DRT 337 · 3(2-3-5) · ชั้นปี/ภาค 3/2

การมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์และระบบรับรู้

Computer Vision and Perception Technology

ความคืบหน้า
ชั่วโมงตามการออกแบบ: 150 ชม. (ออนไลน์/ศึกษาด้วยตนเอง 75 · ในชั้นเรียน/ปฏิบัติ 75)

คำอธิบายรายวิชา

การประมวลผลภาพ การตรวจจับ จำแนกและติดตามวัตถุ Optical/Thermal Cameras, LiDAR, Position and Distance Estimation และ Environmental Perception

คำอธิบายภาษาอังกฤษ

Image processing and analysis; object detection, classification and tracking; optical and thermal cameras; LiDAR; position and distance estimation; and environmental perception.

ที่มาคำอธิบาย: เล่มร่างหลักสูตร (25 ก.ย. 2569)

ผลลัพธ์การเรียนรู้ระดับรายวิชา (CLO)

CLOผลลัพธ์การเรียนรู้PLO
CLO1อธิบายการสร้างภาพและเรขาคณิตกล้องPLO1PLO4
CLO2ประมวลผลภาพและสอบเทียบกล้องPLO4
CLO3ประยุกต์ระบบรับรู้เพื่อการนำทางและตรวจจับPLO4PLO5

โมดูลการเรียนรู้

1ภาพดิจิทัลและกล้อง
สัปดาห์ 1–3 · 30 ชม.
2 KU

ออนไลน์ (ก่อนเข้าชั้น) · 15 ชม.

ศึกษาหน่วยความรู้ที่กำหนดล่วงหน้า ดูสื่อประกอบ และทำ quiz ประจำโมดูล

ในชั้นเรียน / ภาคสนาม · 15 ชม.

ปฏิบัติการในห้องแล็บหรือภาคสนามตามใบงาน พร้อม checklist ความปลอดภัย

หลักฐานการเรียนรู้: ใบงานที่ผ่านการตรวจและผล quiz

2สอบเทียบกล้องและ IMU
สัปดาห์ 4–6 · 30 ชม.
2 KU

ออนไลน์ (ก่อนเข้าชั้น) · 15 ชม.

ศึกษาหน่วยความรู้ที่กำหนดล่วงหน้า ดูสื่อประกอบ และทำ quiz ประจำโมดูล

ในชั้นเรียน / ภาคสนาม · 15 ชม.

ปฏิบัติการในห้องแล็บหรือภาคสนามตามใบงาน พร้อม checklist ความปลอดภัย

หลักฐานการเรียนรู้: ใบงานที่ผ่านการตรวจและผล quiz

3การตรวจจับและติดตามวัตถุ
สัปดาห์ 7–9 · 30 ชม.
2 KU

ออนไลน์ (ก่อนเข้าชั้น) · 15 ชม.

ศึกษาหน่วยความรู้ที่กำหนดล่วงหน้า ดูสื่อประกอบ และทำ quiz ประจำโมดูล

ในชั้นเรียน / ภาคสนาม · 15 ชม.

ปฏิบัติการในห้องแล็บหรือภาคสนามตามใบงาน พร้อม checklist ความปลอดภัย

หลักฐานการเรียนรู้: ใบงานที่ผ่านการตรวจและผล quiz

4VIO และ SLAM
สัปดาห์ 10–12 · 30 ชม.
2 KU

ออนไลน์ (ก่อนเข้าชั้น) · 15 ชม.

ศึกษาหน่วยความรู้ที่กำหนดล่วงหน้า ดูสื่อประกอบ และทำ quiz ประจำโมดูล

ในชั้นเรียน / ภาคสนาม · 15 ชม.

ปฏิบัติการในห้องแล็บหรือภาคสนามตามใบงาน พร้อม checklist ความปลอดภัย

หลักฐานการเรียนรู้: ใบงานที่ผ่านการตรวจและผล quiz

5ประเมินความเชื่อถือได้ของการรับรู้
สัปดาห์ 13–15 · 30 ชม.
3 KU

ออนไลน์ (ก่อนเข้าชั้น) · 15 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. Hartley, R., & Zisserman, A. (2004). Multiple view geometry in computer vision (2nd ed.). Cambridge University Press.
  3. Corke, P. (2023). Robotics, vision and control (3rd ed.). Springer.