বর্তমানে, অনেক বিদ্যমান রোড ডেটাসেটগুলি প্রায়শই সমস্যার একটি অংশকে সমর্থন করে, যা গবেষকদের জন্য রোডের পৃষ্ঠ, নেটওয়ার্কের গঠন এবং রোডের শ্রেণীবিভাগ অধ্যয়ন করা কঠিন করে তোলে। এই পরিস্থিতির মধ্যে, SYSU-HiRoads নামক একটি নতুন রোড ডেটাসেট প্রকাশিত হয়েছে, যা গবেষণায় নতুন দিগন্ত খুলে দেবে।
SYSU-HiRoads একটি বৃহৎ স্কেলের, বহু স্তরের রোড ডেটাসেট যা দূরবর্তী সেন্সিং গবেষণার জন্য তৈরি করা হয়েছে। এটি চীনের হেনান প্রদেশে প্রায় ৩,৬৩১ বর্গ কিলোমিটার এলাকা জুড়ে বিস্তৃত। এই ডেটাসেটে ১,০৭৯টি ইমেজ টাইল রয়েছে, প্রতিটি টাইলের আকার ১০২৪ বাই ১০২৪ পিক্সেল।
SYSU-HiRoads রোডের পৃষ্ঠের সেগমেন্টেশনের জন্য পিক্সেল স্তরের রোড মাস্ক প্রদান করে এবং টপোলজি সচেতন নেটওয়ার্ক পুনর্গঠনের জন্য ভেক্টর স্তরের রোড সেন্টারলাইন অন্তর্ভুক্ত করে। এটি তিন স্তরের হায়ারার্কিকাল রোড লেবেলও বৈশিষ্ট্যযুক্ত, যা সূক্ষ্ম শ্রেণীবিভাগের জন্য সহায়ক।
নেভিগেশন অ্যাপ্লিকেশন যেমন Google Maps এবং Apple Maps পার্কিং সম্পর্কে সীমিত নির্দেশনা প্রদান করে। সিয়াটলে, গাড়ির ট্রিপের ৭.৩ শতাংশ পার্কিং খোঁজার জন্য ক্রুজিংয়ে ব্যয় হয়। congested পরিবেশে, ভ্রমণকারীদের পৌঁছানোর মোট সময় উন্নত পার্কিং নির্দেশনার মাধ্যমে দুই-তৃতীয়াংশ পর্যন্ত কমে যেতে পারে।
গবেষক ক্যাথি উ বলেছেন, “আমার সহকর্মী এবং আমি যা ‘পৌঁছানোর সময়’ বলছি, তা বিভিন্ন মোডে সমানভাবে উপস্থাপিত হয় না।” এই বিষয়টি বিশেষ করে গুরুত্বপূর্ণ, কারণ সঠিক পার্কিং নির্দেশনা না থাকলে ভ্রমণকারীরা সমস্যায় পড়তে পারেন। অ্যাডাম মিলার্ড-বল মন্তব্য করেছেন, “যদি আপনি একজন দর্শক হন এবং আপনি এলাকা জানেন না, তবে আপনি নিশ্চিত নন কোথায় পার্ক করবেন।”
SYSU-HiRoads ডেটাসেটটি গবেষণায় সহায়তা করার জন্য গুরুত্বপূর্ণ, কারণ এটি রাস্তাগুলির প্রকার এবং বৃহত্তর পরিবহন সিস্টেমে তাদের ভূমিকা সম্পর্কে তথ্য প্রদান করে। “উচ্চ মানের ডেটাসেট প্রকাশ করা গবেষণা কমনের জন্য অবদান রাখার একটি মূল উপায়,” একটি সূত্র জানিয়েছে।
গবেষকরা আশা করছেন যে SYSU-HiRoads ডেটাসেটটি রোড গবেষণার ক্ষেত্রে নতুন দিগন্ত খুলে দেবে এবং এটি রাস্তাগুলির শ্রেণীবিভাগ এবং নেটওয়ার্কের গঠন নিয়ে আরও গভীর গবেষণার সুযোগ তৈরি করবে।
