1. CUIR at Chulalongkorn University
  2. Faculty and Institute
  3. Faculty of Engineering - Eng
  4. Eng - Theses
Please use this identifier to cite or link to this item: https://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/71415
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.advisorสืบสกุล พิภพมงคล-
dc.contributor.advisorสรวิศ นฤปิติ-
dc.contributor.authorนุจรีย์ พงษ์เฉลิม-
dc.contributor.otherจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย. คณะวิศวกรรมศาสตร์-
dc.date.accessioned2020-12-08T08:22:48Z-
dc.date.available2020-12-08T08:22:48Z-
dc.date.issued2548-
dc.identifier.isbn9741736487-
dc.identifier.urihttp://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/71415-
dc.descriptionวิทยานิพนธ์ (วท.ม.)--จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย, 2548en_US
dc.description.abstractงานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อออกแบบและพัฒนาโปรแกรมเพื่อการตรวจจับรถที่หยุดผิดปกติบน ถนนโดยใช้การประมวลผลภาพจากภาพวีดิทัศน์แบบทันกาล การทำงานประกอบด้วยสองขั้นตอนหลัก คือ การประมวลผลภาพเบื้องต้นเพื่อหารถในบริเวณตรวจจับและการประมวลผลเพื่อการตรวจจับรถหยุด ผิดปกติ ในขั้นตอนแรกโปรแกรมจะใช้การตรวจหาขอบภาพและลักษณะการเปลี่ยนแปลงของแสง บริเวณตรวจจับเพื่อแยกส่วนที่เป็นรถในภาพออกจากส่วนที่เป็นถนน ในขั้นตอนหลังจะเปรียบเทียบลำดับ ผลจากขั้นตอนแรกระบุรถหยุดผิดปกติต่อไป ในงานวิจัยนี้ได้ทดลองภาพวีดิทัศน์ที่ได้จากกล้องที่ถ่ายภาพจากระดับความสูงประมาณ 6.5 เมตรจากผิวถนน ภาพที่ใช้มีความละเอียด 320x240 จุดภาพ ผลการทดลองเมื่อเปรียบเทียบกับการ ตรวจจับรถหยุดผิดปกติบนถนนโดยมนุษย์พบว่าค่าความถูกต้องในการตรวจจับเหตุการณ์รถหยุด ผิดปกติบนถนนเป็น 100% ที่ระยะ 30 เมตร จากตำแหน่งกล้องในแนวราบ ความถูกต้องจะลดลงไป เป็น 72% ที่ระยะ 48 เมตร และ37% ที่ระยะ 56 เมตรจากตำแหน่งกล้องในแนวราบตามลำดับ โปรแกรมทำงานได้ดีในกรณีที่มีแสงแดด ไม่มีเงา และไม่มีน้ำบนผิวถนน-
dc.description.abstractalternativeThe purpose of this research was to design and develop a program to detect unusual stopped vehicle incidents using real time video image processing. The proposed program consisted of two main steps; the pre-processing step to find vehicles inside the detection area and the step that to identify unusual stopped vehicles. The first step was done by using Canny edge detection and by analyzing the variation of light intensity in the predefined area to distinguish vehicles from the road surface. The later step compared consecutive results from the first step to identify unusual stopped vehicles. In this research, the video images were shot about 6.5 meters over the road surface. The resolution of video images was 320 X 240 pixels. The results of unusual stopped vehicle incident detection from the program were compared and verified by human. It was found that the accuracy of the results were 100% at 30 meters from the camera position. The accuracy then fell to 72% at 48 meters and 37% at 56 meters from the camera position, respectively. The program performed well with sun light, without shadow from objects, and without water on the road surface.-
dc.language.isothen_US
dc.publisherจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัยen_US
dc.rightsจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัยen_US
dc.subjectการประมวลผลภาพen_US
dc.subjectImage processingen_US
dc.titleการตรวจจับเหตุการณ์รถหยุดผิดปกติบนถนนโดยใช้การประมวลผลภาพวีดิทัศน์แบบทันกาลen_US
dc.title.alternativeReal-time unusual stopped vehicle incident detection using video image processingen_US
dc.typeThesisen_US
dc.degree.nameวิทยาศาสตรมหาบัณฑิตen_US
dc.degree.levelปริญญาโทen_US
dc.degree.disciplineวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์en_US
dc.degree.grantorจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัยen_US
dc.email.advisorsuebskul.p@chula.ac.th-
dc.email.advisorSorawit.N@Chula.ac.th, kong@chula.ac.th-
Appears in Collections:Eng - Theses

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Nucharee_po_front_p.pdf872.83 kBAdobe PDFView/Open
Nucharee_po_ch1_p.pdf692.55 kBAdobe PDFView/Open
Nucharee_po_ch2_p.pdf1.33 MBAdobe PDFView/Open
Nucharee_po_ch3_p.pdf1.26 MBAdobe PDFView/Open
Nucharee_po_ch4_p.pdf974.15 kBAdobe PDFView/Open
Nucharee_po_ch5_p.pdf650.89 kBAdobe PDFView/Open
Nucharee_po_back_p.pdf1.49 MBAdobe PDFView/Open
Show simple item record


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.