বিষয়বস্তুৰ তালিকা
সাধাৰণতে আই টি নামেৰে জনাজাত তথ্য প্ৰযুক্তিয়ে অটোমোবাইল, গৃহ নিৰ্মাণ, চফট্ ৱেৰ, চিকিৎসা আদি বহুতো উদ্যোগক আগুৱাই লৈ গৈছিল। আই টি বিশেষজ্ঞ আৰু বিজ্ঞানীসকলে ৱাই-ফাই ইমেজিং নামেৰে জনাজাত এক শক্তিশালী ইমেজিং প্ৰযুক্তিৰ সম্ভাৱনীয়তাও অন্বেষণ কৰে।
কম্পিউটেচনেল ইমেজিং প্ৰযুক্তিৰ বস্তু ধৰা পেলোৱা আৰু চিনাক্তকৰণৰ ক্ষেত্ৰত এক বিশাল পৰিসৰ আছে। পৰম্পৰাগত মাইক্ৰৱেভ ইমেজিং ব্যৱহাৰ কৰি বিজ্ঞানীসকলে বহুতো কৌশল উদ্ভাৱন কৰিছিল। কিন্তু তেওঁলোকে উৎপাদনশীল ফলাফল পাব নোৱাৰিলে।
সেইবাবেই তেওঁলোকে প্ৰযুক্তিটো আগবঢ়াই নিলে আৰু ৱাই-ফাই ইমেজিঙৰ প্ৰৱৰ্তন কৰিলে যিটো আমি এই পোষ্টটোত আলোচনা কৰিম।
বেতাঁৰ ইমেজিং কি?
বেতাঁৰ ইমেজিং হৈছে এটা প্ৰযুক্তি যিয়ে বেতাঁৰ নেটৱৰ্কৰ জৰিয়তে ছবি ধৰি ৰাখে আৰু প্ৰেৰণ কৰে। সেইটো সহজ যেন লাগিব পাৰে, কিন্তু সেয়া নহয়।
বেতাঁৰ ইমেজিং এটা বহল ধাৰণা যিয়ে একাধিক উদ্যোগ সামৰি লয়, য'ত অন্তৰ্ভুক্ত আছে:
- অটোমোবাইল
- স্মাৰ্ট হোম বা IoT
- ঔদ্যোগিক প্ৰয়োগ
আমি ৱাইফাই ইমেজিঙৰ এপ্লিকেচন আৰু ব্যৱহাৰৰ ক্ষেত্ৰসমূহৰ মাজেৰে যাম। কিন্তু প্ৰথমে এই প্ৰযুক্তি কি বুজি লওঁ আহক।
পৰিচয়
ৱাই-ফাই বা বেতাঁৰ ইণ্টাৰনেট প্ৰযুক্তি ১৯৯৭ চনত প্ৰৱৰ্তন কৰা হৈছিল যেতিয়া মানুহে আধুনিক নেটৱৰ্কিং ডিভাইচ ব্যৱহাৰ কৰিবলৈ আৰম্ভ কৰিছিল। তাৰ আগতে টেলিফোন লাইন আৰু অনুৰূপ অন্যান্য কেবল সংযোগ ইণ্টাৰনেটৰ উৎস আছিল।
যিহেতু সেই প্ৰযুক্তি পুৰণি আছিল, গতিকে ব্যৱহাৰকাৰীসকলে কেবল ইণ্টাৰনেটৰ পৰা কেতিয়াও ভাল নাপালে। লেহেমীয়া আৰু নেটৱৰ্কৰ বিঘিনিৰে ভৰি আছিল। লগতে আছিলস্থানীয় কম্পাঙ্ক মাত্ৰা দুটাত উপযোগী ফলাফল পাবলৈ আৰ্হিৰ অনুভূমিক আৰু উলম্ব অক্ষ জনাটো গুৰুত্বপূৰ্ণ।
ৱাই-ফাই ইমেজিঙৰ প্ৰয়োগ
ৱাই-ফাই ইমেজিঙৰ কেইবাটাও প্ৰয়োগ কৰা হৈছে বাণিজ্যিক আৰু ঔদ্যোগিক উদ্দেশ্যত ব্যৱহাৰ কৰা হয়। উদাহৰণস্বৰূপে।
তথ্য অনুসৰণ
শ্বপিং কেন্দ্ৰ আৰু মলসমূহে তথ্য ব্যৱস্থাপনাৰ বাবে ৰাডাৰ চেন্সৰ ব্যৱহাৰ কৰি ট্ৰলী ব্যৱহাৰ কৰিছিল। এই ৰাডাৰ-নিয়ন্ত্ৰিত ট্ৰলীসমূহত কোনো চেন্সৰ টেগৰ প্ৰয়োজন নাই কাৰণ প্ৰতিখন ট্ৰলিয়ে এটা বিশেষ আইডিৰ সৈতে কাম কৰে।
