सारांश:
इंटेलिजेंट ट्रांसपोर्टेशन सिस्टम्स (ITS) के क्षेत्र में, एकल रडार और चेकपॉइंट कैमरों के पारंपरिक संयोजन उच्च लागत और डेटा फ्यूज़न में कठिनाइयों से ग्रस्त हैं। राडार-दृश्य एकीकरण प्रणाली, जो मिलीमीटर-वेव राडार और कैमरों को एकीकृत करती है, लागत को अनुकूलित करती है और डेटा फ्यूज़न को गहरा करती है, और धीरे-धीरे ITS की धारणा परत में एक प्रमुख उपकरण बनती जा रही है। यह पेपर RFchip कैस्केडिंग तकनीक के उपयोग पर चर्चा करता है, मिलीमीटर-वेव राडार के प्रदर्शन को बढ़ाने के लिए AWR2243 डुअल-चिप समाधान का चयन करता है। पेशेवर-ग्रेड सुरक्षा चिप्स के साथ मिलकर, लंबी दूरी की पता लगाने की क्षमताओं वाली एक राडार-दृश्य एकीकरण प्रणाली डिज़ाइन की गई है। अल्गोरिथम स्तर पर, एक मल्टी-सेंसर फ्यूज़न रणनीति अपनाई गई है, और RepViT बैकबोन फ़ीचर एक्सट्रैक्शन नेटवर्क को पेश करके और बाउंडिंग बॉक्स रिग्रेशन सटीकता को अनुकूलित करने के लिए SIoU लॉस फ़ंक्शन का उपयोग करके YOLOv8n लक्ष्य डिटेक्शन अल्गोरिथम में सुधार किया गया है। बेहतर मॉडल पैरामीटर की संख्या 24% तक कम कर देता है, मॉडल के आकार को 22% तक छोटा कर देता है, और उच्च सटीकता बनाए रखते हुए संगणकीय दक्षता में काफी सुधार करता है। वास्तविक दुनिया के यातायात परिदृश्य परीक्षण के माध्यम से, यह प्रणाली यातायात चौराहों की 360° निगरानी हासिल करती है, जिसमें 350 मीटर की अधिकतम पता लगाने की सीमा और 97% से अधिक की पता लगाने की सटीकता है, जो लंबी दूरी के रडार-दृश्य एकीकरण प्रणालियों के लिए डिज़ाइन की आवश्यकताओं को पूरा करती है और मजबूत इंजीनियरिंग अनुप्रयोग संभावनाएं दिखाती है।.

1. परिचय
जैसे-जैसे शहरीकरण तेज हो रहा है और वाहनों की संख्या बढ़ रही है, सड़क यातायात की परिस्थितियाँ अधिक जटिल हो गई हैं। इंटेलिजेंट ट्रांसपोर्टेशन सिस्टम्स (ITS), जो यातायात प्रबंधन की दक्षता और सुरक्षा को बढ़ाते हैं, तकनीकी विकास के संदर्भ में बढ़ती रुचि का विषय बन रहे हैं। विभिन्न ट्रैफ़िक धारणा सेंसरों में, रडार-दृश्य एकीकरण प्रणाली मिलीमीटर-तरंग रडार और वीडियो कैमरों के लाभों को जोड़ती है। यह संलयन रडार का सटीक दूरी और गति मापन प्रदान करता है, जो प्रकाश या मौसम की परिस्थितियों से अप्रभावित होता है, और कैमरे की सहज लक्ष्य पहचान और समृद्ध जानकारी प्रदान करता है। पारंपरिक अलग-अलग रडार और कैमरा तैनाती की तुलना में, रडार-दृश्य एकीकरण प्रणाली हार्डवेयर लागत, डेटा सिंक्रनाइज़ेशन, और सिस्टम एकीकरण में महत्वपूर्ण लाभ प्रदान करती है, जिससे अधिक कुशल ट्रैफ़िक स्थिति धारणा और घटना का पता लगाने में सक्षम होता है।.

