แจ้งเอกสารไม่ครบถ้วน, ไม่ตรงกับชื่อเรื่อง หรือมีข้อผิดพลาดเกี่ยวกับเอกสาร ติดต่อที่นี่ ==>
หากไม่มีอีเมลผู้รับให้กรอก thailis-noc@uni.net.th ติดต่อเจ้าหน้าที่เจ้าของเอกสาร กรณีเอกสารไม่ครบหรือไม่ตรง

Improvised explosive device detection using CNN with X-Ray images

keyword: Improvised Explosive Device
MeSH: Improvised explosive devices -- 293145
Classification :.DDC: e-Theses
; Detection
MeSH: Explosives -- Detection -- 293146
MeSH: Screen-film radiography -- 293147
MeSH: Classification -- 293148
LCSH: Improvised explosive devices -- 293145
LCSH: Explosives -- Detection -- 293146
LCSH: Screen-film radiography -- 293147
LCSH: Classification -- 293148
Abstract: The idea of a smart city and other related services have been explored widely in terms of innovation development as well as applications of technological concepts. One of the major concerns to promote smart living is the security of personal life and asset, which have been put at risk by organized crime and acts of terrorism. A great deal of attention is paid to preventing terrorism incidence in public areas. In particular, to detect improvised explosive devices known as IEDs. This research focuses on developing analytical models that can recognize X-ray images of baggage contained with IEDs. It provides an alternative to conventional techniques that fail to disclose the truth with concealed or hidden devices. Specific to the current project, sample images are generated by experts to cover a number of cases found in operations during the past decade. These are then used to develop a deep learning model, with the help of several data augmentation methods to overcome the problem of small training datasets. As a result, models are more accurate by measured from sample datasets that never existed in training datasets, with the highest accuracy rate of 0.985. In addition, an empirical study is conducted herein to determine the size of the train set that exhibits good predictive performance.
Mae Fah Luang University. Learning Resources and Educational Media Center
Address: CHIANG RAI
Email: library@mfu.ac.th
Role: Advisor
Created: 2022
Modified: 2022-11-23
Issued: 2022-11-23
วิทยานิพนธ์/Thesis
application/pdf
CallNumber: e-Theses
eng
DegreeName: Master of Science
©copyrights Mae Fah Luang University
RightsAccess:
ลำดับที่.ชื่อแฟ้มข้อมูล ขนาดแฟ้มข้อมูลจำนวนเข้าถึง วัน-เวลาเข้าถึงล่าสุด
1 135336.pdf 3.77 MB1 2022-11-23 09:47:36
ใช้เวลา
0.019959 วินาที

Chakkaphat Chamnanphan
Title Contributor Type
Improvised explosive device detection using CNN with X-Ray images
มหาวิทยาลัยแม่ฟ้าหลวง
Chakkaphat Chamnanphan
Tossapon Boongoen
วิทยานิพนธ์/Thesis
Tossapon Boongoen
Title Creator Type and Date Create
Machine learning modelings for reducing uncertainty and redundancy in DNA sequence alignments
มหาวิทยาลัยแม่ฟ้าหลวง
Anant Eungwanichayapant;Ekachai Chukeatirote;Tossapon Boongoen
Cline, Eliot Michael
วิทยานิพนธ์/Thesis
Social context-aware recommensation for online personalized learning
มหาวิทยาลัยแม่ฟ้าหลวง
Tossapon Boongoen
Wacharawan Intayoad
วิทยานิพนธ์/Thesis
Noise-induced ensemble generation for data clustering framework and application
มหาวิทยาลัยแม่ฟ้าหลวง
Tossapon Boongoen
Patcharaporn Panwong
วิทยานิพนธ์/Thesis
Strengthening intrusion detection system for adversarial attacks improved handling of imbalance classification problem
มหาวิทยาลัยแม่ฟ้าหลวง
Tossapon Boongoen
Chutipon Pimsarn
วิทยานิพนธ์/Thesis
Knowledge extraction of thai children development program using developmental surveillance and promotion and the executive functions
มหาวิทยาลัยแม่ฟ้าหลวง
Tossapon Boongoen
Boontong Jinakan
วิทยานิพนธ์/Thesis
Improvised explosive device detection using CNN with X-Ray images
มหาวิทยาลัยแม่ฟ้าหลวง
Tossapon Boongoen
Chakkaphat Chamnanphan
วิทยานิพนธ์/Thesis
Copyright 2000 - 2025 ThaiLIS Digital Collection Working Group. All rights reserved.
ThaiLIS is Thailand Library Integrated System
สนับสนุนโดย สำนักงานบริหารเทคโนโลยีสารสนเทศเพื่อพัฒนาการศึกษา
กระทรวงการอุดมศึกษา วิทยาศาสตร์ วิจัยและนวัตกรรม
328 ถ.ศรีอยุธยา แขวง ทุ่งพญาไท เขต ราชเทวี กรุงเทพ 10400 โทร. โทร. 02-232-4000
กำลัง ออน์ไลน์
ภายในเครือข่าย ThaiLIS จำนวน 3
ภายนอกเครือข่าย ThaiLIS จำนวน 2,308
รวม 2,311 คน

More info..
นอก ThaiLIS = 28,813 ครั้ง
มหาวิทยาลัยสังกัดทบวงเดิม = 32 ครั้ง
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคล = 19 ครั้ง
มหาวิทยาลัยราชภัฏ = 7 ครั้ง
สถาบันพระบรมราชชนก = 2 ครั้ง
รวม 28,873 ครั้ง
Database server :
Version 2.5 Last update 1-06-2018
Power By SUSE PHP MySQL IndexData Mambo Bootstrap
มีปัญหาในการใช้งานติดต่อผ่านระบบ UniNetHelp


Server : 8.199.134
Client : Not ThaiLIS Member
From IP : 216.73.216.124