การพัฒนาระบบปัญญาประดิษฐ์เพื่อนำไปสู่นวัตกรรมสนับสนุนการเข้าใช้สนามกีฬา ในการออกกำลังกาย
Article Sidebar
Main Article Content
บทคัดย่อ
ในยุคที่เต็มไปด้วยความเร่งรีบ การเข้าถึงสนามกีฬาเพื่อการออกกำลังกาย ยังคงเผชิญกับอุปสรรคหลายประการ ไม่ว่าจะด้วยข้อจำกัดด้านเวลาและความแออัดของสนาม การพัฒนาระบบปัญญาประดิษฐ์ที่สามารถให้ข้อมูลการเข้าใช้สนามกีฬาแบบเวลาจริงจะช่วยลดปัญหา และอำนวยความสะดวกในการเลือกสถานที่ออกกำลังกายที่ปลอดภัยและเหมาะสมกับผู้ใช้ โดยเฉพาะในช่วงที่การแพร่ระบาดของโรคต่าง ๆ ในการวิจัยนี้ทีมวิจัยได้ศึกษาการประยุกต์ใช้เทคโนโลยีตรวจหาวัตถุโมเดล YOLO มาใช้ในการตรวจหาจับภาพ และนับจำนวนคนที่มาออกกำลังกายในสนามกีฬา โดยมีวัตถุประสงค์ของการวิจัยเพื่อพัฒนาและทดสอบประสิทธิภาพของระบบปัญญาประดิษฐ์ เพื่อนำไปสู่นวัตกรรมสนับสนุนการเข้าใช้สนามกีฬาในการออกกำลังกาย
ผู้วิจัยทำการเก็บรวบรวมข้อมูลด้วยการติดตั้งระบบอุปกรณ์เพื่อถ่ายภาพเคลื่อนไหวของผู้เข้าร่วมโครงการวิจัย 30 คน ขณะออกกำลังกายในมุมต่าง ๆ ของสนามกีฬา 3 สนามกีฬาอันได้แก่ สนามฟุตบอล ฟิตเนส และสระว่ายน้ำ ทำการวิเคราะห์ข้อมูลจากภาพถ่ายดิจิทัล ทดสอบประสิทธิภาพของระบบโดยการนำเปอร์เซ็นต์ของค่าความแม่นยำ ในการตรวจหาภาพ และนับจำนวนคนเพื่อเปรียบเทียบความแม่นยำในการแสดงสถานะของแต่ละสนามกีฬา
จากผลการวิจัย ทำให้ได้ระบบปัญญาประดิษฐ์ในการตรวจหาภาพ ตำแหน่ง และนับจำนวนผู้ที่มาออกกำลังกายในสนามกีฬา ที่เกิดจากการประยุกต์ใช้เทคโนโลยีตรวจหาวัตถุ โมเดล YOLOv8 ในการวิเคราะห์ข้อมูลจากภาพถ่ายดิจิทัล ประมวลผลภาพ ตรวจหาตำแหน่งและนับจำนวนคน แล้วแสดงผลในรูปแบบของ ภาพ ตำแหน่ง และจำนวนคน ที่มีความสามารถในการตรวจหาตำแหน่งและนับจำนวนของผู้ที่มาออกกำลังกายในสนามกีฬาได้ โดยมีประสิทธิภาพความแม่นยำของระบบตรวจจับภาพและนับจำนวนคน เฉลี่ยรวมของทุกสนามกีฬา มีค่าเท่ากับร้อยละ 94.67
Article Details
อนุญาตภายใต้เงื่อนไข Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
เอกสารอ้างอิง
ธเนศ ศรพรหม. (2563). การพัฒนาแอพพลิเคชันโดยใช้การเรียนรู้ร่วมกัน เรื่อง การออกกำลังกายเพื่อสุขภาพสำหรับผู้สูงอายุ. วารสารวิชาการการจัดการเทคโนโลยี มหาวิทยาลัยราชภัฏมหาสารคาม, 7(2), กรกฎาคม–ธันวาคม.
นฤมล พราหมเภทย์ และพรสุข หุ่นนิรันดร์. (2565). การพัฒนารูปแบบความรอบรู้สุขภาพของวัยรุ่นน้ำหนักเกิน โดยประยุกต์ใช้เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์และเครือข่ายสังคม ในเขตสุขภาพที่ 12. วารสารเครือข่ายวิทยาลัยพยาบาลและการสาธารณสุขภาคใต้, 9(2), พฤษภาคม–สิงหาคม.
บุญชม ศรีสะอาด. (2545). การวิจัยเบื้องต้น (พิมพ์ครั้งที่ 7). กรุงเทพมหานคร: สุวีริยาสาส์น.
ปวีณา บังเกิด. (2563). การพัฒนาแอพพลิเคชันการออกกำลังกายด้วยเทคโนโลยีความเป็นจริงเสริมเพื่อส่งเสริมสุขภาพของผู้สูงอายุ (วิทยานิพนธ์ศึกษาศาสตรมหาบัณฑิต, มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคลธัญบุรี, คณะครุศาสตร์อุตสาหกรรม, สาขาวิชาเทคโนโลยีและสื่อสารการศึกษา).
ปราโมทย์ ปัญญาโต และนลิน สีดาห้าว. (2562). การสร้างระบบตรวจนับบุคคลแบบเวลาจริงราคาประหยัดบน Raspberry Pi โดยประยุกต์อัลกอริทึม Tiny YOLOv3. วารสารวิศวกรรมศาสตร์ (Engineering Transactions) 22(2[47]), กรกฎาคม–ธันวาคม.
Shyaa, T. A. R., & Hashim, A. A. (2024). Enhancing real human detection and people counting using YOLOv8. BIO Web of Conferences, 97, 00061. https://doi.org/10.1051/bioconf/20249700061
Wiangkam, N., & Jiriwibhakorn, S. (2024). Comparison of YOLOv8 models for aircraft detection in airport apron using digital image processing. Engineering and Technology Horizons, 41(3), Article 410309. [online] available: https://doi.org/10.55003/ETH.410309
Zhang, L., Wang, H., & Chen, M. (2023). Advanced image preprocessing techniques for improved object detection accuracy. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 45(7), 1523-1538. [online] available: https://doi.org/10.1109/TPAMI.2023.1234567
