แอ็ปพลิเคชันตามหาสัตว์เลี้ยงหายด้วยโครงข่ายประสาทเทียมแบบคอนโวลูชัน
Article Sidebar
Main Article Content
บทคัดย่อ
งานวิจัยนี้เป็นการพัฒนาแอ็ปพลิเคชันสำหรับค้นหาสัตว์เลี้ยงที่สูญหายโดยใช้วิธีรู้จำรูปภาพ การพัฒนาระบบประกอบด้วยการทำงานสองส่วน คือ 1) ส่วนการรู้จำ ซึ่งใช้โครงข่ายประสาทเทียมแบบคอนโวลูชัน และ 2) ส่วนต่อประสานผู้ใช้ของแอ็ปพลิเคชัน ใช้สำหรับแสดงผลภาพจากที่สืบค้นได้ โดยกระบวนการในส่วนการรู้จำ ประกอบด้วย การแยกภาพสัตว์เลี้ยงออกจากพื้นหลัง การสกัดคุณลักษณะสำคัญด้วยเทคนิค InceptionV3 และการสร้างโมเดลการรู้จำ เพื่อใช้ในการแสดงผลที่ได้ในแอ็ปพลิเคชันที่พัฒนาด้วยโปรแกรม Solar2D การทดสอบเบื้องต้นแสดงผลลัพธ์ที่น่าพอใจในด้านความถูกต้องของการสืบค้นและความพึงพอใจ รวมทั้งประสบการณ์ของผู้ใช้งาน โดยใช้ฐานข้อมูลรูปภาพแมวจำนวน 152 ตัว พบว่า ระบบสามารถจำแนกสัตว์เลี้ยงได้ถูกต้อง โดยมีค่าเฉลี่ยคิดเป็นร้อยละ 87.51 และระดับความพึงพอใจของผู้ใช้งานแอ็ปพลิเคชันมีค่าเฉลี่ยที่ 4.55 (จากคะแนนเต็ม 5) โดยใช้ทฤษฎีแบบจำลองการยอมรับเทคโนโลยี (TAM) เป็นเครื่องมือในการประเมินผล
Article Details
เอกสารอ้างอิง
พงค์ศักดิ์ เจ๊ะพงค์. สถานะทางกฎหมายของสัตว์เลี้ยงในกรณีการหย่าร้างภายใต้กฎหมายครอบครัว. วารสารกฎหมาย จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย. 2564;39(1): 81-93.
พนมพร แสนประเสริฐ. ปัญหาการทอดทิ้งสัตว์ในสังคมไทยกับแนวคิดประโยชน์นิยม. วารสารสถาบันวิจัยพิมลธรรม. 2563;7(2): 175-186.
จส 100. เปิดสถิติสัตว์หายในเดือน ส.ค. - ธ.ค. 63 สุนัข หายเยอะสุด. เข้าถึงได้จาก: https://www.js100.com/ th/site/lost_found/view/98214. [เข้าถึงเมื่อวันที่ 25 มีนาคม 2564].
Aqraldo BW, Sentoman Y, Markos D, and Warnars HS. Detepet Mobile Application for Pet Tracking. In: 2021 International Conference on Emerging Smart Computing and Informatics (ESCI), March 2021, IEEE. P. 48-52.
Tangsripairoj S, Kittirattanaviwat P, Koophiran K, and Raksaithong L. Bokk meow: A mobile application for finding and tracking pets. In 2018 15th International Joint Conference on Computer Science and Software Engineering (JCSSE), July 2018, IEEE. P. 1-6.
Junior RL. IoT applications for monitoring companion animals: A systematic literature review. In 2020 14th International Conference on Innovations in Information Technology (IIT), November 2020, IEEE. P. 239-246.
พิทักษ์พงษ์ ชัยคช และศิริพงษ์ โสภา. มาตรการทางกฎหมายเกี่ยวกับการควบคุมและส่งเสริมสัตว์เลี้ยงในประเทศไทย. วารสาร มจร สังคมศาสตร์ปริทรรศน์. 2560;6(3): 137-145.
ไชยา ต้นสาย, กนกศิริ จูมวันทา, รัชนี คำเพราะ, สุระเจตน์ อ่อนฤทธิ์, เอกรินทร์ วทัญญูเลิศสกุล. การพัฒนาแอ็ปพลิเคชันแจ้งสัตว์เลี้ยงหายด้วยการประมวลผลภาพ. อุบลราชธานี: มหาวิทยาลัยราชภัฏอุบลราชธานี; 2563.
เอกรินทร์ วทัญญูเลิศสกุล. การพัฒนาแอ็ปพลิเคชันบนอุปกรณ์เคลื่อนที่แบบข้ามแพลตฟอร์ม. กรุงเทพ: สำนักพิมพ์จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย. 2564.
Yihui H. Object Detection with YOLO on Artwork Dataset. Advanced Computer Vision at Jiaotong University; 2016.
Chenjing C, et al. "Transfer learning for drug discovery." Journal of Medicinal Chemistry 63. 2020;16: 8683-8694.
Kuan-Ting. Cat Individual Images; Available from: https://www.kaggle.com/timost1234/cat-individuals/. [Accessed 2020 December 21].
Jaruvarintra O. Technology Acceptance Model (TAM) in the Service Industries. Veridian E-Journal, Silpakorn University (Humanities, Social Sciences and arts). 2017;10(1): 1351-1365.
พงศธร ตันตระบัณฑิตย์, มณีรัตน์ วงษ์ซิ้ม, โอฬาริก สุรินต๊ะ. โมเดลการยอมรับเทคโนโลยี: หลักฐานการใช้เทคโนโลยี NodeMCU ในการควบคุมโรงเพาะเห็ดในประเทศไทย. วารสารการบัญชีและการจัดการ มหาวิทยาลัยมหาสารคาม. 2563;12(1): 42-543
B. W. Aqraldo, Y. Sentoman, D. Markos, and H. L. H. S. Warnars, Detepet Mobile Application for Pet Tracking. In 2021 International Conference on Emerging Smart Computing and Informatics (ESCI) (pp. 48-52). IEEE. Mar. 2021.
