https://rsuir-library.rsu.ac.th/handle/123456789/222 2026-01-15T09:36:25Z 2026-01-15T09:36:25Z ธิติพงศ์ อุตสานอก https://rsuir-library.rsu.ac.th/handle/123456789/3136 2025-12-01T06:52:04Z 2567-01-01T00:00:00Z

Title: การรักษาความปลอดภัยบ้านอัจฉริยะด้วยคาสั่งเสียงบนราสเบอร์รี่พาย 4 Authors: ธิติพงศ์ อุตสานอก Abstract: การเติบโตอย่างรวดเร็วของดิจิทัลในเศรษฐกิจโลกทำให้ระบบรักษาความปลอดภัยในบ้าน มีความสำคัญมากขึ้นสำหรับการป้องกันทรัพย์สินและความสะดวกสบายส่วนบุคคล การวิจัยนี้ มุ่งพัฒนาและประเมินระบบรักษาความปลอดภัยในบ้านที่ใช้เทคโนโลยี IoT โดยใช้เซนเซอร์ ตรวจจับการเคลื่อนไหวแบบอินฟราเรดพาสซีฟ (PIR) เพื่อปรับปรุงการควบคุมอัตโนมัติผ่าน คำสั่งเสียงและปุ่มกด รวมถึงการควบคุมแสงและการตรวจจับผู้บุกรุกโดยมี Raspberry Pi 4 เป็นอุปกรณ์ควบคุมหลัก พร้อมกับการประเมินประสิทธิภาพของคำสั่งเสียงและความแม่นยำ ของการตรวจจับผู้บุกรุกผ่านเซนเซอร์ PIR ผลการทดสอบแสดงให้เห็นความน่าเชื่อถือของการ ควบคุมแสงด้วยเสียงผ่าน Google Assistant โดยมีความแม่นยำ 83% สำหรับคำสั่งเสียงภาษาไทย และ 91.50% สำหรับคำสั่งเสียงภาษาอังกฤษ แอปพลิเคชัน Blynk ให้ความแม่นยำในการสั่งงาน ด้วยปุ่มกดสูง เซนเซอร์ PIR มีความแม่นยำ 100% และแนะนำค่าความหน่วงล่าช้า 2.5 วินาที ในการตรวจจับ PIR เพื่อประสิทธิภาพสูงสุด ตั้งค่าความหน่วงล่าช้าในการตอบสนองของเซนเซอร์ ให้เหมาะสมกับการใช้งาน Google Assistant หรือระบบควบคุมเสียงอื่น ๆ เพื่อควบคุมแสงในบ้าน ด้วยคำสั่งเสียง ระบบสามารถแจ้งเตือนเมื่อมีการตรวจพบการเคลื่อนไหวที่น่าสงสัยในบ้าน และใช้ คำสั่งเสียงในการควบคุมระบบต่าง ๆ ของบ้าน เช่น การเปิด/ปิดไฟ ทำให้ไม่ต้องใช้มือสัมผัส ระบบสามารถตอบสนองได้รวดเร็วและมีความแม่นยำสูง ทำให้การควบคุมและการรักษาความ ปลอดภัยมีประสิทธิภาพมากขึ้น นอกจากนี้ระบบนี้ยังสามารถนำไปปรับใช้ในสำนักงานหรือ โรงงานเพื่อเพิ่มความปลอดภัยและการควบคุมการทำงานอัตโนมัติและประยุกต์ใช้ในสถานการณ์ ต่าง ๆ ได้อย่างกว้างขวาง

2567-01-01T00:00:00Z ศิวากร ผลสว่าง https://rsuir-library.rsu.ac.th/handle/123456789/3135 2025-12-01T06:37:35Z 2567-01-01T00:00:00Z

