This project presents the development of a "Smart Cat House" using Internet of Things (IoT) and image processing technology to facilitate and enhance the safety of cat care for owners. The infrastructure of the smart cat house consists of an ESP8266 board connected to an ESP32 CAM camera for cat monitoring, and an Arduino board that controls various sensors such as a motion sensor in the litter box, a DHT22 temperature and humidity sensor, an ultrasonic water and food level sensor, including a water supply system for cats, an automatic feeding system, and a ventilation system controlled by a DC FAN that adjusts its operation according to the measured temperature to maintain a suitable environment. There is also an IR sensor to detect the cat's entry into the litter box and an automatic sand changing system with a SERVO MOTOR. All systems are connected and controlled through the Blynk application, which can be used on mobile phones, allowing owners to monitor and care for their pets remotely. Cat detection and identification uses image processing technology from the ESP32 CAM camera in conjunction with YOLO (You Only Look Once), a high-performance object detection algorithm, to detect and distinguish between cats and people. Data from various sensors are sent to the Arduino board to control the operation of various devices in the smart cat house, such as turning lights on and off, automatically changing sand, adjusting temperature and humidity, feeding food and water at scheduled times, or ventilation. The use of a connection system via ESP8266 and the Blynk application makes it easy and convenient to control various devices. Owners can monitor and control the operation of the entire system from anywhere with internet access.
ในปัจจุบัน ผู้คนจำนวนมากเลือกเลี้ยงแมวเป็นเพื่อนคลายเหงา แต่ด้วยภาระหน้าที่การงาน การเรียน หรือธุระส่วนตัว ทำให้หลายครั้งเจ้าของไม่สามารถดูแลแมวได้อย่างใกล้ชิดตลอดเวลา ก่อให้เกิดความกังวลใจและเป็นห่วงสัตว์เลี้ยงที่บ้าน ปัญหาเหล่านี้เป็นแรงบันดาลใจให้เกิดแนวคิดในการพัฒนาบ้านแมวอัจฉริยะ (Smart Cat House) เพื่ออำนวยความสะดวกและตอบโจทย์ความต้องการของผู้เลี้ยงแมวในยุคปัจจุบัน บ้านแมวอัจฉริยะเป็นระบบที่ถูกออกแบบมาเพื่อช่วยให้เจ้าของสามารถติดตามและดูแลแมวได้จากระยะไกลผ่านแอปพลิเคชันบนมือถือ โดยภายในบ้านแมวอัจฉริยะจะมีระบบต่างๆ ที่ช่วยอำนวยความสะดวกสบายให้กับทั้งเจ้าของและแมว อาทิ ระบบควบคุมการให้อาหารและน้ำ ระบบจัดการกระบะทราย ระบบควบคุมอุณหภูมิ และระบบกล้องวงจรปิด เป็นต้น ทำให้บ้านแมวอัจฉริยะเป็นทางออกที่ตอบโจทย์สำหรับผู้เลี้ยงแมวที่ไม่ค่อยมีเวลา แต่ยังคงต้องการดูแลสัตว์เลี้ยงของตนให้มีความสุขและมีสุขภาพแข็งแรง
คณะครุศาสตร์อุตสาหกรรมและเทคโนโลยี
Crispy Rice-berry Snack is a product made from broken rice-berry rice that has been processed into a snack that is thin and crispy, bite-sized. Broken rice-berry rice is cooked, finely ground, and mixed with other ingredients to increase its nutritional value, such as adding plant seeds, adding plant protein nutrients, and then forming it into sheets using heat. The resulting product is a thin sheet, purple-brown in color, crispy, and has the smell of the ingredients used in the production process. It does not contain sugar or sweeteners. It is used as a snack with tea or coffee. Crispy Rice-berry Waffle is a product that contains complete nutrients, including carbohydrates, protein, and fat, which are derived from the ingredients in the production formula.
คณะวิทยาศาสตร์
In raising crickets for meat consumption, the growth rate and growth period of crickets are important data used to identify the number of crickets per breeding area at each age. Therefore, the researcher has an idea to create a system for monitoring the growth rate of crickets in a closed system using an infrared camera combined with computer image processing to study the growth and identify the growth period of crickets at each age in order to obtain knowledge that can be disseminated to farmers to improve the breeding process for maximum efficiency.
คณะวิศวกรรมศาสตร์
The Thai Sign Language Generation System aims to create a comprehensive 3D modeling and animation platform that translates Thai sentences into dynamic and accurate representations of Thai Sign Language (TSL) gestures. This project enhances communication for the Thai deaf community by leveraging a landmark-based approach using a Vector Quantized Variational Autoencoder (VQVAE) and a Large Language Model (LLM) for sign language generation. The system first trains a VQVAE encoder using landmark data extracted from sign videos, allowing it to learn compact latent representations of TSL gestures. These encoded representations are then used to generate additional landmark-based sign sequences, effectively expanding the training dataset using the BigSign ThaiPBS dataset. Once the dataset is augmented, an LLM is trained to output accurate landmark sequences from Thai text inputs, which are then used to animate a 3D model in Blender, ensuring fluid and natural TSL gestures. The project is implemented using Python, incorporating MediaPipe for landmark extraction, OpenCV for real-time image processing, and Blender’s Python API for 3D animation. By integrating AI, VQVAE-based encoding, and LLM-driven landmark generation, this system aspires to bridge the communication gap between written Thai text and expressive TSL gestures, providing the Thai deaf community with an interactive, real-time sign language animation platform.