คู่มือด้านเทคนิค พร้อมตัวอย่างชุดข้อมูลและเวิร์กโฟลว์ใช้งานจริง

เทคโนโลยี Deep Learning กำลังกลายเป็นส่วนสำคัญของวงการพัฒนาอสังหาริมทรัพย์ยุคใหม่ ตั้งแต่การประเมินที่ดิน ความปลอดภัยในไซต์งาน การตรวจหาข้อบกพร่องโครงสร้าง การคาดการณ์ราคา ไปจนถึงการบริหารอาคารด้วย IoT ระบบ AI สามารถเพิ่มความแม่นยำ ลดต้นทุน และเร่งกระบวนการตัดสินใจได้อย่างมีประสิทธิภาพ

บทความนี้อธิบายการประยุกต์ใช้ Deep Learning ในงานอสังหาฯ พร้อมตัวอย่างชุดข้อมูล (Dataset Samples) และตัวอย่างโค้ดการฝึกโมเดลที่นำไปใช้งานได้จริง

🌍 1. การวิเคราะห์ที่ดินและทำเล (Land & Location Analysis)

Deep Learning วิเคราะห์ภาพถ่ายดาวเทียม ข้อมูล GIS สภาพพื้นที่ และโครงสร้างพื้นฐานรอบ ๆ เพื่อประเมินความเหมาะสมของทำเลได้อย่างอัตโนมัติ

สิ่งที่ AI ทำได้

ตรวจหาพื้นที่เสี่ยงน้ำท่วม
แยกประเภทพื้นที่ (น้ำ, พืชพรรณ, เมืองหนาแน่น ฯลฯ)
ประเมินระดับการเข้าถึงถนนและโครงสร้างพื้นฐาน
คาดการณ์การขยายตัวของเมืองและประชากร
วัดความหนาแน่นของสิ่งปลูกสร้าง

โมเดลที่นิยมใช้

CNNs • UNet • LSTMs • Graph Neural Networks

📦 ตัวอย่างชุดข้อมูล (Land Classification Dataset)

โครงสร้างโฟลเดอร์

land_dataset/
 ├── images/
 │      ├── img_001.png
 │      ├── img_002.png
 └── labels.csv

labels.csv

filename	land_class	lat	lon
img_001.png	0	13.76120	100.5521
img_002.png	3	13.77201	100.4983

Mapping land_class

0 = พื้นที่เมืองหนาแน่น  
1 = ย่านอยู่อาศัยความหนาแน่นต่ำ  
2 = พื้นที่น้ำ  
3 = พืชพรรณ  
4 = พื้นที่ว่าง/ยังไม่พัฒนา

🦺 2. การตรวจสอบความปลอดภัยในไซต์งาน (Construction Safety Monitoring)

AI วิเคราะห์วิดีโอจากกล้องวงจรปิดแบบเรียลไทม์เพื่อลดอุบัติเหตุและตรวจจับความเสี่ยงด้านความปลอดภัย

ตรวจจับได้ เช่น

คนงานไม่สวมหมวกนิรภัย
ไม่มีเสื้อสะท้อนแสง
เข้าพื้นที่อันตราย
ทำงานเสี่ยงตกจากที่สูง
เครื่องจักรใกล้สัมผัสคนงาน

โมเดลที่ใช้

YOLOv8/YOLOv10 • DeepSort • Pose Estimation Models

📦 ตัวอย่างชุดข้อมูล (Safety Detection – YOLO Format)

โครงสร้างโฟลเดอร์

safety_dataset/
 ├── images/
 │      ├── frame001.jpg
 └── labels/
        ├── frame001.txt

ตัวอย่างไฟล์ label (YOLO format)

3 0.420 0.551 0.188 0.312   # no_helmet  
0 0.423 0.480 0.130 0.145   # worker  
1 0.230 0.222 0.322 0.544   # helmet

🧱 3. การตรวจหาข้อบกพร่องโครงสร้าง (Defect Detection)

Deep Learning ช่วยตรวจจับรอยแตกร้าว, การรั่วซึม, การสึกกร่อน และปัญหาเชิงโครงสร้างในระยะแรกเริ่ม

เหมาะกับ

คอนกรีตแตก
รอยรั่วซึม
รอยสนิม/การผุพังของเหล็ก
Defect บนผนัง/พื้นผิว
งานเชื่อม

โมเดลที่ใช้

UNet • Mask R-CNN • Vision Transformers

📦 ตัวอย่างชุดข้อมูล (Defect Segmentation)

โครงสร้างโฟลเดอร์

defect_dataset/
 ├── images/
 │      ├── crack001.jpg
 └── masks/
        ├── crack001_mask.png