Title: ระบบการจดจำป้ายทะเบียนภาษาไทยบนพื้นฐานอินเทอร์เน็ตของสรรพสิ่งโดยใช้กล้องเว็บแคม Authors: ศิวากร ผลสว่าง Abstract: การเติบโตอย่างรวดเร็วของดิจิทัลในเศรษฐกิจโลกทำให้ระบบรักษาความปลอดภัยในบ้าน มีความสำคัญมากขึ้นสำหรับการป้องกันทรัพย์สินและความสะดวกสบายส่วนบุคคล การวิจัยนี้ มุ่งพัฒนาและประเมินระบบรักษาความปลอดภัยในบ้านที่ใช้เทคโนโลยี IoT โดยใช้เซนเซอร์ ตรวจจับการเคลื่อนไหวแบบอินฟราเรดพาสซีฟ (PIR) เพื่อปรับปรุงการควบคุมอัตโนมัติผ่าน คำสั่งเสียงและปุ่มกด รวมถึงการควบคุมแสงและการตรวจจับผู้บุกรุกโดยมี Raspberry Pi 4 เป็นอุปกรณ์ควบคุมหลัก พร้อมกับการประเมินประสิทธิภาพของคำสั่งเสียงและความแม่นยำ ของการตรวจจับผู้บุกรุกผ่านเซนเซอร์ PIR ผลการทดสอบแสดงให้เห็นความน่าเชื่อถือของการ ควบคุมแสงด้วยเสียงผ่าน Google Assistant โดยมีความแม่นยำ 83% สำหรับคำสั่งเสียงภาษาไทย และ 91.50% สำหรับคำสั่งเสียงภาษาอังกฤษ แอปพลิเคชัน Blynk ให้ความแม่นยำในการสั่งงาน ด้วยปุ่มกดสูง เซนเซอร์ PIR มีความแม่นยำ 100% และแนะนำค่าความหน่วงล่าช้า 2.5 วินาที ในการตรวจจับ PIR เพื่อประสิทธิภาพสูงสุด ตั้งค่าความหน่วงล่าช้าในการตอบสนองของเซนเซอร์ ให้เหมาะสมกับการใช้งาน Google Assistant หรือระบบควบคุมเสียงอื่น ๆ เพื่อควบคุมแสงในบ้าน ด้วยคำสั่งเสียง ระบบสามารถแจ้งเตือนเมื่อมีการตรวจพบการเคลื่อนไหวที่น่าสงสัยในบ้าน และใช้ คำสั่งเสียงในการควบคุมระบบต่าง ๆ ของบ้าน เช่น การเปิด/ปิดไฟ ทำให้ไม่ต้องใช้มือสัมผัส ระบบสามารถตอบสนองได้รวดเร็วและมีความแม่นยำสูง ทำให้การควบคุมและการรักษาความ ปลอดภัยมีประสิทธิภาพมากขึ้น นอกจากนี้ระบบนี้ยังสามารถนำไปปรับใช้ในสำนักงานหรือ โรงงานเพื่อเพิ่มความปลอดภัยและการควบคุมการทำงานอัตโนมัติและประยุกต์ใช้ในสถานการณ์ ต่าง ๆ ได้อย่างกว้างขวาง Description: วิทยานิพนธ์ (วท.บ. (สาขาเทคโนโลยีสารสนเทศ)) -- มหาวิทยาลัยรังสิต, 2567

2567-01-01T00:00:00Z กวีพล ชัยชะนะ https://rsuir-library.rsu.ac.th/handle/123456789/2800 2025-08-07T08:04:41Z 2566-01-01T00:00:00Z

Title: การพัฒนาระบบตรวจจับผู้บุกรุกด้วยกล้องและเซ็นเซอร์ตรวจจับความเคลื่อนไหวบนอินเทอร์เน็ตของสรรพสิ่งโดยใช้ราสเบอรี่พาย Authors: กวีพล ชัยชะนะ Abstract: ในปัจจุบันอินเทอร์เน็ตของสรรพสิ่งหรือ IoT (Internet of Things) เป็นเทคโนโลยีที่มีความสำคัญสูงในชีวิตประจำวัน เพราะมีผลต่อการใช้ชีวิตของเราในหลายๆ ด้าน เช่น การเพิ่มความสะดวกสบายในการใช้ชีวิต การเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน การประหยัดทรัพยากร และในด้านความปลอดภัย ผู้วิจัยจึงเสนอการใช้ IoT ในระบบรักษาความปลอดภัยในการตรวจจับผู้บุกรุกภายในบ้านเพื่อช่วยป้องกันการเข้าถึงจากบุคคลที่ไม่พึงประสงค์ นอกจากนี้ IoT ยังช่วยให้ผู้ใช้งานสามารถเฝ้าระวังและรับการแจ้งเตือนได้ในทุกเวลาแม้จะไม่อยู่ที่บ้าน โดยใช้ Raspberry Pi เป็นเครื่องมือช่วยสร้างและพัฒนาโปรแกรม เนื่องจาก มีขนาดเล็กและราคาไม่แพง นอกจากนี้ยังสามารถเชื่อมต่อกับเซนเซอร์และอุปกรณ์ต่างๆ ได้ ทำให้เหมาะสำหรับการพัฒนาระบบ อย่างมีประสิทธิภาพและคุ้มค่า งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อพัฒนาระบบตรวจจับผู้บุกรุกโดยใช้ Raspberry Pi ร่วมกับอุปกรณ์เซ็นเซอร์ ด้วยภาษา Python และ OpenCV สามารถตรวจจับผู้บุกรุกโดยการใช้กล้องตรวจจับใบหน้าของบุคคล (Face Detection) ร่วมกับการตรวจจับความเคลื่อนไหวจากเซ็นเซอร์PIR (Passive Infrared Sensor) และให้แจ้งเตือนผ่าน Line Notify ด้วยระบบอินเทอร์เน็ตของสรรพสิ่ง (Internet of Thing) วัตถุประสงค์เพื่อนามาช่วยในการเฝ้าระวังพื้นที่ และสามารถนำไปพัฒนาต่อยอดในอนาคตได้ Description: วิทยานิพนธ์ (วท.ม. (เทคโนโลยีสารสนเทศ)) -- มหาวิทยาลัยรังสิต, 2566

