Магістерські роботи
Permanent URI for this collectionhttps://ena.lpnu.ua/handle/ntb/62310
Browse
Item Дослідження алгоритмів обробки інформації для кінцевих пристроїв IoT системи(Національний університет "Львівська політехніка", 2024) Медвідь, Роман Ярославович; Medvid, Roman Yaroslavovych; Пиріг, Юлія Володимирівна; Національний університет "Львівська політехніка"Інтернет речей (IoT) – це величезна мережа зв'язаних між собою фізичних пристроїв, які обмінюються даними та виконують різноманітні завдання без прямого втручання людини. З кожним днем IoT набуває все більшого поширення у нашому житті, проникаючи в різноманітні сфери, від промисловості та охорони здоров'я до побутових сценаріїв. Однією з ключових складових успіху IoT є здатність обробки величезних обсягів даних безпосередньо на кінцевих пристроях – від датчиків та сенсорів до розумних пристроїв у домашньому оточенні [1-3]. Це не лише сприяє підвищенню ефективності системи, але й відкриває нові можливості для розвитку та впровадження інноваційних технологій. Важливість обробки інформації на кінцевих пристроях IoT не може бути переоцінена у зв'язку з кількісним та якісним зростанням даних, які збираються. Здатність швидко та ефективно обробляти ці дані прямо на пристрої дозволяє зменшити завантаження на централізовані сервери та мережеві канали, а також забезпечує оперативність в умовах обмежених ресурсів кінцевих пристроїв [4]. Більш того, обробка інформації на кінцевих пристроях IoT є ключовим аспектом для вирішення проблеми пропускної здатності мереж та зменшення затримок у передачі даних [5,6]. Це особливо важливо в умовах розгортання великомасштабних IoT-систем, де значна кількість пристроїв одночасно взаємодіє в реальному часі. Напрями, пов'язані з дослідженнями обробки сигналів безпосередньо на проміжних пристроях і, особливо, на кінцевих пристроях представлені у невеликій кількості. Цей факт зумовлений фундаментальними обмеженнями кінцевих пристроїв і систем Інтернету речей, а також суперечливістю вимог. Насамперед пристрої мають бути максимально дешевими, автономними, компактними і при цьому мати мале енергоспоживання. Ці вимоги обмежують продуктивність кінцевих пристроїв. Мережа, своєю чергою, повинна забезпечувати необхідну якість сервісу (QoS), швидкість і надійність передачі даних. Парадигма збору всіх даних у хмару та подальшого опрацювання домінує, що спричиняє зростання обсягу даних, які необхідно передавати, опрацьовувати та зберігати. Таким чином, ключові питання, пов'язані з обробкою даних на первинній мережевій ланці - кінцевих IoT-пристроях, досі є актуальними. У першому розділі розглянуто архітектури систем Інтернету речей та їхні ключові компоненти. Систематизовано проблеми, характерні для цих систем. Показано, що домінуючим підходом до організації IoT мережі є хмарний, а ключовою проблемою є зростання обсягів інформації, що генеруються кінцевими пристроями. При цьому пропускна здатність IoT систем обмежена, тому потрібні методи обробки інформації, що дозволяють знижувати обсяг трафіку. Детально проаналізовано і систематизовано описані в літературі методи скорочення обсягів переданих даних у системах Інтернету речей з урахуванням сформованих архітектур . У другому розділі представлено модель системи Інтернету речей з урахуванням пристроїв обробки даних. Запропоновано метод опрацювання та зниження обсягу переданих даних на базі кінцевого пристрою, на основі узгодженої фільтрації для систем Інтернету речей. Представлено архітектуру кінцевого пристрою, який відповідає за реалізацію кореляційної обробки з метою скорочення обсягу переданих у хмару даних. У третьому розділі здійснено дослідження характеристик кореляційного методу залежно від параметрів імпульсної характеристики. На основі отриманих результатів показано переваги розробленого методу. У четвертому розділі здійснено реалізаацію обробки даних на кінцевому пристрої. Для дослідження працездатності реалізованої на базі налагоджувальної плати системи виконано її порівняння із відповідною моделлю у MATLAB. На основі отриманих результатів показано працездатність пропонованого методу. У п’ятому розділі здійснено економічну оцінку доцільності створення підприємства малого бізнесу для надання послуг із захисту переданої інформації. На основі здійснених обчислень доведено економічну доцільність такого проєкту.Item Дослідження методів балансування навантаження в розподілених сервісно-орієнтованих системах(Національний університет "Львівська політехніка", 2024) Боднар, Сергій Юрійович; Bodnar, Serhii Yuriiovych; Селюченко, Мар'ян Олександрович; Національний університет "Львівська політехніка"Випускна кваліфікаційна робота присвячена дослідженню методів балансування навантаження в розподілених сервісно-орієнтованих системах з акцентом на розробку та впровадження динамічного алгоритму Load Based, який адаптивно враховує поточне навантаження на серверах для рівномірного розподілу запитів. Зростання обсягу даних та кількості одночасних користувачів у розподілених системах вимагає гнучких підходів до балансування навантаження, що забезпечують продуктивність та стабільність у реальному часі. Дослідження методів балансування навантаження зумовлене необхідністю мінімізації затримок і забезпечення високої доступності сервісів для задоволення вимог користувачів і підвищення якості обслуговування. У роботі проведено аналіз теоретичних основ балансування навантаження, включаючи розгляд основних статичних та динамічних методів, таких як Round Robin, Weighted Round Robin, Least Connections, Least Response Time тощо. Особлива увага приділена параметрам QoS, що впливають