Content

เนื้อหา

Bandit Tirasatian,Arthikhun Rattanaprueksachart,Worawat Choensawat,Kingkarn Sookhanaphibarn

AUTHORS

ผู้แต่ง

In this paper, we present a use of the current technology to solve a problem of the child being left in a school bus by using a Bluetooth Low Energy (BLE) device to check aboard passengers and installing a Raspberry Pi with a camera and a mic in the vehicle. All devices are connected via a mobile application developed with the following features such as location status tracking, passenger monitoring, warning notification.

ABSTRACT

บทคัดย่อ

https://ieeexplore.ieee.org/document/9754958

LINK

ลิงก์

M. Amrutha, B. Deeksha and A. Shilpa Shetty, "Iot based school bus tracking system", International Research Journal of Engineering and Technology (IRJET, pp. 435-438, 2019.

REFERENCES

การอ้างอิง

A. Vishwakarma, A. Jaiswal, A. Neware, S. Ghime, A. Marathe and R. Deshmukh, "Gps and rfid based intelligent bus tracking and management system", International Research Journal of Engineering and Technology (IRJET), vol. 3, no. 3, 2016.

X. Feng, J. Zhang, J. Chen, G. Wang, L. Zhang and R. Li, "Design of intelligent bus positioning based on internet of things for smart campus", IEEE Access, vol. 6, pp. 60005-60015, 2018.

Mass transportation is an extremely important factor in daily life. in countries that develop standardized mass transit systems Even if the user is a child, a disabled person or an elderly person, they can use the service thoroughly. At present, Thailand's mass transit is still under development and faced with various issues such as safety, timing, and accessibility. students in kindergarten to elementary school There are not many options, such as picking up and dropping off parents or using a self-supervised student shuttle service. Most of the shuttle services in Thailand are vans or pickup trucks with roof tops.
As a result, there are many parents who are still concerned about using the shuttle bus service in Thailand for various reasons, such as data from the Department of Disease Control's news and statistics collection from 2014-2020. Children were left in the car. In more than 129 incidents, 6 children died from this incident, with the average child fatal being 2&ndash;6 years old. If you park your car in the sun for just 30 minutes, all organs will start to stop functioning and can lead to death. But the average time to see a child after being forgotten is 6 hours, making it impossible to provide timely assistance. When studying in detail each case, it is found that it is often caused by human error, although there is close supervision. or comply with strict protection measures In addition, most of the Thai students' shuttle buses will have a dark corner. at the risk of forgetting children easily, such as the back row of a van or the driver's seat of a pickup truck
In this project, we want to use current technology to help solve problems and reduce human error by using Bluetooth Low Energy (BLE) devices to check passengers. and install a Raspberry Pi board with camera and mic in the van For use in motion detection, sound detection, and to take pictures of events inside the car. All are connected via Mobile Application developed with various important functions such as tracking status, photos in the car, notification when an incident occurs. It is also the center of information for easy contact. All in order to respond to the goals of the research. To create a new standard of student transportation to reduce child deaths able to provide timely assistance and build confidence for all sectors

