การพัฒนาระบบแจ้งเตือนสถานะการหลับในของผู้ขับรถบนท้องถนน
| Collection | RMUTK Research Repository (RMUTK IR) วารสารวิชาการ — e-Journal Articles |
| ID RMUTK Digital | RMUTK000212 |
| Title | การพัฒนาระบบแจ้งเตือนสถานะการหลับในของผู้ขับรถบนท้องถนน |
| Alternative title | A Development of Real-Time Driver Drowsiness Detection System |
| Authors | รศ.ดร.ธนัยรัตน์ มาต๊ะ ผู้แต่งหลัก |
| Faculty | คณะวิศวกรรมศาสตร์ |
| Journal Title | วารสารวิชาการเทคโนโลยีอุตสาหกรรม : มหาวิทยาลัยราชภัฏสวนสุนันทา |
| ISSN | 2730-2938 |
| Volume / Issue / Pages | Vol.8 | No.1 | pp.56-65 |
| Published | 2021-08-05 |
| Year | 2563 |
| Level | ระดับชาติ (TCI) TCI กลุ่ม 2 |
| DOI | https://ph01.tci-thaijo.org/index.php/fit-ssru/article/view/250407 |
| Funding Source | มทร.กรุงเทพ |
| Abstract | บทความนี้นำเสนอการพัฒนาระบบแจ้งเตือนสถานะการหลับในของผู้ขับรถบนท้องถนน สำหรับช่วยลดโอกาสการเกิดอุบัติเหตุในขณะขับรถ ระบบนี้สามารถตรวจและวิเคราะห์ลักษณะอาการของผู้ขับรถและส่งสัญญาณเตือนเมื่อผู้ขับรถมีลักษณะหลับในทันที ในบทความฉบับนี้ทำการตรวจจับลักษณะคนขับรถและวิเคราะห์ถึงลักษณะอาการหลับใน โดยใช้การวิเคราะห์อาการจาก 3 ลักษณะ ประกอบไปด้วย ลักษณะของดวงตา ลักษณะของศีรษะ และลักษณะของปาก ตามลำดับ โดยจะตรวจจับภาพผ่านโมดูลกล้องแล้วนำไปประมวลผลด้วยราสเบอร์รี่พาย รุ่น 3B+ แบบเรียลไทม์ ร่วมกับการประยุกต์ใช้การประมวลผลทางภาพมาวิเคราะห์ภาพเปรียบเทียบภาพที่ตรวจจับได้กับภาพลักษณะต้นแบบ เมื่อผลการวิเคราะห์พบว่าผู้ขับรถมีลักษณะที่แตกต่างไปจากสภาวะปกติ ระบบจะตัดสินใจว่าผู้ขับรถในขณะนั้นมีอาการหลับใน โดยระบบจะทำการส่งเสียงแจ้งเตือนโดยตรงไปยังผู้ขับรถเพื่อกระตุ้นให้กลับมาอยู่ในสภาวะปกติในทันที โดยจากผลการทดลองในบทความฉบับนี้ สามารถยืนยันได้ว่าการพัฒนาระบบแจ้งเตือนสถานะการหลับในของผู้ขับรถบนท้องถนน มีประสิทธิภาพในการนำไปประยุกต์เพื่อใช้งานในการตรวจจับและวิเคราะห์ลักษณะอาการหลับในขณะขับรถได้จริง โดยมีค่าความคลาดเคลื่อนในการตอบสนองการตรวจจับลักษณะของดวงตา ศีรษะ และปาก ประมาณ 4%, 5.36% และ 4.12% ตามลำดับ |
| Abstract (EN) | This paper proposes a development of real-time driver drowsiness detection system for reducing the chance of car accidents. The proposed system can detect and analyze the characteristics of the driver and warn the driver immediately when he is sleeping. In this paper, the system will detect the driver sleepiness from the characteristics of the eyes head and mouth, respectively via the camera module and perform their images by image processing with the Raspberry Pi 3B+ in real-time. From the experimental results in this paper, it can be confirmed that the proposed system has the potential capability to apply in the real use with the low detection response errors which are approximately 4%, 5.36% and 4.12% from eye head and mouth detector respectively. |
| Keywords (TH) | สถานะการหลับในการตรวจจับลักษณะของดวงตา ศีรษะ และปากเรียลไทม์ |
| Keywords (EN) | Driver sleepinessDriver drowsiness detection (eyeshead and mouth)Real time |
| Access Level | Open Access (เปิดสาธารณะ) |
ลิงก์แหล่งเผยแพร่
เอกสารฉบับเต็ม (ลิงก์ภายนอก)
https://ph01.tci-thaijo.org/index.php/fit-ssru/article/view/250407
รายการที่เกี่ยวข้อง
การศึกษาเปรียบเทียบสถาปัตยกรรม YOLO สำหรับการตรวจจับข้อบกพร่องบนรอยเชื
ผศ.สุรเทพ แป้นเกิด · 2569 · 5,186
การจําแนกข้อความ SMS ภาษาไทย จากมิจฉาชีพ ด้วย Machine Learning
ผศ.สุรเทพ แป้นเกิด · 2569 · 5,086
การวิเคราะห์ความเสี่ยงด้านการสื่อสารข้ามวัฒนธรรมที่มีอิทธิพลต่อประสิทธ
ผศ.ดร.ณัฐรฐนนท์ กานต์รวีกุลธนา · 2569 · 5,014
เครื่องต้นแบบพัฒนาภาษามือโดยใช้เทคโนโลยี IoT
ผศ.สุรเทพ แป้นเกิด · 2569 · 5,013