ผลงาน AI Vehicle Classification System ของ iNFRA ได้รับการเผยแพร่ใน Civil Insight Series โดยกรรมการสาขาวิศวกรรมโยธา วสท.
บริษัท อินฟรา พลัส จำกัด (iNFRA) ขอแสดงความยินดีที่บทความ “ก้าวใหม่ของการสำรวจข้อมูลจราจรด้วยปัญญาประดิษฐ์” ซึ่งจัดทำโดยบริษัท ได้รับการเผยแพร่ใน Civil Insight Series Content (Ep.46 (DIT-CACE/004)) โดย กรรมการสาขาวิศวกรรมโยธา วิศวกรรมสถานแห่งประเทศไทย ในพระบรมราชูปถัมภ์ (วสท.) สะท้อนถึงความเชี่ยวชาญของ iNFRA ในการประยุกต์ใช้เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์เพื่อสนับสนุนงานด้านวิศวกรรมจราจรและการพัฒนาโครงสร้างพื้นฐาน
ก้าวใหม่ของการสำรวจข้อมูลจราจรด้วยปัญญาประดิษฐ์
การสำรวจปริมาณจราจรเป็นข้อมูลพื้นฐานที่สำคัญสำหรับการออกแบบถนน การวางแผนโครงสร้างพื้นฐาน การบริหารจัดการจราจร และการพัฒนาเมืองอัจฉริยะ (Smart City) ในอดีต การสำรวจมักอาศัยเจ้าหน้าที่นับรถจากวิดีโอหรือจากพื้นที่สำรวจ ซึ่งใช้เวลานาน มีต้นทุนสูง และอาจเกิดความคลาดเคลื่อนจากการนับข้อมูล
ปัจจุบัน เทคโนโลยี Artificial Intelligence (AI) ร่วมกับ Computer Vision ได้เข้ามาเปลี่ยนรูปแบบการสำรวจข้อมูลจราจร โดยช่วยให้การตรวจจับ วิเคราะห์ และประมวลผลข้อมูลเป็นไปอย่างรวดเร็ว แม่นยำ และสามารถทำงานได้แบบ Real-time
AI Vehicle Classification System คืออะไร
AI Vehicle Classification System เป็นระบบที่ใช้เทคโนโลยี Deep Learning วิเคราะห์ภาพจากกล้องวิดีโอ เพื่อตรวจจับ ติดตาม และจำแนกประเภทยานพาหนะโดยอัตโนมัติ พร้อมประมวลผลข้อมูลแบบ Real-time
เทคโนโลยีหลักที่ใช้ในระบบ ประกอบด้วย
- YOLOv10 สำหรับ Object Detection
- Multi-Object Tracking (ByteTrack / OC-SORT)
- Vehicle Classification
- Video Analytics
Multi-Object Tracking มีความสำคัญอย่างไร
การตรวจจับวัตถุ (Detection) เพียงอย่างเดียวไม่สามารถระบุได้ว่าเป็นยานพาหนะคันเดิมหรือคันใหม่ หากไม่มีระบบติดตามวัตถุ (Tracking) รถหนึ่งคันอาจถูกนับซ้ำหลายครั้งเมื่อเคลื่อนผ่านแต่ละเฟรมของวิดีโอ
Multi-Object Tracking จึงมีบทบาทสำคัญในการกำหนดหมายเลขประจำตัว (Object ID) ให้กับยานพาหนะแต่ละคัน ติดตามการเคลื่อนที่อย่างต่อเนื่อง ป้องกันการนับซ้ำ และช่วยเพิ่มความถูกต้องของข้อมูลจราจรสำหรับการวิเคราะห์ด้านวิศวกรรม
กล่าวได้ว่า Detection คือการ “มองเห็น” วัตถุ ขณะที่ Tracking คือการ “เข้าใจการเคลื่อนที่” ของวัตถุนั้น ซึ่งทั้งสองกระบวนการทำงานร่วมกันเพื่อให้ได้ข้อมูลที่มีความถูกต้องและสามารถนำไปใช้ประโยชน์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ
AI Vehicle Classification System มีความสามารถในการ
- จำแนกยานพาหนะได้ 13 ประเภท
- รองรับการทำงานในสภาพแสงที่หลากหลาย
- วิเคราะห์ข้อมูลแบบ Real-time
- มีความแม่นยำ (Accuracy) มากกว่า 91%
การประยุกต์ใช้งานด้านวิศวกรรม
ข้อมูลที่ได้จาก AI Vehicle Classification System สามารถนำไปใช้สนับสนุนงานด้านวิศวกรรมและการวางแผนโครงสร้างพื้นฐานในหลายด้าน ได้แก่
- Traffic Survey
- Highway Engineering
- Pavement Design
- Traffic Impact Assessment (TIA)
- Intelligent Transportation Systems (ITS)
- Smart City
- Transportation Planning
- Digital Twin
การได้รับการเผยแพร่บทความใน Civil Insight Series Content โดย กรรมการสาขาวิศวกรรมโยธา วิศวกรรมสถานแห่งประเทศไทย ในพระบรมราชูปถัมภ์ (วสท.) นับเป็นอีกหนึ่งความภาคภูมิใจของบริษัท อินฟรา พลัส จำกัด (iNFRA) และสะท้อนถึงความมุ่งมั่นในการพัฒนาองค์ความรู้และนวัตกรรมด้านเทคโนโลยี เพื่อสนับสนุนการยกระดับงานวิศวกรรมและการพัฒนาโครงสร้างพื้นฐานของประเทศ
อ่านเพิ่มเติมได้ที่ : https://www.facebook.com/share/p/18vUrxaqP4/