हाल के वर्षों में, मिलीमीटर-तरंग रडार तकनीक और रडार-दृश्य संलयन प्रणालियों ने तेजी से विकास किया है। मिलीमीटर-तरंग रडार लक्ष्य की गति और दूरी का पता लगाने के लिए डॉप्लर प्रभाव का उपयोग करता है, और इसका प्रदर्शन संचालन आवृत्ति बैंड, चिप वास्तुकला, और एंटीना डिज़ाइन जैसे कारकों से प्रभावित होता है। पता लगाने की दूरी के आधार पर, मिलीमीटर-तरंग रडार को शॉर्ट-रेंज और लॉन्ग-रेंज प्रकारों में वर्गीकृत किया जाता है। डेटा प्रोसेसिंग में अक्सर प्रोसेसिंग गति और सिस्टम लचीलेपन को संतुलित करने के लिए FPGA या FPGA+DSP आर्किटेक्चर का उपयोग किया जाता है। आवृत्ति बैंड के मामले में, 24GHz और 77GHz रडार का व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है। 77GHz बैंड अपनी छोटी तरंगदैर्ध्य, छोटे एंटेना आकार, अधिक पता लगाने की सीमा, और उच्च संकल्प के कारण लंबी दूरी के यातायात निगरानी परिदृश्यों के लिए विशेष रूप से उपयुक्त है।.

हालाँकि मौजूदा रडार-दृश्य एकीकरण प्रणाली के डिज़ाइन अध्ययन सीमित हैं, और अधिकांश समाधानों को पता लगाने की सीमा या लागत में चुनौतियों का सामना करना पड़ता है। इन समस्याओं को दूर करने के लिए, इस पेपर में 77GHz मिलीमीटर-तरंग रडार और RFchip कैस्केडिंग तकनीक पर आधारित लंबी दूरी की पता लगाने की क्षमता वाली रडार-दृश्य एकीकरण प्रणाली के लिए एक डिज़ाइन समाधान प्रस्तावित किया गया है। पेपर में इसकी हार्डवेयर संरचना, एल्गोरिदम अनुकूलन रणनीतियाँ विस्तार से बताई गई हैं, और प्रणाली की व्यवहार्यता एवं विश्वसनीयता का परीक्षण किया गया है।.

2. सिस्टम डिज़ाइन अवलोकन

रडार-दृश्य एकीकरण प्रणाली दो मुख्य भागों में विभाजित है: रडार और वीडियो। वीडियो खंड में मुख्य नियंत्रण चिप और छवि अधिग्रहण मॉड्यूल शामिल हैं, जो छवि गुणवत्ता सुनिश्चित करने के लिए 5MP सेंसर का उपयोग करता है। रडार खंड AWR2243 डुअल-चिप कैस्केडिंग समाधान का उपयोग करके 6-ट्रांसमिट, 8-रिसीव एंटेना एरे बनाता है, जिसमें सिंक्रोनाइज़ेशन सिग्नल मास्टर-स्लेव मोड सहयोग को सक्षम करते हैं। RF सिग्नल गुणवत्ता में सुधार के लिए, सिस्टम RF चिप्स को पावर देने हेतु एक समर्पित पावर मैनेजमेंट चिप का उपयोग करता है। वीडियो DSP सेंसर को वीडियो डेटा एकत्र करने के लिए नियंत्रित करता है और आंतरिक रूप से रडार एवं वीडियो डेटा फ्यूज़न को एकीकृत करता है।.

2.1 वीडियो अनुभाग का डिज़ाइन
वीडियो सेक्शन पेशेवर-ग्रेड सुरक्षा चिप H13403V100 का उपयोग करता है, जो MIPI प्रोटोकॉल के माध्यम से 5MP सेंसर से जुड़ी होती है, जिससे उच्च-परिभाषा वीडियो डेटा अधिग्रहण और प्रसारण संभव होता है। यह चिप मजबूत छवि प्रसंस्करण और डेटा अनुसूचीकरण क्षमताएं प्रदान करती है, जो बहु-सेंसर फ्यूजन एल्गोरिदम का समर्थन करती है।.