การขนส่งมวลเป็นปัจจัยที่มีความสำคัญอย่างยิ่งในชีวิตประจำวัน ในประเทศที่พัฒนาระบบขนส่งมวลชนที่ได้มาตรฐาน แม้ผู้ใช้งานจะเป็นเด็ก, คนพิการ หรือผู้สูงอายุก็สามารถใช้บริการได้อย่างทั่วถึง ในปัจจุบันขนส่งมวลชนของประเทศไทยยังคงอยู่ในระหว่างการพัฒนาและพบเจอกับปัญหาด้านต่าง ๆ เช่น ด้านความปลอดภัย ด้านเวลา ด้านความทั่วถึง เป็นต้น จากปัจจัยข้างต้นโดยเฉพาะด้านความปลอดภัยทำให้ตัวเลือกในการเดินทางไปสถานศึกษาของนักเรียนในระดับอนุบาลถึงประถมศึกษา มีตัวเลือกไม่มากนัก เช่น ผู้ปกครองไปรับ-ไปส่ง หรือ ใช้บริการรถรับ-ส่งนักเรียนที่มีบุคคลคอยดูแล ซึ่งบริการรถรับ-ส่งในประเทศไทยนั้นส่วนใหญ่จะเป็นรถตู้หรือรถกระบะเสริมหลังคา
ทำให้มีผู้ปกครองจำนวนมากที่ยังมีความกังวลในการใช้บริการรถรับ-ส่งนักเรียนของไทยเนื่องด้วยเหตุผลต่าง ๆ เช่น ข้อมูลจากการรวบรวมข่าวและสถิติของกรมควบคุมโรคตั้งแต่ปี 2557&ndash;2563 มีเด็กถูกลืมไว้ในรถมากกว่า 129 เหตุการณ์ มีเด็กที่เสียชีวิตจากเหตุการณ์นี้ 6 ราย โดยเด็กที่เสียชีวิตมีอายุเฉลี่ย 2&ndash;6 ปี อีกทั้งด้วยสภาพอากาศแบบร้อนชื้นของประเทศไทย หากจอดรถทิ้งไว้กลางแดด เพียง 30 นาที อวัยวะทุกอย่างจะเริ่มหยุดทำงานและอาจเสียชีวิตได้ แต่เวลาเฉลี่ยในการเจอเด็กหลังถูกลืมอยู่ที่ 6 ชั่วโมง จึงเป็นไปไม่ได้เลยที่จะช่วยเหลือได้อย่างทันท่วงที เมื่อศึกษาลงรายละเอียดในแต่ละกรณีที่เกิดขึ้นจะพบว่ามักเกิดจากความผิดพลาดของมนุษย์แม้ว่าจะมีคนคอยดูแลอย่างใกล้ชิด หรือปฏิบัติตามมาตราการป้องกันอย่างเข้มงวดก็ตาม อีกทั้งรถรับ-ส่งนักเรียนของส่วนใหญ่ของไทยจะมีมุมอับ ที่เสี่ยงต่อการลืมเด็กได้ง่าย เช่น แถวหลังที่สุดของรถตู้ หรือ ที่นั่งหลังคนขับของรถกระบะ
ในโปรเจคนี้เราต้องการนำเทคโนโลยีในปัจจุบันเข้ามาช่วยแก้ไขปัญหาและลดการเกิด Human Error โดยมีจะการใช้อุปกรณ์ประเภท Bluetooth Low Energy(BLE) ในการตรวจเช็คผู้โดยสาร และติดตั้งบอร์ด Raspberry Pi ที่มีกล้องและไมค์ในรถตู้ เพื่อใช้ในตรวจจับการเคลื่อนไหว ตรวจจับเสียง และใช้ในการถ่ายภาพเหตุการณ์ภายในรถ โดยทั้งหมดเชื่อมต่อกันผ่าน Mobile Application ที่พัฒนาขึ้นโดยมีฟังก์ชันสำคัญต่าง ๆ เช่น ติดตามสถานะ, รูปถ่ายในรถ, การแจ้งเตือนเมื่อเกิดเหตุการณ์ อีกทั้งยังเป็นศูนย์รวมของข้อมูลต่าง ๆ เพื่อให้ง่ายต่อการติดต่อ ทั้งหมดเพื่อให้ตอบสนองต่อเป้าหมายของงานวิจัย ในการสร้างมาตรฐานใหม่ของรถรับ-ส่งนักเรียนเพื่อลดการเสียชีวิตของเด็ก สามารถช่วยเหลือได้อย่างทันท่วงทีและสร้างความมั่นใจให้กับทุกภาคส่วน

