The innovation of the vertical aquaponics system for rearing golden apple snails integrating with vegetable cultivation by using substrates to water treatment. The system aims to maximize the use of vertical space, save water, and produce safe vegetables for consumption or commercial purposes, and to support living things. The golden apple snail excretes wastes/leftover food scraps that are filtered on the substrates used for water treatment. Meanwhile, natural bacteria help change these wastes into nutrients that plants can use. Therefore, the system is environmentally friendly.
นวัตกรรมชุดการเลี้ยงหอยหวานทองในแนวตั้งด้วยระบบอควาโปนิกส์ได้พัฒนาต่อเนื่องจากระบบปิดแบบผสมผสานในแนวดิ่ง (Vertical Integrated Closed System :VICS)” หรือ VICS เป็นแบบจำลองของการเกษตรแบบผสมผสานระหว่างการเลี้ยงปลาร่วมกับการเลี้ยงการปลูกพืช ซึ่งเป็นการนวัตกรรมการเกษตรที่มีการใช้ประโยชน์จากของเสียจากการเลี้ยงปลามาผ่านการบำบัดน้ำด้วยก้อนกรวดและวัสดุอื่นๆ ในขณะเดียวกันระบบบำบัดน้ำนั้นใช้ประโยชน์ในการการปลูกผัก จึงเป็นรูปแบบการเกษตรที่เป็นมิตรต่อสิ่งแวดล้อม (Environmental friendly) โดยระบบจำลองดังกล่าวเป็นการใช้ประโยชน์สูงสุดจากพื้นที่ที่มีอย่างจำกัด ใช้น้ำได้อย่างเต็มประสิทธิภาพ รวมทั้งสามารถผลิตสัตว์น้ำควบคู่ผลผลิตผักที่ปลอดสารพิษได้ ระบบ VICS จึงเป็นนวัตกรรมที่สนองตอบโจทย์สังคมเมืองที่มีพื้นที่จำกัด ประหยัดทรัพยากรน้ำในการเลี้ยงปลาและปลูกพืช ไม่ปล่อยของเสียสู่ภายนอก และเป็นมิตรต่อสิ่งแวดล้อม รวมทั้งเป็นการสร้างรายได้ให้แก่ชุมชน บ้านเรือน หรือหน่วยงานราชการต่างๆ ที่มีพื้นที่จำกัด โครงงานของการทดสอบระบบที่ผ่านมา เช่น ผลของระบบปลูกผักต่อการเจริญเติบโตของผักในระบบอะควาโปนิกส์ วัสดุปลูกที่เหมาะสมสำหรับการผลิตผักกินใบในระบบอะควาโปนิกส์ ผลของการเลี้ยงปลานิลในระบบ VICS ที่มีรูปแบบแตกต่างกันต่อการแสดงออกของโปรตีนความเครียด ผลของความหนาแน่นต่อการเติบโตของปลานิลที่เลี้ยงในระบบ VICS ผลของการเลี้ยงปลานิลในระบบ VICS ในรูปแบบที่แตกต่างกันต่อการเปลี่ยนแปลงของคุณภาพน้ำ การศึกษาวิธีการปฏิบัติที่ดีของการเลี้ยงปลานิลแดงในระบบ VICS ผลของความหนาแน่นต่อการแสดงออกของลักษณะเชิงปริมาณในปลานิลที่เลี้ยงในระบบ VICS ผลของความหนาแน่นต่อการเติบโตของปลานิลที่เลี้ยงในระบบหมุนเวียนน้ำแบบปิด และการเลี้ยงปลานิลแบบผสมผสานในแนวดิ่งด้วยระบบปิด เป็นต้น จึงนำมาสู่การพัฒนานวัตกรรมชุดการเลี้ยงหอยหวานทองในแนวตั้งเชิงพาณิชย์ที่เป็นมิตรต่อสิ่งแวดล้อมด้วยระบบอควาโปนิกส์
คณะเทคโนโลยีสารสนเทศ
This research presents a deep learning method for generating automatic captions from the segmentation of car part damage. It analyzes car images using a Unified Framework to accurately and quickly identify and describe the damage. The development is based on the research "GRiT: A Generative Region-to-text Transformer for Object Understanding," which has been adapted for car image analysis. The improvement aims to make the model generate precise descriptions for different areas of the car, from damaged parts to identifying various components. The researchers focuses on developing deep learning techniques for automatic caption generation and damage segmentation in car damage analysis. The aim is to enable precise identification and description of damages on vehicles, there by increasing speed and reducing the work load of experts in damage assessment. Traditionally, damage assessment relies solely on expert evaluations, which are costly and time-consuming. To address this issue, we propose utilizing data generation for training, automatic caption creation, and damage segmentation using an integrated framework. The researchers created a new dataset from CarDD, which is specifically designed for cardamage detection. This dataset includes labeled damages on vehicles, and the researchers have used it to feed into models for segmenting car parts and accurately labeling each part and damage category. Preliminary results from the model demonstrate its capability in automatic caption generation and damage segmentation for car damage analysis to be satisfactory. With these results, the model serves as an essential foundation for future development. This advancement aims not only to enhance performance in damage segmentation and caption generation but also to improve the model’s adaptability to a diversity of damages occurring on various surfaces and parts of vehicles. This will allow the system to be applied more broadly to different vehicle types and conditions of damage inthe future
คณะวิศวกรรมศาสตร์
Jaundice, a common condition in infants that results from high bilirubin levels in the blood, often requires early diagnosis and monitoring to prevent severe complications, especially in newborns. Traditional diagnostic methods can be time-consuming and subject to human error. This study proposes an approach for real-time jaundice detection using advanced image processing techniques and machine learning algorithms. By analyzing images captured in RGB color spaces, pixel values are extracted and processed through Otsu’s thresholding and morphological operations to detect color patterns indicative of jaundice. A classifier model is then trained to distinguish between normal and jaundiced conditions, offering an automated, accurate, and efficient diagnostic tool. The system’s potential to operate in real-time makes it particularly suited for clinical settings, providing healthcare professionals with timely insights to improve patient outcomes. The proposed method represents a significant innovation in healthcare, combining artificial intelligence and medical imaging to enhance the early detection and management of jaundice, reducing reliance on manual interventions and improving overall healthcare delivery.
คณะวิศวกรรมศาสตร์
This project develops a platform using computer vision to analyze real-time CCTV footage for detecting traffic law violations, such as crossing solid lines. The system can automatically identify and record traffic rule infringements, improving law enforcement efficiency and reducing the workload of traffic police officers. Moreover, it plays a crucial role in developing smart city systems by integrating data to enhance traffic management and road safety.