت، کارایی و مقیاس پذیری سیستم های امنیتی هوشمند شهری ارائه می دهد و مسیر آینده پژوهش را در جهت توسعه شهرهای ایمن تر و کارآمدتر ترسیم می کند.

Keywords:

بینایی ماشین , یادگیری عمیق , تشخیص حادثه ترافیکی , امنیت شهری , پردازش بلادرنگ