
![image](/images/2024/21/01.png)

- โมเดลจำแนกคลิปวิดีโอความรุนแรงในยามวิกาลที่สามารถ Annotate ว่าเกิดความรุนแรงในช่วงไหนได้
- ปรับแต่งคลิปวิดีโอที่ใช้ในการเทรนจากกลางวันเป็นเหมือนภาพกล้องวงจรปิดด้วย OpenCV
- แตกเฟรมทั้งคลิปเป็นส่วนๆ เท่ากันทั้งคลิปทีละ 16 เฟรมมาเก็บไว้ และ Label ทุก 16 เฟรมว่ามีความรุนแรงไหม
- นำพรีเทรนโมเดล MobilenetV2 ที่มี Latency เพียงแค่ 14MB ซึ่งเหมาะแก่การนำมาพัฒนาต่อใช้กับกล้องวงจรปิด มาอ่านภาพที่แตกออกมาแล้วนำส่งเข้า Bi-LSTM
- ซึ่ง Bi-LSTM จะ predict คลิปวิดีโอมาจาก 16 เฟรมก่อนหน้าว่ามีความรุนแรงหรือไม่
- นำความแตกต่างระหว่าง Dataset ตอนกลางวันและกลางคืนมาเทียบ Accuracy ใน Test set ได้ Day = 95.31% Night = 92.04%


### แรงจูงในในการเข้าร่วมโครงการ (จากใบสมัครเข้าร่วมเมื่อ 10 สัปดาห์ที่แล้ว)

> เหตุผลที่ข้าพเจ้าอยากที่จะเข้าร่วมโครงการคือ ข้าพเจ้ามีความสนใจและแรงบันดาลใจในการที่จะศึกษาเขียนโปรแกรมด้วยตนเอง เนื่องด้วยข้าพเจ้าไม่ได้เรียนมาทางด้านวิทยาศาสตร์หรือคณิตศาสตร์มาโดยตรง และไม่ได้มีโอกาสในการเรียนรู้เรื่องวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีมากนัก จากการที่ข้าพเจ้าเรียนแผนการเรียนศิลป์-ภาษา ซึ่งสำหรับโอกาสที่จะศึกษาเรื่องวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีก็ไม่ได้มีมากสักเท่าไหร่ จึงอยากใช้โอกาสของการปิดเทอมนี้ให้มี
    

Night Violence Classification

โดย ธีรัตม์ดลฉัตร ฉัตรชัย(สิทธา) • จิตรลดา / กรุงเทพมหานคร