เทคโนโลยี AI ในกล้องวงจรปิด ( AI CCTV )

รายงานทางวิชาการ  :  อ้างอิงงานวิจัย

เรื่อง : เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ในระบบกล้องวงจรปิด ( AI CCTV Technology ) 

บทนำ ( Introduction )

      ในอดีต ระบบกล้องโทรทัศน์วงจรปิด (CCTV) ทำหน้าที่เป็นเพียงเครื่องมือบันทึกภาพแบบตั้งรับ (Passive Surveillance) ที่ต้องอาศัยมนุษย์ในการนั่งตรวจสอบหน้าจอหรือเปิดดูย้อนหลังเมื่อเกิดเหตุการณ์ขึ้นแล้ว อย่างไรก็ตาม ความก้าวหน้าอย่างก้าวกระโดดของเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) การเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning) และวิทยาการคอมพิวเตอร์วิชัน (Computer Vision) ได้เปลี่ยนผ่านระบบความปลอดภัยสู่ รูปแบบเชิงรุก (Proactive Security) กล้องวงจรปิดอัจฉริยะ หรือ AI CCTV ไม่เพียงแต่บันทึกภาพ แต่สามารถประมวลผล จำแนกวัตถุ วิเคราะห์พฤติกรรม และตัดสินใจส่งสัญญาณแจ้งเตือนได้แบบเรียลไทม์ (Real-time Analytics) ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการรักษาความปลอดภัย ลดภาระงานของมนุษย์ และลดอัตราความผิดพลาดได้อย่างมีนัยสำคัญ 

เทคโนโลยีหลักและฟังก์ชันการทำงานของ AI  CCTV

    ระบบ AI CCTV ในปัจจุบันขับเคลื่อนด้วยสถาปัตยกรรมโครงข่ายประสาทเทียมแบบคอนโวลูชัน (Convolutional Neural Networks : CNNs) และการประมวลผลที่ตัวอุปกรณ์โดยตรง (Edge Computing) ซึ่งทำให้สามารถทำงานหลักๆ ได้ดังนี้: 

    1.  การตรวจจับและจดจำวัตถุ (Object Detection & Classification) : ความสามารถแยกแยะระหว่างบุคคล ยานพาหนะ และสัตว์ เพื่อลดปัญหาการแจ้งเตือนที่ผิดพลาด (False Alarms)

    2.  การจดจำใบหน้า (Facial Recognition) : การตรวจสอบและระบุตัวตนบุคคลเพื่อบันทึกเวลาเข้า-ออก หรือเปรียบเทียบกับฐานข้อมูลบุคคลต้องสงสัย

    3.  การวิเคราะห์พฤติกรรมและความผิดปกติ (Behavioral & Anomaly Detection) : ตรวจจับการบุกรุกข้ามเส้นพื้นที่ห้ามเข้า (Line Crossing) การล้มหรืออุบัติเหตุ รวมถึงการทะเลาะวิวาท

    4.  การอ่านป้ายทะเบียนรถอัตโนมัติ (Automatic Number Plate Recognition: ANPR) : ใช้ในระบบบริหารจัดการที่จอดรถและการบังคับใช้กฎหมายจราจร

      ประโยชน์และแอปพลิเคชันการใช้งานในอุตสาหกรรมต่างๆ 

• ด้านความปลอดภัยสาธารณะและเมืองอัจฉริยะ (Smart City) : ใช้ตรวจสอบความหนาแน่นของฝูงชน ป้องกันอาชญากรรมบนท้องถนน และจัดการการจราจร

• ด้านความปลอดภัยในอุตสาหกรรม (Industrial Safety) : ตรวจสอบพฤติกรรมการทำงานในพื้นที่เสี่ยง เช่น การสวมใส่อุปกรณ์ป้องกันภัยส่วนบุคคล (PPE) และการควบคุมทิศทางรถยก

• ด้านธุรกิจและค้าปลีก (Smart Retail) : วิเคราะห์เส้นทางการเดินของลูกค้า (Heat Maps) พฤติกรรมการซื้อ และการนับจำนวนคน (People Counting) เพื่อใช้วางแผนการตลาด

    ความท้าทายและข้อจำกัดของเทคโนโลยี

    แม้ AI CCTV จะมีประสิทธิภาพสูง แต่ยังคงเผชิญความท้าทายใน 3 ด้านหลัก ได้แก่ ความต้องการทรัพยากรฮาร์ดแวร์ประมวลผลสูง (Computational Cost) ข้อจำกัดด้านสภาพแวดล้อม เช่น แสงสว่างไม่เพียงพอหรือมุมกล้องที่ถูกบดบัง และประเด็นที่สำคัญที่สุดคือ ความเป็นส่วนตัวและการคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล ซึ่งจำเป็นต้องสอดคล้องกับกฎหมาย เช่น PDPA ในประเทศไทย หรือ GDPR ในระดับสากล เพื่อป้องกันการละเมิดสิทธิ์จากการเก็บข้อมูลชีวมิติ (Biometrics) โดยไม่ได้รับอนุญาต 

