ਖਤਰਨਾਕ ਉਦਯੋਗ: ਅਸੀਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਦੇਖ ਰਹੇ ਹਾਂ, %username% (ਵੀਡੀਓ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ)

ਇੱਕ ਕਾਮਰੇਡ ਹੈਲਮੇਟ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਹੈ, ਦੂਜਾ ਦਸਤਾਨਿਆਂ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਹੈ।

ਉਤਪਾਦਨ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਬਹੁਤ ਵਧੀਆ ਕੈਮਰੇ ਨਹੀਂ ਹਨ, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਧਿਆਨ ਦੇਣ ਵਾਲੀਆਂ ਦਾਦੀਆਂ ਨਹੀਂ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦੀਆਂ. ਵਧੇਰੇ ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਉਹ ਉੱਥੇ ਇਕਸਾਰਤਾ ਤੋਂ ਪਾਗਲ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਹਮੇਸ਼ਾ ਘਟਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਦੇਖਦੇ. ਫਿਰ ਉਹ ਹੌਲੀ-ਹੌਲੀ ਕਾਲ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਜੇ ਇਹ ਇੱਕ ਖਤਰਨਾਕ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਦਾਖਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਕਈ ਵਾਰ ਵਰਕਸ਼ਾਪ ਨੂੰ ਬੁਲਾਉਣ ਦਾ ਕੋਈ ਮਤਲਬ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ, ਤੁਸੀਂ ਸਿੱਧੇ ਕਰਮਚਾਰੀ ਦੇ ਰਿਸ਼ਤੇਦਾਰਾਂ ਕੋਲ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹੋ.

ਤਰੱਕੀ ਉਸ ਬਿੰਦੂ 'ਤੇ ਪਹੁੰਚ ਗਈ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਇੱਕ ਰੋਬੋਟ ਸਭ ਕੁਝ ਦੇਖ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸ ਦੀ ਉਲੰਘਣਾ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਵਿਅਕਤੀ ਨੂੰ ਮਾਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਐਸਐਮਐਸ ਦੁਆਰਾ ਯਾਦ ਕਰਾਉਣ ਦੁਆਰਾ, ਸਾਇਰਨ ਨੂੰ ਕਰੰਟ ਦੇ ਹਲਕੇ ਡਿਸਚਾਰਜ ਦੁਆਰਾ, ਵਾਈਬ੍ਰੇਸ਼ਨ ਦੁਆਰਾ, ਇੱਕ ਭੈੜੀ ਚੀਕ ਦੁਆਰਾ, ਚਮਕਦਾਰ ਰੌਸ਼ਨੀ ਦੀ ਇੱਕ ਫਲੈਸ਼ ਦੁਆਰਾ, ਜਾਂ ਸਿਰਫ਼ ਮੈਨੇਜਰ ਨੂੰ ਦੱਸ ਕੇ।

ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ:

• ਬਿਨਾਂ ਹੈਲਮੇਟ ਦੇ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨਾ ਬਹੁਤ ਆਸਾਨ ਹੈ। ਗੰਜੇ ਵੀ। ਜੇਕਰ ਅਸੀਂ ਬਿਨਾਂ ਹੈਲਮੇਟ ਦੇ ਕਿਸੇ ਵਿਅਕਤੀ ਨੂੰ ਦੇਖਿਆ, ਤਾਂ ਓਪਰੇਟਰ ਜਾਂ ਵਰਕਸ਼ਾਪ ਮੈਨੇਜਰ ਨੂੰ ਤੁਰੰਤ ਚੇਤਾਵਨੀ ਭੇਜੀ ਗਈ ਸੀ।
• ਇਹੀ ਖ਼ਤਰਨਾਕ ਉਦਯੋਗਾਂ ਵਿੱਚ ਗੋਗਲਾਂ ਅਤੇ ਦਸਤਾਨੇ, ਬੈਲਟ ਹਾਰਨੈੱਸ (ਹਾਲਾਂਕਿ ਅਸੀਂ ਹੁਣੇ ਲਈ ਸਿਰਫ ਕੈਰਾਬਿਨਰ ਨੂੰ ਦੇਖ ਰਹੇ ਹਾਂ), ਰਿਫਲੈਕਟਿਵ ਵੇਸਟਾਂ, ਰੈਸਪੀਰੇਟਰਜ਼, ਵਾਲ ਕੈਪਾਂ ਅਤੇ ਹੋਰ ਪੀਪੀਈ ਲਈ ਵੀ ਅਜਿਹਾ ਹੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਹੁਣ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਸਿਜ਼ੋਵ ਦੀਆਂ 20 ਕਿਸਮਾਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
• ਤੁਸੀਂ ਸਾਈਟ 'ਤੇ ਲੋਕਾਂ ਦੀ ਸਹੀ ਗਿਣਤੀ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਇਹ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖ ਸਕਦੇ ਹੋ ਕਿ ਉਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਕਦੋਂ ਅਤੇ ਕਿੰਨੇ ਉੱਥੇ ਸਨ।
• ਜਦੋਂ ਕੋਈ ਵਿਅਕਤੀ ਖਤਰਨਾਕ ਜ਼ੋਨ ਵਿੱਚ ਦਾਖਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਅਲਾਰਮ ਵੱਜ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਅਤੇ ਇਸ ਜ਼ੋਨ ਨੂੰ ਇਸ ਤੱਥ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਕੌਂਫਿਗਰ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਰੁਕਦੀਆਂ ਹਨ।