2.2 आरएफचिप मॉड्यूल डिज़ाइन
मिलिमीटर-वेव रडार RF चिप कैस्केडिंग सिस्टम प्रदर्शन को बढ़ाने का एक प्रभावी तरीका है। कई RF चिप्स को समकालिक करके प्रसारण शक्ति और ग्रहण संवेदनशीलता में सुधार किया जा सकता है, जिससे बेहतर पता लगाने की सीमा और कोणीय संकल्प प्राप्त होता है। AWR2243 को मुख्य RF चिप के रूप में चुना गया है, जो उच्च एकीकरण और उत्कृष्ट RF प्रदर्शन के साथ 76–81GHz आवृत्ति बैंड में संचालित होता है। एक AWR2243 तीन ट्रांसमिट और चार रिसीव एंटेना को सपोर्ट करता है, और दो चिप्स को कैस्केड करने से यह छह ट्रांसमिट और आठ रिसीव तक बढ़ जाता है, जिससे सिस्टम की लचीलापन और डिटेक्शन सटीकता में महत्वपूर्ण सुधार होता है।.

2.3 रडार डेटा अधिग्रहण मॉड्यूल का डिज़ाइन
रडार डेटा अधिग्रहण AM2732 DSP + FPGA समाधान का उपयोग करता है। AM2732 SPI इंटरफ़ेस के माध्यम से मास्टर-स्लेव AWR2243 चिप्स को नियंत्रित करता है, फ्रंट-एंड सेंसरों से LVDS डेटा प्राप्त करता है, और लक्ष्य दूरी तथा गति मापन जैसी बुनियादी प्रक्रियाएँ करता है। FPGA रडार डेटा अधिग्रहण और अग्रेषण के लिए जिम्मेदार है, LVDS प्रोटोकॉल के माध्यम से वीडियो नियंत्रण बोर्ड को डेटा प्रेषित करता है, और मुख्य DSP में रडार-दृश्य डेटा फ्यूज़न पूरा करता है।.

3. एल्गोरिदम डिज़ाइन

रडार-दृश्य एकीकरण प्रणाली का मूल कई-संवेदी संलयन एल्गोरिदम में निहित है। यह प्रणाली मुख्य DSP में रडार बिंदु बादल और वीडियो छवि संलयन प्रसंस्करण को लागू करती है, जिसमें लक्ष्य का पता लगाना, ट्रैकिंग और डेटा संघटन शामिल हैं।.

3.1 रडार लक्ष्य का पता लगाना
रडार लक्ष्य पहचान DBSCAN क्लस्टरिंग एल्गोरिदम का उपयोग करती है, जो घनत्व के आधार पर नमूनों को विभाजित करता है, गैर-गोलाकार रूप से वितरित लक्ष्य बिंदुओं को प्रभावी रूप से पहचानता है, और यातायात परिदृश्यों में बहु-लक्ष्य तथा बहु-आकार पहचान के लिए उपयुक्त है।.

3.2 छवि लक्ष्य पहचान
छवि लक्ष्य पहचान YOLOv8n मॉडल पर आधारित है, जिसमें Backbone, Neck और Head घटक शामिल हैं। पहचान सटीकता और मॉडल दक्षता को और बढ़ाने के लिए, इस पेपर में RepViT बैकबोन नेटवर्क पेश किया गया है और बाउंडिंग बॉक्स रिग्रेशन को अनुकूलित करने के लिए SIoU लॉस फ़ंक्शन का उपयोग किया गया है।.

4. निष्कर्ष

यह पेपर AWR2243 डुअल आरएफ-चिप कैस्केडिंग तकनीक पर आधारित एक लंबी-दूरी के रडार-विज़ुअल एकीकरण सिस्टम डिज़ाइन का प्रस्ताव करता है। यह सिस्टम हार्डवेयर कैस्केडिंग के माध्यम से एंटीना के प्रदर्शन में सुधार करता है, जिसे मल्टी-सेंसर फ्यूज़न एल्गोरिदम और एक बेहतर YOLOv8n डिटेक्शन मॉडल के साथ जोड़ा गया है। यह सिस्टम 97% से अधिक की डिटेक्शन सटीकता प्राप्त करता है, जिसमें अधिकतम डिटेक्शन रेंज 350 मीटर तक पहुँचती है, जो ITS परिदृश्यों में लंबी दूरी की ट्रैफ़िक निगरानी की आवश्यकताओं को पूरा करती है। परीक्षण परिणाम प्रणाली की स्थिरता और विश्वसनीयता को मान्य करते हैं, जो इसे महान इंजीनियरिंग अनुप्रयोग मूल्य प्रदान करते हैं।.