http://hdl.handle.net/123456789/4541 2026-04-23T12:02:02Z http://hdl.handle.net/123456789/4606 Title: โครงการวิจัยเรื่อง การประมาณค่าอายุการเก็บดินขับจรวดแบบคอมพอสิตด้วยวิธีการวิเคราะห์เชิงกลพลวัตและระเบียบวิธีไฟไนต์อิเลเมนต์ Authors: ชาญชัย, สุขสงวน Description: ทุนอุดหนุนโครงการวิจัย 2023-10-12T00:00:00Z http://hdl.handle.net/123456789/4605 Title: โครงการวิจัยเรื่อง การปรับภาพวีดีโอให้เสถียรสำหรับกล้องบนอากาศยานขนาดเล็ก; VDO Stabilization for Cameras on Small Aerial Vehicles Authors: มิติ, รุจานุรักษ์ Abstract: ปัจจุบัน มีการติดตั้งกล้องบนอากาศยานเพื่อจับภาพอย่างแพร่หลาย อย่างไรก็ตาม เมื่ออากาศยานอยู่ในอากาศและมีการหมุนหรือโคลง จากแรงลม เป็นต้น ภาพจึงแกว่งไปตามการเคลื่อนที่ของอากาศยาน ทำให้ให้ผู้ชมเวียนศีรษะ/บางท่านถึงขนาดอาเจียน ในการแก้ไข มักมีการติดตั้ง Gimbal บนอากาศยาน เพื่อแก้ปัญหาการเอียงของภาพตามเครื่องบินเมื่อเอียงตัวโดย Gimbal จะทำหน้าที่หมุนกล้องให้อยู่ในมุมเดิมตลอด (เทียบกับแกนโลก) แต่วิธีนี้จะเป็นการเพิ่มน้ำหนักโดยไม่จำเป็น โดยเฉพาะสำหรับ UAV ขนาดเล็กทำให้เวลาในการทำภารกิจลดลง รวมทั้ง Gimbal ที่มีขนาดใหญ่ระดับนึงก็ไม่สามารถติดตั้งบนอากาศยานขนาดเล็กได้ และ Gimbal ขนาดเล็กก็ไม่สามารถติดตั้งกล้องขนาดใหญ่ที่มีความละเอียดสูงได้ จากกรณีข้างต้น ทำให้การจับภาพวิดีโอด้วยอากาศยานขนาดเล็ก ที่แม้จะมีประโยชน์ในหลายกรณี นั้น ได้รูปที่หมุนไปมา เนื่องจากความไม่เสถียรของตัวอากาศยานขนาดเล็ก ดังที่ทางนักวิจัยของสทป.กล่าวว่า ภาพดังกล่าวทำให้ผู้ชมรู้สึกปวดศีรษะ บางท่านถึงกับอาเจียนได้ นอกจากนี้ ทางคณะวิจัยยังมองว่า รูปที่ไม่เสถียร เอียงไปมา ย่อมยากต่อการประมวลผลภาพด้วยคอมพิวเตอร์ต่างๆ (ขึ้นอยู่กับแอพพลิเคชัน) เช่น การต่อภาพวิดีโอแต่ละเฟรมเข้าเป็นแผนที่ เป็นต้น ทางคณะวิจัยจึงของเสนอกระบวนการวิทัศน์คอมพิวเตอร์ที่จะมาใช้ปรับมุมเอียงแทนการติดตั้ง Gimbal จริงๆ เพื่อปรับรูปที่เอียงให้เป็นภาพมุมบนเพื่อแก้ปัญหาดังกล่าวข้างต้น จึงขอเรียกวิธีนี้ว่า Software Gimbal นอกจากนี้ เมื่อพิจารณาโปรแกรมปรับภาพให้เสถียรที่มีในท้องตลาดด้วยเทคนิคทางวิทัศน์คอมพิวเตอร์ โปรแกรมส่วนใหญ่จะใช้อัลกอริทึมบิดภาพเช่นกัน เช่น Direct Linear Transform (DLT) และ Homography นอกจากนี้ ในความเห็นของทีมงานเราคิดว่าอัลกอริทึมประมาณตำแหน่งและทิศทางอื่นๆก็สามารถใช้ได้เช่นกัน อย่างไรก็ตาม อย่าลืมว่าอัลกอริทึมเหล่านั้นอาศัยกลุ่มจุดที่รู้พิกัดทั้งสิ้น ซึ่งในแอพพลิเคชันที่ใช้ UAV เพื่อการสำรวจนั้นมักไม่มีจุดที่รู้พิกัด หรือแม้มี แต่ตัว UAV เองก็เคลื่อนที่หรือหมุน ซึ่งยากที่จะทำให้จุดที่รู้พิกัดในเฟรมภาพได้ ด้วยเหตุนี้ เราจึงคิดว่าระบบที่พัฒนาขึ้นนี้มีความใหม่; Nowadays, there are various uses of cameras on Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) for capturing images/videos. In order to stabilize the pictures, so that they do not make viewers feel nausea, there is a hardware stabilizer called Gimbal. The Gimbal’s functionality is to adjust