การพัฒนาระบบปัญญาประดิษฐ์สำหรับการตรวจจับผู้ไม่สวมใส่หน้ากากอนามัยในจังหวัดจันทบุรี

The development of artificial for face mask detection system in Chanthaburi province

Name: สาธิต สุวรรณเวช

Name: ขนิษฐา สิทธิเทียมจันทร์

ThaSH: เครื่องตรวจจับ -- หน้ากากอนามัย -- วิจัย

Classification :.DDC: 621.3815

Abstract: เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ได้เข้ามามีบทบาทในการวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมากแทนคนมากขึ้นอีกทั้งมีความแม่นย าสูงในการประยุกต์ใช้ในชีวิตประจำวัน และการศึกษาวิจัยด้านปัญญาประดิษฐ์มีปริมาณมากขึ้นตาม ในการวิจัยนี้ทีมวิจัยได้นำเสนอการประยุกต์ใช้โมเดล YOLOv5 มาใช้ในการฝึกอบรมชุดข้อมูลและวิเคราะห์ข้อมูล โดยมีวัตถุประสงค์การวิจัยเพื่อพัฒนาระบบปัญญาประดิษฐ์สำหรับการตรวจจับผู้ไม่สวมใส่หน้ากากอนามัยในจังหวัดจันทบุรี และมีวิธีการดำเนินการวิจัยมีขั้นตอน 5 ขั้นตอนประกอบด้วย 1) การสำรวจพื้นที่จัดเก็บข้อมูลในการวิจัย 2) การรวบรวมข้อมูลในการวิจัย 3) การออกแบบและพัฒนาระบบ 4) การทดลองระบบ และ 5) การวิเคราะห์และสรุปผลการทดลองและแบ่งชุดข้อมูลออกสองส่วนคือชุดแรกใช้ในการฝึกอบรมและชุดที่สองสำหรับการทดสอบผลการฝึกอบรม โดยมีขนาดภาพที่ได้ปรับขนาด 640x640 พิกเซล ซึ่งในกลุ่มตัวอย่างที่ใช้ของระบบที่ติดตั้งอุปกรณ์ไว้เพื่อให้ง่ายต่อการตรวจจับทิศทางการเดินได้กำหนดระยะห่างไม่เกิน 5 เมตรและพื้นที่ว่างให้เหมาะสมกับระยะความสูงของกล้องตรวจจับวิดีโอที่ 480 พิกเซล และสอดคล้องกับความเร็วในการประมวลผลจากความสามารถในการประมวลผลที่มีอย่างจำกัดจากวิดีโอที่ใช้ในงานวิจัยและตรวจวัดประสิทธิภาพของระบบหลังจาก ดำเนินการทดลองและประเมินผลการตรวจจับพบว่าระบบมีความแม่นยำแบบเรียลไทม์ 96%

Abstract: Artificial intelligence technology has played a role in analyzing large amounts of data instead of more people and has high accuracy in everyday life applications. And research on artificial intelligence is increasing accordingly. In this research, the research team presents the application of the YOLOv5 model used to train the dataset and analyze the data. The research objective is to develop an artificial intelligence system for detecting people who do not wear masks in Chanthaburi Province. There are 5 steps in the research process, consisting of 1) exploring the research storage area, 2) collecting research data, 3) designing and developing the system, 4) testing the system, and 5) analyzing. And summarized the experimental results and divided the data set into two parts, the first set was used for training and the second set was used for testing the training results. with an image size that has been resized to 640x640 pixels, in which the sample used of the system that is installed to make it easier to detect the direction of walking has a distance of no more than 5 meters and free space to suit the height The camera detects video at 480 pixels and is consistent with the processing speed due to the limited processing capacity from the video used in research and measurement of system performance after conducting experiments and detection evaluations. The system has a real-time accuracy of 96%.

มหาวิทยาลัยราชภัฏรำไพพรรณี. สำนักวิทยบริการและเทคโนโลยีสารสนเทศ

Address: จันทบุรี

Email: library@rbru.ac.th

Role: ประธานที่ปรึกษาวิทยานิพนธ์

Created: 2565

Modified: 2568-08-30

Issued: 2568-08-30

งานวิจัย/Research report

application/pdf

tha

©copyrights มหาวิทยาลัยราชภัฏรำไพพรรณี

ลำดับที่.	ชื่อแฟ้มข้อมูล	ขนาดแฟ้มข้อมูล	จำนวนเข้าถึง	วัน-เวลาเข้าถึงล่าสุด
1	Research_fulltext.pdf	6.74 MB

ใช้เวลา

-0.968886 วินาที