ผู้ช่วยศาสตราจารย์ ดร.กิ่งกาญจน์ สุขคณาภิบาล

การขนส่งมวลเป็นปัจจัยที่มีความสำคัญอย่างยิ่งในชีวิตประจำวัน ในประเทศที่พัฒนาระบบขนส่งมวลชนที่ได้มาตรฐาน แม้ผู้ใช้งานจะเป็นเด็ก, คนพิการ หรือผู้สูงอายุก็สามารถใช้บริการได้อย่างทั่วถึง ในปัจจุบันขนส่งมวลชนของประเทศไทยยังคงอยู่ในระหว่างการพัฒนาและพบเจอกับปัญหาด้านต่าง ๆ เช่น ด้านความปลอดภัย ด้านเวลา ด้านความทั่วถึง เป็นต้น จากปัจจัยข้างต้นโดยเฉพาะด้านความปลอดภัยทำให้ตัวเลือกในการเดินทางไปสถานศึกษาของนักเรียนในระดับอนุบาลถึงประถมศึกษา มีตัวเลือกไม่มากนัก เช่น ผู้ปกครองไปรับ-ไปส่ง หรือ ใช้บริการรถรับ-ส่งนักเรียนที่มีบุคคลคอยดูแล ซึ่งบริการรถรับ-ส่งในประเทศไทยนั้นส่วนใหญ่จะเป็นรถตู้หรือรถกระบะเสริมหลังคา  ทำให้มีผู้ปกครองจำนวนมากที่ยังมีความกังวลในการใช้บริการรถรับ-ส่งนักเรียนของไทยเนื่องด้วยเหตุผลต่าง ๆ เช่น ข้อมูลจากการรวบรวมข่าวและสถิติของกรมควบคุมโรคตั้งแต่ปี 2557–2563 มีเด็กถูกลืมไว้ในรถมากกว่า 129 เหตุการณ์ มีเด็กที่เสียชีวิตจากเหตุการณ์นี้ 6 ราย โดยเด็กที่เสียชีวิตมีอายุเฉลี่ย 2–6 ปี อีกทั้งด้วยสภาพอากาศแบบร้อนชื้นของประเทศไทย หากจอดรถทิ้งไว้กลางแดด เพียง 30 นาที อวัยวะทุกอย่างจะเริ่มหยุดทำงานและอาจเสียชีวิตได้ แต่เวลาเฉลี่ยในการเจอเด็กหลังถูกลืมอยู่ที่ 6 ชั่วโมง จึงเป็นไปไม่ได้เลยที่จะช่วยเหลือได้อย่างทันท่วงที เมื่อศึกษาลงรายละเอียดในแต่ละกรณีที่เกิดขึ้นจะพบว่ามักเกิดจากความผิดพลาดของมนุษย์แม้ว่าจะมีคนคอยดูแลอย่างใกล้ชิด หรือปฏิบัติตามมาตราการป้องกันอย่างเข้มงวดก็ตาม อีกทั้งรถรับ-ส่งนักเรียนของส่วนใหญ่ของไทยจะมีมุมอับ ที่เสี่ยงต่อการลืมเด็กได้ง่าย เช่น แถวหลังที่สุดของรถตู้ หรือ ที่นั่งหลังคนขับของรถกระบะ  ในโปรเจคนี้เราต้องการนำเทคโนโลยีในปัจจุบันเข้ามาช่วยแก้ไขปัญหาและลดการเกิด Human Error โดยมีจะการใช้อุปกรณ์ประเภท Bluetooth Low Energy(BLE) ในการตรวจเช็คผู้โดยสาร และติดตั้งบอร์ด Raspberry Pi ที่มีกล้องและไมค์ในรถตู้ เพื่อใช้ในตรวจจับการเคลื่อนไหว ตรวจจับเสียง และใช้ในการถ่ายภาพเหตุการณ์ภายในรถ โดยทั้งหมดเชื่อมต่อกันผ่าน Mobile Application ที่พัฒนาขึ้นโดยมีฟังก์ชันสำคัญต่าง ๆ เช่น ติดตามสถานะ, รูปถ่ายในรถ, การแจ้งเตือนเมื่อเกิดเหตุการณ์ อีกทั้งยังเป็นศูนย์รวมของข้อมูลต่าง ๆ เพื่อให้ง่ายต่อการติดต่อ ทั้งหมดเพื่อให้ตอบสนองต่อเป้าหมายของงานวิจัย ในการสร้างมาตรฐานใหม่ของรถรับ-ส่งนักเรียนเพื่อลดการเสียชีวิตของเด็ก สามารถช่วยเหลือได้อย่างทันท่วงทีและสร้างความมั่นใจให้กับทุกภาคส่วน

