รายละเอียดโครงงาน
หลักสูตร/ปี พ.ศ. วิศวกรรมศาสตรบัณฑิต สาขาวิชาวิศวกรรมคอมพิวเตอร์ ปี พ.ศ. 2565
ภาคและปีการศึกษาที่สำเร็จการศึกษา ภาคปลาย ปีการศึกษา 2564
ประเภทโครงงาน
โครงงานวิศวกรรม
ชื่อโครงงานภาษาไทย
การพัฒนาระบบการตรวจจับ ติดตาม และระบุตำแหน่งวัตถุของอากาศยานไร้คนขับ
ชื่อโครงงานภาษาอังกฤษ
Development of Object Detection, Tracking and Geolocation System for UAV
ผู้พัฒนา
6110503461 วิภาวัส ต้องประสงค์
อาจารย์ที่ปรึกษาหลัก
สุภาพร เอื้อจงมานี
อาจารย์ที่ปรึกษาร่วม
-
บทคัดย่อ
อากาศยานไร้คนขับหรือ UAV เป็นเครื่องมือหนึ่งที่นำมาช่วยในการสำรวจเพื่อลดความเสี่ยงของมนุษย์แต่ระบบของอากาศยานไร้คนขับในปัจจุบันนั้นไม่สามารถที่จะบอกตำแหน่งของวัตถุที่ต้องการติดตามได้ โครงงานนี้จึงได้มีการพัฒนาระบบการตรวจจับ ติดตาม และระบุตำแหน่งวัตถุของอากาศยานไร้คนขับ โดยใช้ YOLOv4 เพื่อทำการตรวจจับหาวัตถุที่อยู่ในเฟรมวิดีโอเนื่องจากเป็นอัลกอริทึมการตรวจจับวัตถุที่มีประสิทธิภาพดีและทำงานได้อย่างรวดเร็วสำหรับการตรวจจับวัตถุขนาดเล็ก การติดตามวัตถุที่ผู้ใช้งานเลือกนั้นใช้ Kernelized Correlation Filter (KCF) จากนั้นนำค่ากรอบของวัตถุปรับให้เป็นแบบ Right-Handed Orientation แล้วนำไปคำนวณทางเลขาคณิตเพื่อหาตำแหน่งของวัตถุติดตามร่วมกับค่าพิกัดของอากาศยานไร้คนขับที่ได้รับจาก GPS บนบอร์ด Jetson Nano โดยส่งข้อมูลนั้นมาพร้อมกับเฟรมวิดีโอผ่านทาง Wi-Fi ด้วย TCP/IP Socket จากผลการทดสอบระบบพบว่าการทำงานในส่วนของการตรวจจับและติดตามนั้นทำงานได้ 83.6% และในส่วนของการระบุตำแหน่งของวัตถุนั้นมีค่าความคลาดเคลื่อนเฉลี่ย 6.24 เมตร
Abstract
Unmanned Aerial Vehicle (UAV) has been widely used in Surveying to reduce human risks but currently, the system of UAV is unable to geolocate the coordinates of the tracked object. This project has developed an object detection, tracking and geolocation system for UAV by using YOLOv4 to detect objects in the video frame due to its effectiveness and fast detection for small objects and using Kernelized Correlation Filter (KCF) to track a selected object. Next, convert the bounding box value to Right-Hand Orientation, then use it and the coordinates of the UAV that get from GPS on Jetson Nano board to calculate for the object coordinates. The video frame and the coordinates of the UAV are sent via Wi-Fi using a TCP/IP socket. The experimental results show that the detection and tracking function was 83.6% accurate and the geolocation function has an average error 6.24 meters.
คำสำคัญ (Keywords)
YOLOv4, KCF, Unmanned Aerial Vehicle, TCP/IP Socket
เว็บไซต์โครงงาน
-
วีดีโอคลิปของโครงงาน
ที่เก็บเวอร์ชันซอร์สโค้ด
-
สถานะการนำเข้าข้อมูล
ผู้นำเข้าข้อมูลครั้งแรก
วิภาวัส
ต้องประสงค์
(b6110503461)
แก้ไขครั้งสุดท้าย
เมื่อ April 16, 2022, 9:55 a.m. โดย
วิภาวัส
ต้องประสงค์
(b6110503461)
สถานะการอนุมัติ
รออนุมัติ