การพัฒนาและทดสอบประสิทธิภาพระบบต้นแบบตรวจจับหมวกกันน็อก ด้วยโปรแกรมซีร่าคอร์
Main Article Content
บทคัดย่อ
งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อออกแบบและพัฒนาระบบต้นแบบตรวจจับหมวกกันน็อก และทดสอบประสิทธิภาพของระบบตรวจจับหมวกกันน็อกภายในพื้นที่มหาวิทยาลัยราชภัฏอุตรดิตถ์ ระบบพัฒนาด้วยโปรแกรม ซีร่าคอร์ร่วมกับการฝึกโมเดลด้วยชุดข้อมูลภาพจำนวน 200, 300, 400 และ 500 รูปภาพ กระบวนการทดลองประกอบด้วยการเตรียมภาพ การทำป้ายกำกับบริเวณหมวกกันน็อก และการฝึกโมเดลด้วยเครื่องมือฝึกการเรียนรู้เชิงลึก จากนั้นนำผลการตรวจจับมาเปรียบเทียบกับโมเดลโยโลวี 3 ผลการทดสอบพบว่า โมเดลที่ฝึกด้วยภาพจำนวน 200 และ 300 รูป ยังไม่สามารถตรวจจับหมวกกันน็อกได้ ส่วนโมเดลที่ฝึกด้วยภาพจำนวน 400 รูป มีความแม่นยำเฉลี่ย 13.5% และโมเดลที่ฝึกด้วยภาพจำนวน 500 รูป มีความแม่นยำเฉลี่ย 57.9% เมื่อเปรียบเทียบกับโยโลวี 3 พบว่าโยโลวี 3 มีความแม่นยำเฉลี่ย 48.3% นอกจากนี้ การทดสอบมุมกล้องพบว่า มุมกล้อง 45 องศา ตรวจพบจำนวน 9 ครั้ง มีความแม่นยำเฉลี่ย 57.2% ส่วนมุมกล้อง 90 องศา ตรวจพบจำนวน 6 ครั้ง มีความแม่นยำเฉลี่ย 35.4% ผลการทดลองแสดงให้เห็นว่าจำนวนภาพที่ใช้ฝึกโมเดลและมุมกล้องมีผลต่อประสิทธิภาพของระบบตรวจจับหมวกกันน็อก
Downloads
Article Details

อนุญาตภายใต้เงื่อนไข Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
เจ้าของลิขสิทธิ์ (สถาบันวิจัยและพัฒนา มหาวิทยาลัยกาฬสินธุ์) ผู้เขียน ตกลงว่าการทำสำเนาบทความหรือส่วนใดส่วนหนึ่งของบทความดังกล่าวในรูปแบบสิ่งพิมพ์หรืออิเล็กทรอนิกส์ตามที่ได้รับอนุญาต จะต้องระบุประกาศลิขสิทธิ์ตามที่กำหนดไว้ในวารสาร พร้อมทั้งอ้างอิงข้อมูลฉบับสมบูรณ์ของบทความที่ตีพิมพ์ในวารสารที่จัดทำโดย สถาบันวิจัยและพัฒนา มหาวิทยาลัยกาฬสินธุ์ อย่างครบถ้วนทุกครั้ง
เอกสารอ้างอิง
World Health Organization. Road safety [Online]. 2021 [updated 2026; cited 2026 Jun 26]. Available: https://www.who.int/thailand/our-work/road-safety
บุญญากร ท่องมนต์วิทย์, จิรายุส ดีผาด, เกรียงศักดิ์ เตมีย์. การเพิ่มประสิทธิภาพการเรียนรู้เชิงลึกเพื่อตรวจจับการสวมใส่หมวกกันน็อกของผู้ขับขี่รถจักรยานยนต์ด้วยเทคนิคการเพิ่มข้อมูล. วารสารวิทยาศาสตร์ มข. 2565; 50(2): 93-101. https://ph01.tci-thaijo.org/index.php/KKUSciJ/article/view/250302
ตะวัน อันเตปุริก, ชัยพร เขมะภาตะพันธ์. การตรวจจับการสวมใส่อุปกรณ์ป้องกันอันตรายส่วนบุคคลด้วยการเรียนรู้เชิงลึก. วารสารวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี มหาวิทยาลัยอุบลราชธานี. 2569; 28(1): 58-69. https://li01.tci-thaijo.org/index.php/sci_ubu/article/view/267882
ธนานพ จันภักดี, ฐิติรัตน์ ศิริบวรรัตนกุล. การเรียนรู้เชิงลึกสำหรับตรวจจับความผิดปกติจากภาพในวิดีโอการ์ตูนสำหรับเด็ก. วารสารวิทยาศาสตร์ประยุกต์. 2565; 21(2): 1-16. https://ph01.tci-thaijo.org/index.php/JASCI/article/view/245319
ศักดิ์ชัย ศรีมากรณ์, ณิชา นภาพร จงกะสิกิจ, ปิยธรณ์ เร่งเร็ว. การพัฒนากระบวนการคัดแยกภาพถ่ายระดับความรุนแรงของแผลกดทับ ด้วย YOLO และการเรียนรู้เชิงลึก. วิทยสารบูรณาการเทคโนโลยีอุตสาหกรรมและวิศวกรรมประยุกต์. 2567; 17(2): 43-56. https://li01.tci-thaijo.org/index.php/Itech/article/view/264581
พิศณุ คูมีชัย. การตรวจจับใบหน้าบุคคลจาก 3 สภาวะแวดล้อมด้วย YOLOv4. วารสารวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี. 2567; 32(2): 99-114. https://li01.tci-thaijo.org/index.php/tstj/article/view/260310
ภวัต อุดมฐานกุล, ทรงพล นคเรศเรืองศักดิ์. การเพิ่มประสิทธิภาพการตรวจจับป้ายทะเบียนด้วย YOLO และ การรู้จำตัวอักษรด้วยแสง. วารสารวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี มหาวิทยาลัยเซาธ์อีสท์บางกอก. 2567; 4(2): 140-150. https://doi.org/10.14456/jsci-sbu.2024.19