This research project focuses on detecting malware embedded in normal applications. This will not show any suspicious and malicious behavior at the beginning. and increase the efficiency of detecting malicious code on mobile devices.
There has been an incident of child death from leaving a child in a caregiver's delivery vehicle. Most often it is caused by the reasons mentioned above. seizure, which occurs the most It is often found in children between the ages of 3-6 while sleeping in a van and has been neglected by relevant personnel inspections. As a result, the child was trapped in the van. So we see an opportunity to use technology to solve problems. Problem of forgetting a child in a van by using AI to detect abnormalities caused by noise in the bus. Some of the previous work has done experiments on baby crying detection

โครงการวิจัยนี้มุ่งเน้นการตรวจจับมัลแวร์ที่ฝังตัวกับแอปพลิเคชั่นปกติ ซึ่งจะไม่แสดงพฤติกรรมที่น่าสงสัยและเป็นอันตรายในตอนต้น และเพิ่มประสิทธิภาพของการตรวจจับโค้ดอันตรายบนอุปกรณ์เคลื่อนที่
มีเหตุการณ์การเสียชีวิตของเด็กจากการออกจากเด็กในรถส่งของผู้ดูแล ส่วนใหญ่มักเกิดจากสาเหตุที่กล่าวมาข้างต้น การยึดซึ่งเกิดขึ้นมากที่สุด มักพบในเด็กอายุระหว่าง 3-6 ปี ขณะนอนหลับในรถตู้และถูกละเลยโดยการตรวจสอบบุคลากรที่เกี่ยวข้อง ส่งผลให้เด็กติดอยู่ในรถตู้ เราจึงมองเห็นโอกาสในการใช้เทคโนโลยีในการแก้ปัญหา ปัญหาการลืมเด็กในรถตู้โดยใช้ AI ตรวจจับ ความผิดปกติ ที่เกิดจากเสียงภายในรถโดยสาร ผลงานก่อนหน้านี้บางส่วนได้ทำการทดลองเกี่ยวกับ การตรวจจับเสียงร้องไห้ของทารก

This research project is a web application to answer questions that focus on learning aircraft. that can learn and have fun with others

โครงการวิจัยนี้ เป็น Web application ตอบคำถามที่มุ่งเน้นการเรียนรู้อากาศยาน ที่สามารถเรียนรู้และสนุกร่วมกับผู้อื่นได้

Thanapol Khajangthon,Worawat Choensawat,Kingkarn Sookhanaphibarn

Visual aircraft recognition (VACR) is a visual skill taught to military personnel to recognize the external appear-ance of the aircraft, both friendly and hostile, most likely to be encountered. It is important for air defense and military intelligence gathering. In training, many media are used such as scale models, printed silhouette charts, slide projectors, and computer-aided instruction. However, none of the above media allows practitioners to experience real environment-liked such as visibility on rainy days, cloudy days, nighttime and the actual flight characteristics of aircraft. This paper proposed a simulation system based on virtual reality for VACR training that allows training practitioners in realistic virtual environments and able to evaluate the effectiveness of the training. The system consists of the various types of aircraft models, AI modules for weather simulation and flight patterns according to the characteristics of each type of aircraft, terrain modeling, and the evaluating system.

