บก.จร.จับมือสกว.ต่อยอดจ่าเฉย ลุยจับจยย.ไม่สวมหมวกกันน็อค

บก.จร.จับมือสกว.พัฒนาจ่าเฉยอัจฉริยะ ‘ระบบตรวจจับผู้ไม่สวมหมวกนิรภัยอัตโนมัติ’ ทั้งระบบการตรวจสอบ ถ่ายภาพจากหลายกล้อง และประมวลผลก่อนออกใบสั่ง นำร่องที่แยกโบสถ์แม่พระ หวังลดความรุนแรงจากอุบัติเหตุจราจรดีเดย์จับปรับสงกรานต์นี้

28 กุมภาพันธ์ 2560 -พล.ต.ต.จิรสันต์ แก้วแสงเอก ผู้บังคับการตำรวจจราจร และ ดร.จันทรวิภา ธนะโสภณรองผู้อำนวยการสำนักงานกองทุนสนับสนุนการวิจัย (สกว.) เป็นประธานแถลงข่าวโครงการระบบจ่าเฉยอัจฉริยะ “ระบบตรวจจับผู้ไม่สวมหมวกนิรภัยอัตโนมัติ” ณ ห้องประชุมแสงสิงแก้ว กองบังคับการตำรวจจราจร ซึ่งเป็นโครงการความร่วมมือระหว่าง บก.จร. และ สกว.เพื่อเสริมสร้างงานวิจัยและพัฒนาศักยภาพทางด้านเทคโนโลยีที่สามารถนำใช้ประโยชน์ต่อสังคมและส่วนรวมได้จริงในแง่การบังคับใช้กฎหมาย อันเป็นการแก้ไขปัญหาอุบัติเหตุจราจรที่นำมาซึ่งความสูญเสียทั้งชีวิตและทรัพย์สิน

ผบก.จร.กล่าวว่า อุบัติเหตุที่เกิดขึ้นกับผู้ขับขี่รถจักรยานยนต์ถือว่าเป็นการสูญเสียลำดับต้นของสถิติอุบัติเหตุในประเทศไทย การสวมหมวกนิรภัยจึงเป็นปัจจัยสำคัญที่จะสามารถช่วยความสูญเสียดังกล่าวลงได้ ประกอบอีกทั้งในแง่การบังคับใช้กฎหมายนั้นได้มีบทบัญญัติให้ผู้ขับขี่และผู้โดยสารสวมหมวกนิรภัยทุกครั้งที่ขับขี่ อย่างไรก็ตามวิธีน่าจะเป็นไปได้ เห็นผลเร็วและผลกระทบต่อองค์รวมอื่นๆ น้อยที่สุด คือ การเพิ่มเจ้าหน้าที่ตำรวจจราจร แต่ก็เป็นไปได้ยากหากจะให้เพียงพอต่อปริมาณผู้ขับขี่รถจักรยานยนต์ที่จดทะเบียนมากกว่า 3 ล้านคันในเขตกรุงเทพมหานคร คณะผู้วิจัยและข้าราชการตำรวจ บก.จร. จึงเกิดแนวคิดที่จะพัฒนาระบบเทคโนโลยีที่สามารถทำงานได้เทียบเท่าหรือมากกว่าเจ้าหน้าที่ได้ โดยการพัฒนาระบบตรวจจับผู้ไม่สวมหมวกนิรภัยอัตโนมัติขึ้น เพื่อบังคับใช้กฎหมายและยกระดับวินัยจราจรภาคประชาชนได้อีกทางหนึ่ง ซึ่งขณะนี้ได้ทดสอบการใช้งานเป็นโครงการนำร่องจำนวน 1 จุด ณ บริเวณแยกโบสถ์แม่พระ ทิศทางจากถนนจตุรทิศมุ่งหน้าถนนประชาสงเคราะห์ และจะได้ถ่ายทอดเทคโนโลยีดังกล่าวนี้ให้กับทางตำรวจเพื่อนำมาใช้ปฏิบัติงานจริงต่อไปในอนาคต ซึ่งคาดว่าจะเริ่มจับปรับจริงจังในช่วงเทศกาลสงกรานต์นี้

รองผู้อำนวยการ สกว.กล่าวเสริมว่าโครงการงานวิจัยนี้จะเป็นเครื่องมือที่สำคัญที่ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของเจ้าหน้าที่ตำรวจในการบังคับใช้กฎหมายได้เป็นอย่างดี ประชาชนและผู้ใช้รถใช้ถนนจะได้รับประโยชน์ต่อความปลอดภัยบนท้องถนนมากยิ่งขึ้น อีกทั้งการทำงานในภาพรวมของตำรวจจราจร จะมีประสิทธิภาพ ตลอดจนส่งเสริมการสร้างและใช้เทคโนโลยีจากการวิจัยของนักวิจัยไทยตามนโยบายประเทศไทย 4.0 ของรัฐบาลได้เป็นอย่างดีซึ่งขณะนี้อยู่ระหว่างการทดสอบของเจ้าหน้าที่เพื่อศึกษาวิธีการใช้งานและเก็บข้อมูลก่อนออกใบสั่ง โดยผลการทดสอบสามารถทำงานตรวจจับผู้ไม่สวมหมวกนิรภัยได้เป็นอย่างดีทั้งในเวลากลางวันและกลางคืน