กิตตากร วิริยะศาสตร์, วรากร เลื่องลือวุฒิ, ปิยะรส มาลีเจริญ, สิรภพ สันติรณนรงค์, วิชัย แผ้วเกษม, พันธุ์เทพ แก้วมงคล, สัญญา มิตรเอม, พันศักดิ์ เทียนวิบูลย์. การเปรียบเทียบโมเดลตรวจจับวัตถุด้วยโครงข่ายประสาทเทียมแบบคอนโวลูชันในงานภาพถ่ายทางอากาศจากอากาศยานไร้คนขับ. วารสารวิชาการเทคโนโลยีป้องกันประเทศ. 2567; 6(13): 90-107. https://sc01.tci-thaijo.org/index.php/dtaj/article/view/240858
นิธิศ สิทธิราช, นนทวัฒน์ วงศ์วาด, สุชานรี ทัศนา, มาโนชญ์ แสงศิริ. ระบบตรวจจับบุคคลอันตรายและแนะนำวิธีการหนี ภายในบริเวณโรงเรียนด้วยแพลตฟอร์ม CiRA CORE. วารสารวิชาการวิทยาศาสตร์และวิทยาศาสตร์ประยุกต์. 2568; 9(18): 1-9. https://ph03.tci-thaijo.org/index.php/ajsas/article/view/3508
อนันตา สินไชย, ทรงวุฒิ พานิชย์, สุทธิดา ยอดอาษา. การศึกษาประสิทธิภาพเชิงเปรียบเทียบของระบบการตรวจจับวัตถุ: กรณีศึกษาการตรวจจับรอยตำหนิบนตัวถังรถยนต์จำลองหลังการพ่นสี. วารสารวิชาการเทคโนโลยีอุตสาหกรรม : มหาวิทยาลัยราชภัฏสวนสุนันทา. 2568; 13(1): 65-79. https://ph01.tci-thaijo.org/index.php/fit-ssru/article/view/261262
พรพนม นันทะเสน, พนมขวัญ ริยะมงคล. ระบบตรวจจับและแจ้งเตือนอุบัติเหตุโดยใช้เทคนิคการเรียนรู้เชิงลึก. Life Sciences and Environment Journal. 2566; 24(2): 338-351. https://doi.org/10.14456/lsej.2023.26
วสุพล เผือกนำผล, วิชาญ ทุมทอง, ปฏิคม ทองจริง. การพัฒนาระบบเฝ้าระวังช้างป่าบุกรุกในพื้นที่เกษตรกรรมเพื่อลดความขัดแย้งระหว่างคนและช้างด้วยเทคโนโลยีโครงข่ายประสาทเทียมแบบคอนโวลูชัน. วารสารศรีปทุมปริทัศน์ ฉบับวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี. 2566; 15(1): 86-100. https://ph02.tci-thaijo.org/index.php/spurst/article/view/247027
วัชรพล หาญทองดี, ภูวิศ ศิริรัตนกุลชัย, คิรากร องคชื่น, สุพาพร บรรดาศักดิ์. การพัฒนาแบบจำลองการตรวจจับพริกชี้ฟ้าสำหรับเครื่องคัดแยก. วารสารวิทยาศาสตร์ เทคโนโลยี และนวัตกรรม มหาวิทยาลัยกาฬสินธุ์. 2567; 3(2): 25-39. https://doi.org/10.14456/ksti.2024.13
ปาณิสรา หาดขุนทด, ภัครพล อาจอาษา, ธนากร แสงกุดเลาะ. การพัฒนาระบบคัดแยกมะขามหวานด้วยเทคนิคการประมวลผลภาพ. วารสารวิทยสารสนเทศและเทคโนโลยี. 2566; 4(2): 47-61. https://so09.tci-thaijo.org/index.php/jait_ssru/article/view/3036
ธันวา ภมรบุตร, ชัลวาล มณีวงษ์, ศศิธร ชูแก้ว, พรชัย กิจเจริญ. การพัฒนาชุดสาธิตการตรวจสอบวัตถุโดยใช้โครงข่ายประสาทเทียมแบบคอนโวลูชัน. Journal of Digital Education and Learning Engineering. 2568; 1(2): 12-23. https://so18.tci-thaijo.org/index.php/delethailand/article/view/1248
CiRA. CiRA CORE for Windows [Internet]. 2023 [updated 2025; cited 2026 Jun 9]. Available from: https://git.cira-lab.com/cira/cira-core-windows
Joseph Redmon, Ali Farhadi. YOLOv3: An Incremental Improvement [Internet]. arXiv; 2018 [updated 2028; cited 2026 Jun 9]. Available from: https://doi.org/10.48550/arXiv.1804.02767
WEI YANG, GUANG-LE ZHOU, ZHI-WEI GU, XIAO-DAN JIANG, ZHE-MING LU. SAFETY HELMET WEARING DETECTION BASED ON AN IMPROVED YOLOV3 SCHEME. International Journal of Innovative Computing, Information and Control. 2022; 18(3): 973-988. http://www.ijicic.org/ijicic-180319.pdf
BlcaKHat. Helmet Detection using YOLOV3 [Internet]. GitHub; 2022 [updated 2022; cited 2026 Jun 9]. Available from: https://github.com/BlcaKHat/yolov3-Helmet-Detection