เครื่องตรวจจับสัญญาณภาพและเสียงโทรทัศน์ที่ผิดปกติ ผ่านระบบแจ้งเตือนบนแอปพลิเคชันไลน์
Article Sidebar
Main Article Content
บทคัดย่อ
บทความนี้นำเสนอเครื่องตรวจจับสัญญาณภาพและเสียงโทรทัศน์ที่ผิดปกติผ่านระบบแจ้งเตือนบนแอปพลิเคชันไลน์ที่ควบคุมด้วยไมโครคอนโทรลเลอร์ โดยอาศัยหลักการตรวจเช็คสัญญาณซิงค์ทางแนวตั้งซึ่งถูกส่งมาพร้อมกับสัญญาณภาพ ถ้าหากสัญญาณภาพขาดหาย เครื่องตรวจจับก็จะไม่สามารถตรวจพบสัญญาณซิงค์ทางแนวตั้งได้ และในทำนองเดียวกัน หากไม่มีสัญญาณเสียงส่งมา เสียงจะเงียบและระดับสัญญาณจะอยู่ที่ศูนย์โวลต์ ในทั้งสองกรณี ไม่ว่าจะเป็นการขาดหายของสัญญาณภาพหรือสัญญาณเสียง รวมทั้งขณะที่เครื่องส่งโทรทัศน์ขัดข้องไม่สามารถออกอากาศได้ ลำโพงบัซเซอร์ที่มีวงจรกำเนิดความถี่อยู่ภายในตัวจะสามารถสร้างเสียงเตือนได้ทันที นอกจากนี้เมื่อมีการขาดหายของสัญญาณภาพหรือสัญญาณเสียง ไฟแจ้งเตือนแสดงสถานะการทำงานของเครื่องตรวจจับจะสว่างขึ้น เวลาหน่วงของลำโพงบัซเซอร์และหลอดไฟแสดงสถานะการทำงานจะสามารถเปลี่ยนแปลงได้โดยการปรับโวลุ่ม VR1 หรือ VR2 ตามลำดับ เมื่อเครื่องตรวจจับสัญญาณภาพและเสียงโทรทัศน์ที่ผิดปกติผ่านระบบแจ้งเตือนบนแอพพลิเคชั่นไลน์ มีการเชื่อมต่อกับสัญญาณอินเทอร์เน็ตแบบไร้สายและบอร์ดไมโครคอนโทรลเลอร์ NodeMCU ESP8266 ได้รับการเชื่อมต่อสำเร็จ ไฟแสดงสถานะจะสว่างขึ้น จากการทดสอบการทำงานพบว่า เครื่องตรวจจับสัญญาณภาพและเสียงโทรทัศน์ที่ผิดปกติผ่านระบบแจ้งเตือนบนแอปพลิเคชันไลน์ สามารถทำงานได้เป็นอย่างดีตามวัตถุประสงค์ที่กำหนดไว้
Article Details
References
บุญชัด เนติศักดิ์. (2556). ทฤษฎีและปฏิบัติเครื่องรับโทรทัศน์. กรุงเทพฯ: ซีเอ็ดยูเคชั่น.
นิติคม อริยพิมพ์, ชัยพร อัดโดดดร และ วินัย คำทวี. (2562). การออกแบบและสร้างระบบ IoT สำหรับบ้านจำลองที่ควบคุมด้วยไมโครคอนโทรลเลอร์ (The Design and Construction of the IoT System for Modeling House Controlled by Microcontroller). ใน: การประชุมวิชาการและเสนอผลงานวิจัยระดับชาติและระดับนานาชาติ ครั้งที่ 7(CASNIC2019), 16 พ.ย. 2562, วิทยาลัยบัณฑิตเอเซีย, ขอนแก่น, หน้า 1535-1545.
Cheung, F. C., & Eric, W. M. Y. (2010). An abnormal sound detection and classification system for surveillance applications. In: Proceedings of 18th European signal processing conference 2010, 23-27 August 2010, Aalborg, Denmark.
Gangadharappa, M., Pooja, G., & Rajiv, K. (2012). Anomaly detection in surveillance video using color modelling. International journal of computer applications, 45(14), 1-6.
Kawaguchi, Y., & Takashi, E. (2017). How can we detect anomalies from subsampled audio signals?. In: Proceedings of IEEE international workshop on machine learning for signal processing, 25-28 September 2017. TOKYO, JAPAN.