Please use this identifier to cite or link to this item: http://ir.swu.ac.th/jspui/handle/123456789/10032
Title: การใช้เทคนิคประมวลผลภาพแบบไม่มีผู้สอนเพื่อตรวจจับการเจริญเติบโตที่ผิดปกติของต้นไม้
Other Titles: Using unsupervised image processing techniques to detect anomaly growth of plant
Authors: ศิริสรรพ เหล่าหะเกียรติ
ปวีณา อินทรสวรรค์
Keywords: Image processing
การตรวจจับ
การประมวลผลภาพ
การเจริญเติบโต
ต้นไม้
Issue Date: 2561
Publisher: ภาควิชาวิทยาการคอมพิวเตอร์ มหาวิทยาลัยศรีนครินทรวิโรฒ
Abstract: การใช้ชีวิตในเมืองในปัจจุบันเต็มไปด้วยความเร่งรีบและมลภาวะซึ่งส่งผลเกี่ยวกับปัญหาด้านสุขภาพ วิธีการหนึ่งในการแก้ไขปัญหาสุขภาพคือการปลูกผักเพื่อการปรุงเพื่อใช้ในการปรุงอาหารที่สะอาด อย่างไรก็ตามสวนผักที่ดูแลนั้นต้องการความใส่ใจเป็นอย่างมากในการสังเกตความผิดปกติของพืช เพื่อลดภาระในส่วนนี้ผู้วิจัยจึงเสนอระบบอัตโนมัติหลายระบบสำหรับตรวจจับความผิดปกติของพืช ในงานวิจัยนี้เราใช้หลักการประมวลผลภาพเพื่อตรวจจับต้นไม้และใช้หลักการเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอน (outlier detection) เพื่อตรวจจับต้นไม้ที่เติบโตผิดปกติ โดยทำการทดสอบกับต้นผักบุ้งจำนวน 13 ต้น ผลลัพธ์จากการทดลองได้ตรวจพบว่ามีต้นผักบุ้ง 2 ต้นจาก 13 ต้นมีการเจริญเติบแบบผิดปกติ
Living urban life nowadays is full of stress and pollutants, leading to unprecedented concerns over health problems. One way to address the health problem is to grow vegetables for clean cooking. However, a caring vegetable garden requires much effort in observing irregularities of the plants. To reduce the load in this respect, the researcher proposed several automatic systems for detecting abnormalities of the plants. In this study, we used the image processing principle to detect the trees and used the unsupervised learning (outlier detection) principle to detect trees that are being grown abnormally. By testing with 13 Chinese morning glory trees The results showed that there were 2 maize trees from 13 plants that were unusually grown.
URI: http://ir.swu.ac.th/jspui/handle/123456789/10032
Appears in Collections:ComSci-Bachelor's Projects

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
default.htmlReport (SWU Only)350 BHTMLView/Open
Sci_Pawena_I.pdfPoster68.82 MBPDFView/Open


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