การพัฒนาระบบตรวจจับการสวมหมวกนิรภัยโดยใช้เทคโนโลยีการมองเห็นของคอมพิวเตอร์ และโครงข่ายประสาทเทียมแบบสังวัตนาการ
DOI:
https://doi.org/10.14456/jeit.2024.11คำสำคัญ:
ปัญญาประดิษฐ์, การเรียนรู้เชิงลึก, โครงข่ายประสาทเทียมแบบสังวัตนาการ, ระบบตรวจจับการสวมหมวกนิรภัยบทคัดย่อ
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
References
[1] ทิชากร พิมพา และ ธนพล บุดดาดวง, "การตรวจจับหมวกนิรภัย," ปริญญานิพนธ์ปริญญาวิทยาศาสตรบัณฑิต สาขาวิชาวิทยาการคอมพิวเตอร์, มหาวิทยาลัยมหาสารคาม, 2566.
[2] ศูนย์วิชาการเพื่อความปลอดภัยทางถนน (ศวปถ.), หมวกนิรภัย: คู่มือความปลอดภัยบนท้องถนน สำหรับผู้กำหนดนโยบายและผู้ปฏิบัติ, กรุงเทพฯ: ศูนย์วิชาการเพื่อความปลอดภัยทางถนน (ศวปถ.) มูลนิธิสาธารณสุขแห่งชาติ (มสช.), 2556.
[3] วิยดา ยะไวทย์, ขวัญฤทัย สิริจินดา, และ พณชัย บรรจงรอด, "แอพพลิเคชั่นบนโทรศัพท์มือถือสำหรับระบบลงเวลาการปฏิบัติงานโดยใช้การจดจำใบหน้า," วารสารโครงงานวิทยาการคอมพิวเตอร์และเทคโนโลยีสารสนเทศ, ปีที่ 4, ฉบับที่ 1, หน้า 29-36, 2561.
[4] Y. Zhang, J. Wang, X. Li, and L. Chen, "Object Detection and Behavior Analysis of Motorcycle Riders Using Computer Vision and Convolutional Neural Networks," Journal of Transportation Safety & Security, vol. 13, no. 2, pp. 203-215, 2021.
[5] วริสรา สุรนันท์ และ มหศักดิ์ เกตุฉ่ำ, "การควบคุมการทำงานของสมาร์ทโฟนด้วยเทคนิคการตรวจจับดวงตาบนระบบปฏิบัติการแอนดรอยด์สำหรับผู้พิการทางแขน," ใน การประชุมแห่งชาติด้านเทคโนโลยีสารสนเทศและคอมพิวเตอร์ครั้งที่ 11, 2558, หน้า 181-186. [สืบค้นวันที่ 15 สิงหาคม 2565]
[6] อรรณพ สาขะจันทร์ และ จักรี ศรีนนท์ฉัตร, "การพัฒนาการตรวจสอบจอแสดงผล LED ด้วยโครงข่ายประสาทเทียมโดยใช้ภาพอินทริกัล," ใน การประชุมแห่งชาติด้านเทคโนโลยีสารสนเทศและคอมพิวเตอร์ครั้งที่ 11, 2558, หน้า 168-173.
[7] ชวโรจน์ ใจสิน, "การประเมินขนาดของผลลำใยสดในช่อด้วยเทคนิคการประมวลผลด้วยภาพ," วิทยานิพนธ์ปริญญาเอก, มหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์, กรุงเทพฯ, 2557.
[8] วศิษฐ์ จันสด และ ศรายุทธ รัตนตรัย, "ตัวควบคุมผู้ใช้สำหรับการรู้จำใบหน้า," ใน การประชุมวิชาการเทคโนโลยีสารสนเทศและคอมพิวเตอร์แห่งชาติครั้งที่ 9, 2556, หน้า 697-704.
[9] T. T. Toe and Z. Rong, "Convolutional neural networks," Machine learning, 2022, pp. 261–275.
[10] P. V. S. Charan, P. M. Anand, S. K. Shukla, N. Selvan, and H. Chunduri, "DOTMUG: A Threat Model for Target Specific APT Attacks–Misusing Google Teachable Machine," in 10th International Symposium on Digital Forensics and Security (ISDFS), Jun. 2022.
[11] D. Božić, B. Runje, D. Lisjak, and D. Kolar, "Metrics related to confusion matrix as tools for conformity assessment decisions," Applied Sciences, vol. 13, no. 14, p. 8187, Jul. 2023, doi: 10.3390/app13148187.
[12] ภากร กัทชลี, "Confusion Matrix เครื่องมือสำคัญในการประเมินผลลัพธ์ของการทำนายใน Machine learning," ออนไลน์. Available: http://surl.li/kltbd. [เข้าถึงเมื่อ: 25 กุมภาพันธ์, 2567].
[13] Y. Chen, J. Zhang, Y. Wang, and X. Li, "Helmet-wearing detection based on CNN," Journal of Safety Science, vol. 123, pp. 104-112, 2020.
[14] H. Liu, L. Yang, and Q. Wang, "Deep learning based safety helmet detection in engineering management," Engineering Management Journal, vol. 31, no. 2, pp. 120-128, 2019.
Downloads
เผยแพร่แล้ว
How to Cite
ฉบับ
บท
หมวดหมู่
License
Copyright (c) 2024 วารสารวิศวกรรมและเทคโนโลยีอุตสาหกรรม มหาวิทยาลัยกาฬสินธุ์
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
ลิขสิทธิ์ของวารสาร
เนื้อหาและข้อมูลในบทความที่ลงตีพิมพ์ในวารสารศูนย์ดัชนีการอ้างอิงวารสารไทย ถือเป็นข้อคิดเห็นและความรับผิดชอบของผู้เขียนบทความโดยตรงซึ่งกองบรรณาธิการวารสาร ไม่จำเป็นต้องเห็นด้วย หรือร่วมรับผิดชอบใด ๆ
บทความ ข้อมูล เนื้อหา รูปภาพ ฯลฯ ที่ได้รับการตีพิมพ์ในวารสารศูนย์ดัชนีการอ้างอิงวารสารไทย ถือเป็นลิขสิทธิ์ของวารสารศูนย์ดัชนีการอ้างอิงวารสารไทย หากบุคคลหรือหน่วยงานใดต้องการนำทั้งหมดหรือส่วนหนึ่งส่วนใดไปเผยแพร่ต่อหรือเพื่อกระทำการใด จะต้องได้รับอนุญาตเป็นลายลักอักษรจากวารสารศูนย์ดัชนีการอ้างอิงวารสารไทยก่อนเท่านั้น
