การรู้จำยานพาหนะด้วยวิธีไฮบริดบล๊อบอะแนลลิซิส และฟีเจอร์-เบส

The vehicle recognition using hybrid blob analysis and feature-based.

Name: อัญชิสา ฉันทาคโม

keyword: Hybrid Blob Analysis.

ThaSH: การประมวลผลภาพ -- เทคนิคดิจิทัล

; Feature-Base.

ThaSH: ยานพาหนะ

ThaSH: การรู้จำภาพ

Abstract: วิทยานิพนธ์ฉบับนี้ได้นำเสนอวิธีการประมวลภาพเพื่อนำมาใช้ในการรู้จำและจำแนกยานพาหนะต่างๆรวมทั้งการจำแนก สี ประเภทของยานพาหนะ ซึ่งการดำเนินงานวิทยานิพนธ์นี้ได้นำภาพยานพาหนะจากกล้องวีดีโอแบบทันการณ์มาตรวจจับและติดตามการเคลื่อนที่ของยานพาหนะ เพื่อพัฒนาการตรวจจับรถให้มีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น ซึ่งจะช่วยลดเวลาและขั้นตอนในการวิเคราะห์ตรวจสอบยานพาหนะในระบบบันทึกสภาพจราจรต่างๆ การจำแนกประเภทของยานพาหนะมีความจำเป็นอย่างยิ่งในการพัฒนาศักยภาพของการจัดการปัญหาจราจรหรือการสนับสนุนการตรวจจับยานพาหนะที่ผิดกฎหมายต่างๆ การจำแนกยานพาหนะนี้จึงเป็นประโยชน์ต่อการทำงานของเจ้าหน้าที่ควบคุมสภาพจราจรในปัจจุบัน การแสดงผลข้อมูลของสภาพจราจรนั้นประกอบด้วยสีของรถ การจำแนกรถและสีของรถได้รับความนิยมอยู่เรื่อยมาเพื่อช่วยในการจัดการปัญหาการจราจรบนทางบกให้มีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น ซึ่งงานวิจัยนี้จึงเห็นถึงความสำคัญของการรู้จำประเภทรถ ดังนี้ รถจักรยานยนต์ รถยนต์ รถกระบะ รถบรรทุก และสีของรถ ซึ่งประกอบไปด้วย สีขาว สีดำ สีแดงและสีน้ำเงิน เป็นหลัก

Abstract: This research presents an approach method to detect vehicle color and to classify vehicle from video data. The vehicle is classified by blob analysis and feature-based. The proposed method uses a video file recorded by traffic surveillance camera as input. This technique applied RGB (Red, Green and Blue) to detect color of vehicle image. The vehicle is separated from background by using optical flow. Blob analysis and feature-based are performed the type of vehicles. Feature-based is extracted by localized color clusters. This method can classify vehicle images into 3 types of car, pickup, and truck. The K-Nearest Neighbor algorithm is used to detect color possible. The proposed vehicle recognition method can be applied to spot target vehicles which match the suspect car input (type and color) and provide real-time and traffic surveillance information.

มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ. สำนักหอสมุดกลาง

Address: กรุงเทพมหานคร

Email: library@kmutnb.ac.th

Name: มหศักดิ์ เกตุฉ่ำ

Role: ที่ปรึกษาวิทยานิพนธ์

Email : maoquee@hotmail.com

Created: 2560

Modified: 2561-11-14

Issued: 2561-08-14

วิทยานิพนธ์/Thesis

application/pdf

tha

DegreeName: วิทยาศาสตร์มหาบัณฑิต

Level: ปริญญาโท

Descipline: ระบบสารสนเทศเพื่อการจัดการ

Grantor: มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ

©copyrights มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ

ลำดับที่.	ชื่อแฟ้มข้อมูล	ขนาดแฟ้มข้อมูล	จำนวนเข้าถึง	วัน-เวลาเข้าถึงล่าสุด
1	B16150284.pdf	7.4 MB	20	2025-06-22 12:35:55

ใช้เวลา

0.03615 วินาที