ด้าน รศ. ดร.มงคล เอกปัญญาพงศ์ หัวหน้าโครงการ “ระบบการตรวจสอบการสวมหมวกนิรภัยอัตโนมัติเพื่อความปลอดภัยของผู้ขับขี่รถจักรยานยนต์” จากคณะวิศวกรรมศาสตร์ สถาบันเทคโนโลยีแห่งเอเชีย เปิดเผยว่า การละเมิดกฎจราจรเป็นหนึ่งในปัญหาหลักที่ก่อให้เกิดอุบัติเหตุและการจราจรติดขัดในเขตเมือง รวมถึงการขาดความรับผิดชอบของผู้กระทำผิดที่ฝ่าฝืนกฎจราจร นอกจากจะส่งผลโดยตรงต่อความปลอดภัยของตัวผู้ละเมิดกฎจราจรเองแล้ว ยังกระทบต่อผู้ขับขี่ยานพาหนะบนท้องถนน และผู้สัญจรไปมาในบริเวณนั้น จากข้อมูลผู้ประสบอุบัติเหตุจราจรทั้งหมดพบว่าอัตราการเกิดอุบัติเหตุส่วนใหญ่เป็นกับผู้ขับขี่จักรยานยนต์ ซึ่งพฤติกรรมของผู้ขับขี่ส่วนใหญ่ยังขาดวินัย โดยเฉพาะการไม่สวมหมวกนิรภัยขณะที่ข้อมูลจากองค์การอนามัยโลกระบุว่าการสวมหมวกนิรภัยสามารถช่วยลดอัตราการเสียชีวิตจากอุบัติเหตุได้ถึงร้อยละ40 และลดความเสี่ยงในการบาดเจ็บสาหัสได้ประมาณร้อยละ70 นอกจากนี้ถ้ามีการบังคับใช้กฎหมายอย่างมีประสิทธิภาพจะสามารถบังคับการสวมหมวกนิรภัยของผู้ขับขี่และผู้โดยสารรถจักรยานยนต์ได้ถึงร้อยละ90

คณะนักวิจัย สกว. จึงได้รับการสนับสนุนจากชุดโครงการยุทธศาสตร์ความมั่นคงของประเทศ ฝ่ายอุตสาหกรรม สกว. ในการพัฒนาระบบตรวจสอบการสวมหมวกนิรภัยของผู้ขับขี่รถจักรยานยนต์ในสภาวะแสงปกติช่วงกลางวัน ร่วมกับระบบประมวลผลและตรวจจับผู้ขับขี่จักรยานยนต์ที่ไม่สวมหมวกนิรภัยด้วยเทคนิคการประมวลผลทางภาพ (Image Processing)และพัฒนาระบบการถ่ายภาพจากหลายกล้องซึ่งในทางปฏิบัติป้ายทะเบียนของรถจักรยานยนต์จะอยู่ที่บริเวณท้ายรถเท่านั้น โดยเจ้าหน้าที่ต้องถ่ายภาพทั้งส่วนบริเวณด้านหน้า หรือด้านข้าง และด้านหลังรถพร้อมกัน เพื่อป้องกันการออกใบสั่งผิดพลาด นอกจากนี้ยังได้เชื่อมต่อระบบ ทดสอบ และอบรมเจ้าหน้าที่ตำรวจ ในการใช้งานระบบดังกล่าว

ระบบจะสามารถตรวจสอบยานพาหนะด้วยหลักการของ Machine Learning ที่เลือกเฉพาะรถจักรยานยนต์ในวิดีโอเท่านั้น หลังจากนั้นระบบจะตรวจสอบต่อไปว่าผู้ขับขี่ได้สวมหมวกนิรภัยถูกต้องหรือไม่โดยใช้หลักการของ Computer Vision ในการสำรวจบริเวณศีรษะของผู้ขับขี่ว่าสวมหมวกนิรภัยหรือไม่ หากไม่พบจะถ่ายภาพและระบุภาพของผู้กระทำผิด ซึ่งจะเชื่อมต่อระหว่างกล้องด้านหน้าหรือด้านข้างและด้านหลังเพื่อเตรียมการออกใบสั่งต่อไป