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

Object detection of pedestrian crossing accident using deep convolutional neural networks

Organization : King Mongkut's University of Technology North Bangkok. Department of Mechanical Engineering
Email : anan.y@email.kmutnb.ac.th

Organization : King Mongkut's University of Technology North Bangkok. Department of Mechanical Engineering
Email : athasit.w@cit.kmutnb.ac.th

Organization : King Mongkut's University of Technology North Bangkok. Department of Mechanical Engineering
Email : chanin.j@cit.kmutnb.ac.th
LCSH: Pedestrian crosswalks
LCSH: Neural networks (Computer science)
LCSH: Deep learning (Machine learning)
Abstract: Pedestrian crossing accident recently, people injured in traffic while crossing the crosswalk. As an accident happened other caution warning systems may not be in time to safe life. Various deep learning techniques are based on a deep convolutional neural network (D-CNN) these methods are capable to fulfill object detection applications. This paper proposes the pedestrian crossing accident dataset for the detection of pedestrian crossing accidents using a video camera of front cars or dash-camera and a few CCTV videos. It presents the performance comparison between the two state-of-the-art CNN algorithms approach Faster R-CNN and YOLOv3, in the context capability to correctly classify accident, fall-down, and out-of-frame classes. This paper demonstrates that Faster R-CNN outperforms YOLOv3 with a better detection in accuracy. However, the conclusion of the paper is that YOLOv3 outperforms speed to detection and has good accuracy same time able to use in real-time detection.
King Mongkut's University of Technology North Bangkok. Central Library
Address: BANGKOK
Email: library@kmutnb.ac.th
Created: 2022
Modified: 2023-01-19
Issued: 2023-01-19
บทความ/Article
application/pdf
BibliograpyCitation : In King Mongkut's University of Technology North Bangkok. Science and Technology Research Institute. 2022 Research, Innovation, and Innovation Congress (RI2C 2022) (pp.297-303). Bangkok : Science and Technology Research Institute
eng
©copyrights King Mongkut's University of Technology North Bangkok
RightsAccess:
ลำดับที่.ชื่อแฟ้มข้อมูล ขนาดแฟ้มข้อมูลจำนวนเข้าถึง วัน-เวลาเข้าถึงล่าสุด
1 RI2C 2022pp.297-303.pdf 1.63 MB14 2026-05-26 18:16:01
ใช้เวลา
0.042047 วินาที

Anan Yasamorn
Title Contributor Type
Object detection of pedestrian crossing accident using deep convolutional neural networks
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Anan Yasamorn;Athasit Wongcharoen;Chanin Joochim

บทความ/Article
Athasit Wongcharoen
Title Contributor Type
Object detection of pedestrian crossing accident using deep convolutional neural networks
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Anan Yasamorn;Athasit Wongcharoen;Chanin Joochim

บทความ/Article
Simulation of stenosis in blood vessel by Lattice Boltzmann method
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Athasit Wongcharoen;Siwapong Kingkaew

บทความ/Article
Chanin Joochim
Title Contributor Type
Object detection of pedestrian crossing accident using deep convolutional neural networks
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Anan Yasamorn;Athasit Wongcharoen;Chanin Joochim

บทความ/Article
Automatic sorting machine using industrial robot and digital image processing
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Chanin Joochim;Phongsak Keeratiwintakorn

บทความ/Article
Artificial human arm controlled by muscle electromyography (EMG)
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Chanin Joochim;Nuttawut Siriwatcharakul

บทความ/Article
Notifying problems of a machine by using machine learning
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Supod Kaewkorn;Chanin Joochim;Siraphop Prasertprasasna;Chanon Leartrussameejit;Haem Kuhataparuks;Alisa Kunapinun

บทความ/Article
A leveling control media prototype in automatic control
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Chanin Joochim;Supod Kaewkorn;Phongsak Keeratiwintakorn

บทความ/Article
The 9 points calibration using SCARA robot
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Chanin Joochim;Supod Kaewkorn;Alisa Kunapinun

บทความ/Article
Autonomous security robot based on SLAM
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Chanin Joochim

บทความ/Article
Copyright 2000 - 2026 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 6
ภายนอกเครือข่าย ThaiLIS จำนวน 9,572
รวม 9,578 คน

More info..
นอก ThaiLIS = 715,163 ครั้ง
มหาวิทยาลัยสังกัดทบวงเดิม = 2,729 ครั้ง
มหาวิทยาลัยราชภัฏ = 284 ครั้ง
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคล = 60 ครั้ง
หน่วยงานอื่น = 59 ครั้ง
มหาวิทยาลัยเอกชน = 19 ครั้ง
มหาวิทยาลัยสงฆ์ = 12 ครั้ง
สถาบันพระบรมราชชนก = 9 ครั้ง
รวม 718,335 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 : 216.73.216.51