the rotational angle of a camera to stay fixed with respect to earth axis. However, installation of Gimbal would increase the payload of aerial vehicles, thus, reduces fly time, etc. Besides, Gimbals with big size cannot be used for small UAVs. Furthermore, even we use small-size Gimbals small UAVs, we cannot use high quality cameras which are usually heavy. The previous mentioned issues affect the uses of good cameras on UAVs without Gimbal, which are of great benefits; however, the pictures are too shaky, due to instability of the vehicles itselves. A DTI’s senior researcher even voiced that some viewers even vomit. Furthremore, our group is also considering that: the shaky/rotating pictures are difficult for image processing by computer (depend on applications). For example, mosaicking for map generation, etc. Our team then propose computer vision techniques that could stabilize pictures, without out having to use the actual Gimbal. This process would adjust input images to top view images. Hence, it is called, by us, Software Gimbal. Please be noted that a sequence of images are actually videos. In comparison, there are commercial programs that can stabilize pictures based on computer vision techniques. Most programs use some certain kind of warping algorithm, e.g. Direct Linear Transform (DLT) and Homography. In our opinion, even other highly-robust pose estimation methods are also applicable for warping. Such warping is possible with known fixed points in every scenes. However, in the UAVs application of survey, it is difficult to know find such fixed points in advanced. Moreover the vehicles move/rotate that even know points could be out of scene. In this sense, we believe that our method is unprecedented. Description: ทุนอุดหนุนโครงการวิจัย 2023-10-12T00:00:00Z http://hdl.handle.net/123456789/4604 Title: โครงการวิจัยเรื่อง การพัฒนาต้นแบบระบบมัลติเอเจนต์เพื่อการจำลองยุทธ์ ขั้นที่ 1 Authors: ฉัตรตระกูล, สมบัติธีระ Abstract: ระบบจำลองยุทธ์เป็นหนึ่งในโครงการวิจัยหลักของสถาบันเทคโนโลยีป้องกันประเทศ (สทป.) โดยทั่วไปแล้วการพัฒนาระบบจำลองยุทธ์จะต้องสร้างซอฟต์แวร์เอเจนต์(software agent)เพื่อเป็นตัวแทนหน่วยตัดสินใจต่างๆในโลกจริงๆ อย่างไรก็ตาม ระบบจำลองยุทธ์ที่ใช้อยู่ยังขาดคุณสมบัติหลายๆด้านที่ไม่สอดคล้องกับสภาพความเป็นจริงเมื่อนำมาใช้กับประเทศไทย เพื่อเพิ่มขีดความสามารถดังกล่าว งานวิจัยนี้ พัฒนาระบบมัลติเอเจนต์ของฝูงชนเพื่อนำไปใช้ในสภาพแวดล้อมระบบจำลองยุทธ์(VBS3)ของ สทป. ผลลัพธ์ที่ได้ของงานวิจัยนี้เป็นไฟล์ไลบรารีไดนามิกจำนวนหนึ่งซึ่งสามารถนำไปใช้ในสภาพแวดล้อมดังกล่าว จากชุดไลบรารีนั้นผู้ใช้สามารถตั้งค่าเพื่อรันระบบจำลองผ่านทางส่วนติดต่อผู้ใช้ได้อย่างสะดวก มีเอเจนต์อยู่สองประเภท คือ ทหารและพลเรือน