ডাটাবেছে ট্ৰলীসমূহক কেইবাটাও দলত গোট কৰে, আৰু তাৰ পিছত তত্বাৱধায়কে প্ৰতিটো দলক এটা কাম আবণ্টন দিয়ে।
<০>এই ট্ৰলীবোৰে গুদামৰ তথ্য-পাতি দক্ষতাৰে পৰিচালনা কৰাত সফল হয়। তদুপৰি গ্ৰাহকে এই ট্ৰলীসমূহ মাৰ্টৰ চৌহদৰ ভিতৰতো পাব পাৰে আৰু নগদবিহীন ক্ৰয় ব্যৱস্থাৰে বজাৰ কৰাটো উপভোগ কৰিব পাৰে।স্মাৰ্ট হোম
IoT হৈছে গৃহ নিৰ্মাণ উদ্যোগৰ পৰৱৰ্তী ডাঙৰ অগ্ৰগতি। ৱাই-ফাই ইমেজিং প্ৰযুক্তিয়ে বৃহৎ বস্তু চিনাক্ত কৰিবলৈ পৰম্পৰাগত ৰাডাৰ ধৰা পেলোৱা কাম কৰে, য’ত অন্তৰ্ভুক্ত আছে:
- দুৱাৰ
- খিৰিকী
- ফ্ৰিজ
আপোনাৰ ঘৰৰ ডাঙৰ বস্তুবোৰ নিয়ন্ত্ৰণ কৰিবলৈ আপুনি এন্টেনা আৰু প্ৰয়োজনীয় চেন্সৰ নিয়োগ কৰিব পাৰে। উদাহৰণস্বৰূপে, এন্টেনাৰ এৰেৰ দ্বাৰা জুখি উলিওৱা স্থানীয় কম্পাঙ্কসমূহে বৰ্তমানৰ যোগাযোগ সংকেতসমূহ পৰীক্ষা কৰিব পাৰে আৰু বস্তুটোৰ অৱস্থাৰ বিষয়ে আপোনাক অৱগত কৰিব পাৰে।
ইয়াৰ উপৰিও, আপুনি গড় স্থানীয় পাৰস্পৰিক সংহতি ব্যৱহাৰ কৰি গোটেই ব্যৱস্থাটো প্ৰগ্ৰেম কৰিব পাৰেআৰু ৱাই-ফাই সংকেত প্ৰচেছিং ব্যৱহাৰ কৰি বস্তুৰ গতি নিয়ন্ত্ৰণ কৰিবলৈ অনুভূমিক আৰু উলম্ব দিশ।
এই এপ্লিকেচনৰ মূল বাধা হৈছে এটা সুস্থিৰ নেটৱৰ্ক থকা কাৰণ নিষ্ক্ৰিয় ইমেজিং চিস্টেমসমূহক বস্তুৰ মাত্ৰা বিশ্লেষণ কৰিবলৈ ৱাইফাই সংকেতৰ প্ৰয়োজন হয়।
2> FAQs
ৱাইফাই ডপলাৰ কি?
ৱাইফাই ডপলাৰ হৈছে এটা চেন্সিং প্ৰযুক্তি যিয়ে বস্তুৰ অৱস্থান আৰু গতি ধৰা পেলাবলৈ কেৱল এটা ৱাইফাই ডিভাইচ ব্যৱহাৰ কৰে। ৱাইফাই ডপলাৰ ব্যৱহাৰ কৰি ফলাফল পাবলৈ আপুনি একাধিক WiFIi ডিভাইচৰ প্ৰয়োজন নাই।
ৱাইফাই দেৱালৰ মাজেৰে চাব পাৰেনে?
হয়। আপুনি দেৱালৰ মাজেৰে চাবলৈ ৱাই-ফাই সংকেত ব্যৱহাৰ কৰিব পাৰে।
মই দেৱালত প্ৰৱেশ কৰিবলৈ ৱাইফাই কেনেকৈ পাম?
- ৱাই-ফাই ৰেঞ্জ এক্সটেণ্ডাৰ ব্যৱহাৰ কৰি ইন-হাউচ ৱাইফাই বৃদ্ধি কৰক।
- এটা মেছ নেটৱৰ্ক মোতায়েন কৰক।
ইটোৱে সিটোৰ জৰিয়তে প্ৰেৰণ কৰা একাধিক ৱাইফাই সংকেত . কেনেকৈ?
ৱাইফাই সংকেতসমূহে সাধাৰণতে ছেদ কৰে যদি ৰাউটাৰসমূহে একেটা চেনেলত কাম কৰে।
ৱাইফাই সংকেতসমূহে ৱাল ইমেজিঙৰ জৰিয়তে ফলাফল উৎপন্ন কৰিব পাৰেনে?
