ในยุคปัจจุบัน การพัฒนาเทคโนโลยีรถยนต์ไร้คนขับ (autonomous vehicles) กลายเป็นที่นิยมอย่างมากระดับทั่วโลก รถยนต์แบบนี้ไม่เพียงแค่ช่วยให้ผู้คนเดินทางได้อย่างสะดวกสบาย แต่ยังเป็นการช่วยลดอุบัติเหตุทางถนนที่เกิดขึ้นจากความไม่ระมัดระวังของมนุษย์ด้วย อย่างไรก็ตาม การที่รถยนต์ไร้คนขับสามารถทำงานได้อย่างปลอดภัยและมีประสิทธิภาพนั้น ต้องใช้เทคโนโลยีการตรวจจับวัตถุอย่างแม่นยำ เพื่อให้ระบบขับรถสามารถรับรู้และตอบสนองกับสิ่งแวดล้อมได้อย่างถูกต้อง
โดยสิ่งจำเป็นสำหรับระบบในการทำงานนี้คือ "object detection" ซึ่งจะช่วยให้รถยนต์สามารถระบุและรู้จักวัตถุต่าง ๆ ที่อยู่รอบตัวได้อย่างแม่นยำ ทำให้ระบบขับรถสามารถตอบสนองต่อสิ่งแวดล้อมได้อย่างถูกต้อง
การใช้เทคโนโลยี object detection ทำให้รถยนต์ไร้คนขับสามารถทำงานได้อย่างปลอดภัยและมีประสิทธิภาพอย่างมาก การตรวจจับวัตถุที่รอบตัวอาจมีความซับซ้อน ไม่ว่าจะเป็นระบบตรวจจับคน เช่น คนเดินถนน หรือระบบตรวจจับวัตถุเคลื่อนที่ เช่น รถยนต์ จักรยาน หรือแม้กระทั่งสัญญาณไฟจราจร ซึ่งทั้งหมดนี้ต้องสามารถถูกตรวจจับและระบุได้อย่างถูกต้อง การที่ object detection ทำได้อย่างแม่นยำทำให้ระบบขับรถสามารถตอบสนองกับสิ่งแวดล้อมได้อย่างเหมาะสม มักจะมีการใช้งานทั้งการตรวจจับวัตถุแบบ 2 มิติและ 3 มิติ ซึ่งทั้งสองแบบนี้มีข้อดีและข้อเสียต่างกัน
การตรวจจับวัตถุแบบ 2 มิติ (2D object detection) มักจะใช้สำหรับการระบุวัตถุที่เคลื่อนที่ตามระนาบ หรือสามารถแสดงออกมาในรูปแบบ 2 มิติ เช่น การตรวจจับรถยนต์ในภาพถ่าย ระบบนี้มีความจำเป็นที่จะต้องมีความแม่นยำสูง และสามารถทำงานโดยมีความรวดเร็ว เนื่องจากรถยนต์หรือวัตถุที่ต้องการตรวจจับอาจมีการเคลื่อนที่อย่างรวดเร็ว ข้อดีของการตรวจจับวัตถุแบบ 2 มิติคือสามารถทำงานได้โดยมีความทันสมัยและรวดเร็ว อย่างไรก็ตาม ข้อเสียของการตรวจจับแบบนี้คือไม่สามารถระบุรูปร่างของวัตถุได้อย่างชัดเจน และมีโอกาสที่จะทำงานผิดพลาดเมื่อเจอกับสภาพแวดล้อมที่ซับซ้อน
ส่วนการตรวจจับวัตถุแบบ 3 มิติ (3D object detection) คือการระบุวัตถุที่มีลักษณะในรูปแบบ 3 มิติ ซึ่งต้องการข้อมูลเกี่ยวกับความลึก (depth) ของวัตถุด้วย เช่น ระบบตรวจจับรถยนต์ที่อยู่ห่างออกไปจากตัวรถยนต์ขับอยู่ ข้อดีของการตรวจจับแบบนี้คือสามารถระบุรูปร่างของวัตถุได้อย่างชัดเจนและแม่นยำมากขึ้น นอกจากนี้ยังสามารถระบุตำแหน่งและระยะทางของวัตถุได้อย่างแม่นยำ ข้อเสียของการตรวจจับแบบ 3 มิติคือมักจะต้องใช้ทรัพยากรคอมพิวเตอร์และเวลาในการประมวลผลมากกว่า และยังมีความซับซ้อนในการระบุข้อมูลเกี่ยวกับความลึกของวัตถุ
ในทางปฏิบัติ การตรวจจับวัตถุแบบ 2 มิติ มักจะถูกนำเข้ามาใช้ในระบบขับรถไร้คนขับอย่างกว้างขวาง เนื่องจากมีความทันสมัยและสามารถทำงานโดยเร็ว เหมาะสำหรับการระบุวัตถุที่เคลื่อนที่ตามระนาบ ส่วนการตรวจจับวัตถุแบบ 3 มิติ นั้นมักจะถูกนำเข้ามาใช้ในรถยนต์ที่มีระบบขับรถอัตโนมัส โดยที่ต้องการระบุวัตถุในทุกมิติ รวมถึงตำแหน่งและระยะทางของวัตถุอย่างแม่นยำ