ਇਤਆਦਿ. ਸਭ ਤੋਂ ਸਰਲ ਉਦਾਹਰਨ ਹੈ ਟੋਪ ਦੇ ਰੰਗ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਇੱਟਾਂ ਦੇ ਪੱਥਰਾਂ ਅਤੇ ਕੰਕਰੀਟ ਦੇ ਪਾਊਡਰਾਂ ਦਾ ਰੰਗ ਵੱਖਰਾ ਹੋਣਾ। ਰੋਬੋਟ ਦੀ ਮਦਦ ਕਰਨ ਲਈ. ਆਖ਼ਰਕਾਰ, ਬਿਨਾਂ ਰੰਗ ਦੇ ਭਿੰਨਤਾ ਵਾਲੇ ਸਮਾਜ ਵਿੱਚ ਰਹਿਣ ਦਾ ਕੋਈ ਉਦੇਸ਼ ਨਹੀਂ ਹੈ।

ਉਹ ਉਸਾਰੀ ਵਾਲੀ ਥਾਂ 'ਤੇ ਕਿਵੇਂ ਚੋਰੀ ਕਰਦੇ ਹਨ

ਇੱਕ ਕਿਸਮ ਦੀ ਆਮ ਚੋਰੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਠੇਕੇਦਾਰ ਨੇ ਸਾਈਟ 'ਤੇ 100 ਕਾਮਿਆਂ ਨੂੰ ਲਿਆਉਣ ਦਾ ਵਾਅਦਾ ਕੀਤਾ ਸੀ, ਪਰ ਅਸਲ ਵਿੱਚ 40-45 ਲਿਆਏ ਸਨ। ਅਤੇ ਘਰ ਬਣਾਇਆ ਅਤੇ ਬਣਾਇਆ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ. ਫਿਰ ਵੀ, ਕੋਈ ਵੀ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਸਹੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਗਿਣ ਨਹੀਂ ਸਕਦਾ. ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਮਸ਼ਹੂਰ ਮਜ਼ਾਕ ਵਿੱਚ: ਜੇ ਇੱਕ ਰਿੱਛ ਇੱਕ ਉਸਾਰੀ ਵਾਲੀ ਥਾਂ ਤੇ ਸੈਟਲ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਖਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਕੋਈ ਵੀ ਧਿਆਨ ਨਹੀਂ ਦੇਵੇਗਾ. ਇਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ ਆਮ ਠੇਕੇਦਾਰ ਕੋਲ ਕਰਿੰਦਿਆਂ ਨੂੰ ਕਾਬੂ ਕਰਨ ਦਾ ਕੋਈ ਸਾਧਨ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਵਧੇਰੇ ਸਪਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਭਾਵੇਂ ਤੁਸੀਂ ACS ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਉਹ ਅਜੇ ਵੀ ਧੋਖਾ ਖਾ ਜਾਵੇਗਾ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਟਰਮੀਨੇਟਰ ਬਿੱਲੀ ਬਾਰੇ ਇਸ ਪੋਸਟ ਵਿੱਚ.

ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਸਾਰੀ ਵਾਲੀਆਂ ਥਾਵਾਂ 'ਤੇ ਕੋਈ ਪਹੁੰਚ ਨਿਯੰਤਰਣ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜਾਂ ਉਹ ਸਿਰਫ ਪ੍ਰਵੇਸ਼ ਦੁਆਰ 'ਤੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।

ਅਸੀਂ ਬਹੁਤ ਵਿਕਸਤ ਸਭਿਅਤਾਵਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਤਜ਼ਰਬਿਆਂ ਦਾ ਆਦਾਨ-ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ ਗਏ ਅਤੇ ਦੇਖਿਆ ਕਿ ਹਰੇਕ ਪੇਸ਼ੇ (ਵਧੇਰੇ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਭੂਮਿਕਾ) ਦਾ ਆਪਣਾ ਹੈਲਮੇਟ ਰੰਗ ਹੈ। ਇੱਥੇ ਇੱਟਾਂ ਪਾਉਣ ਵਾਲੇ ਇੱਟਾਂ ਪਾਉਂਦੇ ਹਨ - ਉਹਨਾਂ ਕੋਲ ਨੀਲੇ ਹੈਲਮੇਟ ਹਨ, ਡੋਲ੍ਹਣ ਵਾਲੇ ਕੰਕਰੀਟ ਡੋਲ੍ਹਦੇ ਹਨ - ਉਹਨਾਂ ਕੋਲ ਹਰੇ ਹਨ, ਹਰ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ ਚੁਸਤ ਲੋਕ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਘੁੰਮਦੇ ਹਨ - ਉਹਨਾਂ ਕੋਲ ਪੀਲੇ ਹਨ, ਇਸ ਲਈ ਤੁਹਾਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਸਾਹਮਣੇ ਦੋ ਵਾਰ "ਕੂ" ਕਰਨਾ ਪਵੇਗਾ। ਇਤਆਦਿ.