হয়। কাৰণ ৱাইফাইয়ে বেৰৰ মাজেৰে সোমাব পৰা ৰেডিঅ' তৰংগ ব্যৱহাৰ কৰে।
উপসংহাৰ
ৱাই-ফাই ইমেজিং ইমেজ প্ৰচেছিং ডমেইনত সাধাৰণ হৈ পৰিছে কাৰণ ইয়াৰ উপলব্ধতা প্ৰায় প্ৰতিটো আৱাসিক, বাণিজ্যিক আৰু উদ্যোগিক স্থান. গতিকে বস্তু এটাৰ অৱস্থান আৰু গতি ধৰা পেলাবলৈ ৱাই-ফাই ইমেজিং ব্যৱহাৰ কৰাটোৱেই হ’ব মানুহৰ লাভৰ বাবে পৰৱৰ্তী ডাঙৰ প্ৰযুক্তি।
নিৰ্ভৰযোগ্য নহয় কাৰণ এটা উৎসৰ পৰা এটা গন্তব্যস্থানলৈ প্ৰেৰণ কৰা তথ্য এটা বিপদজনক কাম আছিল।সময়ৰ লগে লগে ৱাই-ফাই এছ'চিয়েচনে বেতাঁৰ প্ৰযুক্তি আৰু ৱাই-ফাই ডিভাইচসমূহ উন্নীত কৰাৰ ক্ষেত্ৰত উন্নতি সাধন কৰিলে। ইয়াত ৰাউটাৰ, মডেম, চুইচ, আৰু বুষ্টাৰসমূহ অন্তৰ্ভুক্ত কৰা হৈছিল।
এই ডিভাইচসমূহে IEEE WLAN প্ৰামাণিকসমূহ অনুসৰণ কৰে যি সকলো ধৰণৰ নে'টৱৰ্ক ষ্টেচনসমূহৰ সৈতে কাম কৰে। আমাৰ ঘৰুৱা ইণ্টাৰনেট সংযোগত ব্যৱহৃত আটাইতকৈ সাধাৰণ WLAN মানদণ্ড হৈছে 802.11ax।
আমি সকলোৱে জানো যে ৱাই-ফাই প্ৰযুক্তি আমাৰ জীৱনত কিমান গুৰুত্বপূৰ্ণ হৈ পৰিছে। ৱাই-ফাইৰ সাধাৰণ ব্যৱহাৰসমূহ তলত দিয়া হ’ল:
- যোগাযোগ
- ডাটা শ্বেয়াৰিং
- অনলাইন গেমিং
ৱাই-ফাই সম্প্ৰসাৰিত হোৱাৰ লগে লগে ইয়াৰ পৰিসৰ প্ৰায় প্ৰতিটো আৱাসিক স্থানলৈকে, বিজ্ঞানীসকলে আৱিষ্কাৰ কৰিলে যে ৱাই-ফাই অন্য প্ৰয়োগৰ বাবেও ব্যৱহাৰ কৰিব পাৰি। তেওঁলোকে পোৱা এটা আৱিষ্কাৰ আছিল ৱাই-ফাই সংকেত ব্যৱহাৰ কৰি মাইক্ৰৱেভ ইমেজিং প্ৰক্ৰিয়া আগুৱাই নিয়া।
আগলৈ যোৱাৰ আগতে, এই প্ৰবন্ধটোত ব্যৱহৃত কেইটামান কাৰিকৰী শব্দ বুজি লওঁ আহক।
স্থানীয় কম্পাঙ্ক ডমেইন
স্থানীয় ডমেইনে যিকোনো বস্তুৰ স্থিতিশীল ছবিক বুজায়, আনহাতে কম্পাঙ্ক ডমেইনে ইয়াৰ চলন্ত পিক্সেলসমূহৰ সৈতে ছবিখন বিশ্লেষণ কৰে। অৰ্থাৎ ৱাই-ফাই ইমেজিঙৰ ৰিচিভাৰসমূহে স্থানীয় কম্পাঙ্ক ডমেইনত ছবিখনৰ তথ্য ধৰি ৰাখে।
পেচিভ বিষ্টেটিক ৱাইফাই ৰাডাৰ
বিষ্টেটিক ৰাডাৰ হৈছে ৰাডাৰ ব্যৱস্থাৰ পৰিসৰ জুখিবলৈ ব্যৱহাৰ কৰা এটা যন্ত্ৰ পৃথক ৱাইফাই ট্ৰেন্সমিটাৰ আৰু ৰিচিভাৰ থকা। নিষ্ক্ৰিয়তবিষ্টেটিক ৱাইফাই ৰাডাৰ চিষ্টেম, ৰিচিভাৰসমূহে ট্ৰেন্সমিটাৰৰ পৰা এটা সংকেত আহিলে সময়ৰ পাৰ্থক্য জুখিব।