Larry W. Campbell, "An intelligent tutor system for visual aircraft recognition", NAVAL POSTGRADUATE SCHOOL MONTEREY CA, 1990.

Alf Inge Wang and Rabail Tahir, "The effect of using Kahoot! for learning–A literature review", Computers & Education, vol. 149, pp. 103818, 2020.

Worawat Choensawat and Kingkarn Sookhanaphibarn, "Aircraft Recognition Training Simulator using Virtual Reality", 2019 IEEE 8th Global Conference on Consumer Electronics (GCCE). IEEE, 2019.

Pahukun Boonparn,Phuriput Bumrungsook,Worawat Choensawat,Kingkarn Sookhanaphibarn

This paper presents a social-media data analysis tool to support investors making their decision on play-to-earn projects. The tool was developed in a web application by featuring (1) the common data about the game project and (2) its trend on Twitter by using NLP AI to analyze the tweets and visualize the results in graph presentation. The use scenarios are also presented by how to find answers by using the proposed analysis tool.

Mieszko Mazur, "Non-Fungible Tokens (NFT). The Analysis of Risk and Return", SSRN 3953535, 2021.

Ali Hasan et al., "Machine learning-based sentiment analysis for twitter accounts", Mathematical and Computational Applications, vol. 23, no. 1, pp. 11, 2018.

Jie Yang et al., "Social media data analytics for business decision making system to competitive analysis", Information Processing & Management, vol. 59, no. 1, pp. 102751, 2022.

Thanapat Munmanothum,Worawat Choensawat,Kingkarn Sookhanaphibarn

This paper presents an enhancement method to improve the immersive degree of an aircraft recognition training project. The project is to train people for recognizing an aircraft and identifying its model, and the project runs on a virtual reality system to train people in a real situation such as aircraft flying (speed, height, distance to an observer) and varying environment (day time, weather). In the results, we present a comparison between the previous version and the enhancement version on the varying aircraft trajectories and the more realistic environments. The varying aircraft trajectories are developed by inserting a mathematical model. The more realistic environments are developed by using a real background of 360-degree camera.

https://ieeexplore.ieee.org/document/9754782

Larry W Campbell, "An intelligent tutor system for visual aircraft recognition", Technical report NAVAL POSTGRADUATE SCHOOL MONTEREY CA, 1990.

Munmanothum, T., Choensawat, W., & Sookhanaphibarn, K. (2022, March). Visual Representation Enhancement of Aircraft Recognition Training System in Virtual Reality. In 2022 IEEE 4th Global Conference on Life Sciences and Technologies (LifeTech) (pp. 542-543). IEEE.

Ponlawat Khamlae,Kingkarn Sookhanaphibarn,Worawat Choensawat

This paper presents a methodology for automated data entry of salary payslips from document images. The challenging problems are 1) the payslips vary from one company to another, and 2) the appeared wording terms are different but similar meaning terms. The proposed methodology is the essential preprocess by using image processing and regular expression setting before an optical character recognition or OCR. The post-process for number validation must be considered by checking the financial formula.

https://ieeexplore.ieee.org/document/9754842

C.-H. Chang, C.-N. Hsu and S.-C. Lui, "Automatic information extraction from semi-structured web pages by pattern discovery", Decision Support Systems, vol. 35, no. 1, pp. 129-147, 2003.

Z. Huang, K. Chen, J. He, X. Bai, D. Karatzas, S. Lu, et al., "Ic-dar2019 competition on scanned receipt ocr and information extraction", 2019 International Conference on Document Analysis and Recognition (ICDAR), pp. 1516-1520, 2019.

N. Awalgaonkar, P. Bartakke and R. Chaugule, "Automatic license plate recognition system using ssd", 2021 International Symposium of Asian Control Association on Intelligent Robotics and Industrial Automation (IRIA), pp. 394-399, 2021.

