ପାରମ୍ପରିକ ଯାଞ୍ଚ ମଡେଲର ଅସୁବିଧା, ଯେପରିକି ମାପ ନେବା କଷ୍ଟକର କଭରେଜ, ଅଦକ୍ଷତା ଏବଂ ଅନୁପାଳନ ପରିଚାଳନାର ଜଟିଳତା, ଯୋଗୁଁ ବୈଦ୍ୟୁତିକ ଉପଯୋଗିତାଗୁଡ଼ିକ ଦୀର୍ଘ ସମୟ ଧରି ସୀମିତ ଥିଲା।
ଆଜି, ଉନ୍ନତ ଡ୍ରୋନ୍ ପ୍ରଯୁକ୍ତିବିଦ୍ୟାକୁ ବିଦ୍ୟୁତ୍ ଯାଞ୍ଚ ପ୍ରକ୍ରିୟାରେ ସାମିଲ କରାଯାଇଛି, ଯାହା କେବଳ ଯାଞ୍ଚର ସୀମାକୁ ବ୍ୟାପକ କରିଥାଏ ନାହିଁ, ବରଂ କାର୍ଯ୍ୟକ୍ଷମ ଦକ୍ଷତାକୁ ମଧ୍ୟ ଉଲ୍ଲେଖନୀୟ ଭାବରେ ଉନ୍ନତ କରିଥାଏ ଏବଂ ପାରମ୍ପରିକ ଯାଞ୍ଚର ଦୁର୍ଦ୍ଦଶାକୁ ସମ୍ପୂର୍ଣ୍ଣ ଭାବରେ ନଷ୍ଟ କରି, ଯାଞ୍ଚ ପ୍ରକ୍ରିୟାର ଅନୁପାଳନକୁ ପ୍ରଭାବଶାଳୀ ଭାବରେ ସୁନିଶ୍ଚିତ କରିଥାଏ।
ବିଲିୟନ-ପିକ୍ସେଲ କ୍ୟାମେରା ବ୍ୟବହାର, ସ୍ୱୟଂଚାଳିତ ଉଡ଼ାଣ, ସ୍ୱତନ୍ତ୍ର ଯାଞ୍ଚ ସଫ୍ଟୱେର୍ ଏବଂ ଦକ୍ଷ ତଥ୍ୟ ବିଶ୍ଳେଷଣ ସହିତ ମିଶ୍ରିତ, ଡ୍ରୋନର ଶେଷ-ବ୍ୟବହାରକାରୀମାନେ ଡ୍ରୋନ ଯାଞ୍ଚର ଉତ୍ପାଦକତାକୁ ବହୁଗୁଣ ବୃଦ୍ଧି କରିବାରେ ସଫଳ ହୋଇଛନ୍ତି।
ନିରୀକ୍ଷଣ ପରିପ୍ରେକ୍ଷୀରେ ଉତ୍ପାଦକତା: ନିରୀକ୍ଷଣ ଉତ୍ପାଦକତା = ପ୍ରତିଛବି ଅଧିଗ୍ରହଣ, ରୂପାନ୍ତର ଏବଂ ବିଶ୍ଳେଷଣର ମୂଲ୍ୟ/ଏହି ମୂଲ୍ୟ ସୃଷ୍ଟି କରିବା ପାଇଁ ଆବଶ୍ୟକ ଶ୍ରମ ଘଣ୍ଟା ସଂଖ୍ୟା।
ସଠିକ୍ କ୍ୟାମେରା, ଅଟୋଫ୍ଲାଇଟ୍, ଏବଂ କୃତ୍ରିମ ବୁଦ୍ଧିମତ୍ତା (AI) ଆଧାରିତ ବିଶ୍ଳେଷଣ ଏବଂ ସଫ୍ଟୱେର୍ ସାହାଯ୍ୟରେ, ସ୍କେଲେବଲ୍ ଏବଂ ଦକ୍ଷ ଚିହ୍ନଟ ହାସଲ କରିବା ସମ୍ଭବ।
ମୁଁ ତାହା କିପରି ପୂରଣ କରିବି?