এই ৰিচিভাৰসমূহে প্ৰকৃত লক্ষ্যৰ পৰা প্ৰতিফলিত হোৱা সংক্ৰমিত ৱাইফাই সংকেতৰ সময় গণনা কৰাৰ বাবেও দায়বদ্ধ।
মাইক্ৰৱেভ ইমেজিং বনাম ৱাইফাই ইমেজিং চিষ্টেম
মাইক্ৰৱেভ ইমেজিং ৱাইফাই ইমেজিংতকৈ পুৰণি প্ৰযুক্তি। বিজ্ঞানীসকলে প্ৰযুক্তি উন্নীতকৰণৰ বাবে যোৱাৰ মূল কাৰণটো হ’ল মাইক্ৰৱেভ ইমেজিঙে অধিক প্ৰচেছিং সময় খৰচ কৰে।
এই ইমেজিং কৌশলে যান্ত্ৰিক আৰু বৈদ্যুতিক ৰশ্মি স্কেনিং উপস্থাপন কৰিছিল, যিয়ে ভাল ফলাফল দেখুৱাইছিল। কিন্তু দুয়োটা কৌশলতে তথ্য আহৰণৰ সময় এটা অসুবিধা আছিল যিয়ে স্থানীয় কম্পাঙ্ক প্ৰতিচ্ছবিত ছবি প্ৰক্ৰিয়াকৰণত বিলম্ব ঘটায়।
বস্তু ধৰা পেলোৱা আৰু চিনাক্তকৰণৰ বাবে মাইক্ৰৱেভ ইমেজিং আছিল এক পছন্দৰ বিকল্প। আকৌ স্কেন কৰা নমুনাবোৰ অত্যাধুনিক প্ৰযুক্তি ব্যৱহাৰ কৰি প্ৰক্ৰিয়াকৰণ কৰা হৈছিল। কিন্তু আকৌ, এটা ক্ষেত্ৰৰ ওপৰত ৰশ্মি স্কেন কৰাৰ সময়ৰ সীমাবদ্ধতা আছিল মূল বিষয়।
বিজ্ঞানীজনে বস্তু ধৰা পেলোৱাৰ বাবেও একে প্ৰযুক্তি ব্যৱহাৰ কৰিছিল, কিন্তু তেওঁলোকে আগবাঢ়িব পৰা নাছিল কাৰণ যন্ত্ৰবোৰে কম তাপীয়ভাৱে ধৰিব পৰা নাছিল মানুহৰ পৰা ইলেক্ট্ৰ'মেগনেটিক বিকিৰণ উৎপন্ন কৰিছিল।
উচ্চ সংবেদনশীলতা আৰু বহল বেণ্ডউইডথ থকা আধুনিক ৰিচিভাৰ আৰু চিগনেল প্ৰচেছিং সঁজুলি কিনিবলৈ তেওঁলোকৰ বাবে বৃহৎ বিনিয়োগৰ প্ৰয়োজন হৈছিল।
ৱাইফাই ইমেজিং চিষ্টেম
প্ৰযুক্তি ৱাই-ফাইৰ ব্যৱহাৰৰ পৰা উন্নীতকৰণ আৰম্ভ হৈছিল। কিন্তু, অফঅৱশ্যেই, আমি সকলোৱে জানো যে ৱাই-ফাই সৰ্বব্যাপী, যাৰ অৰ্থ হৈছে ই প্ৰতিটো স্থানতে উপলব্ধ।
ঘৰতেই হওক, কাৰ্যালয়তেই হওক, ৰেষ্টুৰেণ্টতেই হওক, ৰেল ষ্টেচনতেই হওক, বা ষ্টেডিয়ামতেই হওক, আপোনাৰ ৱাই-ফাই-সক্ষম ডিভাইচসমূহে বেতাঁৰ সংকেত গ্ৰহণ কৰে . সেইবাবেই বিজ্ঞানীসকলে ৱাই-ফাইৰ মূলধন হিচাপে ব্যৱহাৰ কৰিছিল আৰু মাইক্ৰৱেভ ইমেজিং উন্নীত কৰিছিল।