สำหรับทหารผู้ใช้สามารถระบุจุดเริ่มต้น เส้นทางและจุดปลายทาง(ทั้งหมดเรียกรวมว่า เวย์พอยท์)สำหรับกลุ่ม เอเจนต์จะเคลื่อนที่เป็นหมู่ไปตามเส้นทางที่ระบุไว้ สำหรับพลเรือนเอเจนต์จะมีจุดเริ่มต้นและจุดปลายทางเฉพาะตัว แต่ละเอเจนต์จะวางแผนการเดินทางของตนเองและเคลื่อนที่ไปยังจุดปลายทาง โดยทั่วไปแล้ว สิ่งสำคัญที่สุดในการนำระบบมัลติเอเจนต์เข้าไปใช้ในระบบจำลองอื่นคือ 1) การหลีกเลี่ยงการชน 2) จำนวนของเอเจนต์ ข้อแรกชี้ให้เห็นว่าการจำลองทำได้สมจริงหรือไม่และสามารถนำเอเจนต์ไปสู่จุดปลายทางได้หรือไม่ ข้อที่สองชี้ให้เห็นถึงข้อจำกัดของระบบซึ่งหมายถึงจำนวนเอเจนต์ที่สามารฝังเข้าไปในระบบโดยไม่เกิดการหน่วงช้าทั้งในการจำลองการเคลื่อนที่และการแสดงผล ดังนั้นจึงต้องทำการทดสอบทั้งสองส่วนนี้ ในขั้นแรกเป็นการทดสอบการเคลื่อนที่โดยปราศจากการชน ผลการทดสอบในสภาพแวดล้อม 5 แบบที่มีอุปสรรคทั้งที่อยู่นิ่งและเคลื่อนที่ พบว่าเอเจนต์สามารถเคลื่อนที่โดยปราศจากการชนกัน การทดสอบต่อมาเป็นการเคลื่อนที่ของเอเจนต์ในพื้นที่ที่มีเอเจนต์หนาแน่นเพื่อดูว่ามันต้องใช้เวลาและทรัพยากรเท่าใดในการนำทางเอเจนต์ไปสู่จุดปลายทางและเส้นทางของเอเจนต์ โดยทดสอบในสภาพแวดล้อมสองแบบคือวงกลมจำลอง(V-S)และสี่เหลี่ยมจำลอง(V-C) ผลการทดลองพบว่าจำนวนของเอเจนต์ที่เพิ่มขึ้นส่งผลกระทบต่อประสิทธิภาพของระบบโดยทำให้เวลา จำนวนรอบ เวลาต่อรอบ และเวลาต่อเอเจนต์เพิ่มขึ้นทั้งใน V-S และ V-C ตามผลจากการทดลองที่มีแนวโน้มเพิ่มขึ้น อย่างไรก็ตาม ผลการทดลองที่ได้ก็ชัดเจนว่าไม่มีรูปแบบทั้งลิเนียร์และเอ๊กโปเนนเชียลหรือความสัมพันธ์ระจำนวนที่เพิ่มขึ้นของเอเจนต์และค่าเหล่านั้น หรืออีกนัยหนึ่งเอเจนต์เคลื่อนที่ได้อย่างสมจริง ในด้านพฤติกรรมของเอเจนต์พบว่าเอเจนต์ส่วนใหญ่ได้รับผลกระทบจากจำนวนเอเจนต์ที่เพิ่มขึ้นโดยที่เส้นทางการเคลื่อนที่ของเอเจนต์เปลี่ยนไปจากที่วางไว้เดิม อย่างไรก็ตาม เอเจนต์ทั้งหมดสามารถเคลื่อนที่ไปยังจุดปลายทางได้ สุดท้าย เป็นการทดสอบในสภาพแวดของสทป. การทดสอบประกอบด้วยการวางตัวของเอเจนต์ 3 รูปแบบ คือ วงกลมจำลอง สี่เหลี่ยมจำลอง และหลายจุดปลายทาง ในภูมิประเทศ 3 แบบ คือ ที่ราบ ป่าละเมาะ และในเขตเมือง กับแผนที่ต่างๆกันด้วยเอเจนต์ 100-1000 เอเจนต์ ผลการทดสอบพบว่า เอเจนต์สามารถเคลื่อนที่ไปยังจุดปลายทางโดยปราศจากการชนกันในทุกกรณี ในแง่ของประสิทธิภาพ เอเจนต์จำนวน 800 เอเจนต์สามารถเคลื่อนที่ไปยังจุดปลายทางได้โดยไม่มีการหน่วงช้าใดๆเมื่อรันในโหมดวิเคราะห์ ในโหมดไลฟ์ เอเจนต์จำนวน 400 เอเจนต์สามารถเคลื่อนที่ไปยังจุดปลายทางได้โดยไม่มีการหน่วงใดๆ; Combat simulation is a major area of research of Defence Technology Institute (DTI). Intelligent agents are an important part of any combat simulation. Existing combat simulation lacks multiple real world characteristics, particularly in Thailand. This research develops a multiagent systems (MAS) of humand crowd to be deployed in simulation environment. The outcome created is a number of DLL (dynamic link library) files integrated into the targeted environment. Through