# data[].attributes.headline
สมาชิกในกลุ่ม

# data[].attributes.subject
สมาชิกในกลุ่ม

# data[].attributes.body
นางสาวสุรชา ธนวัฒน์ เลขที่ 33

# data[].attributes.body
ปัญหาที่พบ:
ในปัจจุบันปัญหาอาชญากรรมในที่อยู่อาศัยมีแนวโน้มเพิ่มสูงขึ้น เช่น การโจรกรรม การบุกรุก หรือพฤติกรรมที่ไม่พึงประสงค์โดยไม่ได้รับอนุญาต ซึ่งส่งผลต่อความปลอดภัยในชีวิตและทรัพย์สินของผู้อยู่อาศัย

จุดอ่อนของระบบเดิม:
แม้ว่าบ้านบางหลังจะมีกล้องวงจรปิดทั่วไปติดตั้งไว้ แต่ระบบเหล่านี้มักไม่สามารถแจ้งเตือนได้แบบเรียลไทม์ ไม่มีการวิเคราะห์ภาพ ไม่สามารถระบุบุคคลได้ และไม่ตอบสนองแบบอัตโนมัติ ทำให้ผู้ใช้งานทราบเหตุการณ์ล่าช้าเกินไป

ความจำเป็น:
จึงมีความจำเป็นในการพัฒนา กล้องวงจรปิดอัจฉริยะ ที่สามารถตรวจจับความเคลื่อนไหว วิเคราะห์ใบหน้าของผู้บุกรุก และแจ้งเตือนไปยังเจ้าของบ้านทันที เพิ่มความปลอดภัยให้กับที่อยู่อาศัยอย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น

# data[].attributes.body
ระบบตรวจจับความเคลื่อนไหว (Motion Detection): ใช้เซนเซอร์ตรวจจับการเคลื่อนไหวเมื่อมีบุคคลผ่านหน้ากล้อง

เทคโนโลยีจดจำใบหน้า (Facial Recognition): ใช้ AI ในการเปรียบเทียบใบหน้ากับฐานข้อมูลเพื่อแยกแยะคนรู้จักกับผู้บุกรุก

ระบบ IoT (Internet of Things): ทำให้กล้องสามารถเชื่อมต่อกับมือถือหรือ Cloud ได้แบบเรียลไทม์

ระบบแจ้งเตือนอัตโนมัติ (Notification System): แจ้งเตือนผ่านแอปพลิเคชัน เช่น Line Notify, Telegram หรือแอปของผู้พัฒนาเอง

# data[].attributes.body
ฮาร์ดแวร์:

กล้อง IP/USB Camera

Raspberry Pi หรือ Arduino

เซนเซอร์ตรวจจับความเคลื่อนไหว (PIR sensor)

SD Card / Cloud storage

โมดูล Wi-Fi (หากใช้ Arduino)

ซอฟต์แวร์:

โปรแกรมตรวจจับความเคลื่อนไหวด้วย Python (OpenCV)

โมเดล AI สำหรับจดจำใบหน้า

สคริปต์แจ้งเตือนผ่าน Line Notify หรือแอปอื่น

แอปพลิเคชันหรือ Web Dashboard เพื่อดูภาพ

การทำงานของระบบ:

เมื่อตรวจพบความเคลื่อนไหว กล้องจะจับภาพไว้

ระบบจะใช้ AI วิเคราะห์ใบหน้า

ถ้าไม่รู้จักใบหน้า → ส่งภาพและแจ้งเตือนไปยังเจ้าของบ้านทันที

# data[].attributes.body
การทดสอบ:

ทดสอบระบบในสถานการณ์จำลองกลางวันและกลางคืน

ตรวจสอบความแม่นยำของการตรวจจับความเคลื่อนไหว

เปรียบเทียบความแม่นยำของการจดจำใบหน้าในแต่ละสภาพแสง

ตรวจสอบความเร็วและความถูกต้องของการแจ้งเตือน

เกณฑ์การประเมินผล:

ตรวจจับความเคลื่อนไหวได้ถูกต้อง > 90%

แจ้งเตือนภายในเวลาไม่เกิน 10 วินาที

จดจำใบหน้าได้แม่นยำ > 80%

การปรับปรุง:

เพิ่มจำนวนรูปในฐานข้อมูลเพื่อปรับปรุง AI

ปรับมุมกล้องหรือความละเอียดภาพให้เหมาะสม

เพิ่มแบตเตอรี่สำรองกรณีไฟฟ้าดับ

# data[].attributes.headline
สาธิตระบบจริงใ

# data[].attributes.body
สาธิตระบบจริงในห้องเรียนหรือเวทีประกวด

จัดทำวิดีโอแสดงการทำงานของระบบ

สร้างแผ่นพับหรือโปสเตอร์อธิบายขั้นตอน

รายงานโครงงานอย่างเป็นทางการพร้อมผลการทดลอง

ชี้ให้เห็นความแตกต่างระหว่างกล้องทั่วไปกับกล้องอัจฉริยะที่พัฒนา

# data[].attributes.headline
สัปดาห์ที่ 1 จัดหาอุปก

# data[].attributes.body
สัปดาห์ที่ 1 จัดหาอุปกรณ์และติดตั้งระบบพื้นฐาน

สัปดาห์ที่ 2 เขียนโปรแกรมตรวจจับความเคลื่อนไหว

สัปดาห์ที่ 3 พัฒนาโมดูลจดจำใบหน้าและทดสอบการแจ้งเตือน

สัปดาห์ที่ 4 ติดตั้งระบบรวมเข้ากับแอปและทดสอบเบื้องต้น

สัปดาห์ที่ 5 เก็บข้อมูลการใช้งานจริง และปรับปรุงการทำงาน

สัปดาห์ที่ 6 จัดทำรายงาน และเตรียมการนำเสนอ