โครงงานนี้มุ่งเน้นการพัฒนาระบบอ่านป้ายทะเบียนรถยนต์แบบอัตโนมัติ ซึ่งรองรับทั้งป้ายทะเบียนรูปแบบปกติและพิเศษของประเทศไทย โดยใช้เทคโนโลยี Machine Learning เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการอ่านป้ายทะเบียน ระบบนี้สามารถรองรับข้อมูลได้ทั้งภาพนิ่งและวิดีโอ ผู้ใช้สามารถลงทะเบียนและชำระค่าบริการแบบ Subscription เพื่อนำส่งข้อมูลให้ระบบประมวลผลผ่าน RESTful API, WebSocket, และกล้อง IP ที่ลงทะเบียนกับระบบ
ในปัจจุบัน ระบบการอ่านป้ายทะเบียนอัตโนมัติ มีการนำมาใช้กันอย่างกว้างขวาง เช่น ระบบตรวจสอบรถ เข้าออก ระบบจัดการลานจอดรถ ระบบขนส่งสาธารณะที่ใช้เก็บค่าผ่านทางแบบอัตโนมัติ ระบบรักษาความปลอดภัย เป็นต้น ความแม่นยำในการอ่านป้ายทะเบียนจึงเป็นสิ่งจำเป็นอย่างยิ่ง เพื่อประสิทธิภาพ และความถูกต้องของข้อมูล เทคโนโลยี Machine Learning จึงถูกนำมาประยุกต์ใช้ เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการอ่านป้ายทะเบียน ไม่ว่าจะเป็นในรูปแบบของ Software Module ที่ติดตั้งแบบถาวร หรือเป็นบริการ E-service อย่างไรก็ตาม ระบบรูปแบบ Software Module มักพบปัญหาในการไม่ได้รับการอัปเดตอย่างสม่ำเสมอ และระบบรูปแบบ E-service ในปัจจุบันยังไม่สามารถอ่านป้ายทะเบียนของประเทศไทยได้อย่างมีประสิทธิภาพ เนื่องจากความซับซ้อนของภาษาไทย ที่เกิดจากป้ายทะเบียนรูปแบบพิเศษ เช่น ป้ายทะเบียนประมูลของกรมขนส่งทางบก ที่มีลวดลาย และรูปแบบตัวอักษรที่แตกต่างจากป้ายทะเบียนปกติ จากปัญหาที่กล่าวมา โครงการนี้จึงมีแนวคิดในการพัฒนา Machine Learning Model ที่ออกแบบมาเพื่อจัดการกับปัญหาเฉพาะของป้ายทะเบียนในประเทศไทย โดยมีเป้าหมายความแม่นยำในการอ่านป้ายทะเบียนอยู่ที่ 95 เปอร์เซ็นต์ พร้อมกับการพัฒนาบริการ E-service สำหรับการอ่านป้ายทะเบียนอัตโนมัติ ให้ผู้ที่สนใจสามารถเข้าใช้งาน Machine Learning Model ของเราได้ โดยผ่านการลงทะเบียนบนเว็บไซต์ จ่ายค่าสมัครใช้บริการรายเดือน และส่งข้อมูลในรูปแบบของรูปภาพผ่าน RESTful API, WebSocket และวิดีโอผ่านกล้อง IP ที่มีการลงทะเบียนเอาไว้กับระบบ นอกจากนี้ยังมีการพัฒนาเว็บไซต์สำหรับผู้ดูแลระบบ เพื่อช่วยในการบริหารจัดการและตรวจสอบการทำงานของระบบ
คณะวิศวกรรมศาสตร์