the libraries, the user configure how to run the simulation via an easy-to-use graphic user interface. There are two types of agents, civilian and soldier. For soldier, user can specify the origin, path and destination (known as waypoint) for the group. The agents will move coherently along the path. For civilian, agents will have individual origins and destinations. Each agent will individually plan and move toward the goal. In general, the most important issues in deploying MAS into another simulation system are i) collision avoidance: indicating whether the simulation is logically true and agents can navigate themselves to their destinations, and ii) number of agents: indicating the capability limit of the system – the number of agents which can be embedded into the system without any lag both in simulation and rendering. We carefully tested our system on both criteria. Firstly, we tested whether agents can move collision-free in 5 settings where stable and moving obstacles were present. The results showed agents can move without collision. We then tested how agents move in dense areas – how much it costs to navigate agents to destinations and what the agents’ paths are like. We conducted experiments in two settings, virtual square (V-S) and virtual circle (V-C) to find out the performances and the behaviors of the agents. We found that the increasing number of agents affects the performance by increasing duration, number of rounds, duration per round, duration per agent, and round per agent in both V-S and V-C because their trends suggests so. However, it obviously shows that there is no pattern, linear or exponential, of relation between the increment on number of agents and the increment on those values. In other words, agents move realistically. With regards to the behavior of the agents, we found that most agents are affected by the increasing number of agents that their paths divert significantly from the original plan. However, all the agents can navigate themselves towards the destinations. Lastly, we test how agents perform in the targeted environment. We tested in 3 setting V-S, V-C and multiple targets (M-T) versus three terrains, open space, bush, and urban area in different map containing 100 up to 1000 agents. We found that agents travel towards and reach destinations without collision in all cases. With regards to performance, up to 800 agents can be inserted into simulation in analysis mode without any lag. In live mode, up to 400 agents can be inserted into the simulation without any lag. Description: ทุนอุดหนุนโครงการวิจัย 2023-10-12T00:00:00Z http://hdl.handle.net/123456789/4603 