|
การพัฒนาระบบตรวจจับการสวมหมวกนิรภัยโดยใช้เทคโนโลยีการมองเห็นของคอมพิวเตอร์ และโครงข่ายประสาทเทียมแบบสังวัตนาการ |
|---|---|
| รหัสดีโอไอ | |
| Creator | ขอบภพ ซาเสน |
| Title | การพัฒนาระบบตรวจจับการสวมหมวกนิรภัยโดยใช้เทคโนโลยีการมองเห็นของคอมพิวเตอร์ และโครงข่ายประสาทเทียมแบบสังวัตนาการ |
| Contributor | ฐิติเดช สมศรี, เปรม อิงคเวชชากุล |
| Publisher | Faculty of Engineering and Industrial Technology, Kalasin University |
| Publication Year | 2567 |
| Journal Title | วารสารวิศวกรรมและเทคโนโลยีอุตสาหกรรม มหาวิทยาลัยกาฬสินธุ์ |
| Journal Vol. | 2 |
| Journal No. | 3 |
| Page no. | 1-10 |
| Keyword | ปัญญาประดิษฐ์, การเรียนรู้เชิงลึก, โครงข่ายประสาทเทียมแบบสังวัตนาการ, ระบบตรวจจับการสวมหมวกนิรภัย |
| URL Website | https://ph03.tci-thaijo.org/index.php/JEIT |
| Website title | วารสารวิศวกรรมและเทคโนโลยีอุตสาหกรรม มหาวิทยาลัยกาฬสินธุ์ |
| ISSN | ISSN 2985-0274 (Print),ISSN 2985-0282 (Online) |
| Abstract | งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อพัฒนาระบบตรวจจับการสวมหมวกนิรภัยโดยใช้เทคโนโลยีการมองเห็นของคอมพิวเตอร์ และโครงข่ายประสาทเทียมแบบสังวัตนาการ (Convolutional Neural Networks: CNN) โดยใช้ Teachable Machine ซึ่งเป็นเครื่องมือ No-Code ที่ช่วยให้นักพัฒนาและผู้ที่ไม่มีพื้นฐานด้านการเขียนโค้ดสามารถสร้างและฝึกสอนแบบจำลอง AI ได้ง่ายขึ้น วิธีการดำเนินงานประกอบด้วยการรวบรวมรูปภาพของผู้ขับขี่รถจักรยานยนต์ที่สวมหมวกนิรภัยและไม่สวมหมวกนิรภัยจำนวน 220 รูป จากนั้นใช้เทคนิคโครงข่ายประสาทเทียมแบบสังวัตนาการ ในการฝึกสอนแบบจำลองผ่าน Teachable Machine ผลการทดลองพบว่าแบบจำลองที่พัฒนาขึ้นสามารถจำแนกผู้ขับขี่ที่สวมหมวกนิรภัยและไม่สวมหมวกนิรภัยได้อย่างแม่นยำ โดยมีค่า Accuracy 95%, Precision 96%, Recall 94% และ F1-score 95% ผลลัพธ์นี้ชี้ให้เห็นว่าการใช้เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้เชิงลึกสามารถเพิ่มประสิทธิภาพในการตรวจจับการสวมหมวกนิรภัย และช่วยลดอุบัติเหตุบนท้องถนนได้อย่างมีประสิทธิภาพ |
