ระบบตรวจจับการพกอาวุธปืนสั้นด้วย YOLOv8

Short-Firearm Carrying detection System Using YOLOv8

Name: จตุพร ศรีสอาดรักษ์

ThaSH: การประมวลผลภาพ -- วิจัย

ThaSH: การออกแบบระบบ -- วิจัย

ThaSH: ระบบตรวจจับการพกอาวุธปืน

ThaSH: YOLOv8

Abstract: สารนิพนธ์นี้จัดทำขึ้นเพื่อศึกษาและพัฒนาระบบตรวจจับการพกอาวุธปืนสั้นด้วย YOLOv8 เพื่อศึกษา ออกแบบ และพัฒนาระบบตรวจจับอาวุธปืนสั้นด้วย YOLOv8 ให้ทราบถึงวิธีการสร้างโมเดลด้วย YOLOv8 ลักษณะจุดการตรวจจับด้วยการเทรนโมเดลอาวุธปืนสั้น สามารถเพิ่มประสิทธิภาพในการตรวจจับอาวุธปืนสั้นประยุกต์ใช้งานเกี่ยวกับการรักษาความปลอดภัยจากกล้องโทรทัศน์วงจรปิด (CCTV) ที่ใช้ในปัจจุบันได้ เพื่อเพิ่มความปลอดภัยให้กับสถานที่สาธารณะโดยการนำปัญญาประดิษฐ์มาประยุกต์ใช้งาน เนื่องจากปัจจุบันจำนวนอาชญากรรมจากอาวุธปืนสั้น การก่อการร้าย เหตุอุบัติการณ์ที่เกี่ยวข้องกับความรุนแรงของอาวุธปืนเพิ่มขึ้น จากปัญหาที่กล่าวมาข้างต้น จึงมีแนวคิดในการพัฒนาระบบตรวจจับอาวุธปืนสั้นด้วย YOLOv8 โดยการทดลองสร้างโมเดลส่วนของการตรวจจับอาวุธปืนสั้นในลักษณะพกซ่อน 3 รูปแบบ โดยทั่วไปในลักษณะของผู้ก่อเหตุ คือ แบบมีซองพกด้านข้าง, พกซ่อนด้านหน้า-หลัง และแบบถืออาวุธปืนสั้น โดยใช้ Dataset รูปภาพเทรนแบ่งออก 3 Classes ดังนี้ 1. แบบมีซองพกด้านข้าง จำนวน 700 ภาพ, 2. แบบพกซ่อนด้านหน้า-หลัง จำนวน 700 ภาพ และ 3. แบบถืออาวุธปืนสั้น จำนวน 700 ภาพ โดยรวมทั้งหมด 2,100 ภาพ ให้สามารถนำโมเดลไปใช้งานเบื้องต้นได้ โดยใช้งานร่วมกับ OpenCV โดยใช้ Object Detection ฟังก์ชั่น dnn.readNetFromCaffe ร่วมกับกล้องโทรทัศน์วงจรปิด (CCTV) แบบ IP Camera เพื่อตรวจจับคน นำภาพไปประมวลผลต่อจากการตรวจจับคน โดยใช้โมเดล YOLOv8 ที่สร้างโมเดลขึ้นมาตรวจจับอาวุธปืนสั้นในขั้นตอนสุดท้าย จากการศึกษาทดลองสร้างโมเดลตรวจจับอาวุธปืนสั้นเป็นไปตามวัตถุประสงค์ของผู้จัดทำ สามารถนำไปเป็นแนวทางทำให้ระบบตรวจจับอาวุธปืนสั้นสามารถตรวจจับและทำงานได้มีประสิทธิภาพ จากผลการทดลองของโมเดลนั้นได้ค่าความแม่นยำ (Precision) อยู่ที่ 82% และค่าความถูกต้องของโมเดล (Recell) อยู่ที่ 81% โดยงานวิจัยนี้แนะนำโมเดล YOLOv8n จำนวนการเทรน 50 รอบ ขนาดภาพเทรนขนาด 1560 พิกเซล สำหรับวัตถุอาวุธปืนเพียงพอต่อการตรวจจับ การแนะนำนี้ใช้ในการสร้างโมเดลตรวจจับวัตถุอาวุธปืนสั้นเท่านั้น ส่วนสำคัญของการตรวจจับที่มีผลต่อความแม่นยำและค่าความถูกต้องของโมเดล คือ มุมภาพมุมก้มมุมเงย โดยประมาณ 15 องศาที่มีผลต่อลดค่าความแม่นยำ โดยต้องเก็บ Dataset ให้ครอบคลุมจึงจะสามารถตรวจจับได้ครบและมีประสิทธิภาพ และการตรวจจับระหว่างกล้องกับวัตถุนั้นได้ค่าความแม่นยำที่ดี อยู่ที่ระยะ 2-3 เมตร งานวิจัยนี้แนะนำสำหรับการใช้งานแบบประมวลผลแบบทันทีร่วมกับกล้อง CCTV ระยะตรวจจับอยู่ที่ 2-3 เมตร

มหาวิทยาลัยธุรกิจบัณฑิตย์. ศูนย์เรียนรู้และหอสมุด.

Address: กรุงเทพมหานคร

Email: library@dpu.ac.th

Name: ธนัญ จารุวิทยโกวิท

Role: อาจารย์ที่ปรึกษา

Modified: 2568-12-15

Created: 2566

Issued: 2568-11-09

วิทยานิพนธ์/Thesis

application/pdf

tha

DegreeName: วิศวกรรมศาสตรมหาบัณฑิต

Level: ปริญญาโท

Descipline: วิศวกรรมคอมพิวเตอร์

Grantor: มหาวิทยาลัยธุรกิจบัณฑิตย์

©copyrights มหาวิทยาลัยธุรกิจบัณฑิตย์

ลำดับที่.	ชื่อแฟ้มข้อมูล	ขนาดแฟ้มข้อมูล	จำนวนเข้าถึง	วัน-เวลาเข้าถึงล่าสุด
1	Jatuporn.Sris.pdf	2.57 MB	1	2026-01-07 13:14:40

ใช้เวลา

-0.771422 วินาที