การพัฒนาระบบการจำแนกสุขภาพต้นกัญชาอัตโนมัติด้วยเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์เพื่อปรับปรุงการปลูกกัญชาอย่างมีประสิทธิภาพ กลุ่มภูมิใจกัญรักศรัทธา ตำบลโคกกลาง อำเภอลำปลายมาศ จังหวัดบุรีรัมย์
ชื่อผู้แต่งข้างต้นเป็นข้อความจากระเบียนผลงาน ไม่ได้ผูกกับรหัสนักวิจัย จึงกดดูผลงานอื่นของบุคคลนี้ไม่ได้ — ในคลังนี้ 142,080 ผลงาน (63.6% ของทั้งหมด) มีชื่อผู้แต่งที่เชื่อมกับหน้าผู้แต่งได้ และ 60,298 ผลงาน (27.0%) มีผู้แต่งที่ผูกกับรหัสนักวิจัยจริง ส่วนอีก 81,382 ผลงานไม่มีข้อมูลผู้แต่งเลย (มีชื่อผู้แต่งเป็นข้อความอยู่ 142,009 ผลงาน = 63.5%)
บทคัดย่อ
การวิจัยนี้มุ่งเน้นการพัฒนาและสร้างชุดข้อมูลมาตรฐานสำหรับกัญชา เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพของแบบจำลองการเรียนรู้เชิงลึกในการจำแนกสุขภาพของต้นกัญชา วัตถุประสงค์หลักคือการพัฒนาชุดข้อมูลที่ครอบคลุมและหลากหลายเพื่อเพิ่มความแม่นยำและประสิทธิภาพของแบบจำลอง ชุดข้อมูลนี้แบ่งออกเป็นสามกลุ่มตามเพศของต้นกัญชา ได้แก่ เพศเมีย เพศผู้ และเพศผสม โครงการนี้สนับสนุนการวิจัยด้านสุขภาพและการใช้กัญชาในทางการแพทย์ โดยมุ่งเน้นให้ผลลัพธ์มีความน่าเชื่อถือในสาขาที่เกี่ยวข้อง การศึกษายังสำรวจชุดข้อมูลที่มีอยู่ เช่น ชุดข้อมูลพืชกัญชาไทยและชุดข้อมูลเมล็ดกัญชา ซึ่งประกอบด้วยภาพความละเอียดสูงที่ถ่ายภายใต้สภาพแสงและสิ่งแวดล้อมที่หลากหลาย ชุดข้อมูลเหล่านี้มีความสำคัญในการติดตามการเจริญเติบโต การประกันคุณภาพ และการบังคับใช้กฎหมาย งานวิจัยนี้ใช้โครงข่ายประสาทแบบคอนโวลูชัน (CNN) และโมเดล YOLO (You Only Look Once) โดยเฉพาะ YOLOv8 ในการจำแนกภาพกัญชา การเตรียมข้อมูลรวมถึงการทำความสะอาด ปรับขนาด และเพิ่มข้อมูลเพื่อปรับปรุงความทนทานของโมเดล ผลการประเมินแสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพของโมเดล YOLOv8 โดยเฉพาะ YOLOv8m-cls ในการจำแนกสุขภาพต้นกัญชาได้อย่างแม่นยำ ผลการประเมินจากผู้ใช้แสดงถึงความพึงพอใจในระดับสูงด้านความแม่นยำของ AI ความง่ายในการใช้งาน และการบูรณาการกับวิธีการเพาะปลูกที่มีอยู่ ซึ่งเน้นถึงศักยภาพของ AI ในการปรับปรุงการปฏิบัติทางการเกษตรและให้กรอบการทำงานสำหรับการพัฒนาระบบตรวจสอบสุขภาพพืชอัตโนมัติในอนาคต