Motion detection system of moving objects using image processing
Keywords:
Image Processing, Motion Detection, Index DetectionAbstract
This research introduces motion detection through image processing by utilizing signals from an image processing system to control various electrical systems automatically. For motion detection in a room with controlled constant lighting, calculations involve matrix-based data derived from pixel counts in image frames taken by a webcam. Experimental trials and result analysis involve comparing the number of image points generated by various natural human behaviors. The average motion detection value for a single person in the experiment exceeds 230,000 pixels. The motion of a single person is detected within an 8 x 16-meter room with controlled lighting at 70 Lux. The detected motion is used to automatically control various electrical systems for convenience and to reduce electricity consumption in unoccupied areas. This not only helps decrease overall electricity usage but also contributes to mitigating global warming. Furthermore, it serves as a cost-effective alternative to expensive sensor-based detection methods. The image processing system can also be configured to record in closed-circuit camera format.
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
Published
How to Cite
Issue
Section
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.