ਅਤੇ ਇਹ ਸਭ ਹਰ ਰੋਲ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਖੋਜਣ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦਾ ਹੈ. ਸਹੂਲਤ ਵਿੱਚ ਕਈ ਦਰਜਨ ਕਾਫ਼ੀ ਸਸਤੇ ਕੈਮਰੇ ਹਨ ਜੋ 320x200 ਰੰਗ ਵਿੱਚ ਕੁਝ ਪੈਦਾ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਵਰਕਰਾਂ ਨੂੰ ਅਸਲ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਹੈਲਮੇਟ ਦੁਆਰਾ ਗਿਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਕੈਮਰੇ ਨੂੰ ਇੱਕ ਖਾਸ ਉਸਾਰੀ ਸਾਈਟ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ, ਦਿਨ ਦੇ ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਸਭ ਕੁਝ ਜ਼ੋਨ ਦੁਆਰਾ ਅਨੁਸੂਚੀ ਨੂੰ ਰਿਕਾਰਡ ਕਰਨ ਲਈ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਇਕੱਠਾ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ: ਕਿਸਨੇ ਕੰਮ ਕੀਤਾ, ਕਿਸ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਅਤੇ ਕਿਸ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ।

ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਅਸੀਂ ਅਨੁਭਵ ਨੂੰ ਅਪਣਾਇਆ ਹੈ. ਕੇਵਲ ਜਦੋਂ ਅਸੀਂ ਇਸ ਨੂੰ ਨੇੜਿਓਂ ਦੇਖ ਰਹੇ ਸੀ, ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਬਹੁਤ ਅੱਗੇ ਵਧੇ, ਅਤੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਨਵੇਂ ਡਿਟੈਕਟਰ ਦਿਖਾਈ ਦਿੱਤੇ। ਕੁਝ ਸਾਲ ਪਹਿਲਾਂ, ਉਹ ਕਾਫ਼ੀ ਮਨਮੋਹਕ ਅਤੇ ਅਸਥਿਰ ਸਨ, ਪਰ ਹੁਣ ਉਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਭ ਤੋਂ ਦਿਲਚਸਪ ਸਥਿਤੀਆਂ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਫੜਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦੇ ਹਨ. ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਸਪੀਡ ਦੇ ਕਾਰਨ, ਡਿਟੈਕਟਰ ਅਕਸਰ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਫਰੇਮਾਂ 'ਤੇ ਗਲਤੀਆਂ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਕੋਣ ਵਿੱਚ ਮਾਮੂਲੀ ਬਦਲਾਅ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਵੀਡੀਓ ਸਟ੍ਰੀਮ 'ਤੇ ਸਾਨੂੰ ਇੱਕ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਵਿਹਾਰਕ ਨਤੀਜਾ ਮਿਲਦਾ ਹੈ।

ਜੇ ਮੈਂ ਆਪਣੀ ਬੈਲਟ 'ਤੇ ਦੂਜਾ ਹੈਲਮੇਟ ਪਾਵਾਂ ਤਾਂ ਕੀ ਹੋਵੇਗਾ?

ਪਹਿਲਾਂ ਅਸੀਂ ਸਿੱਖਿਆ ਕਿ ਇੱਕ ਵਰਕਰ ਦੋ ਸਖ਼ਤ ਟੋਪੀਆਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਨੂੰ ਉਸਦੇ ਬੱਟ ਉੱਤੇ ਰੱਖ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਹੁਣ ਇੱਕ ਵਾਰ ਵਿੱਚ ਦੋ ਡਿਟੈਕਟਰ ਹਨ: ਇੱਕ ਪਿੰਜਰ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਇਸ ਪਿੰਜਰ ਦੇ ਸਿਰੇ ਨਾਲ ਮੇਲ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਰੰਗ ਦਾ ਸਥਾਨ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨਾ, ਅਤੇ ਸਮਕਾਲੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਚਲਦੀਆਂ ਵਸਤੂਆਂ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਨਾ। ਦੂਜਾ ਤਰੀਕਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣਾ ਆਸਾਨ ਹੋ ਗਿਆ: ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ ਵਿਅਕਤੀ ਜਿਸ ਦੇ ਬੱਟ 'ਤੇ ਹੈਲਮੇਟ ਹੈ, ਲਗਭਗ ਕਦੇ ਵੀ ਇਸ ਹੈਲਮੇਟ ਦੁਆਰਾ ਨਿਰੀਖਣ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਕਿਉਂਕਿ ਅਜਿਹਾ ਕਰਨ ਲਈ ਤੁਹਾਨੂੰ ਆਪਣੇ ਸਿਰ ਨੂੰ ਘੁੰਮਾਉਣ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੈ. ਅਤੇ ਇਸ ਅੰਦੋਲਨ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਖੋਜਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ. ਵਧੇਰੇ ਸਪਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਅਸੀਂ ਨਹੀਂ ਜਾਣਦੇ ਕਿ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਉੱਥੇ ਕੀ ਖੋਜਿਆ ਗਿਆ ਹੈ (ਇਹ ਇੱਕ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਹੈ), ਪਰ ਇਹ ਬਹੁਤ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਸਿੱਖ ਗਿਆ ਹੈ ਅਤੇ ਉਲੰਘਣਾ ਕਰਨ ਵਾਲਿਆਂ ਨੂੰ ਫੜ ਲੈਂਦਾ ਹੈ, ਕੋਈ ਕਹਿ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਚਾਲ ਦੁਆਰਾ।

ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਵਿਅਕਤੀ ਦਾ ਮਾਡਲ ਬਣਾ ਰਹੇ ਹਾਂ।

ਫਿਰ ਅਸੀਂ ਰੀਅਲ ਟਾਈਮ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਗਰਮੀ ਦਾ ਨਕਸ਼ਾ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਾਂ ਅਤੇ ਦਿਨ ਦੇ ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਰਿਪੋਰਟ ਕਰਦੇ ਹਾਂ।

ਇਸ ਅਨੁਸਾਰ, ਉਸੇ ਸਿਧਾਂਤ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ - ਇੱਕ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਕੇ - ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਖੋਜੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ:

• ਹੈਲਮੇਟ.
• ਪੁਸ਼ਾਕ.
• ਵੇਸਟਸ.
• ਬੂਟ.
• ਚਿਪਕਦੇ ਹੋਏ ਵਾਲ।
• ਸੁਰੱਖਿਆ ਕਾਰਬਿਨਰ.
• ਸਾਹ ਲੈਣ ਵਾਲੇ।
• ਸੁਰੱਖਿਆ ਗਲਾਸ.
• ਇੱਕ ਜੈਕਟ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪਹਿਨਣਾ (ਬਿਜਲੀ ਦੇ ਉਪਕਰਨਾਂ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ: ਇਹ ਉਤਪਾਦਨ ਦੇ ਸਮੇਂ ਮਸ਼ੀਨ ਰੂਮ ਵਿੱਚ ਸਦਮੇ ਦਾ ਕਾਰਨ ਬਣ ਸਕਦਾ ਹੈ)।
• ਵੱਡੇ ਯੰਤਰਾਂ ਨੂੰ ਘੇਰੇ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਲਿਜਾਣਾ।

ਕੁੱਲ ਮਿਲਾ ਕੇ, 29 ਡਿਟੈਕਟਰਾਂ ਦੀ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਜਾ ਚੁੱਕੀ ਹੈ। ਸਿਰਫ ਬਿੰਦੂ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਕਿਉਂਕਿ ਅਸੀਂ ਖਤਰਨਾਕ ਉਦਯੋਗਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕੈਮਿਸਟਰੀ ਜਾਂ ਮਾਈਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਦਸਤਾਨੇ ਦੀਆਂ ਕਿਸਮਾਂ ਲਈ ਲੋੜਾਂ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਲੰਬੇ ਅਤੇ ਛੋਟੇ. ਇਸ ਕੇਸ ਵਿੱਚ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖੋ-ਵੱਖਰੇ ਰੰਗਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ: ਇੱਕ ਵੀਡੀਓ ਕੈਮਰੇ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਸਲੀਵ ਦੇ ਹੇਠਾਂ ਲੰਬਾਈ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨਾ ਬਹੁਤ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੈ.

ਪਰ ਇੱਥੇ ਅਕਸਰ ਚੂਹਿਆਂ ਦੇ ਕੇਸ ਹੁੰਦੇ ਸਨ। ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਵੱਖਰਾ ਚੂਹਾ ਖੋਜਣ ਵਾਲਾ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਪਰ ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਉਨ੍ਹਾਂ ਵਸਤੂਆਂ ਲਈ ਇੱਕ ਡਿਟੈਕਟਰ ਹੈ ਜੋ ਮਸ਼ੀਨ ਦੇ ਕੰਮ ਵਿੱਚ ਵਿਘਨ ਪਾਉਂਦੇ ਹਨ:

ਹੋਰ ਕੀ ਪਤਾ ਲਗਾਇਆ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ?

