Course Hub · Workshop 2 ชั่วโมง

Smart Intrusion
Detection

ระบบตรวจจับผู้บุกรุกอัจฉริยะ ด้วย YOLO26

ตรวจจับคนและรถจากกล้อง แจ้งเตือนทางอีเมลพร้อมภาพ + คลิป 8 วินาที

2 ชั่วโมง · สอนทีละ Prompt Claude Code + YOLO26 Python · OpenCV · Gmail
ทุกเฟรมคือผลตรวจจับจริงของ YOLO26 บนคลิปทดสอบของคลาส
ภาพรวมระบบ: กล้อง, buffer, YOLO26, ตัวกรองคลาส โซน เวลา, เหตุการณ์, หลักฐาน, อีเมล
Showreel

ผลตรวจจับจริงจากระบบที่สร้างในคลาส

YOLO26n บน MacBook M1 · กรอบแดง = คน · ขาว = รถยนต์ · เหลือง = มอเตอร์ไซค์ · เทา = นอกโซน ไม่นับ

กลางคืน · ภาพ IRโจรเปิดประตูเข้าห้องทำงาน
โซน + หลายคลาสมอเตอร์ไซค์เข้าโรงรถ
โซนทางเข้ารถยนต์เข้าลานจอด
กลางวันผู้บุกรุกในห้องทำงาน
มอเตอร์ไซค์ออกจากโรงรถ
ลานจอดใต้อาคารตรวจจับรถยนต์
เอกสารทั้งหมด

เลือกเอกสารที่ต้องการ

ทุกชิ้นเปิดอ่านผ่านเว็บได้ทันที หรือดาวน์โหลดเป็น PDF — เนื้อหา ตารางเวลา และ Prompt ตรงกันทั้งหมด

TEACHING DECK · 45 SLIDES

สไลด์ประกอบการสอน

ทฤษฎี AI Detection และ YOLO26 · เครื่องมือ · Prompt ทั้ง 5 เฟสพร้อมปุ่มคัดลอก · ภาพผลลัพธ์จริง · บนเว็บใช้ลูกศรเลื่อน กด F เต็มจอ

STUDENT HANDBOOK · A4 · 21 หน้า

Handbook นักเรียน

คู่มือทำตามในคลาสและใช้ต่อที่บ้าน: Prompt ฉบับเต็มทุกเฟส ขั้นตอนสร้าง Google App Password ตารางแก้ปัญหา และ Cheat Sheet

COURSE OUTLINE · A4 · 20 หน้า

Course Outline

ภาพรวมหลักสูตร วัตถุประสงค์ ผู้เรียน ตารางเวลา 2 ชั่วโมง ผลลัพธ์หลังเรียน ขอบเขต และการประเมินในคลาส

ดาวน์โหลดก่อนเรียน

คลิปทดสอบ 7 คลิป

มุมกล้องวงจรปิด กลางวัน กลางคืน โรงรถ ลานจอด · แตกไฟล์แล้ววางโฟลเดอร์ videos/ ในโปรเจกต์ · 22 MB

ดาวน์โหลด .zip
ตารางสอน

2 ชั่วโมง · 5 เฟส

เวลาช่วงหัวข้อ
0:00–0:10เปิดคลาสแนะนำผู้สอน · ดูผลลัพธ์ปลายทาง (อีเมลแจ้งเตือนจริง) · เป้าหมายวันนี้
0:10–0:25ทฤษฎีAI Detection คืออะไร · YOLO26 คืออะไร ทำไมต้องใช้ ทำงานอย่างไร · ช่วยกันขโมยอย่างไร
0:25–0:35Setupเครื่องมือ: Claude Code · Python · OpenCV · Ultralytics/YOLO26 · Gmail — Prompt S0
0:35–0:50Phase 1ตรวจจับคน — ไฟล์วิดีโอ / webcam / กล้อง RTSP
0:50–1:00Phase 2เลือกขนาดโมเดล YOLO26 n / s / m · ลอง segmentation + pose
1:00–1:15Phase 3กำหนดช่วงเวลา 22:00–06:00 + วาดโซนตรวจจับ
1:15–1:25Phase 4กรองคลาส คน รถยนต์ มอเตอร์ไซค์ · กันแจ้งเตือนหลอก
1:25–1:50Phase 5หลักฐาน ภาพ + คลิป 8 วินาที · สร้าง Google App Password · ส่งอีเมล
1:50–2:00สรุปรันระบบเต็ม · Bonus กล้องจริง / แผงควบคุมเว็บ · Q&A
ตารางเวลาเป็นแนวทาง ผู้สอนอาจปรับเวลาแต่ละช่วงให้เหมาะกับความคืบหน้าของผู้เรียน โดยเนื้อหาและผลลัพธ์หลักยังครบถ้วน
ผลลัพธ์หลังเรียน

สิ่งที่ผู้เรียนได้กลับไป

01

เข้าใจ AI Detection

อธิบายได้ว่า Object Detection คืออะไร และ YOLO26 ทำงานอย่างไร

02

สั่ง AI สร้างระบบ

ใช้ Claude Code สร้างระบบ Python + OpenCV + YOLO26 ทีละเฟส

03

เลือกโมเดลเป็น

เลือกขนาด YOLO26 ให้เหมาะกับเครื่องและงาน

04

คุมการเฝ้าระวัง

กำหนดช่วงเวลา โซน และคลาสที่ต้องการตรวจจับ

05

แจ้งเตือนพร้อมหลักฐาน

อีเมลพร้อมภาพ + คลิป 8 วินาที ผ่าน Gmail App Password

06

ต่อยอดใช้งานจริง

ต่อกล้องวงจรปิด RTSP และแผงควบคุมบนเว็บ (Bonus)

ผู้สอน

สอนจากประสบการณ์ทำระบบนี้จริง

เอกรัตน์ ใจชนะ

เอกรัตน์ ใจชนะ

นิว · AI Instructor, ZenityX
  • รางวัลชนะเลิศ นำเสนอบทความวิจัยแบบบรรยาย ระดับดีเด่น อันดับ 1Track Information Technology · AUCC 2026 ครั้งที่ 14
  • รางวัลชนะเลิศ Oral Presentation ด้านนวัตกรรม — "ระบบกล้องวงจรปิดตรวจจับอัจฉริยะ"ประกวดผลงานสหกิจศึกษาและการศึกษาเชิงบูรณาการกับการทำงาน (CWIE) ดีเด่น เครือข่าย CWIE ภาคเหนือตอนล่าง
  • รางวัลระดับดีเด่น Best of TrackTrack Information Technology · การนำเสนอผลงานวิจัย
  • ผลงานตีพิมพ์: Home Visit Information System for Student Behavior ManagementRattanakosin Journal of Science and Technology (RJST) 2026 ปีที่ 8 ฉบับที่ 2