-
-
คณะวิศวกรรมศาสตร์
การประเมินผลผลิตของผลมะม่วง และพฤติกรรมของผู้บริโภคที่มีความตระหนักถึงที่มาของผลผลิตมากยิ่งขึ้น ต้องการตรวจสอบย้อนกลับถึงที่มาของผลผลิตว่าผลผลิตนั้นๆได้รับการดูแลมาอย่างไรผ่านการระบุตำแหน่งของผลนั้นๆ ความเกี่ยวเนื่องกันถึงลักษะของผลผลิตที่เป็นผลมาจากวิธีการดูแลผลหรือต้นของผลผลิตในขณะที่ยังไม่ถูกเก็บเกี่ยว ดังนั้นเพื่อสร้างแบบจำลองที่สามารถตรวจจับและระบุตำแหน่งของผลมะม่วง โดยใช้ภาพถ่าย 2 มิติ ด้วยวิธีการ Deep Learning Model และเพื่อศึกษาเทคนิคการระบุพิกัดของผลมะม่วงในโลกจริงจากภาพภาพ 2 มิติ มีการใช้โมเดล YOLOv8 เพื่อ Object detection ร่วมกับเทคนิคการสอบเทียบกล้อง (Camera Calibration) และ Triangulation เพื่อหาตำแหน่ง 3 มิติ ของผลมะม่วงในภาพที่ถูกตรวจจับได้ จากการทำการทดลองหาตำแหน่งทั้งหมด 125 ครั้ง ที่มีการสุ่มค่าตำแหน่งของผลมะม่วง และตำแหน่งของกล้องที่มีมุม Yaw และ Pitch ที่แตกต่างกัน โดยการใช้ค่า Parameter จากรูปที่ถ่ายถัดไปมาเปรียบเทียบกันเพื่อหาตำแหน่งจริง 3 มิติ ที่ได้ผลความถูกต้องที่..... จากการใช้โมเดล YOLOv8 ที่มีค่าทำนาย Precision, Recall, mAP50, mAP50-95 และ F1-Score ได้แก่ 0.928, 0.901, 0.965, 0.785 และ 0.914 ตามลำดับ ซึ่งมีความแม่นยำที่มากพอเพื่อทำนายตำแหน่งของผลมะม่วงที่มีความคลาดเคลื่อนประมาณ 38 เซนติเมตร
คณะสถาปัตยกรรม ศิลปะและการออกแบบ
-
คณะวิศวกรรมศาสตร์
แพลตฟอร์มที่มีจุดประสงค์ในการเชื่อมโยงนักศึกษาจากทุกคณะและสาขาวิชาเพื่อส่งเสริมการทำ กิจกรรมร่วมกัน และพัฒนาทักษะทางสังคมและการทำงานร่วมกันอย่างมีประสิทธิภาพ โดยเน้นไปที่การ ส่งเสริมการเรียนรู้และการพัฒนาตนเองผ่านการทบทวนบทเรียนและการเรียนรู้ร่วมกันที่มีความสัมพันธ์กับ ทุกคณะและสาขาวิชาในมหาวิทยาลัย สร้างพื้นที่สำหรับการเจรจาและแลกเปลี่ยนเรียนรู้ และสนับสนุนการ ทำกิจกรรมร่วมกันเพื่อสร้างสัมพันธภาพและความร่วมมือในกลุ่มนักศึกษา