หลักสูตร/ปี พ.ศ. วิศวกรรมศาสตรบัณฑิต สาขาวิชาวิศวกรรมคอมพิวเตอร์ ปี พ.ศ. 2567
ภาคและปีการศึกษาที่สำเร็จการศึกษา ภาคปลาย ปีการศึกษา 2566
ประเภทโครงงาน
โครงงานวิศวกรรม
ชื่อโครงงานภาษาไทย
การเพิ่มประสิทธิภาพในการระบุตำแหน่ง ความเร็ว และทิศทางสำหรับระบบตรวจจับและติดตามวัตถุของอากาศยานไร้คนขับ
ชื่อโครงงานภาษาอังกฤษ
Enhancement of Geolocation, Velocity and Direction Estimation for UAV’s Object Detection and Tracking System
ผู้พัฒนา
6310503375 นายนนน บัวเพชร
อาจารย์ที่ปรึกษาหลัก
สุภาพร เอื้อจงมานี
อาจารย์ที่ปรึกษาร่วม
จันทนา จันทราพรชัย
บทคัดย่อ
อากาศยานไร้คนขับ (UAV) เป็นเครื่องมือที่เหมาะสมสำหรับการนำมาใช้เพื่อตรวจจับ ติดตาม และกำหนดตำแหน่งทิศทาง และความเร็วของวัตถุที่เคลื่อนที่ แม้ว่าข้อจำกัดที่กำหนดโดยกล้องแบบเลนส์เดียวจะเป็นอุปสรรคในทางด้านฮาร์ดแวร์แต่ผู้จัดทำสามารถปรับปรุงข้อจำกัดนี้ได้โดยการนำแนวคิดต่างๆมาพัฒนาและแก้ไขปัญหานี้ โครงการนี้นำเสนอแนวทางใหม่ในการปรับปรุงระบบการระบุตำแหน่งทางภูมิศาสตร์ ความเร็ว และการประมาณทิศทางโดยใช้กล้องตัวเดียว ระบบได้นำอัลกอริธึมตรวจจับวัตถุ YOLO เพื่อการตรวจจับวัตถุที่มีประสิทธิภาพและเทคนิคการไหลของแสง(Optical Flow)เพื่อการติดตามที่แม่นยำ ข้อมูลเชิงลึกจากโมเดล MiDaS ช่วยในการคำนวณตำแหน่งทางภูมิศาสตร์ที่แม่นยำในแง่ของละติจูดและลองจิจูด ข้อมูลเชิงลึกนี้ยังอำนวยความสะดวกในการคำนวณมุมแบริ่ง ระบุทิศทางการเคลื่อนที่ของวัตถุ และการคำนวณระยะทางจากการแปลงระยะในภาพนำไปสู่การประมาณความเร็ว ผลการทดลองแสดงให้เห็นการปรับปรุงที่น่าพึงพอใจ ด้วยระบบการประมาณตำแหน่งทางภูมิศาสตร์ ทิศทาง และความเร็ว ซึ่งมีความคลาดเคลื่อน 3.88 เมตร 3.08 องศา และ 8.52 เปอร์เซ็นต์ ตามลำดับ ผลการทดลองแสดงให้เห็นถึงการเพิ่มประสิทธิภาพของแนวทางในการพัฒนาระบบตรวจจับและติดตามวัตถุที่ใช้ UAV และนำไปประยุกต์สู่การใช้งานที่หลากหลายได้มากขึ้น
Abstract
Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) are invaluable tools for detecting, tracking, and determining the position, direction, and speed of moving objects. However, the limitations imposed by single-lensed onboard cameras can hinder these capabilities. To address this, this project introduces an approach aimed at enhancing geolocation, velocity, and direction estimation using a single single-lensed camera. The proposed system combines the YOLO algorithm for efficient object detection and the optical flow techniques for precise tracking. In addition, depth information from the MiDaS model is integrated to enable accurate geolocation calculation in terms of latitude and longitude. This depth information also facilitates the calculation of bearing angle, indicating object-movement direction. Furthermore, the depth information can be employed to calculate distances for speed estimation. Experimental results demonstrate promising improvements, with geolocation, direction, and velocity estimation systems achieving discrepancies of 3.88 meters, 3.08 degrees, and 8.52 percent, respectively. These performances showcase the efficacy of the proposed approach in enhancing UAV-based object detection and tracking systems for diverse applications.
คำสำคัญ (Keywords)
Unmanned Aerial Vehicle, YOLO, Optical flow, MiDaS
เว็บไซต์โครงงาน
https://drive.google.com/drive/folders/1cwy8kWc-rHqNaf2xgU4Cl5uCu2UxSALp?usp=sharing
วีดีโอคลิปของโครงงาน
-
ที่เก็บเวอร์ชันซอร์สโค้ด
-
ผู้นำเข้าข้อมูลครั้งแรก
นายนนน
บัวเพชร
(b6310503375)
แก้ไขครั้งสุดท้าย
เมื่อ March 22, 2024, 8:20 p.m. โดย
นายนนน
บัวเพชร
(b6310503375)
สถานะการอนุมัติ
รออนุมัติ