การมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์และเทคโนโลยีการรับรู้
Computer Vision and Perception Technology
คำอธิบายรายวิชา
การประมวลผลภาพดิจิทัล การปรับปรุงภาพ การสกัดคุณลักษณะ การตรวจจับและจำแนกวัตถุ การแบ่งส่วนภาพ การติดตามวัตถุ การประมาณความลึก การรับรู้สภาพแวดล้อม การรวมข้อมูลจากเซนเซอร์ และการประยุกต์กับภารกิจอากาศยานไร้คนขับ
คำอธิบายภาษาอังกฤษ
digital image processing, image enhancement, feature extraction, object detection and classification, image segmentation, object tracking, depth estimation, environmental perception, sensor fusion, and applications to UAS missions
ผลลัพธ์การเรียนรู้ระดับรายวิชา (CLO)
| CLO | ผลลัพธ์การเรียนรู้ | PLO |
|---|---|---|
| CLO1 | อธิบายการสร้างภาพและเรขาคณิตกล้อง | PLO1PLO4 |
| CLO2 | ประมวลผลภาพและสอบเทียบกล้อง | PLO4 |
| CLO3 | ประยุกต์ระบบรับรู้เพื่อการนำทางและตรวจจับ | PLO4PLO5 |
โมดูลการเรียนรู้
1ภาพดิจิทัลและกล้อง
สัปดาห์ 1–3 · 27 ชม.บทเรียน 85 นาทีquiz2 KU
ออนไลน์ (ก่อนเข้าชั้น) · 15 ชม.
ศึกษาหน่วยความรู้ที่กำหนดล่วงหน้า ดูสื่อประกอบ และทำ quiz ประจำโมดูล
ในชั้นเรียน / ภาคสนาม · 12 ชม.
ปฏิบัติการในห้องแล็บหรือภาคสนามตามใบงาน พร้อม checklist ความปลอดภัย
2สอบเทียบกล้องและ IMU
สัปดาห์ 4–6 · 27 ชม.บทเรียน 90 นาทีquiz2 KU
ออนไลน์ (ก่อนเข้าชั้น) · 15 ชม.
ศึกษาหน่วยความรู้ที่กำหนดล่วงหน้า ดูสื่อประกอบ และทำ quiz ประจำโมดูล
ในชั้นเรียน / ภาคสนาม · 12 ชม.
ปฏิบัติการในห้องแล็บหรือภาคสนามตามใบงาน พร้อม checklist ความปลอดภัย
3การตรวจจับและติดตามวัตถุ
สัปดาห์ 7–9 · 27 ชม.บทเรียน 90 นาทีquiz2 KU
ออนไลน์ (ก่อนเข้าชั้น) · 15 ชม.
ศึกษาหน่วยความรู้ที่กำหนดล่วงหน้า ดูสื่อประกอบ และทำ quiz ประจำโมดูล
- การวิเคราะห์วิดีโออัจฉริยะอยู่ระหว่างพัฒนา
- ประเมินโมเดลตรวจจับภาพ
ในชั้นเรียน / ภาคสนาม · 12 ชม.
ปฏิบัติการในห้องแล็บหรือภาคสนามตามใบงาน พร้อม checklist ความปลอดภัย
4VIO และ SLAM
สัปดาห์ 10–12 · 27 ชม.บทเรียน 90 นาทีquiz2 KU
ออนไลน์ (ก่อนเข้าชั้น) · 15 ชม.
ศึกษาหน่วยความรู้ที่กำหนดล่วงหน้า ดูสื่อประกอบ และทำ quiz ประจำโมดูล
ในชั้นเรียน / ภาคสนาม · 12 ชม.
ปฏิบัติการในห้องแล็บหรือภาคสนามตามใบงาน พร้อม checklist ความปลอดภัย
5ประเมินความเชื่อถือได้ของการรับรู้
สัปดาห์ 13–15 · 27 ชม.บทเรียน 85 นาทีquiz3 KU
ออนไลน์ (ก่อนเข้าชั้น) · 15 ชม.
ศึกษาหน่วยความรู้ที่กำหนดล่วงหน้า ดูสื่อประกอบ และทำ quiz ประจำโมดูล
ในชั้นเรียน / ภาคสนาม · 12 ชม.
ปฏิบัติการในห้องแล็บหรือภาคสนามตามใบงาน พร้อม checklist ความปลอดภัย
การวัดและประเมินผล (ร่าง)
| ปฏิบัติการและใบงาน | 35% |
| quiz ประจำโมดูล | 10% |
| สอบกลางภาค | 20% |
| โครงงานย่อยหรือสอบปฏิบัติ | 35% |
โดเมนความรู้
แหล่งอ้างอิงหลัก
- Szeliski, R. (2022). Computer vision: Algorithms and applications (2nd ed.). Springer. link
- Hartley, R., & Zisserman, A. (2004). Multiple view geometry in computer vision (2nd ed.). Cambridge University Press. link
- Corke, P. (2023). Robotics, vision and control: Fundamental algorithms in Python. Springer. link