This thesis presents the development of an IoT system that integrates various communication standards to work together seamlessly. The Core Board serves as the IoT gateway, connecting LoRa, Wi-Fi, and BLE interfaces, and is powered by the STM32H563Zi microcontroller based on the ARM Cortex M33 architecture. The system is designed with slots to support additional communication standards and includes a web platform for data monitoring.
จากอดีตจนถึงปัจจุบัน การพัฒนาโปรโตคอลการสื่อสารไร้สาย สำหรับใช้งานร่วมกับ IoT เช่น Zigbee, Z-Wave, BLE (Bluetooth Low Energy), LoRa, NB-IoT, และ MQTT ซึ่งแต่ละชนิด มีลักษณะการใช้งานที่แตกต่างกันไป ตามสภาพแวดล้อมที่ใช้งาน ซึ่งอุปกรณ์ IoT Gateway แบบเดิม ที่ออกแบบมาในรูปแบบคงที่ (Fixed) มักรองรับโปรโตคอลได้เพียงบางชนิดเท่านั้น และขาดความยืดหยุ่นในการปรับเปลี่ยนหรืออัพเกรดเพื่อรองรับโปรโตคอลใหม่ๆ หากผู้ใช้งานต้องการรองรับโปรโตคอลที่พัฒนาใหม่หรือการเปลี่ยนแปลงทางเทคโนโลยีในอนาคต พวกเขาจำเป็นต้องเปลี่ยนอุปกรณ์ Gateway ทั้งหมด ซึ่งไม่เพียงแต่เพิ่มค่าใช้จ่าย แต่ยังทำให้เกิดข้อจำกัดในด้านการปรับปรุงประสิทธิภาพของระบบ จากปัญหาดังกล่าว ทางผู้จัดทำจึงเริ่มพัฒนา IoT Gateway เพื่อยกระดับมาตรฐาน โดยที่ออกแบบในลักษณะที่เป็นโมดูลาร์ (Modular) ซึ่งสามารถปรับเปลี่ยนหรือเพิ่มโมดูลที่รองรับโปรโตคอลการสื่อสารชนิดต่างๆ ได้อย่างยืดหยุ่น ผู้ใช้งานสามารถเลือกเพิ่มหรือเปลี่ยนโมดูลใหม่ตามโปรโตคอลที่ต้องการใช้งานได้อย่างสะดวก โดยไม่จำเป็นต้องเปลี่ยนอุปกรณ์ Gateway ทั้งชุด ซึ่งจะช่วยลดค่าใช้จ่ายในการอัพเกรดระบบ และเพิ่มความสามารถในการแข่งขันของโซลูชัน IoT ในอนาคต
คณะวิศวกรรมศาสตร์
Telemedicine App is a prototype system that provides basic functions for communicating diagnosis between patients, nurses, and doctors via video conferencing. The system is contains different diagnostic room and it allows recording patient information. It is an open source for others to extend for further development.
คณะวิศวกรรมศาสตร์
The evaluation of mango yield and consumer behavior reflects an increasing awareness of product origins, with a growing demand for traceability to understand how the produce has been cultivated and managed. This study explores the relationship between mango characteristics and cultivation practices before harvest, using location identification to provide insights into these processes. To achieve this, a model was developed to detect and locate mangoes using 2D images via a Deep Learning approach. The study also investigates techniques to determine the real-world coordinates of mangoes from 2D images. The YOLOv8 model was employed for object detection, integrated with camera calibration and triangulation techniques to estimate the 3D positions of detected mangoes. Experiments involved 125 trials with randomized mango positions and camera placements at varying yaw and pitch angles. Parameters extracted from sequential images were compared to derive the actual 3D positions of the mangoes. The YOLOv8 model demonstrated high performance with prediction metrics of Precision (0.928), Recall (0.901), mAP50 (0.965), mAP50-95 (0.785), and F1-Score (0.914). These results indicate sufficient accuracy for predicting mango positions, with an average positional error of approximately 38 centimeters.
คณะวิทยาศาสตร์
This special problem aims to study and compare the performance of predicting the air quality index (AQI) using five ensemble machine learning methods: random forest, XGBoost, CatBoost, stacking ensemble of random forest and XGBoost, and stacking ensemble of random forest, SVR, and MLP. The study uses a dataset from the Central Pollution Control Board of India (CPCB), which includes fifteen pollutants and nine meteorological variables collected between January, 2021 and December, 2023. In this study, there were 1,024,920 records. The performance is measured using three methods: root mean square error (RMSE), mean absolute error (MAE), and coefficient of determination. The study found that the random forest and XGBoost stacking ensemble had the best performance measures among the three methods, with the minimum RMSE of 0.1040, the minimum MAE of 0.0675, and the maximum of 0.8128. SHAP-based model interpretation method for five machine learning methods. All methods reached the same conclusion: the two variables that most significantly impacted the global prediction were PM2.5 and PM10, respectively.