ระบบตรวจสอบสิ่งมีค่าของลูกค้าที่ลืมไว้ในร้านอาหารด้วยระบบ AI และกล้องเว็บแคม
Article Sidebar
Main Article Content
บทคัดย่อ
บทความนี้นำเสนอระบบตรวจสอบสิ่งมีค่าในร้านอาหารที่ใช้เทคโนโลยี AI และกล้องเพื่อช่วยลูกค้าตรวจจับสิ่งของที่อาจจะลืมหรือหายไปในร้าน รวมถึงเว็บไซต์สำหรับจองโต๊ะอาหารออนไลน์ เพื่อลดเวลารอคิวและเพิ่มความสะดวกสบายให้กับลูกค้า ลูกค้าสามารถดูสิ่งของที่ระบบตรวจจับได้ผ่านเว็บไซต์ โครงการนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อนำเทคโนโลยี AI มาเพิ่มประสิทธิภาพในการรักษาความปลอดภัย โดยใช้ภาษา PHP ในการพัฒนาเว็บไซต์จองโต๊ะอาหาร และ MySQL ในการจัดการฐานข้อมูล โมเดล AI ถูกเทรนด้วยเทคนิค Deep Learning จากเว็บไซต์ Roboflow โดยโมเดลมีค่าความแม่นยำเฉลี่ย (Precision) ที่ 0.99616 และค่าความไวเฉลี่ย (Recall) ที่ 0.99726 จากนั้นทำการหาค่า F1-Score พบว่าโมเดลสามารถระบุชนิดของสิ่งของได้ถูกต้องโดยเฉลี่ย 0.995 หรือ 99.5%
Article Details
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
ลิขสิทธิ์ต้นฉบับที่ได้รับการตีพิมพ์ในวารสารนวัตกรรมวิทยาศาสตร์เพื่อการพัฒนาอย่างยั่งยืนถือเป็นกรรมสิทธิ์ของคณะวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี มหาวิทยาลัยสวนดุสิต ห้ามผู้ใดนำข้อความทั้งหมดหรือบางส่วนไปพิมพ์ซ้ำ เว้นแต่จะได้รับอนุญาตอย่างเป็นลายลักษณ์อักษรจากคณะวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี มหาวิทยาลัยสวนดุสิต นอกจากนี้ เนื้อหาที่ปรากฎในบทความเป็นความรับผิดชอบของผู้เขียน ทั้งนี้ไม่รวมความผิดพลาดอันเกิดจากเทคนิคการพิมพ์
References
Lerttrakulthaworn, Sirithat. (2020). Developing a YOLO object detection and bird's nest counting system using thermal imaging cameras. (A Term Paper the Degree of Master of Science Program in Information Technology). Graduate School: Thai-Nichi Institute of Technology.
Pattanajitsil, Penpitcha. (2021). Obstacles Detection for Electric Wheelchair with Computer Vision. A Thesis for the Degree of Master of Science in Computer Science). FACULTY OF ENGINEERING: Chulalongkorn University.
Ploywattanawong, Laksanan, et al (2020). An Intelligent Face Detection System with Brain Computer Technology. (A Thesis for the Degree of Master of Science in Computer Science). Faculty of Science and Technology: Rajamangala University of Technology Suvarnabhumi Saenkham.
Sakulwuttichai, P, and Panpaeng, S. (2022). The development of smoke detection techniques with technology Image processing. The 9th Asia Undergraduate Conference on Computing: AUCC (pp. 942-951). Bangkok: Rajamangala University of Technology Rattanakosin.