     สรุป  ( Conclusion )

      เทคโนโลยี AI CCTV เป็นเครื่องมือสำคัญที่เข้ามาปฏิวัติวงการรักษาความปลอดภัยและการบริหารจัดการข้อมูลภาพ จากเดิมที่เป็นเพียงการบันทึกภาพไปสู่การเป็นระบบอัจฉริยะที่สามารถคิด วิเคราะห์ และแจ้งเตือนเหตุได้ทันท่วงที การบูรณาการ AI ร่วมกับระบบ Edge Computing และ IoT จะยิ่งช่วยขยายขีดความสามารถของกล้องวงจรปิดให้กลายเป็นส่วนหนึ่งของโครงสร้างพื้นฐานอัจฉริยะในอนาคต ทั้งนี้ การนำไปใช้งานจำเป็นต้องคำนึงถึงความสมดุลระหว่างความปลอดภัยระดับสาธารณะและการคุ้มครองสิทธิความเป็นส่วนตัวของประชาชนควบคู่กันไป 

      รายการอ้างอิง / บรรณานุกรม (References) 

• กฤติน สุทธประภา, และคณะ. (2566). การนำเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์มาใช้ในการป้องกันอาชญากรรมบนท้องถนนของกองบัญชาการตำรวจนครบาล. วิทยานิพนธ์ปริญญามหาบัณฑิต, จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย. ( งานวิจัยนี้ระบุว่าการใช้ CCTV Analytics โดย AI เป็น 1 ใน 4 แนวทางหลักที่ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการป้องกันอาชญากรรมเชิงรุก )

       URL: https://digital.car.chula.ac.th/cgi/viewcontent.cgi?article=13510&context=chulaetd 

• วัฒนพงศ์ เหมือนมี. (2565). ระบบกล้อง AI ตรวจสอบพนักงานสวมใส่อุปกรณ์ป้องกันภัยส่วนบุคคลก่อนเข้าทำงานในพื้นที่เสี่ยง. วิทยานิพนธ์วิศวกรรมศาสตรมหาบัณฑิต, มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์. (ศึกษาการออกแบบและใช้อัลกอริทึมคอมพิวเตอร์วิชันร่วมกับกล้องวงจรปิดในการตรวจจับชุดและอุปกรณ์ PPE เพื่อลดอุบัติเหตุในโรงงานอุตสาหกรรม)

      URL: http://ethesisarchive.library.tu.ac.th/thesis/2022/TU_2022_6410037144_17187_25511.pdf 

• งานวิจัยสถาบันมหาวิทยาลัยบูรพา. (2567). การพัฒนาระบบกล้องดิจิทัลปัญญาประดิษฐ์เพื่อตรวจสอบและควบคุมความปลอดภัยการทำงานของรถยก. (พบว่าระบบกล้อง AI ตรวจจับความเสี่ยงแบบเรียลไทม์มีความแม่นยำและช่วยลดพฤติกรรมเสี่ยงอันตรายของพนักงานขับรถได้ดีกว่าการบันทึกโดยมนุษย์)

      URL: https://ir.buu.ac.th/dspace/bitstream/1513/1578/1/65920042.pdf 

• Naidu, R., et al. (2025). AI-Driven CCTV Framework Using YOLOv8 and LSTM Networks for Real-Time Crowd Detection and Anomaly Recognition. International Journal of Research in Technology and Innovation. ( งานวิจัยชิ้นนี้อธิบายการใช้โมเดล YOLOv8 ควบคู่กับ LSTM ในกล้องวงจรปิดเพื่อวิเคราะห์พฤติกรรมฝูงชนและการตรวจจับสิ่งผิดปกติ )

     URL: https://www.ijrti.org/papers/IJRTI2511167.pdf 

• Al-Mutairi, A., & Sharma, M. (2026). An AI-Powered Intelligent CCTV Surveillance System for Detecting Violence, Accidents, and Weapon Threats Using Deep Learning. ResearchGate. ( ศึกษาการใช้โมเดล Deep Learning ในการดึงคุณลักษณะเชิงพื้นที่และเวลาจากเฟรมวิดีโอ เพื่อตรวจจับอาวุธและการทะเลาะวิวาทบนกล้องวงจรปิด )

     URL: https://www.researchgate.net/publication/404152869_An_AI-Powered_Intelligent_CCTV_Surveillance_System_for_Detecting_Violence_Accidents_and_Weapon_Threats_Using_Deep_Learning 

• Bellini, P., et al. (2023). A Survey of CCTV Surveillance Systems in Smart Cities. MDPI Electronics, 12(17), 3567. (ทบทวนโครงสร้างพื้นฐานกล้องวงจรปิดในเมืองอัจฉริยะที่มีการบูรณาการเทคโนโลยี Deep Learning, Edge Computing และ Cloud เพื่อยกระดับความปลอดภัยสาธารณะ)

      URL: https://www.mdpi.com/2079-9292/12/17/3567