รายละเอียดโครงงาน
หลักสูตร/ปี พ.ศ. วิศวกรรมศาสตรบัณฑิต สาขาวิชาวิศวกรรมคอมพิวเตอร์ ปี พ.ศ. 2566
ภาคและปีการศึกษาที่สำเร็จการศึกษา ภาคปลาย ปีการศึกษา 2565
ประเภทโครงงาน
โครงงานวิศวกรรม
ชื่อโครงงานภาษาไทย
การเพิ่มประสิทธิภาพในการระบุตำแหน่ง ความเร็ว และทิศทางสำหรับระบบตรวจจับและติดตามวัตถุของอากาศยานไร้คนขับ
ชื่อโครงงานภาษาอังกฤษ
Enhancement of Geolocation, Velocity and Direction Estimation for UAV’s Object Detection and Tracking System
ผู้พัฒนา
6210503781 นายมลรัฐ ลิขิตวิเศษพงษ์
อาจารย์ที่ปรึกษาหลัก
สุภาพร เอื้อจงมานี
อาจารย์ที่ปรึกษาร่วม
สุภาพร เอื้อจงมานี
บทคัดย่อ
อากาศยานไร้คนขับหรือ Unmanned Aerial Vehicle (UAV) เป็นเครื่องมือสำหรับการตรวจจับ ติดตาม หาตำแหน่ง ทิศทางและความเร็วของวัตถุ เนื่องจากบนอากาศยานไร้คนขับมีการจำกัดจำนวนกล้องที่ติดอยู่ โครงงานนี้จึงมีการพัฒนาระบบการคำนวณหาตำแหน่ง ทิศทางและความเร็วของวัตถุโดยการใช้กล้องบนอากาศยานไร้คนขับจำนวน 1 ตัว ระบบที่พัฒนาได้ใช้ YOLO ในการตรวจจับวัตถุ และ้ Optical flow ในการติดตามวัตถุในเฟรมเนื่องจากว่าเป็นโมเดลที่สามารถติดตามวัตถุได้ในระดับพิกเซล สำหรับการหาความลึกของวัตถุในภาพ ได้ใช้โมเดล MiDaS เพื่อหาความลึกของภาพด้วยกล้องเดี่ยว ควบคู่ไปกับการสร้างสมการ Linear regression เพื่อทำนายความลึกของวัตถุในหน่วยเมตร โดยค่าความลึกของวัตถุในภาพสามารถนำไปคำนวณหาตำแหน่งละติจูดและลองจิจูดของวัตถุต่อ จากนั้นนำละติจูดและลองจิจูดของหลายๆตำแหน่งไปคำนวณหามุม Bearing และแปลงเป็นทิศทางที่วัตถุกำลังเคลื่อนที่ นอกจากนี้ความลึกของวัตถุในภาพสามารถนำไปคำนวณหาระยะทางระหว่างอากาศยานไร้คนขับและวัตถุที่กำลังติดตาม และนำระยะทางนี้ไปคำนวณหาความเร็วของวัตถุ โดยผลลัพธ์ที่ดีที่สุดของระบบที่พัฒนาขึ้น พบว่าการระบุตำแหน่งของวัตถุมีความคลาดเคลื่อน 3.52 เมตร การระบุทิศทางของวัตถุมีความคลาดเคลื่อน 16.92 องศาและการระบุความเร็วของวัตถุที่มีความคลาดเคลื่อน 15.78 เปอร์เซ็นต์ของความเร็วจริงของวัตถุ
Abstract
Unmanned Aerial Vehicle (UAV) is used in object detection, tracking, determining the object’s trajectory, which includes object’s geolocation, direction, and velocity. With the limited number of cameras installed on UAV, this project has developed a system for object detection, tracking, and trajectory determination using a single camera. The developed system uses YOLO for object detection and optical flow for object tracking since optical flow model can track objects at pixel level. To find the depth of object, MiDaS is used to calculate the depth of the image from the single-camera, and the linear regression model is constructed to predict the depth of object in meters. The depth of object is further used to compute the latitude and longitude of object. Multiple latitude and longitude locations can be used to find the bearing angle and convert to the direction of moving object. In addition, the depth of object can be used to compute the distance between the UAV and the object. This resulting distance can be further used to find the velocity of object. In this project, the best result is found that the discrepancy of the object geolocation is at 3.52 meters, the discrepancy of object direction is at 16.92 degrees, and the discrepancy of object velocity is at 15.78 percent.
คำสำคัญ (Keywords)
อากาศยานไร้คนขับ, YOLO, Optical flow, MiDaS, การคำนวณความลึกของวัตถุในภาพ
เว็บไซต์โครงงาน
-
วีดีโอคลิปของโครงงาน
ที่เก็บเวอร์ชันซอร์สโค้ด
https://drive.google.com/drive/u/0/folders/12-cdMVxToI6s8FR1xrAWH-mHqHlcl4ku
สถานะการนำเข้าข้อมูล
ผู้นำเข้าข้อมูลครั้งแรก
นายมลรัฐ
ลิขิตวิเศษพงษ์
(b6210503781)
แก้ไขครั้งสุดท้าย
เมื่อ April 7, 2023, 1:53 p.m. โดย
นายมลรัฐ
ลิขิตวิเศษพงษ์
(b6210503781)
สถานะการอนุมัติ
รออนุมัติ