ค่าใน mask

0 = พื้นหลัง  
255 = บริเวณที่เป็นรอยแตกร้าว/ข้อบกพร่อง

🏢 4. การคาดการณ์ราคาทรัพย์สิน (Property Price Prediction)

โมเดลสามารถรวมข้อมูลภาพทรัพย์สิน ข้อมูลโครงสร้าง และข้อมูลเชิงเศรษฐกิจเพื่อคาดการณ์ราคาตลาดได้แม่นยำยิ่งขึ้น

แหล่งข้อมูลที่ใช้

ภาพภายในและภายนอก
พื้นที่ใช้สอย / จำนวนห้อง / อายุอาคาร
ระยะห่างจากสถานีขนส่ง
เทรนด์ราคาย้อนหลัง
ดัชนีเศรษฐกิจและ DEMO

โมเดล

Hybrid CNN + LSTM

📦 ตัวอย่างชุดข้อมูล (Price Prediction)

โครงสร้าง

price_dataset/
 ├── images/
 ├── structured.csv
 └── market_timeseries.csv

structured.csv

id	image	size_sqm	bedrooms	age	dist_bts_m	final_price
1	house_001.jpg	180	3	8	900	4,900,000

🏙 5. การบริหารอาคารอัจฉริยะ (Smart Building Operations)

ด้วยข้อมูลจาก IoT และ Deep Learning ผู้พัฒนาสามารถลดต้นทุนบำรุงรักษาและเพิ่มประสิทธิภาพพลังงานได้

ใช้ตรวจจับ

ความผิดปกติของ HVAC
ความสั่นสะเทือนผิดปกติของลิฟต์
ลักษณะการใช้พลังงาน
CO₂ / คุณภาพอากาศ
การรั่วของระบบน้ำ

📦 ตัวอย่างชุดข้อมูล (IoT Sensors)

iot_sensors.csv

timestamp	building	temp	humidity	vibration	power_kw	co2_ppm	hvac_status
2025-03-01 10:00	A1	24.2	70	0.004	52	600	normal
2025-03-01 10:01	A1	24.5	71	0.028	53	610	abnormal

🎨 6. การสร้างภาพตกแต่งภายในด้วย AI (AI-Generated Interior Design)

ใช้ GAN หรือ ControlNet เพื่อสร้างภาพห้องพร้อมเฟอร์นิเจอร์หรือสไตล์ตามที่ต้องการ

📦 ตัวอย่างชุดข้อมูล (Interior Design – GAN Pairing)

interior_dataset/
 ├── input_rooms/
 │      ├── empty001.jpg
 ├── styled_rooms/
 │      ├── styled001.jpg
 └── style_labels.csv

style_labels.csv

filename	style	palette	furniture_type
empty001.jpg	japanese	natural_wood	minimal

🧩 ภาพรวมระบบ (Mermaid Diagram)

flowchart TD
    A["Satellite Images"] --> B["Land Classification Model"]
    B --> C["Land Suitability Score"]

    D["CCTV Feed"] --> E["Safety Detection"]
    E --> F["Safety Dashboard"]

    G["Defect Photos"] --> H["Segmentation Model"]
    H --> I["Defect Analysis"]

    J["Market Data"] --> K["LSTM Price Predictor"]
    L["Property Images"] --> M["CNN Extractor"]
    K --> N["Price Model"]
    M --> N

    C --> O["Developer Dashboard"]
    F --> O
    I --> O
    N --> O

🧪 ตัวอย่างการฝึกโมเดล (Land Classification – CNN)

ด้านล่างเป็นโค้ดตัวอย่างการฝึกโมเดลจำแนกประเภทที่ดินด้วย TensorFlow

import tensorflow as tf
import pandas as pd
import numpy as np
import cv2
import os

df = pd.read_csv("land_dataset/labels.csv")

def load_image(path):
    img = cv2.imread(path)
    img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
    img = cv2.resize(img, (224, 224))
    return img / 255.0

images, labels = [], []

for _, row in df.iterrows():
    img_path = os.path.join("land_dataset/images", row["filename"])
    images.append(load_image(img_path))
    labels.append(row["land_class"])

X = np.array(images)
y = tf.keras.utils.to_categorical(labels, num_classes=5)

model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Conv2D(32, 3, activation='relu', input_shape=(224,224,3)),
    tf.keras.layers.MaxPooling2D(2),
    tf.keras.layers.Conv2D(64, 3, activation='relu'),
    tf.keras.layers.MaxPooling2D(2),
    tf.keras.layers.Flatten(),
    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(5, activation='softmax')
])

model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit(X, y, epochs=20, batch_size=32, validation_split=0.2)
model.save("land_classifier.h5")