รายละเอียดโครงงาน
หลักสูตร/ปี พ.ศ. วิศวกรรมศาสตรบัณฑิต สาขาวิชาวิศวกรรมซอฟต์แวร์และความรู้ ปี พ.ศ. 2569
ภาคและปีการศึกษาที่สำเร็จการศึกษา ภาคปลาย ปีการศึกษา 2568
ประเภทโครงงาน
โครงงานวิศวกรรม
ชื่อโครงงานภาษาไทย
สปอตออน: ระบบติดตามบุคคลหลายกล้องที่ตระหนักรู้เรขาคณิตเพื่อการรับรู้สถานการณ์แบบเรียลไทม์
ชื่อโครงงานภาษาอังกฤษ
SpotOn: A Geometry-Aware Multi-Camera Person Tracking System for Real-Time Situational Awareness
ผู้พัฒนา
6510545233 นายกฤติน เศรษฐวาณิช
6510545381 นางสาวญาณัจฉรา เจรจา
อาจารย์ที่ปรึกษาหลัก
สุภาพร เอื้อจงมานี
อาจารย์ที่ปรึกษาร่วม
สุภาพร เอื้อจงมานี
บทคัดย่อ
การติดตามบุคคลหลายกล้องเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการรักษาความปลอดภัยและการตรวจสอบการปฏิบัติงานในสภาพแวดล้อมขนาดใหญ่ เช่น วิทยาเขตมหาวิทยาลัยและโรงงานอุตสาหกรรม แนวทางที่มีอยู่ในปัจจุบันพึ่งพาการระบุตัวตนซ้ำ (Re-ID) โดยอาศัยลักษณะรูปร่างภายนอกเพียงอย่างเดียวสำหรับการเชื่อมโยงข้ามกล้อง ซึ่งมีต้นทุนการคำนวณสูงและประสิทธิภาพลดลงเมื่อบุคคลสวมใส่เสื้อผ้าที่มีลักษณะคล้ายกัน ดังที่พบได้ทั่วไปในสภาพแวดล้อมโรงงาน งานวิจัยนี้นำเสนอ ตรงจุด (SpotOn): ระบบติดตามบุคคลหลายกล้องเชิงเรขาคณิตสำหรับการรับรู้สถานการณ์แบบเรียลไทม์ ซึ่งเป็นระบบติดตามบุคคลหลายกล้องแบบเรียลไทม์ที่แก้ไขข้อจำกัดเหล่านี้ผ่านกลยุทธ์การจับคู่อัตลักษณ์สองระดับ สำหรับกล้องที่มีขอบเขตการมองเห็นซ้อนทับกัน การระบุอัตลักษณ์จะดำเนินการทางเรขาคณิตโดยใช้โมดูลการจับคู่เชิงพื้นที่แบบโฮโมกราฟี ซึ่งฉายตำแหน่งเท้าของบุคคลที่ตรวจพบลงบนแผนผังพื้น 2 มิติร่วมกัน โดยการจับคู่ดำเนินการผ่านการลดระยะทางแบบยุคลิดด้วยขั้นตอนวิธีฮังการี สำหรับจุดอับที่กล้องไม่ซ้อนทับกัน โมดูล Re-ID ที่อาศัยลักษณะรูปร่างภายนอก ซึ่งประกอบด้วยตัวตรวจจับ YOLOv8m ตัวติดตาม ByteTrack และโครงสร้างหลัก OSNet-AIN จะถูกเรียกใช้งานเฉพาะเมื่อบุคคลที่กำลังติดตามเข้าสู่บริเวณขอบกล้อง 5% โดยสกัดเวกเตอร์ฝังตัวขนาด 512 มิติเพื่อการจับคู่ด้วยความคล้ายคลึงแบบโคไซน์ ระบบได้รับการประเมินบนชุดข้อมูล MTMMC ในวิทยาเขตมหาวิทยาลัยและโรงงานอุตสาหกรรม โดยทำความแม่นยำในการติดตามวัตถุหลายชิ้น (MOTA) เฉลี่ยได้ 54.3% ค่า IDF1 อยู่ที่ 61.8% และมีความหน่วงในการประมวลผลต่อเฟรมที่ 49.4 มิลลิวินาทีสำหรับกล้องสี่ตัวที่ทำงานพร้อมกัน งานวิจัยในอนาคตจะมุ่งเน้นการปรับเทียบโฮโมกราฟีโดยอัตโนมัติและการตรวจสอบความถูกต้องของระบบบนมาตรฐานทดสอบหลายกล้องในสภาพแวดล้อมจริงเพิ่มเติม
Abstract
Multi-camera person tracking is essential for security and opera-
tional monitoring in large-scale environments such as university campuses
and industrial facilities. Existing approaches rely entirely on appearance-
based re-identification (Re-ID) for cross-camera association, which is
computationally expensive and degrades when subjects wear similar cloth-
ing, as is common in factory settings. We propose SpotOn: A Geometry-
Aware Multi-Camera Person Tracking System for Real-Time Situational
Awareness, a real-time multi-camera person tracking system that addresses
these limitations through a two-tier identity matching strategy. For cam-
eras with overlapping fields of view, identities are resolved geometrically
using a homography-based spatial matching module that projects detected
foot positions onto a shared 2D floor plan; matching is performed via
Euclidean distance minimization using the Hungarian algorithm. For
non-overlapping blind spots, an appearance-based Re-ID module using
a YOLOv26m detector, ByteTrack tracker, and OSNet-AIN backbone
is triggered only when a tracked person enters a 5% camera-edge zone,
extracting 512-dimensional embeddings for cosine similarity matching.
The system was evaluated on the MTMMC dataset across a university
campus and an industrial factory, achieving an average Multiple Object
Tracking Accuracy (MOTA) of 54.3%, IDF1 of 61.8%, and a per-frame
processing latency of 49.4 ms across four concurrent camera streams. Fu-
ture work will focus on automating homography calibration and validating
the system on additional real-world multi-camera benchmarks.
คำสำคัญ (Keywords)
Multi-Camera Tracking
Person Re-Identification
Computer Vision
Situational Awareness
Security Automation
เว็บไซต์โครงงาน
-
วีดีโอคลิปของโครงงาน
ที่เก็บเวอร์ชันซอร์สโค้ด
https://github.com/orgs/JubJones/repositories
สถานะการนำเข้าข้อมูล
ผู้นำเข้าข้อมูลครั้งแรก
นายกฤติน
เศรษฐวาณิช
(b6510545233)
แก้ไขครั้งสุดท้าย
เมื่อ April 29, 2026, 3:25 p.m. โดย
นายกฤติน
เศรษฐวาณิช
(b6510545233)
สถานะการอนุมัติ
รออนุมัติ