ระบบตรวจจับบุคคลอันตรายและแนะนำวิธีการหนี ภายในบริเวณโรงเรียนด้วยแพลตฟอร์ม CiRA CORE

นิธิศ สิทธิราช; นนทวัฒน์ วงศ์วาด; สุชานรี ทัศนา; มาโนชญ์ แสงศิริ

ผู้แต่ง

นิธิศ สิทธิราช
นนทวัฒน์ วงศ์วาด
สุชานรี ทัศนา
มาโนชญ์ แสงศิริ Phichitpittaykom school

คำสำคัญ:

ระบบตรวจจับบุคคลอันตราย, ปัญญาประดิษฐ์, แพลตฟอร์ม CiRA CORE, ขั้นตอนวิธีของไดกส์ตรา

บทคัดย่อ

งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อพัฒนาและประเมินประสิทธิภาพของระบบตรวจจับบุคคลอันตรายและแนะนำวิธีการหนีภายในบริเวณโรงเรียนด้วยแพลตฟอร์ม CiRA CORE โดยประมวลผลภาพจากกล้องวงจรปิดด้วยโมเดล YOLO V4-tiny เพื่อตรวจจับอาวุธ และใช้อัลกอริทึม Dijkstra's คำนวณเส้นทางการหนีที่เหมาะสมที่สุด แสดงผลผ่านระบบแจ้งเตือนแบบทันท่วงที ผลการวิจัยพบว่า ตอนที่ 1 โมเดล YOLO V4-tiny มีประสิทธิภาพสูงด้านความเร็ว ประหยัดทรัพยากร และแม่นยำในการตรวจจับ ตอนที่ 2 อัลกอริทึม Dijkstra's มีประสิทธิภาพที่เหมาะสมในการคำนวณหาระยะทางที่สั้นที่สุดสำหรับเส้นทางหนี ตอนที่ 3 การทำงานร่วมกันระหว่างแพลตฟอร์ม CiRA CORE กับ Line Notify สามารถแจ้งตำแหน่งและเส้นทางหนีได้แม่นยำร้อยละ 100 ตอนที่ 4 การทำงานร่วมกันระหว่างแพลตฟอร์ม CiRA CORE กับเว็บแอปพลิเคชันระบุตำแหน่งและเส้นทางหนีได้ถูกต้องร้อยละ 100

เอกสารอ้างอิง

ทิชาลักษณ์ สุวรรณพฤกษ์. (2554). การเลือกเส้นทางปลอดภัยที่ เหมาะสมที่สุด สำหรับการวางแผนการเดินทาง [วิทยานิพนธ์ ปริญญาวิทยาศาสตรมหาบัณฑิต,มหาวิทยาลัยสงขลานครินทร์ https://kb.psu.ac.th/psukb/handle/2010/7861

นิธิศักดิ์ โพธารามวรุตม. (2559).เว็บแอปพลิเคชันระบบ สนับสนุนการตัดสินใจการเลือกเส้นทาง. วารสารวิจัยสถาบัน มข. 4(1), หน้า 25-36. https://irj.kku.ac.th/images/journal/20160307150716.pdf

Jain, H. Vikram H., Mohana. Kashyap, & Jain A . (2020). Weapon Detection using Artificial Intelligence and Deep Learning for Security Applications. In Vikram H. J, Vikram A, Mohana, Kashyap A &Jain A . (Eds.). International Conference on Electronics and Sustainable Communication. India. http://doi.org/10.1109/ICESC48915.2020.9155832

CiRa Robotics. (2566). CiRA AI. CiRA CORE คืออะไร. https://www.cira-ai.com/

ภาควิชาวิทยาการคอมพิวเตอร์ คณะวิทยาศาสตร์ มหาวิทยาลัยเชียงใหม่. (2567). บทที่ 11 กราฟ. ใน เบญจมาศ ปัญญางาม. เอกสารประกอบรายวิชา 204251: โครงสร้างข้อมูล และอัลกอริธึม. [ออนไลน์]. สืบค้นวันที่ 2 ตุลาคม 2567. จาก https://www2.cs.science.cmu.ac.th/courses/204251/lib/exe/fetch.php?media=graph.pdf

ธัญพิสิษฐ์. บัวประคอง (2564, 29 พฤศจิกายน). Dijkstra’s algorithm คือ. อะไร? Medium. สืบค้นวันที่ 24 สิงหาคม 2567 จาก https://medium.com/@tententgc/dijkstras-algorithm-E0%B8%84%E0%B8%B7%E0-%B8%AD%E0%B8%AD%E0%B0%84-48c97d066f0f

Pushan Mukhopadhyay. (2566, 17 ตุลาคม). Floyd-Warshall Algorithm. [ออนไลน์]. Medium. สืบค้นวันที่ 3 ตุลาคม 2567 จาก https://medium.com/@mukhopadhyaypushan42/floyd-warshall-algorithm-7f09533b1878

Soumen Atta. (2567, มีนาคม). Bellman-Ford Algorithm Tutorial with Python Implementation. [ออนไลน์]. Medium. สืบค้นวันที่ 3 ตุลาคม 2567. จาก https://soumenatta.medium.com/bellman-ford-algorithm-tutorial-with-python-implementation-171bee634d7d

Kattilaxman. (2566, 30 ตุลาคม). The A* Algorithm Explained. [ออนไลน์]. Medium. สืบค้น วันที่ 25 พฤศจิกายน 2567,จาก https://medium.com/@kattilaxman4/the-a-algorithm-explained-9cdbce1c8f3c

Poruchan. (2565, 16 กรกฏาคม). Object Detection. [ออนไลน์]. Medium. สืบค้นวันที่ 2 ตุลาคม 2567, จาก https://medium.com/@poruchan2312/object-detection-dfcb2746c0a2

รัตนโชติ พันธุ์วิไล. (2562). การตรวจหาต้นไม้เป็นโรคโดย อัตโนมัติด้วยภาพถ่ายมุมสูงจากโดรนและวิธีการเรียนรู้เชิงลึก. [วิทยานิพนธ์มหาบัญฑิต, มหาวิทยาลัยธุรกิจบัณฑิตย์]. https://libdoc.dpu.ac.th/thesis/Rattanachot.Phw. pdf

Roboflow. (2563, 9 พฤศจิกายน). YOLO V4-tiny: โมเดล ตรวจจับวัตถุที่รวดเร็วและเบา. [ออนไลน์]. สืบค้นวันที่ 23 สิงหาคม 2567]. จาก https://roboflow.com/model/yolov4-tiny

Gaudenz Boesch. (2023, ธันวาคม 18). YOLO V7: A Powerful Object Detection Algorithm (2024 Guide). [ออนไลน์]. Viso.ai. สืบค้นวันที่24 สิงหาคม 2567, จาก https://viso.ai/deep-learning/yolov7-guide/

honggg. (2563). Yolo-Fastest : อัลกอริธึมตรวจจับวัตถุที่ รวดเร็วและเบา [ออนไลน์]. Gitee. สืบค้นวันที่ 24 สิงหาคม 2567. จาก https://gitee.com/honggg/Yolo-Fastes