ଉତ୍ପାଦକତା ବୃଦ୍ଧି କରିବା ପାଇଁ ଏକ ସର୍ବାଙ୍ଗୀନ ଯାଞ୍ଚ ପଦ୍ଧତି ବ୍ୟବହାର କରି ପ୍ରକ୍ରିୟାର ପ୍ରତ୍ୟେକ ପଦକ୍ଷେପକୁ ଅପ୍ଟିମାଇଜ୍ କରନ୍ତୁ। ଏହି ସର୍ବାଙ୍ଗୀନ ପଦ୍ଧତି କେବଳ ସଂଗୃହୀତ ତଥ୍ୟର ମୂଲ୍ୟ ବୃଦ୍ଧି କରେ ନାହିଁ, ବରଂ ସଂଗ୍ରହ ଏବଂ ବିଶ୍ଳେଷଣ ପାଇଁ ଆବଶ୍ୟକ ସମୟକୁ ମଧ୍ୟ ଯଥେଷ୍ଟ ହ୍ରାସ କରେ।
ଏହା ସହିତ, ସ୍କେଲବିଲିଟି ଏହି ପଦ୍ଧତିର ଏକ ପ୍ରମୁଖ ଦିଗ। ଯଦି ପରୀକ୍ଷଣରେ ସ୍କେଲବିଲିଟିର ଅଭାବ ଥାଏ, ତେବେ ଏହା ଭବିଷ୍ୟତର ଚ୍ୟାଲେଞ୍ଜ ପାଇଁ ଦୁର୍ବଳ, ଯାହା ଫଳରେ ଖର୍ଚ୍ଚ ବୃଦ୍ଧି ପାଇବ ଏବଂ ଦକ୍ଷତା ହ୍ରାସ ପାଇବ।
ଏକ ସର୍ବାଙ୍ଗୀନ ଡ୍ରୋନ୍ ଯାଞ୍ଚ ପଦ୍ଧତି ଗ୍ରହଣ କରିବା ପାଇଁ ଯୋଜନା କରିବା ସମୟରେ ଯଥାଶୀଘ୍ର ସ୍କେଲେବିଲିଟିକୁ ପ୍ରାଥମିକତା ଦିଆଯିବା ଆବଶ୍ୟକ। ଅପ୍ଟିମାଇଜେସନ୍ର ପ୍ରମୁଖ ପଦକ୍ଷେପଗୁଡ଼ିକ ମଧ୍ୟରେ ଉନ୍ନତ ପ୍ରତିଛବି ଅଧିଗ୍ରହଣ କୌଶଳର ବ୍ୟବହାର ଏବଂ ଉଚ୍ଚ-ସମ୍ପନ୍ନ ଇମେଜିଂ କ୍ୟାମେରାର ବ୍ୟବହାର ଅନ୍ତର୍ଭୁକ୍ତ। ଉତ୍ପନ୍ନ ଉଚ୍ଚ-ସଂଜଳନ ପ୍ରତିଛବିଗୁଡ଼ିକ ତଥ୍ୟର ସଠିକ ଦୃଶ୍ୟକରଣ ପ୍ରଦାନ କରେ।
ତ୍ରୁଟି ଖୋଜିବା ସହିତ, ଏହି ପ୍ରତିଛବିଗୁଡ଼ିକ କୃତ୍ରିମ ବୁଦ୍ଧିମତ୍ତା ମଡେଲଗୁଡ଼ିକୁ ତାଲିମ ଦେଇପାରିବ ଯାହା ଯାଞ୍ଚ ସଫ୍ଟୱେର୍କୁ ତ୍ରୁଟି ଚିହ୍ନଟ କରିବାରେ ସାହାଯ୍ୟ କରେ, ଏକ ମୂଲ୍ୟବାନ ପ୍ରତିଛବି-ଆଧାରିତ ଡାଟାସେଟ୍ ସୃଷ୍ଟି କରେ।
ପୋଷ୍ଟ ସମୟ: ଅଗଷ୍ଟ-୨୭-୨୦୨୪