การพัฒนาโดรนช่วยตรวจจับขยะชายฝั่งทะเลด้วยระบบปัญญาประดิษฐ์และเทคโนโลยี 5G

Development of drone-assisted coastal litter detection with AI and 5G technology

Name: ศรัญ ดวงสุวรรณ

Organization : สถาบันเทคโนโลยีพระจอมเกล้าเจ้าคุณทหารลาดกระบัง. สาขาวิศวกรรมไฟฟ้า

Email : sarun.du@kmitl.ac.th

Name: ภูวดล ประพฤติดี

Organization : สถาบันเทคโนโลยีพระจอมเกล้าเจ้าคุณทหารลาดกระบัง. สาขาวิศวกรรมไฟฟ้า

Email : phoowadon.pr@kmitl.ac.th

Name: จิราภรณ์ แซ่เตียว

Organization : การไฟฟ้าส่วนภูมิภาค

Email : taew501778@gmail.com

keyword: 5G

ThaSH: ปัญญาประดิษฐ์

ThaSH: อากาศยานไร้นักบิน

ThaSH: ขยะในทะเล -- ระบบติดตาม

Abstract: บทความวิจัยนี้นำเสนอการใช้ระบบปัญญาประดิษฐ์และเทคโนโลยี 5G มาช่วยเพิ่มศักยภาพของโดรนสาหรับการตรวจจับขยะชายฝั่งทะเล ซึ่งระเบียบวิธีการวิจัยจะทา การออกแบบโมเดลทางคณิตศาสตร์สาหรับ ฝึกฝนให้คอมพิวเตอร์การเรียนรู้ภาพขยะทะเล เช่น กล่องโฟม พลาสติก ขวด และกระป๋อง เป็นต้น โดยใช้ภาพคุณลักษณะชุดข้อมูล 2,400 ภาพ และใช้อัลกอริทึมโครงข่ายประสาทเทียมแบบวนกลับเป็นโมเดลการ เรียนรู้จักรกลมาประยุกต์ ทั้งนี้ได้ออกแบบการรับส่งข้อมูลภาพวีดีโอ แบบเรียลไทม์ไร้สายผ่านเครือข่ายสัญญาณ 5G ระหว่างโดรนและ อุปกรณ์แสดงผลภาพเพื่อให้ภาพวีดีโอมีคุณภาพระดับดี ผลการ ทดลองวิจัยพบว่าสามารถตรวจจับขยะประเภทพลาสติกมีความแม่นยา สูงที่สุดถึง 98.65% กระป๋ อง 96.36% กล่องโฟม 94.21% และขวดน้ำ 93.23% ตามลา ดับ

Abstract: This paper utilizes artificial intelligence and 5G technology to enhance the potential of drones for coastal letter detection. The research methodology is to design a mathematical model for training the computer to learn images of coastal letters such as foam boxes, plastics, bottles, and cans. By using the feature image datasets of about 2,400 pictures and providing a recurrent neural network (RNN) algorithm for a machinelearning model. We have designed wireless real-time video transmission via a 5G signal network between the drone and the display device to ensure good video quality. The results showed that it was able to detect plastic with the highest accuracy of 98.65%, 96.36% of cans, 94.21% of foam boxes, and 93.23% of bottles, respectively

มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ. สำนักหอสมุดกลาง

Address: กรุงเทพมหานคร

Email: library@kmutnb.ac.th

Created: 2566

Modified: 2567-03-08

Issued: 2567-03-08

บทความ/Article

application/pdf

BibliograpyCitation : ใน สมาคมวิชาการทางวิศวกรรมไฟฟ้า (ประเทศไทย) และ มหาวิทยาลัยเอเชียอาคเนย์ คณะวิศวกรรมศาสตร์. การประชุมวิชาการทางวิศวกรรมไฟฟ้า ครั้งที่ 46 (EECON-46) (pp.479-482). กระบี่ : มหาวิทยาลัยเอเชียอาคเนย์

tha

©copyrights มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ

ลำดับที่.	ชื่อแฟ้มข้อมูล	ขนาดแฟ้มข้อมูล	จำนวนเข้าถึง	วัน-เวลาเข้าถึงล่าสุด
1	EECON-46pp.479-482.pdf	627.23 KB	33	2025-12-01 14:37:20

ใช้เวลา

0.036821 วินาที