ਅਸੀਂ ਰਸਾਇਣਕ ਪਲਾਂਟਾਂ, ਮਾਈਨਿੰਗ ਉਦਯੋਗ ਵਿੱਚ, ਪ੍ਰਮਾਣੂ ਉਦਯੋਗ ਵਿੱਚ ਅਤੇ ਨਿਰਮਾਣ ਸਾਈਟਾਂ ਵਿੱਚ ਡਿਟੈਕਟਰਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਹੈ। ਇਹ ਪਤਾ ਚਲਿਆ ਕਿ ਥੋੜੀ ਜਿਹੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਨਾਲ ਤੁਸੀਂ ਕਈ ਹੋਰ ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਜੋ ਪਹਿਲਾਂ ਉਹੀ ਦਾਦੀਆਂ ਦੁਆਰਾ ਹੱਲ ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਸਨ, ਗਰੀਬ ਰੈਜ਼ੋਲਿਊਸ਼ਨ ਅਤੇ ਮਾੜੀ ਫਰੇਮ ਰੇਟ ਦੁਆਰਾ ਤਸਵੀਰ ਵਿੱਚ ਕੁਝ ਦੇਖਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ. ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ:

• ਕਿਉਂਕਿ ਅਸੀਂ ਅਜੇ ਵੀ ਹਰੇਕ ਵਰਕਰ ਦਾ ਇੱਕ ਪਿੰਜਰ ਮਾਡਲ ਬਣਾ ਰਹੇ ਹਾਂ, ਡਿੱਗਣ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਜੇ ਇਹ ਡਿੱਗਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਤੁਰੰਤ ਉਸ ਮਸ਼ੀਨ ਨੂੰ ਰੋਕ ਸਕਦੇ ਹੋ ਜਿਸ ਦੇ ਅੱਗੇ ਇਹ ਸਥਿਤ ਹੈ (ਪਾਇਲਟ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਅਜਿਹਾ ਕੋਈ ਏਕੀਕਰਣ ਨਹੀਂ ਸੀ, ਬਸ ਅਲਾਰਮ ਸਨ)। ਠੀਕ ਹੈ, ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਆਈ.ਓ.ਟੀ.
• ਬੇਸ਼ੱਕ, ਖਤਰਨਾਕ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਹੋਣ. ਇਹ ਬਹੁਤ ਹੀ ਆਸਾਨ, ਬਹੁਤ ਸਹੀ ਅਤੇ ਹਰ ਕਿਸੇ ਲਈ ਬਹੁਤ ਉਪਯੋਗੀ ਹੈ। ਧਾਤੂ ਦੇ ਉਦਯੋਗਾਂ ਵਿੱਚ, ਲੋਕ ਉਬਲਦੇ ਸਟੀਲ ਦੇ ਵੱਟਾਂ ਦੇ ਅੱਗੇ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ; ਇਹ ਸਟੀਲ ਨੂੰ ਸਖ਼ਤ ਕਰਨ ਲਈ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਕਈ ਵਾਰ ਗਲਤ ਪਾਸੇ ਥੋੜਾ ਜਿਹਾ ਖੜ੍ਹਾ ਹੋਣਾ ਖ਼ਤਰਨਾਕ ਹੁੰਦਾ ਹੈ. ਵੱਖ-ਵੱਖ ਹਿੱਸਿਆਂ ਅਤੇ ਉਪਕਰਣਾਂ ਦੇ ਸੰਚਾਲਨ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ, ਤੁਸੀਂ ਇਹਨਾਂ ਖਤਰਨਾਕ ਬਦਲ ਸਕਦੇ ਹੋ. ਜ਼ੋਨ, ਉਹਨਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਸਮਾਂ-ਸਾਰਣੀ ਸੈਟ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਵੀ।
• ਪੀਪੀਈ ਦੀ ਮੌਜੂਦਗੀ ਬਾਰੇ ਇੱਕ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਉਪਯੋਗੀ ਡਿਟੈਕਟਰ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਦੀ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਜਾਂਚ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਖ਼ਤਰੇ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਹਨ। ਇੱਥੇ ਦਾਦੀ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਨਾਲ ਲੇਖਾ-ਜੋਖਾ ਦੇ ਕੰਮ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਉਸ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਸਾਰੇ PPE ਪਹਿਨਦੀ ਹੈ। ਸ਼ਲਾਘਾਯੋਗ!

ਵਿਹਾਰ ਨਿਯੰਤਰਣ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ਬਹੁਤ ਆਸਾਨ ਸੀ - ਭਾਵੇਂ ਕਰਮਚਾਰੀ ਸੌਂ ਰਿਹਾ ਸੀ ਜਾਂ ਨਹੀਂ. ਜਦੋਂ ਅਸੀਂ ਇਸ ਸਭ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰ ਰਹੇ ਸੀ, ਤਾਂ ਨਿਯਮ "ਇਸ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਹਰੇ ਹੈਲਮੇਟ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵਿਅਕਤੀ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ" ਤੋਂ "ਇਸ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਹਰੇ ਹੈਲਮੇਟ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵਿਅਕਤੀ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ" ਤੱਕ ਵਿਕਸਿਤ ਹੋਇਆ। ਹੁਣ ਤੱਕ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਹੀ ਹੁਸ਼ਿਆਰ ਵਿਅਕਤੀ ਹੈ ਜਿਸ ਨੇ ਚਿੱਪ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਇਆ ਅਤੇ ਪੱਖਾ ਚਾਲੂ ਕੀਤਾ, ਪਰ ਇਹ ਵੀ ਠੀਕ ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ ਸਾਬਤ ਹੋਇਆ।

