ระบบตรวจจับการเคลื่อนไหววัตถุด้วยการประมวลผลภาพ
คำสำคัญ:
เทคนิคการประมวลภาพ, การตรวจจับการเคลื่อนไหว, ค่าความเคลื่อนไหวบทคัดย่อ
งานวิจัยนี้นำเสนอการตรวจจับการเคลื่อนไหวด้วยการประมวลผลภาพโดยนำสัญญาณจากระบบการประมวลผลทางภาพใช้ไปควบคุมระบบไฟฟ้าต่าง ๆ แบบอัตโนมัติ สำหรับการตรวจจับการเคลื่อนไหวภายในห้องที่มีการควบคุมปริมาณแสงคงที่ การคำนวณใช้ข้อมูลเชิงเมทริกซ์จากจำนวนพิกเซลในเฟรมภาพโดยการรับภาพมาจากกล้องเว็บแคม การทดลองและวิเคราะห์ผลจากการเปรียบเทียบค่าจำนวนจุดภาพที่เกิดขึ้นจากลักษณะพฤติกรรมต่าง ๆ ของมนุษย์ที่เป็นธรรมชาติ โดยค่าเฉลี่ยของการตรวจจับการเคลื่อนไหวของมนุษย์ที่ได้ทดลองจะมีค่ามากกว่าเท่ากับ 230,000 พิกเซล จากการตรวจจับความเคลื่อนไหวของมนุษย์จำนวน 1 คน ภายในห้องขนาด 8 x 16 เมตร และค่าความสว่างที่ 70 ลักซ์ ควบคุมระบบไฟฟ้าต่าง ๆ แบบอัตโนมัติ เพื่ออำนวยความสะดวก และลดการใช้พลังงานไฟฟ้าในกรณีที่ไม่มีการใช้งานในพื้นที่ดังกล่าว ทำให้สามารถช่วยลดการใช้การใช้ไฟฟ้า และช่วยลดภาวะโลกร้อนได้อีกทางหนึ่ง เพื่อเป็นทางเลือกทดแทนวิธีการใช้เซนเซอร์การตรวจจับที่มีราคาที่สูง และระบบการประมวลผลทางภาพยังสามารถบันทึกเป็นรูปแบบกล้องวงจรปิดได้อีกทาง
References
Kim, W.-S., Lee, D.-H., Kim, Y.-J., Kim, T., Hwang, R.-Y., & Lee, H.-J. (2020). Path Detection for Autonomous Traveling in Orchards Using Patch-Based CNN, Computers and Electronics in Agriculture, 175.
Shin, Y., Kim, M., Pak, K.-W., & Kim, D. (2020). Practical Methods of Image Data Preprocessing for Enhancing the Performance of Deep Learning Based Road Crack Detection. ICIC Express Letters, Part B: Applications, 11(4), 373-379.
Fujiyoshi, H., Hirakawa, T., & Yamashita, T. (2019). Deep Learning-based Image Recognition for Autonomous Driving, IATSS Research, 43(4), 244-252.
Blok, P. M., Boheemen, K. van., Evert, F. K. van., IJsselmuiden, J., & Kim, G.-H. (2019). Robot Navigation in Orchards with Localization Based on Particle Filter and Kalman Filter. Computers and Electronics in Agriculture, 157, 261-269.
ทรงพล นามคุณ. (2557). ระบบแจ้งเตือนและติดตามการบุกรุกที่พักอาศัยด้วยการประมวลผลภาพ. วารสารวิชาการการจัดการเทคโนโลยีสารสนเทศและนวัตกรรม มหาวิทยาลัยราชภัฏมหาสารคาม, 1(1), 32-38.
ซูไฮดี สนิ, ธีรพงษ์ ฉิมเพชร, นราธร สังข์ประเสริฐ และ จรูญ เจริญเนตรกุล. (2563). ตัวตรวจจับรถไฟด้วยหลักการประมวลผลสัญญาณวิดีโอสำหรับเครื่องกั้นทางอัตโนมัติ. RMUTI JOURNAL Science and Technology, 13(2), 86-99.
บอย ดาศรี และ นรภัทร สานุจิตร. (2564). ระบบการตรวจจับไฟไหม้ด้วยวิธีการหาเส้นขอบของภาพและระบบสี HSV. วารสารวิทยาศาสตร์เทคโนโลยี และนวัตกรรม, 2(1), 10-14.
ภานุวัฒน์ สกุลวุฒิชัย และ สัญฌา พันธุ์แพง. (2564). การพัฒนาเทคนิคการตรวจจับควันไฟด้วยเทคโนโลยีการประมวลผลภาพ. การประชุมวิชาการระดับปริญญาตรีภูมิภาคเอเชีย ครั้งที่ 9 มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคลรัตนโกสินทร์ วิทยาเขตวังไกลกังวล, 942-951.
Kunghun W. and Tantrapiwat A. (2018). Development of a vision based mapping in rubber tree orchard. In 2018 International Conference on Engineering, Applied Sciences, and Technology (ICEAST), 1-4.
Kunghun W. and Tantrapiwat A. (2022). A RUBBER TREE ORCHARD MAPPING METHOD VIA IMAGE PROCESSING. International Journal of Innovative Computing, Information and Control, 18(4), 1181–1201.
McAndrew, A. (2004). An introduction to digital image processing with MATLAB. Course Technology Press.
Otsu N. (1979). A threshold selection method from gray-level histograms. IEEE transactions on systems, man and cybernetics, 9(1), 62-66.
Downloads
เผยแพร่แล้ว
How to Cite
ฉบับ
บท
License
Copyright (c) 2023 Chonlathit Pitipoomsuksan, Worawut Kunghun, Kiattiyot Yata, Apichat chaiyaporn
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