H. Shruthi, H. Latha, J. Lakshmi, D. Kumar, G. Babu and P. K, "An experiment analysis on tracking and detecting the vehicle speed using machine learning and iot", 2021 Smart Technologies Communication and Robotics (STCR), pp. 1-5, 2021.

Chonthorn Ariyapitipan,Kingkarn Sookhanaphibarn

This paper presents a systematic approach for video-audience-watching content analysis. Our analysis technique is based on audience preference that they will click Like while watching a video clip. The principal component analysis is applied to extract the content structure of a video clip. The hierarchical clustering technique also is used to segment a video content as time slots. The analysis and clustering are based on the audience opinion. In our experiment, the approach is set to teaching video content for 22 4-year students in Bachelor degree. The analysis results show the three principal structures that can represent three principal video-audience-watching preference styles.

Routine-structure analysis,Singular Value De-composition (SVD),Principal Component Analysis (PCA)

Keywords

คำสำคัญ

http://mit.itu.bu.ac.th/publications/Structural Analysis of Video-Audience-Watching.pdf

K. Darabi and G. Ghinea, “Video summarization by group scoring,” in 2014 International Conference on Multimedia Computing and Systems (ICMCS). IEEE, 2014, pp. 112–116.

N. Eagle and A. S. Pentland, “Eigenbehaviors: Identifying structure in routine,” Behavioral Ecology and Sociobiology, vol. 63, no. 7, pp. 1057–1066, 2009.

K. Sookhanaphibarn, R. Thawonmas, F. Rinaldo, and K.-T. Chen, “Spa-tiotemporal analysis in virtual environments using eigenbehaviors,” in Proceedings of the 7th International Conference on Advances in Com-puter Entertainment Technology. ACM, 2010, pp. 62–65.

F. Calabrese, J. Reades, and C. Ratti, “Eigenplaces: segmenting space through digital signatures,” IEEE Pervasive Computing, vol. 9, no. 1, pp. 78–84, 2009.

Worawat Choensawat,Kingkarn Sookhanaphibarn

http://mit.itu.bu.ac.th/publications/Aircraft Recognition Training Simulator using Virtual Reality.pdf

J. Psotka, S. Kerst, and T. Westerman, “The use of hypertext and sensory-level supports for visual learning of aircraft names and shapes,” Behavior Research Methods, Instruments, & Computers, vol. 25, no. 2, pp. 168–172, 1993.

B. Kamgar-Parsi and A. K. Jain, “Automatic aircraft recognition: toward using human similarity measure in a recognition system,” in Proceedings. 1999 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (Cat. No PR00149), vol. 1. IEEE, 1999, pp. 268–273.

S. Maji, E. Rahtu, J. Kannala, M. Blaschko, and A. Vedaldi, “Fine-grained visual classification of aircraft,” arXiv preprint arXiv:1306.5151, 2013.

J. Wickham Jr, “Visual aircraft recognition, manual of headquarters de-partment of the army,” US Army Air Defense Artillery School, Washington DC, London, 1986.

Tossaporn Santad,Piyarat Silapasupphakornwong,Worawat Choensawat,Kingkarn Sookhanaphibarn

We proposed an abandoned-baggage detection system that the baggage was left in public places for security reasons, i.e., subway stations. The proposed system applied the YOLO deep learning model for object detection, and presented a GUI for supporting a parameter setting. With this GUI, the detection system will be invariant to lighting and camera position.

cctv,image detection,surveillance,yolo,forensic

http://mit.itu.bu.ac.th/publications/yolo-2pages_v1.pdf

MLA : Santad, Tossaporn, et al. "Application of YOLO Deep Learning Model for Real Time Abandoned Baggage Detection." 2018 IEEE 7th Global Conference on Consumer Electronics (GCCE). IEEE, 2018.

APA : Santad, T., Silapasupphakornwong, P., Choensawat, W., & Sookhanaphibarn, K. (2018, October). Application of YOLO Deep Learning Model for Real Time Abandoned Baggage Detection. In 2018 IEEE 7th Global Conference on Consumer Electronics (GCCE) (pp. 157-158). IEEE.

