ระบบตรวจจับสมรรถนะและแจ้งเตือนผู้ขับขี่รถด้วยเทคโนโลยีการประมวลผลภาพเพื่อความปลอดภัยบนท้องถนน
DOI:
https://doi.org/10.14456/tisr.2025.32คำสำคัญ:
การตรวจจับใบหน้า, การตรวจจับดวงตา, การประมวลผลภาพ, ความปลอดภัยทางถนน, Haar Cascades Algorithmบทคัดย่อ
บทความนี้นำเสนอการพัฒนาระบบตรวจจับสมรรถนะและแจ้งเตือนผู้ขับขี่รถโดยใช้เทคโนโลยีการประมวลผลภาพ มีวัตถุประสงค์เพื่อเพิ่มความปลอดภัยบนท้องถนนและลดความเสี่ยงจากอุบัติเหตุที่เกิดจากความบกพร่องของผู้ขับขี่ ระบบประเมินความสามารถในการขับขี่จากปัจจัยต่างๆ เช่น อาการง่วง หลับใน การหาว และการละสายตาจากถนน โดยใช้ Haar Cascades Algorithm ในการตรวจจับใบหน้าและดวงตา ซึ่งเป็นส่วนประกอบสำคัญในการประเมินสถานะของผู้ขับขี่ หากตรวจพบพฤติกรรมเสี่ยง ระบบจะส่งสัญญาณเตือนด้วยเสียงเพื่อกระตุ้นให้ผู้ขับขี่ตื่นตัวและมีสมาธิจดจ่อกับการขับขี่ ผลการทดลองแสดงให้เห็นว่าระบบสามารถตรวจจับใบหน้าได้ 73.75% และตีความหมายการแจ้งเตือนได้ 81.88% ปัจจัยที่มีผลต่อประสิทธิภาพ ได้แก่ ความคมชัดของกล้อง สภาพแสง และสิ่งกีดขวางบนใบหน้า การพัฒนาระบบนี้มีศักยภาพในการลดอุบัติเหตุ ลดภาระทางเศรษฐกิจที่เกิดจากความเสียหายต่อทรัพย์สินและการบาดเจ็บ และส่งเสริมความปลอดภัยบนท้องถนน ซึ่งสอดคล้องกับการพัฒนาที่ยั่งยืนด้านความปลอดภัยในการคมนาคม
Downloads
เอกสารอ้างอิง
กนิษฐา กาญจนโกศล และ วิญญู ปรอยกระโทก. (2565). การวิเคราะห์ปัจจัยเสี่ยงที่ส่งผลต่อประสิทธิภาพการปฏิบัติงานของพนักงานขับรถส่งสินค้ากระบะตู้ทึบในเขตกรุงเทพมหานครและปริมณฑล. วารสารวิชาการการตลาดและการจัดการ มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคลธัญบุรี, 9(2), 125-139.
ธัญญาวุฒิ ว่องวุฒิไกร, อัจฉรา แน่นหนา, ศิริรัตน์ พรหมดวง และ มหศักดิ์ เกตุฉ่ำ. (2563). ระบบตรวจจับบุคคลเพื่อเฝ้าระวังในพื้นที่ที่กำหนด. วารสารวิทยาศาสตร์ เทคโนโลยีและนวัตกรรม, 1(1), 35-41.
นันทพร ภัทรพุทธ, ทนงศักดิ์ ยิ่งรัตนสุข, ปิติ โรจน์วรรณสินธุ์ และ วัลลภ ใจดี. (2559). การพัฒนารูปแบบการพักเพื่อลดความล้า ของพนักงานขับรถขนส่งสารเคมีอันตราย จ. ชลบุรี. ชลบุรี: มหาวิทยาลัยบูรพา.
วรชัย บุญฤทธิผล. (2559). การวิเคราะห์ปัจจัยเชิงสาเหตุที่มีอิทธิพลต่อการเกิดอุบัติเหตุของพนักงานขับรถบรรทุก.วิทยานิพนธ์ วิทยาศาสตรมหาบัณฑิต, มหาวิทยาลัยบูรพา.
เศรษฐา ตั้งค้าวานิช, สมยศ เกียรติวนิชวิไล และ สุรเชษฐ์ กานต์ประชา. (2550). ระบบสมองกลแบบฝังตัวสำหรับระบบกล้องตรวจจับ. วิศวกรรมสาร มหาวิทยาลัยนเรศวร, 2(1), 33-38.
สำนักงานนโยบายและแผนการขนส่งและจราจร. (2566). รายงานการวิเคราะห์สถานการณ์อุบัติเหตุทางถนนของกระทรวงคมนาคม พ.ศ.2565. สืบค้นจาก www.otp.go.th/uploads/tiny_uploads/PDF/2566-11/RoadAccidentAna2565_final.pdf.
Al-madani, A., Gaikwad, A., Mahale, V., Ahmed, Z., & Shareef, A. (2021). Real-time Driver Drowsiness Detection based on Eye Movement and Yawning using Facial Landmark. A paper presented at the 2021 International Conference on Computer Communication and Informatics, Coimbatore, India.
Choi, I., & Kim, D. (2013). Generalized Binary Pattern for Eye Detection. IEEE Signal Processing Letters, 20(4), 343-346.
Khan, M., Chakraborty, S., Astya, R., & Khepra, S. (2019). Face Detection and Recognition Using OpenCV. A paper presented at the 2019 International Conference on Computing, Communication, and Intelligent Systems, Greater Noida, India.
Kotropoulos, C., & Pitas, I. (1996). Adaptive LMS L-filters for noise suppression in images. IEEE Transactions on Image Processing, 5(12), 1596-1609.
Ranjan, R., Bansal, A., Zheng, J., Xu, H., Gleason, J., Lu, B., Nanduri, A., Chen, J., Castillo, C., & Chellappa, R. (2015). A Fast and Accurate System for Face Detection, Identification, and Verification. Journal of LaTeX Class Files, 14(8), 1-16.
Saini, V., & Saini, R. (2014). Driver Drowsiness Detection System and Techniques: A Review. International Journal of Computer Science and Information Technologies, 5(3), 4245-4249.
Xiao, H., Li, W., Zeng, G., Wu, Y., Xue, J., Zhang, J., Li, C., & Guo, G. (2022). On-Road Driver Emotion Recognition Using Facial Expression. Applied Sciences, 12(2), 807.
Yow, K., & Cipolla, R. (1997). Enhancing human face detection using motion and active contours. In R. Chin, & T. Pong. (eds.). Computer Vision — ACCV'98 (pp. 515-522). Berlin: Springer.
ดาวน์โหลด
เผยแพร่แล้ว
รูปแบบการอ้างอิง
ฉบับ
ประเภทบทความ
สัญญาอนุญาต
ลิขสิทธิ์ (c) 2025 Authors
อนุญาตภายใต้เงื่อนไข Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
.png)