বিজ্ঞানীসকলে ৱাই-ফাই ব্যৱহাৰ কৰি মানুহক ৱাল ইমেজিঙৰ জৰিয়তে ধৰা পেলাবলৈ আৰু শ্ৰেণীভুক্ত কৰিবলৈও ব্যৱহাৰ কৰিছে। যিহেতু ৰেডিঅ' তৰংগ পৰ্দা, কাপোৰ আৰু বেৰৰ মাজেৰে সহজেই প্ৰৱেশ কৰিব পাৰে, ৱাই-ফাই জটিল বস্তুৰ প্ৰতিচ্ছবি লোৱাৰ বাবে এক শক্তিশালী আহিলা।
ৱাই-ফাই বিকিৰণতো সংকেত প্ৰক্ৰিয়াকৰণ অধিক উৎপাদনশীল কাৰণ ইয়াৰ অপটিকেল আৰু... ইনফ্ৰাৰেড তৰংগদৈৰ্ঘ্য।
সেয়েহে নতুন কৌশলটোৱে ৱাই-ফাই সংকেত ব্যৱহাৰ কৰি পৰম্পৰাগত মাইক্ৰৱেভ ইমেজিং ব্যৱহাৰ কৰে। এই সংকেতসমূহ আলোকিত কৰা স্বতন্ত্ৰ ৱাইফাই ট্ৰেন্সমিটাৰসমূহে প্ৰক্ৰিয়াটো আৰম্ভ কৰাৰ বাবে দায়বদ্ধ আৰু ৰিচিভাৰে স্থানীয় কম্পাঙ্ক নমুনা সংগ্ৰহ আৰু ডমেইনত ছবিখনৰ তথ্য ধৰি ৰাখে।
নতুন ৱাই-ফাই ইমেজিং ব্যৱস্থাই তৃতীয় পক্ষৰ বিকিৰণত নিষ্ক্ৰিয় ৰাডাৰ কৌশল ব্যৱহাৰ কৰে। নিষ্ক্ৰিয় ৰাডাৰে সেই বিকিৰণসমূহ ব্যৱহাৰ কৰে:
- ডিটেকচন
- ট্ৰেকিং
মাইক্ৰৱেভ আৰু ৱাইফাই ইমেজিঙৰ মাজত আন এটা পাৰ্থক্য হ'ল প্ৰথমটোৱে প্ৰক্ৰিয়া কৰিবলৈ বিৰল এন্টেনা এৰে ব্যৱহাৰ কৰে ছবি। দুৰ্ভাগ্যজনকভাৱে, সেইটোৱে কেৱল অতি কম তাপীয়ভাৱে উৎপন্ন ই এম বিকিৰণহে জুখিব পাৰে।
আনফালে, উন্নীতকৃত প্ৰযুক্তিয়ে ৱাই-ফাই সংকেত ব্যৱহাৰ কৰে যিয়ে সাধাৰণ ৰিচিভাৰত কাম কৰে২৫ মেগাহাৰ্টজ কম্পাঙ্ক আৰু ১০ মাইক্ৰ’ছেকেণ্ডৰ সংহতি সময়। গণনামূলক ইমেজিঙৰ বাবে ৱাইফাই সংকেত ব্যৱহাৰ কৰি কম্পাঙ্ক আৰু সংহতিৰ সময় উন্নত কৰা হয়।
গতিকে মাইক্ৰৱেভ ইমেজিং ব্যৱস্থাৰ উন্নীত সংস্কৰণত প্ৰস্তাৱিত পদ্ধতিয়ে কম খৰচী সঁজুলিত কাম কৰিব পাৰে আৰু উন্নত ফলাফল দিব পাৰে। এটা বিৰল এৰে ব্যৱহাৰ কৰিবলৈ বহল বেণ্ডউইডথ ৰিচিভাৰত বিনিয়োগ কৰাৰ প্ৰয়োজন নাই।
বৰ্তমানৰ ৰিচিভাৰসমূহে ৱাই-ফাই সংকেতসমূহ ব্যৱহাৰ কৰিব পাৰে কাৰণ ইহঁত প্ৰায় সকলোতে উপলব্ধ। লগতে, আবণ্টিত সময়ত কেৱল সম্পৰ্কিত সংকেত উপাদানসমূহহে থাকে। গতিকে এই সংকেতসমূহে সংবেদন আৰু যোগাযোগৰ উদ্দেশ্যে গণনামূলক ইমেজিং বৃদ্ধি কৰিব পাৰে।
ৱাই-ফাই ইমেজিং কিয় এটা উন্নত পদ্ধতি?