การตรวจวินิจฉัยโรคดีซ่าน ซึ่งเป็นภาวะที่พบได้ทั่วไปในทารกเนื่องจากระดับบิลิรูบินในเลือดที่สูงขึ้น มักต้องการการวินิจฉัยและการตรวจสอบอย่างรวดเร็วเพื่อป้องกันภาวะแทรกซ้อนร้ายแรง โดยเฉพาะในทารกแรกเกิด วิธีการวินิจฉัยแบบดั้งเดิมสามารถใช้เวลานานและอาจเกิดข้อผิดพลาดจากมนุษย์ได้ งานวิจัยนี้เสนอแนวทางในการตรวจวินิจฉัยโรคดีซ่านแบบเรียลไทม์โดยใช้เทคนิคการประมวลผลภาพขั้นสูงและอัลกอริทึมแมชชีนเลิร์นนิง โดยการวิเคราะห์ภาพที่ถ่ายในพื้นที่สี RGB จะมีการสกัดและประมวลผลค่าพิกเซลผ่านการปรับค่าเกณฑ์ของ Otsu และการดำเนินการทางสัณฐานวิทยาเพื่อตรวจจับรูปแบบสีที่บ่งบอกถึงโรคดีซ่าน จากนั้นตัวจำแนกจะถูกฝึกฝนเพื่อแยกแยะระหว่างภาวะปกติและภาวะดีซ่าน นำเสนอนวัตกรรมเครื่องมือวินิจฉัยที่แม่นยำและมีประสิทธิภาพ การทำงานแบบเรียลไทม์ทำให้ระบบนี้เหมาะสำหรับสถานพยาบาล โดยให้ข้อมูลเชิงลึกที่ทันเวลาแก่บุคลากรทางการแพทย์เพื่อปรับปรุงผลลัพธ์ของผู้ป่วย วิธีการที่เสนอนี้เป็นนวัตกรรมสำคัญในด้านการดูแลสุขภาพ โดยการรวมปัญญาประดิษฐ์และการถ่ายภาพทางการแพทย์เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการตรวจวินิจฉัยและจัดการโรคดีซ่านได้เร็วขึ้น ลดการพึ่งพาการแทรกแซงแบบแมนนวล และปรับปรุงการให้บริการด้านสุขภาพโดยรวม
คณะศิลปศาสตร์
เลย์ลาหุ่นยนต์โรงแรม มีหน้าที่ช่วยนำกระเป๋าไปส่งยังห้องพักแขก มี Map ช่วยนำพาไปจุดต่างๆในโรงแรม มีระบบ AI ตอบโต้พูดคุยได้ 3 ภาษาหลัก ได้แก่ ภาษาไทย ภาษาอังกฤษ และภาษาจีน
คณะเทคโนโลยีการเกษตร
งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อ 1) วิเคราะห์ปัญหาและความต้องการในการออกแบบฉลากผลิตภัณฑ์ปลาดุกเส้นของกลุ่มวิสาหกิจชุมชนลำไทรพัฒนา 2) พัฒนาฉลากสินค้าปลาดุกเส้น และ 3) ประเมินระดับความพึงพอใจของผู้บริโภคและสมาชิกกลุ่มวิสาหกิจชุมชนที่มีต่อฉลากสินค้าที่พัฒนาขึ้น โดยศึกษาจาก สมาชิกกลุ่มวิสาหกิจชุมชนลำไทรพัฒนา จำนวน 17 คน และผู้บริโภค จำนวน 151 คน วิธีการวิจัยประกอบด้วยการสัมภาษณ์เชิงลึกและการใช้แบบสอบถาม เพื่อรวบรวมข้อมูลความพึงพอใจ ผลการศึกษาพบว่า ฉลากผลิตภัณฑ์ที่ได้รับการพัฒนามีความสามารถในการดึงดูดความสนใจและสร้างความเชื่อมั่นในผลิตภัณฑ์ได้ โดยสมาชิกกลุ่มวิสาหกิจชุมชนลำไทรพัฒนาและผู้บริโภคมีระดับความพึงพอใจต่อฉลากสินค้าในระดับมาก (x ̅= 4.17 และ 3.75 ตามลำดับ)