ਕੈਮਿਸਟਾਂ ਲਈ ਭਾਫ਼ ਅਤੇ ਧੂੰਏਂ ਦੇ ਹਰ ਕਿਸਮ ਦੇ ਜੈੱਟਾਂ ਨੂੰ ਰਿਕਾਰਡ ਕਰਨਾ ਬਹੁਤ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸੀ। ਤੇਲ ਉਦਯੋਗ ਵਿੱਚ - ਪਾਈਪ ਦੀ ਇਕਸਾਰਤਾ. ਅੱਗ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇੱਕ ਮਿਆਰੀ ਖੋਜੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਬੰਦ ਹੈਚਾਂ ਦੀ ਵੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।

ਭੁੱਲੀਆਂ ਗੱਲਾਂ ਦਾ ਪਤਾ ਇਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ ਹੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਕੁਝ ਸਾਲ ਪਹਿਲਾਂ ਇੱਕ ਸਟੇਸ਼ਨ 'ਤੇ ਇਸ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਸੀ, ਉੱਥੇ ਵੱਡੀ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਘਟਨਾਵਾਂ ਦੇ ਕਾਰਨ ਇਸਦਾ ਕੋਈ ਅਰਥ ਨਹੀਂ ਬਣਦਾ ਹੈ। ਪਰ ਫੈਕਟਰੀਆਂ ਵਿੱਚ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕੈਮੀਕਲ ਵਾਲੇ, ਇੱਕ ਸਾਫ਼ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਚੀਜ਼ਾਂ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਨਾ ਬਹੁਤ ਸੁਵਿਧਾਜਨਕ ਹੈ।

ਦਿਲਚਸਪ ਗੱਲ ਇਹ ਹੈ ਕਿ, ਅਸੀਂ ਵੀਡੀਓ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਤੋਂ ਸਿੱਧਾ ਕੈਮਰਾ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਦੀਆਂ ਰੀਡਿੰਗਾਂ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹ ਸਕਦੇ ਹਾਂ। ਇਹ ਉਹਨਾਂ ਕੈਮਿਸਟਾਂ ਲਈ ਢੁਕਵਾਂ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਉਤਪਾਦਨ ਕੰਪਲੈਕਸਾਂ ਵਿੱਚ ਉੱਚ ਖਤਰੇ ਦੀ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਹੈ। ਕੋਈ ਵੀ ਤਬਦੀਲੀ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸੈਂਸਰ ਨੂੰ ਬਦਲਣਾ, ਦਾ ਅਰਥ ਹੈ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦਾ ਮੁੜ ਤਾਲਮੇਲ। ਇਹ ਲੰਬਾ, ਮਹਿੰਗਾ ਅਤੇ ਦਰਦਨਾਕ ਹੈ। ਵਧੇਰੇ ਸਪਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਇਹ ਲੰਬਾ, ਮਹਿੰਗਾ ਅਤੇ ਦਰਦਨਾਕ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ, ਚੀਜ਼ਾਂ ਦਾ ਇੰਟਰਨੈਟ ਉਨ੍ਹਾਂ ਲਈ ਦੇਰ ਨਾਲ ਆਵੇਗਾ. ਹੁਣ ਉਹ ਮੀਟਰਾਂ 'ਤੇ ਵੀਡੀਓ ਨਿਗਰਾਨੀ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹਦੇ ਹਨ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਤੁਰੰਤ ਜਵਾਬ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਅਚਾਨਕ ਅਤੇ ਅਣਦੇਖੀ ਸਾਜ਼ੋ-ਸਾਮਾਨ ਦੀ ਅਸਫਲਤਾ ਕਾਰਨ ਹੋਏ ਨੁਕਸਾਨ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਮੌਜੂਦਾ ਮੀਟਰ ਡੇਟਾ ਦੇ ਅਧਾਰ 'ਤੇ, ਤੁਸੀਂ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਦਾ ਇੱਕ ਡਿਜੀਟਲ ਜੁੜਵਾਂ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਰੱਖ-ਰਖਾਅ ਅਤੇ ਮੁਰੰਮਤ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਪਰ ਇਹ ਇੱਕ ਬਿਲਕੁਲ ਵੱਖਰੀ ਕਹਾਣੀ ਹੈ... ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਨਿਯੰਤਰਣ ਹੈ: ਅਸੀਂ ਹੁਣ ਡੇਟਾ ਦੀ ਸੰਪੂਰਨਤਾ ਦੇ ਅਧਾਰ 'ਤੇ ਕਿਰਿਆਸ਼ੀਲ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਿਖ ਰਹੇ ਹਾਂ। ਅਤੇ ਵੱਖਰੇ ਤੌਰ 'ਤੇ - ਇੱਕ ਬੈਟਰੀ ਬਦਲਣ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਮੋਡੀਊਲ.

ਇਕ ਹੋਰ ਅਦੁੱਤੀ ਚੀਜ਼ - ਇਹ ਪਤਾ ਚਲਿਆ ਕਿ ਅਨਾਜ ਭੰਡਾਰਾਂ ਵਿਚ ਅਤੇ ਕੁਚਲਿਆ ਪੱਥਰ ਵਰਗੀਆਂ ਸਮੱਗਰੀਆਂ ਦੇ ਭੰਡਾਰਨ ਵਿਚ, ਤੁਸੀਂ 3-4 ਕੋਣਾਂ ਤੋਂ ਇੱਕ ਢੇਰ ਸ਼ੂਟ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਕਿਨਾਰਿਆਂ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ. ਅਤੇ ਕਿਨਾਰਿਆਂ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, 1% ਤੱਕ ਦੀ ਗਲਤੀ ਨਾਲ ਅਨਾਜ ਜਾਂ ਸਮੱਗਰੀ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਦਿਓ.

ਆਖ਼ਰੀ ਡਿਟੈਕਟਰ ਜਿਸ ਬਾਰੇ ਅਸੀਂ ਲਿਖਿਆ ਹੈ ਉਹ ਡਰਾਈਵਰ ਥਕਾਵਟ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰ ਰਿਹਾ ਸੀ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ "ਹਿਲਾ ਦੇਣਾ", ਉਬਾਲਣਾ ਅਤੇ ਝਪਕਣ ਦੀ ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ। ਇਹ HD ਕੈਮਰਿਆਂ ਲਈ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਅੱਖਾਂ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ, ਇਸਨੂੰ ਕੰਟਰੋਲ ਰੂਮਾਂ ਵਿੱਚ ਸਥਾਪਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇਗਾ। ਪਰ ਖੱਡਾਂ ਲਈ ਮੁੱਖ ਲੋੜ BelAZ ਅਤੇ KamAZ ਟਰੱਕਾਂ ਦੀ ਹੈ। ਕਈ ਵਾਰ ਕਾਰਾਂ ਉੱਥੇ ਡਿੱਗ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਇਸ ਲਈ ਹੁਣ ਮਾਈਨਿੰਗ ਵਾਲੀ ਥਾਂ 'ਤੇ ਡਰਾਈਵਰ ਨੂੰ ਕਾਬੂ ਕਰਨ ਲਈ ਉਹ ਕੁਝ ਲੈ ਕੇ ਆਉਣ ਲਈ ਮਜਬੂਰ ਹਨ। ਰੋਬੋਟ ਦਾਦੀ ਨਾਲੋਂ ਵਧੀਆ ਹੈ।

ਕਾਰਾਂ ਬਾਰੇ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਥਕਾਵਟ ਨਿਯੰਤਰਣ ਦਾ ਵਿਸ਼ਾ ਆਟੋਮੇਕਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਸਰਗਰਮੀ ਨਾਲ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਨਾ ਸਿਰਫ BelAZ, KamAZ ਅਤੇ ਹੋਰ MAZ ਵਾਹਨ. ਨਿਰਮਾਤਾ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਸਧਾਰਣ ਸਧਾਰਣ ਕਾਰਾਂ ਵਿੱਚ ਡਰਾਈਵਰ ਥਕਾਵਟ ਚੇਤਾਵਨੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦਾ ਨਿਰਮਾਣ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ, ਪਰ ਹੁਣ ਤੱਕ ਉਹਨਾਂ ਕੋਲ ਕਾਫ਼ੀ ਸਧਾਰਨ ਹੱਲ ਹਨ ਜੋ ਨਿਸ਼ਾਨਾਂ ਅਤੇ ਸਟੀਅਰਿੰਗ ਵ੍ਹੀਲ ਅੰਦੋਲਨ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਤੀ ਦੇ ਸੰਬੰਧ ਵਿੱਚ ਸਿਰਫ ਕਾਰ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਅਸੀਂ ਹੋਰ ਅੱਗੇ ਚਲੇ ਗਏ ਅਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਵਿਵਹਾਰ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਇਆ, ਜੋ ਕਿ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਹੈ.