ৱাই-ফাই সংকেত ব্যৱহাৰ কৰি ইমেজিং বিভিন্ন কাৰণত পূৰ্বৰ প্ৰযুক্তিতকৈ ভাল। উদাহৰণস্বৰূপে, ৱাই-ফাই সংকেত প্ৰচেছিং ব্যৱহাৰ কৰি ইমেজিংত গোপনীয়তা-সংৰক্ষক কাৰক থাকে।
লগতে, উচ্চ-স্তৰৰ ৰিচিভাৰ কিনিবলৈ আপুনি হাজাৰ হাজাৰ ডলাৰ খৰচ কৰিব নালাগে। ৱাইফাই শক্তি জোখ-মাখসমূহ ইমেজিং সফল কৰিবলৈ বস্তু ধৰা পেলোৱা আৰু শ্ৰেণীবিভাজন বিশ্লেষণ কৰিবলৈ যথেষ্ট।
যদিও ইমেজিঙৰ বাবে বিশেষ হাৰ্ডৱেৰ উপলব্ধ, ইয়াৰ বাবে অন্য এড-অনসমূহৰ প্ৰয়োজন যিয়ে প্ৰকল্পৰ খৰচ যথেষ্ট বৃদ্ধি কৰে।
নমুনা লোৱা স্থানীয় কম্পাঙ্ক তথ্য ব্যৱহাৰ কৰি ফলাফলত মানুহ আৰু ধাতুৰ বস্তুৰ স্থানীয়কৰণ দেখুওৱা হৈছে। সেইটোৱে তলত দিয়া মধ্যমাটোৰ সৈতে ৱাই-ফাই ইমেজিঙৰ সফলতাৰ হাৰ প্ৰমাণ কৰিলেসঠিকতা:
See_also: Windows 10 ত শুই থকাৰ সময়ত WiFi কেনেকৈ অন কৰি ৰাখিব পাৰি- স্থিতিশীল মানৱ বিষয়ৰ বাবে ২৬ চে.মি.
- স্থিতিশীল ধাতুৰ বস্তুৰ বাবে ১৫ চে.মি.
ৱাই-ফাই ইমেজিঙৰ সীমাবদ্ধতা
নিঃসন্দেহে ৱাই-ফাই সংকেত ব্যৱহাৰ কৰি মাইক্ৰৱেভ ইমেজিং হৈছে মানুহ আৰু অন্যান্য বস্তুৰ স্থানীয়কৰণৰ এক শক্তিশালী প্ৰযুক্তি। আপুনি সহজেই মানুহ আৰু বস্তুৰ এটা বিশেষ গোটৰ অৱস্থান বিচাৰি উলিয়াব পাৰে। কিন্তু ৱাই-ফাই ইমেজিং ৰূপায়ণৰ ক্ষেত্ৰত কিছুমান সীমাবদ্ধতা আছে।
সেইবোৰৰ বিষয়ে আলোচনা কৰোঁ আহক।
বস্তুৰ আকাৰ
প্ৰস্তাৱিত ৱাই-ফাই ইমেজিং প্ৰযুক্তিৰ ওপৰত নিৰ্ভৰশীল বস্তুটোৰ আকাৰ। ইমেজিং ব্যৱস্থাই বৃহৎ আকাৰৰ বস্তুসমূহ স্থানীয়কৰণ কৰে। উদাহৰণস্বৰূপে:
- চোফা
- টেবুল
- বৃহৎ উইণ্ড’
নিঃসন্দেহে ডাঙৰ আকাৰৰ বস্তু ধৰা পেলোৱা আৰু স্থানীয়কৰণ কৰাটো সহজ কাৰণ ইহঁতৰ বিশ্লেষণ কৰিব পৰা মাত্ৰা স্পষ্ট। 2D বা 3D প্ৰযুক্তি ব্যৱহাৰ কৰি হওক, ছবি প্ৰক্ৰিয়াকৰণ এলগৰিদমসমূহে বেছি সময় খৰচ নকৰাকৈ বৃহৎ আকাৰৰ বস্তুসমূহ সহজে চিনাক্ত কৰে।
যেতিয়া আপুনি ছবি প্ৰক্ৰিয়াকৰণৰ বাবে এটা ব্যৱস্থাপ্ৰণালী প্ৰস্তুত কৰে, আপুনি প্ৰথমে ইয়াক বস্তুসমূহ নমুনা হিচাপে শিকিবলৈ দিব লাগিব। এই প্ৰক্ৰিয়াটোক মেচিন লাৰ্নিং বোলা হয়, যিটো কৃত্ৰিম বুদ্ধিমত্তাৰ (AI) অন্যতম সাধাৰণ ডমেইন।
যিকোনো ধৰণৰ ইমেজিঙৰ মৌলিক পদক্ষেপ হ’ল মেচিন লাৰ্নিং। ইমেজিঙৰ আগতে আপোনাৰ চিস্টেমক খাদ্য নিদিয়াকৈ প্ৰযুক্তি নিৰ্মাণ কৰিবলৈ, আপুনি মানুহৰ দৰে বস্তুটো বিশ্লেষণ কৰা শক্তিশালী AI সঁজুলি কিনিব লাগিব। কিন্তু কেৱল সুবিধাৰ বাবে বেছি টকা খৰচ কৰাটো বুদ্ধিমানৰ কাম নহয় কাৰণ মেচিন লাৰ্নিং কৰাটো সহজগতিকে, আপুনি আপোনাৰ চিস্টেমক বস্তুসমূহৰ নমুনাসমূহৰ সৈতে ফিড কৰিব লাগিব যাতে প্ৰেৰণ কৰা ৱাইফাই সংকেতসমূহ ধৰি লোৱাটোৱে পৰম্পৰাগত ৰাডাৰ ধৰা পেলোৱা আৰু মাইক্ৰৱেভ ইমেজিংত ব্যৱহৃত গ্ৰাহকসমূহতকৈ উন্নত ফলাফল দিব পাৰে।
সামগ্ৰী
ডিটেকচন আৰু স্থানীয়কৰণৰ বাবে ৱাই-ফাই ইমেজিং ব্যৱহাৰ কৰাৰ সময়ত বস্তুটোৰ সামগ্ৰীও গুৰুত্বপূৰ্ণ। উদাহৰণস্বৰূপে, প্ৰস্তাৱিত ব্যৱস্থাটোৱে আশাব্যঞ্জক ফলাফল প্ৰদান কৰে যদিহে বস্তুটোৰ প্ৰতিফলিত পৃষ্ঠ থাকে।
উদাহৰণস্বৰূপে, ধাতুৰ পৃষ্ঠবোৰ সদায় উন্নত বস্তু বুলি প্ৰমাণিত হৈছে, আনকি আলোকীয় বা অতি ৰঙা কম্পাঙ্কৰ বাবেও।
একে ইয়াত নীতিটোও অনুসৰণ কৰা হৈছে: প্ৰতিফলিত পৃষ্ঠ থকা বৃহৎ আকাৰৰ বস্তু এটাৰ ছবি সৰু ধাতুৰ বস্তুতকৈ সহজ। কিয়?
