UAT 483 · 3(1-4-4) · ชั้นปี/ภาค 4/1

การประยุกต์ใช้การมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์

Computer Vision Applications

ความคืบหน้า
ชั่วโมงตามการออกแบบ: 135 ชม. (ออนไลน์/ศึกษาด้วยตนเอง 60 · ในชั้นเรียน/ปฏิบัติ 75)

คำอธิบายรายวิชา

การประมวลผลภาพและวิดีโอ การตรวจจับขอบและคุณลักษณะ การจับคู่ภาพ การตรวจจับวัตถุ การจำแนก การแบ่งส่วน การติดตาม การวัดจากภาพ และการพัฒนางานประยุกต์ด้านตรวจสอบ นำร่อง สำรวจ และระบบอัจฉริยะ

คำอธิบายภาษาอังกฤษ

image and video processing, edge and feature detection, image matching, object detection, classification, segmentation, tracking, image-based measurement, and development of applications for inspection, navigation, surveying, and intelligent systems

ที่มาคำอธิบาย: ร่างเล่มหลักสูตร (แก้ไข 28 ก.ย. 2569)รหัสเดิมในเว็บ: DRT 492

ผลลัพธ์การเรียนรู้ระดับรายวิชา (CLO)

CLOผลลัพธ์การเรียนรู้PLO
CLO1เลือกเทคนิค computer vision ให้ตรงโจทย์PLO4
CLO2พัฒนาแอปพลิเคชันประมวลผลภาพจากโดรนPLO4PLO5
CLO3ประเมินและปรับปรุงประสิทธิภาพของแอปพลิเคชันPLO4

โมดูลการเรียนรู้

1งาน CV กับโดรน
สัปดาห์ 1–3 · 27 ชม.
1 KU

ออนไลน์ (ก่อนเข้าชั้น) · 12 ชม.

ศึกษาหน่วยความรู้ที่กำหนดล่วงหน้า ดูสื่อประกอบ และทำ quiz ประจำโมดูล

ในชั้นเรียน / ภาคสนาม · 15 ชม.

ปฏิบัติการในห้องแล็บหรือภาคสนามตามใบงาน พร้อม checklist ความปลอดภัย

หลักฐานการเรียนรู้: ใบงานที่ผ่านการตรวจและผล quiz

2OpenCV
สัปดาห์ 4–6 · 27 ชม.
1 KU

ออนไลน์ (ก่อนเข้าชั้น) · 12 ชม.

ศึกษาหน่วยความรู้ที่กำหนดล่วงหน้า ดูสื่อประกอบ และทำ quiz ประจำโมดูล

ในชั้นเรียน / ภาคสนาม · 15 ชม.

ปฏิบัติการในห้องแล็บหรือภาคสนามตามใบงาน พร้อม checklist ความปลอดภัย

หลักฐานการเรียนรู้: ใบงานที่ผ่านการตรวจและผล quiz

3Detection และ segmentation
สัปดาห์ 7–9 · 27 ชม.
2 KU

ออนไลน์ (ก่อนเข้าชั้น) · 12 ชม.

ศึกษาหน่วยความรู้ที่กำหนดล่วงหน้า ดูสื่อประกอบ และทำ quiz ประจำโมดูล

ในชั้นเรียน / ภาคสนาม · 15 ชม.

ปฏิบัติการในห้องแล็บหรือภาคสนามตามใบงาน พร้อม checklist ความปลอดภัย

หลักฐานการเรียนรู้: ใบงานที่ผ่านการตรวจและผล quiz

4GeoAI
สัปดาห์ 10–12 · 27 ชม.
1 KU

ออนไลน์ (ก่อนเข้าชั้น) · 12 ชม.

ศึกษาหน่วยความรู้ที่กำหนดล่วงหน้า ดูสื่อประกอบ และทำ quiz ประจำโมดูล

ในชั้นเรียน / ภาคสนาม · 15 ชม.

ปฏิบัติการในห้องแล็บหรือภาคสนามตามใบงาน พร้อม checklist ความปลอดภัย

หลักฐานการเรียนรู้: ใบงานที่ผ่านการตรวจและผล quiz

5ประเมินและ deploy
สัปดาห์ 13–15 · 27 ชม.
2 KU

ออนไลน์ (ก่อนเข้าชั้น) · 12 ชม.

ศึกษาหน่วยความรู้ที่กำหนดล่วงหน้า ดูสื่อประกอบ และทำ quiz ประจำโมดูล

ในชั้นเรียน / ภาคสนาม · 15 ชม.

ปฏิบัติการในห้องแล็บหรือภาคสนามตามใบงาน พร้อม checklist ความปลอดภัย

หลักฐานการเรียนรู้: ใบงานที่ผ่านการตรวจและผล quiz

การวัดและประเมินผล (ร่าง)

ปฏิบัติการและใบงาน35%
quiz ประจำโมดูล10%
สอบกลางภาค20%
โครงงานย่อยหรือสอบปฏิบัติ35%

โดเมนความรู้

แหล่งอ้างอิงหลัก

  1. Szeliski, R. (2022). Computer vision: Algorithms and applications (2nd ed.). Springer. link
  2. OpenCV. OpenCV documentation. link