ISO 690 : SANTAD, Tossaporn, et al. Application of YOLO Deep Learning Model for Real Time Abandoned Baggage Detection. In: 2018 IEEE 7th Global Conference on Consumer Electronics (GCCE). IEEE, 2018. p. 157-158.

Termpetch Sookhanaphibarn,Kingkarn Sookhanaphibarn

This paper presented the learning experience supplementary program using video clips to teach table tennis for enhancing learning outcome of undergraduate students. The video clips were taken by students during their practices. The study type is an experimental research, and the purpose of this study was to investigate the patterns of video clips that are required to learn the table tennis course and compare the effectiveness of two table tennis instruction methods-conventional method and using video clips. The findings from the study indicate, the most important table tennis skill is bounce the ball, knock board are basic skills and fore hand, back hand rally with partner are higher skills before developing advanced skills. The necessary format of table tennis video clips skills includes: 1) bounce the ball fore and back switching, 2) knock board rally, 3) fore hand rally with partner and 4) back hand rally with partner.

Selfie,Self-recording,Self-observation,Video Clips,Physical Education,Coaching

http://mit.itu.bu.ac.th/publications/tennis_2-pages.pdf

MLA : Sookhanaphibarn, Termpetch, and Kingkarn Sookhanaphibarn. "Enhancing Table-Tennis Learning Outcome Using Video-Based Self-Recording During Play and Practice." 2018 IEEE 7th Global Conference on Consumer Electronics (GCCE). IEEE, 2018.

APA : Sookhanaphibarn, T., & Sookhanaphibarn, K. (2018, October). Enhancing Table-Tennis Learning Outcome Using Video-Based Self-Recording During Play and Practice. In 2018 IEEE 7th Global Conference on Consumer Electronics (GCCE) (pp. 647-648). IEEE.

ISO 690 : SOOKHANAPHIBARN, Termpetch; SOOKHANAPHIBARN, Kingkarn. Enhancing Table-Tennis Learning Outcome Using Video-Based Self-Recording During Play and Practice. In: 2018 IEEE 7th Global Conference on Consumer Electronics (GCCE). IEEE, 2018. p. 647-648.

Kingkarn Sookhanaphibarn,Welaiporn Phukongchai,Tossaporn Santad,Worawat Choensawat

This paper presented a game-based rehabilitation of the upper limb after stroke. We designed and developed a game for supporting stroke patients to have an exercise their arms, and the game had functions for recording their playing and showing a performance report. The performance report can infer the progress of bilateral uppper-limb rehabilitation and use for comparing among patient cases. This is because the game used a Kinect device to detect the arm movements in aspect of precision and speed.

Home-based Rehabilitation,Serious Games,Kinect device

http://mit.itu.bu.ac.th/publications/stroke_2-pages.pdf

MLA : Sookhanaphibarn, Kingkarn, et al. "Towards Bilateral Upper-Limb Rehabilitation after Stroke using Kinect Game." 2018 IEEE 7th Global Conference on Consumer Electronics (GCCE). IEEE, 2018.

APA	: Sookhanaphibarn, K., Phukongchai, W., Santad, T., & Choensawat, W. (2018, October). Towards Bilateral Upper-Limb Rehabilitation after Stroke using Kinect Game. In 2018 IEEE 7th Global Conference on Consumer Electronics (GCCE) (pp. 818-819). IEEE.

ISO 690 : SOOKHANAPHIBARN, Kingkarn, et al. Towards Bilateral Upper-Limb Rehabilitation after Stroke using Kinect Game. In: 2018 IEEE 7th Global Conference on Consumer Electronics (GCCE). IEEE, 2018. p. 818-819.

ผลงาน

ไฮไลท์ผลงาน

School Bus Platform for Integrating in a School Van to Avoid Trapped Kindergarten Students.

Smart School Bus.

ผลงาน