राजमार्ग निगरानी के लिए 3D सेंसर एवं नेटवर्क सर्वे व्हीकल्स

• प्रयुक्त तकनीक: उन्नत सेंसर और डेटा अधिग्रहण प्रणालियों से सुसज्जित नेटवर्क सर्वे व्हीकल्स (NSVs), जिनमें शामिल हैं:
  • सतही इमेजिंग के लिए 3D लेजर-आधारित प्रणालियाँ।
  • सटीक भौगोलिक स्थिति के लिए डिफरेंशियल GPS (DGPS)।
  • त्वरण और कोणीय वेग रिकॉर्ड करने के लिए IMU (जड़त्वीय मापन इकाई)।
  • दूरी अंशांकन के लिए DMI (दूरी मापक सूचक)।
  • निरंतर दृश्य रिकॉर्डिंग के लिए 360° आधारित उच्च-रिजॉल्यूशन कैमरे।
• डेटा प्रबंधन और कृत्रिम बुद्धिमत्ता एकीकरण 
  • AI-आधारित “डेटा लेक पोर्टल”: NSVs से प्राप्त सभी डेटा को NHAI के AI आधारित “डेटा लेक पोर्टल” पर अपलोड किया जाएगा, जहाँ यह जानकारी प्रोसेसिंग के बाद कार्रवाई योग्य विश्लेषण में परिवर्तित की जाएगी।
  • NHAI की विशेषज्ञ टीम इस डेटा का विश्लेषण कर सड़क की स्थिति का मूल्यांकन करेगी और समय पर मरम्मत की योजना बनाएगी।
  • सड़क परिसंपत्ति प्रबंधन प्रणाली (RAMS):  प्रसंस्कृत डेटा को मानकीकृत प्रारूपों में RAMS में संगृहीत किया जाएगा ताकि दीर्घकालिक योजना और तकनीकी विश्लेषण किया जा सके।

क्रियान्वयन प्रक्रिया

• सर्वेक्षण की आवृत्ति:  डेटा संग्रह सड़क निर्माण या विकास कार्य शुरू होने से पूर्व और उसके बाद प्रत्येक छह महीने में किया जाएगा, ताकि निरंतर स्थिति मूल्यांकन सुनिश्चित हो सके।
• डेटा संबंधी मापदंड:  प्रणाली निम्नलिखित संकेतकों को रिकॉर्ड करता है:
  • सड़क की खराबी (दरारें, गड्ढे, पैच)
  • सतह की खुरदरापन और स्किड प्रतिरोध
  • सड़क की ज्यामिति, लेन की चौड़ाई और स्थिति।
• क्रय प्रक्रिया: NHAI ने योग्य फर्मों से NSV की तैनाती और संचालन के लिए निविदाएँ आमंत्रित की हैं।

पहल की आवश्यकता 

• सड़क सुरक्षा और गुणवत्ता आश्वासन: भारत का विस्तारित राजमार्ग नेटवर्क प्रायः दरारों, गड्ढों तथा सतही असमानताओं जैसी संरचनात्मक अपूर्णताओं से ग्रस्त रहता है, जो न केवल यातायात की सुरक्षा और परिचालन दक्षता को बाधित करते हैं, बल्कि यात्रियों के आराम और समग्र परिवहन अनुभव को भी प्रतिकूल रूप से प्रभावित करते हैं।
  • डेटा-आधारित नियमित निगरानी से बेहतर गुणवत्ता नियंत्रण और सवारी अनुभव सुनिश्चित किया जा सकता है।
• निवारक रखरखाव और संपत्ति प्रबंधन:  पारंपरिक मैनुअल निरीक्षण, दीर्घावधिक और असंगत होते हैं।
  • स्वचालित 3D सेंसर प्रणाली रीयल-टाइम मूल्यांकन और पूर्वानुमानित प्रबंधन की सुविधा देती है, जिससे सड़कों की प्रयोग अवधि बढ़ती है।
• डिजिटल अवसंरचना और पारदर्शिता:  AI आधारित डेटा एकीकरण पारदर्शी निर्णय-निर्माण और लोक निधियों के कुशल उपयोग को बढ़ावा देता है।
  • यह पहल गति शक्ति और डिजिटल इंडिया के अंतर्गत भारत के डिजिटल शासन और अवसंरचना निगरानी लक्ष्यों के अनुरूप है।
• अपेक्षित परिणाम 
  • प्रबंधन दक्षता में वृद्धि:  प्रारंभिक स्तर पर दोषों की पहचान और लक्षित सुधारों से बड़े पैमाने के मरम्मत कार्यों की आवश्यकता कम होगी।
  • सड़क सुरक्षा में सुधार:  उच्च-जोखिम क्षेत्रों (ब्लैक स्पॉट्स) की पहचान और सुधार से दुर्घटना दर में कमी आएगी।
  • संपूर्ण सड़क सूचीकरण: राष्ट्रीय स्तर पर सड़क स्थिति का डेटाबेस तैयार होगा, जो भविष्य की योजना और बजट निर्धारण में मदद करेगा।
  • स्मार्ट गवर्नेंस: सार्वजनिक अवसंरचना प्रबंधन में AI, ऑटोमेशन और डेटा विश्लेषण के प्रयोग का उत्कृष्ट उदाहरण प्रस्तुत करेगा।

पूरक प्रयास  ब्लैक स्पॉट सुधार  मार्च 2025 तक 13,795 ब्लैक स्पॉट्स की पहचान की जा चुकी है।  5,036 स्थानों पर दीर्घकालिक सुधार पूरे हो चुके हैं, जिससे सुरक्षा संकेतक बेहतर हुए हैं। ई-डिटेल्ड एक्सीडेंट रिपोर्ट (e-DAR)  एक केंद्रीकृत प्रणाली, जो सड़क दुर्घटनाओं के डेटा को रिपोर्ट और विश्लेषण करती है।  यह सड़क स्थिति और दुर्घटनाप्रवण क्षेत्रों के बीच संबंध का आकलन करने में मदद करती है। QR कोड साइनबोर्ड्स: NHAI प्रत्येक परियोजना पर QR कोड साइनबोर्ड स्थापित कर रहा है, जिससे लोगों तक रियल-टाइम परियोजना और सुरक्षा जानकारी पहुँच सके।

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