যদিও এটা চিকচিকিয়া বস্তুৱে ভাল ৱাইফাই সংকেত প্ৰতিফলিত কৰে, ইয়াৰ সৰু আকাৰে ক্ৰছ-ছেকচনেল এলেকাটো অহা বিকিৰণৰ বাবে ভিৰ কৰি তোলে। ফলত, প্ৰেৰণ কৰা একাধিক ৱাইফাই সংকেতে সেই বস্তুটো সঠিকভাৱে কল্পনা কৰিব নোৱাৰে।
বস্তুৰ মাত্ৰাৰ আন এটা সমস্যা হ'ল যেতিয়া আকাৰ ৱাইফাই সংকেতৰ তৰংগদৈৰ্ঘ্যৰ সমানুপাতিক হয়, তেতিয়া দুয়োটা সত্তাৰ মাজৰ পাৰস্পৰিক ক্ৰিয়া হ্ৰাস পায়।
মাত্ৰা-কম্পাঙ্ক সীমাবদ্ধতা কেনেকৈ সমাধান কৰিব?
এটা ৱাই-ফাই ইমেজিং চিষ্টেমৰ বাবে বস্তুটোৰ আকাৰ আৰু উপস্থিত ৱাইফাই সংকেতৰ তৰংগদৈৰ্ঘ্যৰ মাজত যথেষ্ট পাৰ্থক্যৰ প্ৰয়োজন হয়। যদি বস্তুটোৰ আকাৰ ডাঙৰ হয়, তেন্তে ৱাইফাই সংকেতৰ তৰংগদৈৰ্ঘ্য সৰু হ’ব লাগিব আৰু বিপৰীতভাৱে।
আপুনি প্ৰেৰণ কৰিব লাগিবৱাইফাই সংকেতৰ তৰংগদৈৰ্ঘ্য হ্ৰাস কৰিবলৈ এটা উচ্চ কম্পাঙ্ক, অৰ্থাৎ, ৫ গিগাহাৰ্টজ। কিন্তু এতিয়াও কোনো সুনিৰ্দিষ্ট ফলাফল নাই যে পেচিভ ইন্টাৰফেৰ'মেট্ৰিক ইমেজিং চিষ্টেমত কম কম্পাঙ্ক ৱাইফাই সংকেতসমূহে সৰু বস্তুৰ সৈতে কাম কৰে।
এইটো সৰু ক্ৰছ-ছেকচনেল এলেকাৰ বাবে, যিয়ে সম্পৰ্কিত সংকেত উপাদানসমূহক কৰিবলৈ অনুমতি নিদিয়ে
একাধিক পৰীক্ষাৰ সময়ত নমুনা লোৱা কিছুমান সৰু বস্তু আছিল:
- মুদ্ৰা
- চাবি
- সুৰক্ষা pin
বিভিন্ন সঁজুলি ব্যৱহাৰ কৰাৰ উপৰিও সৰু স্থানীয়-ৰিজ'লিউচন বস্তু ধৰা পেলোৱাৰ বাবে কম্পাঙ্ক পৰিসৰ সলনি কৰাটো পৰ্যবেক্ষণৰ অধীনত আছে।
ছবিৰ ৰিজ'লিউচন
ইমেজিং ৰিজ'লিউচন এটা অপৰিহাৰ্য প্ৰস্তাৱিত প্ৰযুক্তিৰ বৈশিষ্ট্য। তদুপৰি, ই তলত দিয়া দুটা কাৰকৰ ওপৰত নিৰ্ভৰ কৰে:
- ৱাই-ফাই সংকেত তৰংগদৈৰ্ঘ্য
- এন্টেনা এৰেৰ দৈৰ্ঘ্য
আপুনি ৰাখি ইমেজিং ৰিজ'লিউচন বৃদ্ধি কৰিব পাৰে
পৰীক্ষাৰ সময়ত বিজ্ঞানীসকলে কম্পাঙ্ক ৫ গিগাহাৰ্টজলৈ বৃদ্ধি কৰি ছবিৰ ৰিজ'লিউচন বৃদ্ধি কৰিবলৈ চেষ্টা কৰিছিল, যাৰ ফলত তৰংগদৈৰ্ঘ্য হ্ৰাস পায়। তাৰ পিছত তেওঁলোকে চিগনেল প্ৰচেছিং তৰংগদৈৰ্ঘ্য আৰু এন্টেনা এৰেৰ দৈৰ্ঘ্য সলনি কৰা নাছিল।