Title: โครงการวิจัยเรื่อง การพัฒนาตัวตรวจจับคุณลักษณะ เฉพาะสำหรับระบบการรู้จำยี่ห้อ รุ่น และสีของรถยนต์เพื่อใช้ในการตรวจจับรถต้องสงสัย Authors: ผกาเกษ, วัตุยา Abstract: เนื่องด้วยปัจจุบัน การตรวจสอบรถที่วิ่งผ่านด่านตรวจโดยใช้ระบบการตรวจสอบป้ายทะเบียนอัตโนมัติ เพื่อเปรียบเทียบเลขทะเบียนรถกับรายการทะเบียนรถต้องสงสัยนั้น ยังมีช่องว่างในกรณีที่รถยนต์ต้องสงสัยมีการเปลี่ยนป้ายทะเบียนหรือเปลี่ยนแปลงสัญลักษณ์ยี่ห้อรถยนต์ ดังนั้น การพัฒนาระบบที่สามารถตรวจสอบและประมวลผลระบุรถต้องสงสัยได้อัตโนมัติ โดยใช้การเปรียบเทียบป้ายทะเบียน สีรถ ยี่ห้อรถและรุ่นของรถ จะทำให้การตรวจสอบรถต้องสงสัยมีประสิทธิภาพมากขึ้นในทางปฏิบัติ ในการวิจัยนี้ จึงมีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาวิจัยวิธีการทางการวิเคราะห์ภาพ เพื่อพัฒนาอัลกอริทึมการรู้จำยี่ห้อ รุ่นและสีรถยนต์ โดยไม่อาศัยการรู้จำสัญลักษณ์ยี่ห้อรถยนต์ งานวิจัยนี้ จะศึกษาและพัฒนาอัลกอริทึมตั้งแต่อัลกอริทึมการตรวจจับรถยนต์ อัลกอริทึมการสกัดพื้นที่บริเวณด้านหน้ารถยนต์ และอัลกอริทึมในการสกัดคุณลักษณะเฉพาะเพื่อใช้ในการรู้จำยี่ห้อ รุ่นและสีรถยนต์ ซึ่งจะเน้นศึกษาการรู้จำยี่ห้อ รุ่นและสีของรถยนต์จากมุมมองด้านหน้ารถยนต์เป็นหลัก ความท้าทายในการวิจัยนี้ ได้แก่ 1) การสกัดพื้นที่บริเวณด้านหน้ารถยนต์ออกจากพื้นหลังของภาพที่มีระดับความซับซ้อนที่แตกต่าง อีกทั้งข้อมูลภาพที่ใช้ทดสอบอัลกอริทึม มีระยะการถ่ายภาพและมีมุมกล้องการถ่ายภาพแตกต่างกันมากอีกด้วย จากการทดลองพบว่าอัลกอริทึมการสกัดพื้นที่บริเวณด้านหน้ารถยนต์ที่นำเสนอ มีถูกต้องในการสกัดพื้นที่บริเวณหน้ารถยนต์ได้ 82.05% 2) การค้นคว้าและพัฒนาคุณลักษณะเฉพาะที่เหมาะสมที่จะใช้ในการจำแนกความแตกต่างระหว่างยี่ห้อ/รุ่น และสีของรถยนต์ได้ดี และสามารถทำงานได้ดีในสภาพแวดล้อมการทำงานจริง ซึ่งเป็น สภาพแวดล้อมกลางแจ้งที่สภาพแสงเป็นอุปสรรคหลักต่อการสกัดคุณลักษณะเฉพาะ จากการศึกษาทดลองพบว่า คุณลักษณะเฉพาะ pyramid histogram of oriented gradients มีความสามารถใน การอธิบายความเหมือนและความต่างของรูปโฉมด้านหน้ารถยนต์แต่ละยี่ห้อและรุ่นได้ดี นอกจากนี้ งานวิจัยนี้ได้เสนอการคำนวณคุณลักษณะเฉพาะแบบ grid-based scheme เพื่อให้คุณลักษณะ เฉพาะที่คำนวณได้ยังทำงานได้ดีแม้อัลกอริทึมการตรวจจับและการสกัดพื้นที่บริเวณด้านหน้ารถยนต์ ให้ผลลัพธ์ภาพด้านหน้ารถยนต์ไม่ครบสมบูรณ์ หรือด้านหน้ารถยนต์ทำมุมเอียงกับกล้องในระดับหนึ่ง ซึ่งให้ค่าความถูกต้องในการจำแนกได้สูงถึง 90.16% และ 3) การค้นคว้าและพัฒนาคุณลักษณะเฉพาะที่เหมาะสมที่จะสามารถใช้ในการจำแนกความแตกต่างระหว่างสีของรถยนต์ได้ดี ในสภาพแวดล้อมที่มีแสงจ้า หรือพื้นผิวที่มีแสงสะท้อนหรือเงาตกกระทบ จากการศึกษาทดลองพบว่า คุณลักษณะเฉพาะฮิสโตแกรมสี HSV ท างานได้ดีในการจำแนกสีรถยนต์ในกลุ่มรถยนต์ที่มีสี ซึ่งให้ค่าความถูกต้องในการจำแนกสูงถึง 94.75% อย่างไรก็ตามคุณลักษณะเฉพาะนี้ไม่เหมาะกับการจำแนกสีรถยนต์ในกลุ่มที่ไม่มีสี ซึ่งให้ค่าความถูกต้องในการจำแนกเพียง 84.74% Description: ทุนอุดหนุนโครงการวิจัย 2023-10-12T00:00:00Z