รายละเอียดโครงงาน
หลักสูตร/ปี พ.ศ. วิศวกรรมศาสตรบัณฑิต สาขาวิชาวิศวกรรมซอฟต์แวร์และความรู้ ปี พ.ศ. 2566
ภาคและปีการศึกษาที่สำเร็จการศึกษา ภาคปลาย ปีการศึกษา 2565
ประเภทโครงงาน
โครงงานวิศวกรรม
ชื่อโครงงานภาษาไทย
SharkSpotter: จำแนกชนิดปลาฉลามในทะเลไทยผ่านแอปพลิเคชัน LINE โดยใช้ Ensemble Learning
ชื่อโครงงานภาษาอังกฤษ
SharkSpotter: Thai Seas Shark Species Classifier via LINE BOT using Ensemble Learning
ผู้พัฒนา
6210545432 นายจักรธรณ์ ศรีสวัสดิ์
6210546714 นายอนุศิษฎ์ วชิระเจริญวงศ์
อาจารย์ที่ปรึกษาหลัก
หัชทัย ชาญเลขา
อาจารย์ที่ปรึกษาร่วม
-
บทคัดย่อ
ความต้องการบริโภคหูฉลามในประเทศไทยยังคงอยู่ในระดับสูง เนื่องจากกว่า 60% ของคนไทยในเมืองแสดงเจตจำนงที่จะบริโภคหูฉลามในอนาคต โดยมักเกิดขึ้นในช่วงเทศกาลเฉลิมฉลอง อย่างไรก็ตาม การประเมินทั่วโลกที่จัดทำโดยสหภาพนานาชาติเพื่อการอนุรักษ์ธรรมชาติ (IUCN) พบว่าฉลามและปลากระเบน 1 ใน 3 สายพันธุ์มีความเสี่ยงต่อการสูญพันธุ์เนื่องจากการจับปลามากเกินไป นอกจากนี้ ประชากรฉลามในทะเลไทยกำลังเผชิญกับภัยคุกคาม โดยกว่าครึ่งของสายพันธุ์มีแนวโน้มเสี่ยงต่อภาวะใกล้สูญพันธุ์ขั้นวิกฤตเนื่องจากการประมงเกินขนาดและปลาที่จับได้ ตามการประเมินปี 2563 โดยสำนักงานนโยบายและแผนทรัพยากรธรรมชาติและสิ่งแวดล้อม (สผ.) เพื่อตอบสนองต่อปัญหานี้ เราขอเสนอ SharkSpotter ซึ่งเป็นแอปพลิเคชันที่ใช้ LINE Bot ซึ่งใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้ทั้งมวลเพื่อจำแนกฉลาม 18 สายพันธุ์ที่พบในทะเลไทยได้อย่างแม่นยำ วัตถุประสงค์หลักของโครงการนี้คือการสร้างเครื่องมือที่เป็นมิตรต่อผู้ใช้ซึ่งช่วยให้ผู้ใช้สามารถอัปโหลดภาพฉลามที่พบ และแบบจำลองจะจำแนกชนิดและให้ข้อมูลที่เกี่ยวข้อง ขณะเดียวกันก็เป็นแพลตฟอร์มในการรายงานกิจกรรมที่ผิดกฎหมายที่เกี่ยวข้องกับฉลามไทย ในอนาคต. รุ่นสุดท้ายมีความแม่นยำที่น่าประทับใจถึง 98.74% ในชุดทดสอบ แอปพลิเคชั่นนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อสร้างความตระหนักรู้ ให้การศึกษา และสนับสนุนการอนุรักษ์ที่เกี่ยวข้องกับฉลามในประเทศไทย
Abstract
The demand for shark fin consumption in Thailand remains high, as over 60% of urban Thais express their intent to consume shark fins in the future, often during celebrations. However, a global evaluation conducted by the International Union for Conservation of Nature (IUCN) has found that 1 in 3 shark and ray species are at risk of extinction due to overfishing. Additionally, shark populations in Thai seas are facing threats, with over half of the species trending towards vulnerability to critically endangered status due to overfishing and bycatch, according to a 2020 assessment by the Office of Natural Resources and Environmental Policy and Planning (ONEP). In response to this issue, we propose SharkSpotter, a LINE Bot-based application that utilizes ensemble learning algorithms to accurately classify 18 different species of sharks found in Thai seas. The main objective of this project is to create a user-friendly tool that allows users to upload images of sharks encountered, and the model will classify the species and provide relevant information, while also serving as a platform to report any illegal activities involving Thai sharks in the future. The final model achieved an impressive accuracy of 98.74% on the test set. This application aims to raise awareness, provide education, and contribute to conservation efforts related to sharks in Thailand.
คำสำคัญ (Keywords)
Shark in Thai seas
Image classification
Extinction risk
LINE Bot
Ensemble learning
เว็บไซต์โครงงาน
https://line.me/R/ti/p/@937kedyq
วีดีโอคลิปของโครงงาน
ที่เก็บเวอร์ชันซอร์สโค้ด
Machine-Learning part: https://github.com/ttxking/sharkspotter
Application part: https://github.com/Bouncyyahomie/Shark-Spotter
สถานะการนำเข้าข้อมูล
ผู้นำเข้าข้อมูลครั้งแรก
นายอนุศิษฎ์
วชิระเจริญวงศ์
(b6210546714)
แก้ไขครั้งสุดท้าย
เมื่อ May 17, 2023, 10:55 p.m. โดย
นายอนุศิษฎ์
วชิระเจริญวงศ์
(b6210546714)
สถานะการอนุมัติ
รออนุมัติ