การตรวจจับวัตถุเพื่อใช้ในระบบขับรถไร้คนขับเป็นเรื่องสำคัญอย่างยิ่ง โดยเทคโนโลยี object detection มีบทบาทสำคัญในการช่วยให้ระบบในรถยนต์ไร้คนขับสามารถทำงานอย่างปลอดภัยและมีประสิทธิภาพ เนื่องจากมีความสามารถในการระบุวัตถุและสิ่งแวดล้อมได้อย่างถูกต้อง การที่ object detection ทำได้อย่างแม่นยำทำใให้ระบบขับรถสามารถตอบสนองต่อสิ่งแวดล้อมได้อย่างเหมาะสม
สุดท้ายนี้เป็นการมองอย่างสองด้านเกี่ยวกับการตรวจจับวัตถุในยุคของรถยนต์ไร้คนขับ การที่ object detection สามารถทำได้อย่างแม่นยำทั้งในรูปแบบ 2 มิติและ 3 มิติ ทำให้เทคโนโลยีนี้เป็นสิ่งจำเป็นและมีความสำคัญมากในการทำให้รถยนต์ไร้คนขับสามารถทำงานอย่างมีประสิทธิภาพ อย่างไรก็ตาม การเลือกใช้รูปแบบไหนที่เหมาะสมกับการใช้งานขึ้นอยู่กับการออกแบบระบบและความต้องการของแต่ละระบบเป็นหลัก
import cv2
# Load the pre-trained model for object detection
net = cv2.dnn.readNet("yolov3.weights", "yolov3.cfg")
# Load the classes
classes = []
with open("coco.names", "r") as f:
classes = [line.strip() for line in f.readlines()]
# Set the configuration
layer_names = net.getLayerNames()
output_layers = [layer_names[i[0] - 1] for i in net.getUnconnectedOutLayers()]
# Load the image
img = cv2.imread("car.jpg")
height, width, channels = img.shape
# Perform object detection
blob = cv2.dnn.blobFromImage(img, 0.00392, (416, 416), (0, 0, 0), True, crop=False)
net.setInput(blob)
outs = net.forward(output_layers)
# Display the information
for out in outs:
for detection in out:
scores = detection[5:]
class_id = np.argmax(scores)
confidence = scores[class_id]
if confidence > 0.5:
# Object detected
label = classes[class_id]
color = (0, 255, 0)
cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), color, 2)
cv2.putText(img, label, (x, y + 30), cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX, 1, color, 2)
# Display the result
cv2.imshow("Image", img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
นี่คือตัวอย่างโค้ด Python ที่ใช้งาน OpenCV เพื่อทำ Object Detection บนภาพขบรถยนต์ เราใช้ pre-trained model YOLOv3 และ COCO dataset ในการตรวจจับวัตถุ และทำการแสดงผลลัพธ์บนภาพ
1. โครงการพัฒนารถยนต์ไร้คนขับ
2. การวิจัยเทคโนโลยีขับรถอัตโนมัส
3. การสร้างโมเดล Object Detection ที่มีความแม่นยำสูง
อย่าลืมที่จะติดตามเทคโนโลยีน่าสนใจเกี่ยวกับ programming และรถยนต์ไร้คนขับที่กำลังพัฒนาอยู่ในปัจจุบัน เพื่อทำให้การขับขี่ทางถนนมีความปลอดภัยและสะดวกสบายมากยิ่งขึ้น!
หมายเหตุ: ข้อมูลในบทความนี้อาจจะผิด โปรดตรวจสอบความถูกต้องของบทความอีกครั้งหนึ่ง บทความนี้ไม่สามารถนำไปใช้อ้างอิงใด ๆ ได้ ทาง EPT ไม่ขอยืนยันความถูกต้อง และไม่ขอรับผิดชอบต่อความเสียหายใดที่เกิดจากบทความชุดนี้ทั้งทางทรัพย์สิน ร่างกาย หรือจิตใจของผู้อ่านและผู้เกี่ยวข้อง
หากมีข้อผิดพลาด/ต้องการพูดคุยเพิ่มเติมเกี่ยวกับบทความนี้ กรุณาแจ้งที่ http://m.me/Expert.Programming.Tutor
085-350-7540 (DTAC)
084-88-00-255 (AIS)
026-111-618
หรือทาง EMAIL: NTPRINTF@GMAIL.COM