ਡਰਾਈਵਰ ਨਿਗਰਾਨੀ ਦਾ ਇੱਕ ਹੋਰ ਮਾਮਲਾ ਕਾਰ ਸ਼ੇਅਰਿੰਗ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਗਲਤ ਵਿਵਹਾਰ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣਾ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਬਿਨਾਂ ਹੱਥਾਂ ਦੇ ਫ਼ੋਨ 'ਤੇ ਗੱਲ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ, ਖਾ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਪੀ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਸਿਗਰਟ ਪੀ ਸਕਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।

ਓਹ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਆਖਰੀ ਗੱਲ. ਹੁਣ ਕਈ ਸਾਲਾਂ ਤੋਂ ਅਸੀਂ ਕੈਮਰਿਆਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਇੱਕ ਵਸਤੂ ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋ ਗਏ ਹਾਂ - ਜਦੋਂ, ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਕੋਈ ਚੀਜ਼ ਚੋਰੀ ਹੋ ਗਈ ਸੀ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਹ ਪਤਾ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਕਿ ਕਿਸ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਅਤੇ ਕਿਵੇਂ। ਜੇਕਰ ਸਹੂਲਤ 'ਤੇ 100 ਕੈਮਰੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਚੁੱਕਣ ਵਿੱਚ ਥੱਕ ਜਾਓਗੇ। ਅਤੇ ਫਿਰ ਸਿਸਟਮ ਆਪਣੇ ਆਪ ਹੀ ਓਸ਼ਨ ਅਤੇ ਉਸਦੇ ਦੋਸਤਾਂ ਬਾਰੇ ਇੱਕ ਐਕਸ਼ਨ-ਪੈਕਡ ਥ੍ਰਿਲਰ ਤਿਆਰ ਕਰੇਗਾ।

ਦੋ ਸਾਲ ਪਹਿਲਾਂ ਦੇ ਸਿਸਟਮ ਨਾਲੋਂ ਕੀ ਫਰਕ ਹੈ? ਹੁਣ ਇਹ ਸਿਰਫ ਮਾਨਤਾ ਨਹੀਂ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ "ਇੱਕ ਸੰਤਰੀ ਜੈਕਟ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਗੰਜਾ ਆਦਮੀ ਇੱਕ ਸੈੱਲ ਛੱਡ ਗਿਆ ਅਤੇ ਲਗਭਗ ਤੁਰੰਤ ਦੂਜੇ ਵਿੱਚ ਦਾਖਲ ਹੋ ਗਿਆ," ਪਰ ਕਮਰੇ ਦਾ ਇੱਕ ਗਣਿਤਿਕ ਮਾਡਲ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ, ਵਸਤੂ ਦੀ ਗਤੀ ਬਾਰੇ ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ. ਭਾਵ, ਇਹ ਸਭ ਓਵਰਲੈਪ ਵਾਲੇ ਖੇਤਰਾਂ ਅਤੇ ਅੰਨ੍ਹੇ ਧੱਬਿਆਂ ਵਾਲੇ ਸਥਾਨਾਂ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰਨਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਦਿੱਤਾ, ਕਈ ਵਾਰੀ ਵਿਆਪਕ। ਅਤੇ ਡਿਟੈਕਟਰ ਹੁਣ ਬਹੁਤ ਬਿਹਤਰ ਹਨ, ਕਿਉਂਕਿ ਇੱਥੇ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਹਨ ਜੋ ਚਿਹਰੇ ਦੁਆਰਾ ਉਮਰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ. HD ਕੈਮਰਿਆਂ 'ਤੇ ਤੁਸੀਂ "ਇੱਕ 30-ਸਾਲਾ ਆਦਮੀ 35-ਸਾਲ ਦੀ ਔਰਤ ਨਾਲ" ਵਰਗੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਸੈਟ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।

ਇਸ ਲਈ, ਸ਼ਾਇਦ 5-7 ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ ਅਸੀਂ ਉਤਪਾਦਨ ਖਤਮ ਕਰ ਦੇਵਾਂਗੇ ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਘਰ ਜਾਵਾਂਗੇ। ਸੁਰੱਖਿਆ ਲਈ. ਇਹ ਤੁਹਾਡੇ ਆਪਣੇ ਹਿੱਤ ਵਿੱਚ ਹੈ, ਨਾਗਰਿਕ!

ਹਵਾਲੇ

• ਜ਼ਹਿਰੀਲੇ-ਆਦੀ ਰਿੱਛਾਂ ਬਾਰੇ: ਇੱਕ ਕੇਸ ਦੀ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਣ ਜਿੱਥੇ ਦਾਦੀ ਡਿਟੈਕਟਰਾਂ ਨਾਲੋਂ ਸਸਤੀਆਂ ਸਨ।
• ਟਰਮੀਨੇਟਰ ਬਿੱਲੀ ਅਤੇ ਚਿਹਰੇ ਦੀ ਪਛਾਣ ਬਾਰੇ. ਮਹਾਂਕਾਵਿ ਕੇਸ.
• ਇਸ ਬਾਰੇ ਕਿ ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਫੋਰਮੈਨ ਤੋਂ ਇੱਕ ਕਾਰਟ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਵੱਖਰਾ ਕੀਤਾ।
• ਹੋਰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਡਿਟੈਕਟਰ।
• ਮੇਰੀ ਮੇਲ - [ਈਮੇਲ ਸੁਰੱਖਿਅਤ]

ਸਰੋਤ: www.habr.com