2566-01-01T00:00:00Z วรพจน์ ลิลิตวัฒน์ https://rsuir-library.rsu.ac.th/handle/123456789/2025 2023-10-25T03:38:00Z 2565-01-01T00:00:00Z

Title: การพยากรณ์และความสัมพันธ์ของการยอมรับการใช้เทคโนโลยีที่มีผลต่อพฤติกรรมการใช้แอปพลิเคชัน LAZADA ช้อปปิ้งบนสมาร์ทโฟนของประชากรในเขตกรุงเทพมหานครและปริมณฑล โดยใช้เทคนิคการทำเหมืองข้อมูล Authors: วรพจน์ ลิลิตวัฒน์ Abstract: งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อเปรียบเทียบแบบจำลองการพยากรณ์ระหว่างต้นไม้การตัดสินใจ (Decision Tree) โครงข่ายประสาทเทียม (Neural Network) และไนอีฟเบย์ (Naïve Bayes) และเพื่อหาความสัมพันธ์ของข้อคำถามการยอมรับการใช้เทคโนโลยีที่มีผลต่อพฤติกรรมการใช้แอปพลิชั่น LAZADA ช้อปปิ้งบนสมาร์ทโฟนของประชากรในเขตกรุงเทพมหานครและปริมณฑล โดยใช้เทคนิคการทำเหมืองข้อมูล และข้อมูลที่ใช้ในการวิจัยคร้งนี้ได้จากผู้ตอบแบบสอบถามจำนวนทั้งสิ้น 386 คน ได้มาโดยการสุ่มตัวอย่างแบบง่าย (Simple Random Sampling) จากผู้ที่มีประสบการณ์การใช้แอปพลิเคชัน LAZADA ช้อปปิ้งบนสมาร์ทโฟน การวิจัยครั้งนี้ใช้โปรแกรม Rapid Miner Studio เป็นเครื่องมือช่วยดำเนินการวิจัย สำหรับการพยากรณ์ และ การหาความสัมพันธ์ ของการยอมรับการใช้เทคโนโลยี ที่มี ผลต่อพฤติกรรม การใช้แอปพลิเคชัน LAZADAช้อปปิ้งบนสมาร์ทโฟนของประชากรในเขตกรุงเทพมหานครและปริมณฑลและมีการเปรียบเทียบแบบจำลองการพยากรณ์ โดยใช้สถิติ ONE-WAY ANOVA การวิจัยครั้งนี้พบว่าแบบจำลองทั้ง 3 วิธี มีค่าสถิติไม่แตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญที่ระดับ 0.05 ดังนั้นผู้วิจัยจึงเลือกใช้ เทคนิคการจำแนกข้อมูลด้วยวิธีต้นไม้การตัดสินใจ เป็นแบบจำลองการพยากรณ์ เพื่อสร้างโมเดลการจำแนกข้อมูล นอกจากนี้ได้นำข้อมูลดังกล่าวไปวิเคราะห์เพื่อหาความสัมพันธ์ของชุดข้อมูลมาประกอบการตัดสินใจแนวทางการพัฒนาแอปพลิเคชันช้อปปิ้งบนสมาร์ทโฟนเพื่อตอบสนองความต้องการของผู้บริโภคให้เกิดประสิทธิภาพมากที่สุด Description: วิทยานิพนธ์ (วท.ม. (เทคโนโลยีสารสนเทศ)) -- มหาวิทยาลัยรังสิต, 2565

2565-01-01T00:00:00Z