| dc.contributor.author |
วิชิวานิเวศน์, ผู้ช่วยศาสตราจารย์รุจิจันทร์ |
|
| dc.contributor.author |
พูนศิลป์, อาจารย์ กิตติยา |
|
| dc.date.accessioned |
2018-12-14T07:18:14Z |
|
| dc.date.available |
2018-12-14T07:18:14Z |
|
| dc.date.issued |
2018-12-14 |
|
| dc.identifier.other |
มหาวิทยาลัยราชภัฏสวนสุนันทา |
|
| dc.identifier.uri |
http://hdl.handle.net/123456789/1226 |
|
| dc.description |
งานวิจัยงบประมาณแผ่นดินมหาวิทยาลัย ปีงบประมาณ2561 มหาวิทยาลัยราชภัฏสวนสุนันทา |
th_TH |
| dc.description.abstract |
การพัฒนาแอปพลิเคชันการประมวลผลภาพโรคข้าวนี้ มีวัตถุประสงค์เพื่อ สร้างเครื่องมือช่วยจำแนกชื่อโรคข้าวที่พกพาได้สำหรับชาวนาไทยใช้ตรวจสอบใบข้าวที่เป็นโรคด้วยเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ ที่ให้ผลความแม่นยำกว่าการจำแนกชื่อโรคข้าวด้วยตาเปล่า ทั้งนี้ ผู้ใช้แอปพลิเคชันสามารถค้นหาองค์ความรู้ด้านโรคข้าว เพื่อรับทราบข้อมูลด้านการป้องกันและกำจัดโรคที่เกิดในพื้นที่เพาะปลูกข้าว โดยมุ่งเน้นการจำแนกโรคข้าวสามโรค คือ โรคไหม้ โรคขอบใบแห้ง และโรคใบจุดสีน้ำตาล ทั้งนี้ ผู้วิจัยได้คัดเลือกไลบรารีของโครงข่ายประสาทแบบคอนวอลูชันแนล (CNN) ใน TensorFlow Engine ที่พัฒนาโดย Google มาใช้ร่วมกับหลักการเรียนรู้เครื่องบนอุปกรณ์ขนาดเล็กที่พกพาได้ จากผลการวิจัยพบว่า อัลกอริทึม CNN สามารถใช้จำแนกชื่อโรคข้าว หลังจากที่มีการประมวลผลภาพทดสอบที่ทีความแม่นยำสูงเกิน 80 เปอร์เซ็นต์ และมีค่าความผิดพลาดน้อยกว่า 20 เปอร์เซ็นต์ ซึ่งเป็นค่าที่ยอมรับได้ ข้อเสนอแนะในการพัฒนาแอปพลิเคชันในอนาคต คือ ควรมีการปรับโมเดลผู้จำแนก ให้มีภาพลักษณะเด่นของโรคข้าวที่ชัดเจนและมีความหลากหลายมากขึ้น และใช้ TensorFlow Engine รุ่นใหม่ๆ ที่สามารถประมวลผลภาพบนอุปกรณ์เคลื่อนที่ได้โดยตรง เพื่อผลในการประมวลผลภาพที่รวดเร็วและแม่นยำยิ่งขึ้น |
th_TH |
| dc.description.sponsorship |
มหาวิทยาลัยราชภัฏสวนสุนันทา |
th_TH |
| dc.language.iso |
th |
th_TH |
| dc.relation.ispartofseries |
งานวิจัยปี 2561; |
|
| dc.title |
ระบบประมวลผลภาพเพื่อวิเคราะห์โรคข้าวผ่านอุปกรณ์เคลื่อนที่ |
th_TH |
| dc.type |
Article |
th_TH |