ระบบตรวจจับและอ่านป้ายทะเบียนยานพาหนะ สำหรับระบบบริหารที่จอดรถ
Article Sidebar
Main Article Content
บทคัดย่อ
งานวิจัยนี้นำเสนอกระบวนการพัฒนาระบบตรวจจับและอ่านป้ายทะเบียนจากการประมวลผลภาพ โดยอาศัยระบบโครงข่ายปราสาทเทียมร่วมกับอัลกอริทึมสำหรับการประมวลผลภาพ โดยระบบที่นำเสนอแบ่งออกเป็น 2 ส่วน ได้แก่ ส่วนแรกการพัฒนาแบบจำลองสำหรับตรวจจับป้ายทะเบียน ซึ่งได้คัดเลือกตัวแบบจากตัวแปร จำนวนของพารามิเตอร์ และการเปรียบเทียบประสิทธิภาพค่า mAP@0.5:0.95 ของตัวแบบ YOLOv5n YOLOv5s และ YOLOv5m ซึ่งวัดค่า mAP ได้ 0.647, 0.665 และ 0.685 ตามลำดับ สำหรับฝึกสอนชุดข้อมูลรูปภาพรถยนต์ที่มีป้ายทะเบียนติดอยู่ จำนวน 610 ภาพ ซึ่งผู้วิจัยได้เลือก YOLOv5s ซึ่งมีค่า mAP ที่ใกล้เคียงกับโมเดล YOLOv5m และ มีจำนวนพารามิเตอร์ที่น้อยกว่าอยู่ถึง 2.8 เท่า และส่วนที่สอง เป็นการการประมวลผลภาพเพื่ออ่านตัวอักษรจากป้ายทะเบียนโดยใช้เครื่องมือสำหรับการอ่านข้อมูลจากภาพเปลี่ยนเป็นตัวอักษร หรือ Tesseract OCR ผลลัพธ์ที่ได้ เปอร์เซ็นต์ค่าเฉลี่ยของความถูกต้องในการอ่านตัวอักษรทุกตัวรวมกันได้เท่ากับ 78.34% และ ความถูกต้องในการอ่านชื่อจังหวัดทุกจังหวัดรวมกันได้เท่ากับ 79.35%
Article Details
อนุญาตภายใต้เงื่อนไข Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
ข้อความภายในบทความที่ตีพิมพ์ในวารสารทั้งหมด รวมถึงรูปภาพประกอบ ตาราง เป็นลิขสิทธิ์ของมหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคลรัตนโกสินทร์ การนำเนื้อหา ข้อความหรือข้อคิดเห็น รูปภาพ ตาราง ของบทความไปจัดพิมพ์เผยแพร่ในรูปแบบต่าง ๆ เพื่อใช้ประโยชน์ในเชิงพาณิชย์ ต้องได้รับอนุญาตจากกองบรรณาธิการวารสารอย่างเป็นลายลักษณ์อักษร
มหาวิทยาลัยฯ อนุญาตให้สามารถนำไฟล์บทความไปใช้ประโยชน์และเผยแพร่ต่อได้ โดยต้องแสดงที่มาจากวารสารและไม่ใช้เพื่อการค้า
ข้อความที่ปรากฏในบทความในวารสารเป็นความคิดเห็นส่วนตัวของผู้เขียนแต่ละท่านไม่เกี่ยวข้องกับราชวิทยาลัยจุฬาภรณ์ และบุคลากร คณาจารย์ท่านอื่น ๆ ในมหาวิทยาลัยฯแต่อย่างใด ความรับผิดชอบองค์ประกอบทั้งหมดของบทความแต่ละเรื่องเป็นของผู้เขียนแต่ละท่าน หากมีความผิดพลาดใด ๆ ผู้เขียนแต่ละท่านจะรับผิดชอบบทความของตนเอง ตลอดจนความรับผิดชอบด้านเนื้อหาและการตรวจร่างบทความเป็นของผู้เขียน ไม่เกี่ยวข้องกับกองบรรณาธิการ
เอกสารอ้างอิง
Uprintershop. RGB คืออะไร. [ออนไลน์ ] 2565. [สืบค้นวันที่ 23 สิงหาคม 2565]. จากhttps://www.uprintershop.com/rgb-คืออะไร.
วิทยาลัยเทคนิคสุพรรณบุรี. ทฤษฎีสี (color system). [ออนไลน์] 2563. [สืบค้นวันที่ 23 สิงหาคม 2565]. จาก. http://www.stc.ac.th/external_links.php?links=1954.
Quickserv. ชื่อเรื่อง Image Processing คือ ความฉลาดของเทคโนโลยีที่ทำให้ชีวิตเราง่ายขึ้น. [ออนไลน์] 2562. [สืบค้นวันที่ 13 สิงหาคม 2565]. จาก
https://www.quickserv.co.th/knowledge-base/solutions/Image-Processing-
DAS intergroup. พิกเซล (Pixel) คืออะไร และเกี่ยวข้องอะไรกับกล้องวงจรปิด.[ออนไลน์] 2564. [สืบค้นวันที่ 13 สิงหาคม 2565]. จาก
https://dasintergroup.com /blog/พิกเซล-pixel-คืออะไร-และเกี่ยวข้องอะไรกับกล้องวงจรปิด.
Doxygen. OpenCV: Geometric Image Transformations. [ออนไลน์] 2565. [สืบค้นวันที่ 17 ธันวาคม 2565]. จาก
https://docs.opencv.org/4.x/da/d54/group_imgproc_transform.html#ga20f62aa3235d869c9956436c870893ae.
ชมพูนุท ไชยประสิทธิ์. การประยุกต์ใช้เทคโนโลยีการอ่านป้ายทะเบียนในการติดตามรถยนต์ที่ถูกโจรกรรม. หลักสูตรวิศวกรรมศาสตร์มหาบัณฑิต บัณฑิตวิทยาลัยสาขาเทคโนโลยีวิศวกรรม สถาบันเทคโนโลยีไทย-ญี่ปุ่น, 2561.
Aditya Sharma. (2565). Mean Average Precision (mAP) Using the COCO Evaluator. [ออนไลน์] 2565. [ln[ค้นวันที่ 17 ธันวาคม 2565]. จาก
https://pyimagesearch.com/2022/05/02/mean-average-precision-map-using-the-coco-evaluator/.
Levenshtein, Vladimir I. (February 1966). "Binary codes capable of correcting deletions, insertions, and reversals". Soviet Physics Doklady. 10 (8): 707–710.
ชัยธวัช มินเดินเรือ. Automatic License Plate Recognition System. หลักสูตรวิทยาศาสตร์มหาบัณฑิต สาขาวิชาวิศวกรรมเครือข่าย คณะวิทยาการและเทคโนโลยีสารสนเทศ มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีมหานคร, 2559.
Glenn Jocher, Alex Stoken, Jirka Borovec, NanoCode012, ChristopherSTAN, Liu Changyu, … Prashant Rai. (2020, October 29). ultralytics/yolov5: v3.1 - Bug Fixes and Performance Improvements (Version v3.1). Zenodo. Retrieved from https://doi.org/10.5281/zenodo.4154370