ফলত বিজ্ঞানীসকলে ইমেজিং ৰিজ’লিউচনত কোনো ধৰণৰ বৃদ্ধি হোৱা দেখা নাপালে। আন এটা মূল তথ্য আছিল ইমেজিং প্ৰক্ৰিয়াত এন্টেনাৰ সংখ্যাই কোনো গুৰুত্ব নাপালে।
যদি...আপুনি এন্টেনাক সঠিক স্থানত ৰাখে, আপুনি মাত্ৰ এযোৰ এন্টেনাৰ সহায়ত উৎপাদনশীল ফলাফল পাব পাৰে। কিয়?
এন্টেনা এৰেবোৰে পৰ্যবেক্ষণ কৰা বস্তুটোৰ পৰা বিকিৰণ ধৰি ৰাখে। একাধিক এন্টেনাৰ স্থান ব্যৱহাৰ কৰিলে নিঃসন্দেহে অনুকূল ইমেজিং ৰিজ'লিউচনৰ সম্ভাৱনা বৃদ্ধি পায়, কিন্তু ই খৰচ-দক্ষ প্ৰযুক্তিৰ কথা।
ইয়াৰ উপৰিও কোম্পানীসমূহে ৱাই-ফাই ইমেজিং প্ৰযুক্তিৰ বাবে কম খৰচী এন্টেনাও নিৰ্মাণ কৰি ইয়াৰ পৰিসৰ বৃদ্ধি কৰিছে আৰু দক্ষতা।
গতিকে, আপুনি কেৱল ৱাইফাই শক্তি জোখৰ সৈতে বস্তুটো কল্পনা কৰিব পাৰে যদি আপুনি এন্টেনা এৰেৰ দৈৰ্ঘ্য স্থিৰ ৰাখে। অহা কম্পাঙ্ক পৰিসৰ সলনি কৰিলে ইমেজিং ৰিজ’লিউচনতো প্ৰভাৱ পৰিব পাৰে।
বস্তুৰ দিশ
বস্তুৰ অভিমুখীতা প্ৰস্তাৱিত প্ৰযুক্তিৰ আন এটা বাধা। ৱাইফাই ইমেজিং চিষ্টেমত বস্তুটো প্ৰেৰণ কৰা বিকিৰণৰ আৰ্হিত থকাটো প্ৰয়োজনীয়। আপুনি ইতিমধ্যে জানে যে ই এম তৰংগবোৰে এটা ক্ষেত্ৰ সৃষ্টি কৰে আৰু এটা ছন্দত যাত্ৰা কৰে। সেই ক্ষেত্ৰখন তলৰ তৰংগবোৰৰ বাবে এটা ধাৰা হৈ পৰে।
যদি আপুনি সেই ক্ষেত্ৰখনত এটা বস্তু ৰাখে আৰু তাৰ অভিমুখ বিচ্যুত অৱস্থাত পৰি থাকে, তেন্তে আপুনি প্ৰকৃত ফলাফল নাপাব। গতিকে, বস্তুটোৰ অৱস্থান প্ৰেৰণ কৰা বিকিৰণৰ আৰ্হিৰ ভিতৰত ৰখাটো গুৰুত্বপূৰ্ণ।
ইয়াৰ উপৰিও, আপুনি এই সমস্যাটো তলত দিয়া ধৰণেৰে সমাধান কৰিব পাৰে:
- এন্টেনাৰ অৱস্থান এটা অনুকূলিতভাৱে নিৰ্ধাৰণ কৰক .
- যিবোৰ এন্টেনাবোৰৰ বিকিৰণৰ আৰ্হি ভাল সেইবোৰ বাছি লওক।
এইটো
See_also: মেগাবাছ ৱাইফাইৰ বিষয়ে সকলো