“เบียด แซง เปลี่ยนเลนเส้นทึบ เตรียมรอใบสั่งถึงบ้าน” เบื่องหลังการทำงานของ AI ที่อยู่ในกล้องตรวจจับผู้ฝ่าฝืนกฎจราจร
จากรูปดังกล่าว เป็นคลิปที่เคยดังในโซเชี่ยลเมื่อประมาณปี 2556 ซึ่งโพสโดยเพจเฟซบุ๊ก YouLike (คลิปเด็ด) โดยคลิปนี้เมื่อ 8 ปีที่แล้วเป็นเพียงงานวิจัยเท่านั้น
แต่ในปัจจุบัน การใช้กล้องเพื่อตรวจจับผู้ใช้งานทำผิดกฎจราจรเริ่มมีการใช้งานจริงมาตั้งแต่ช่วงปลายปี 2560 และได้มีการพัฒนาระบบเรื่อยมาจนถึงปัจจุบัน ซึ่งปัจจุบันไม่เพียงแต่ตรวจจับได้แค่การทำผิดในเรื่องการเปลี่ยนเลนส์ในเส้นทึบเท่านั้น แต่ยังสามารถจับการทำผิดกฎจราจรในด้านอื่นได้อีกด้วย
จะเห็นว่าเทคโนโลยีนี้ นอกจากจะช่วยในการบังคับใช้กฎหมายกับผู้ใช้ถนนได้แล้วยังสามารถลดการฉวยโอกาสการตั้งด่านลอยหรือ การตั้งด่านที่ผิดกฎหมายในฝั่งของ
ผู้บังคับใช้กฎหมายได้อีกด้วย เนื่องจาก เมื่อกล้องตรวจจับผู้ฝ่าฝืนกฎจราจรสามารถติดตั้งได้ทั่วทุกพื้นที่ การตั้งด่านก็จะเกิดขึ้นเพียงในบางกรณีที่จำเป็น เท่านั้น
แล้วเบื่องหลังของเทคโนโลยีกล้องตรวจจับผู้ฝ่าฝืนกฎจราจร ทำงานอย่างไร?
จริง ๆ แล้วเทคโนโลยีกล้องตรวจจับผู้ฝ่าฝืนกฎจราจร นั้นมีชื่อเรียกว่า Object Detection ซึ่งคือ เทคโนโลยี AI ที่ใช้สำหรับตรวจจับวัตถุ ในงานทางด้าน Computer Vision ที่จะจำแนก และตรวจจับวัตถุที่อยู่ในรูป การตรวจจับ มาร์กจุด มาร์กพื้นที่ โดยหลักการ สามารถทำได้หลายวิธี การทำมาร์กพื้นที่ที่นิยมได้แก่ วาดกล่องรอบวัตถุ (Bounding Box) หรือ ถมสีให้ทุก Pixel ของวัตถุนั้น (เรียกว่า Segmentation)
โดย Object Detection จะต้องมีการให้โปรแกรมเรียนรู้สิ่งที่ต้องการตรวจจับก่อน (Train model) เช่นถ้าเราต้องการให้โปรแกรมตรวจจับรถ เราก็ต้องทำให้โปรแกรมเรียนรู้ว่า ภาพนี้มีรถ อยู่ที่พิกัด (X,Y) ซึ่งเราต้องใช้จำนวนข้อมูลที่มากพอ และภาพที่เราใช้ในการสอนโปรแกรมก็ต้องมี สภาพแวดล้อมรอบข้างภายในรูป เช่น สี ความสว่าง เหมือนกับ สถานที่ที่เราจะนำไปใช้งานจริงด้วย ซึ่งเราอาจใช้เทคนิคการทำ Data Augmentation หรือ การสร้างภาพใหม่ โดยการดัดแปลงภาพเดิมที่เรามี เข้ามาช่วยเพิ่มคุณภาพและปริมาณของข้อมูล ให้เพียงพอต่อการสอนให้โปรแกรมเรียนรู้ก่อนนำไปใช้งานจริง
ซึ่งสำหรับทางด้านเครื่องมือ โมเดลในปัจจุบันที่คนนิยมใช้กันก็จะได้แก่ R-CNN, Fast-RCNN, Faster-RCNN, YOLO, SSD เป็นต้น