на стабільність роботи систем, таким як затримка, пропускна здатність, надійність, доступність і масштабованість. Було визначено основні переваги та обмеження статичних методів балансування навантаження та обґрунтовано необхідність впровадження адаптивних алгоритмів, що можуть динамічно враховувати поточний стан серверів. Експериментальна частина роботи включала проектування та реалізацію алгоритму Load Based, що дозволяє вибирати сервери з найменшим навантаженням, що забезпечує оптимальний розподіл запитів та мінімізацію затримок. Описано архітектуру експериментальної системи, яка використовує технології оркестрації контейнерів для тестування алгоритму. Проведено порівняльний аналіз LB з іншими популярними методами, включаючи RR та WRR, для оцінки продуктивності, стабільності та відмовостійкості. Результати тестування підтвердили переваги LB у випадках пікових навантажень, де він демонстрував зниження середнього часу відгуку порівнянні з WRR. Окрему увагу в роботі приділено рекомендаціям щодо практичного застосування алгоритму Load Based у сервісно-орієнтованих архітектурах. Розроблено рекомендації з налаштування LB для забезпечення ефективного моніторингу навантаження та забезпечення адаптивного масштабування. Крім того, визначено перспективи подальшого розвитку методів балансування навантаження, які включають інтеграцію з методами машинного навчання та алгоритмами прогнозування навантаження для підвищення точності розподілу запитів і зниження ймовірності перевантаження. Результати цього дослідження створюють основу для розвитку методів балансування навантаження в розподілених сервіс-орієнтованих системах. Застосовуючи адаптивні алгоритми на основі навантаження, майбутні розробки можуть покращити використання ресурсів, зменшити затримки та підвищити продуктивність системи. Це дослідження також підтримує покращення якості обслуговування.Item Дослідження методів кластеризації та маршрутизації для мереж Інтернету речей високої щільності(Національний університет "Львівська політехніка", 2024) Гнідець, Петро Юрійович; Hnidets, Petro Yuriiovych; Пиріг, Ярослав Романович; Національний університет "Львівська політехніка"Проникнення Інтернету речей (ІР) у різні сфери призводить до появи мереж високої щільності, у випадках, коли концентрація пристроїв у просторі стає великою. Це мережі в житлових або офісних багатоповерхових будівлях, а також мережі промислових підприємств, що обслуговують різні технологічні об'єкти та процеси. Ефективність функціонування мереж високої щільності більшою мірою, ніж мереж малої щільності, залежить від застосовуваних методів побудови мережі, вибору її логічної структури. Для управління мережами з великою кількістю пристроїв потрібне застосування ієрархічних структур, що дають змогу локалізувати групи (кластери) з відносно невеликою кількістю пристроїв [1-3]. Однак для вирішення цього завдання також доводиться оперувати великими кількостями. Також слід враховувати, що для розв'язання цих завдань використовуються обчислювальні засоби контролерів з відносно невисокою продуктивністю. Для побудови та забезпечення функціонування мереж інтернету речей високої щільності потрібне вдосконалення моделей і методів, що застосовуються в цих завданнях. Роль методичного забезпечення в мережах 5G істотно вища, ніж у мережах попередніх поколінь, оскільки в них більша увага приділяється завданням розподілу ресурсів, а також завданням управління.Тому можна зробити висновок, що кількісні зміни в мережах Інтернету речей призводять до дослідження моделей і методів, які дають змогу враховувати особливості мереж високої густини, а також мереж, розміщених у тривимірному просторі, під час розв'язування задач вибору логічної структури цих мереж, тобто в задачах кластеризації, виділення головних вузлів мережі, а також у задачах маршрутизації трафіку [4,5]. Об'єкт дослідження - безпровідні мережі зв'язку Інтернету речей високої щільності. Предмет дослідження - методи кластеризації та маршрутизації . Мета роботи - підвищення ефективності функціонування мереж Інтернету речей високої щільності шляхом використання методів кластеризації та маршрутизації трафіку. У першому розділі розглянуто етапи виникнення та розвитку Інтернету речей. Показано, що формування фізичної та логічної структур мережі ІР, а також управління розподілом трафіку в мережі потребують моделей і методів, здатних вирішувати ці завдання в умовах великої кількості вузлів у заданий час. Для їх ефективного використання потрібно враховувати особливості мереж високої щільності, а також особливості розподілу їхніх елементів у зоні обслуговування, що являє собою тривимірний простір. У другому розділі розглянуто методи теорії фракталів для побудови тривимірних мереж Інтернету речей високої щільності, що дає змогу визначити особливості їх структури. Під час побудови мереж із великою кількістю вузлів необхідно мати можливість виділення груп вузлів, для організації ієрархічної структури мережі та обслуговування в ній трафіку. Для кластеризації вузлів мережі пропонується метод і алгоритм, побудовані на основі методу аналізу фрактальної розмірності мережі. Запропонований метод дає змогу здійснити кластеризацію вузлів мережі, коли вони мають досить виражений розподіл за групами, що, наприклад, має місце в багатоповерхових будинках і будівлях. У третьому розділі для забезпечення функціонування мереж ІР високої щільності в тривимірному просторі розглянуто організацію ієрархічної структури, для чого необхідний вибір головних вузлів, які реалізують роль транзитних під час передавання трафіку від вузлів мережі ІР до зовнішніх мереж. Завдання вибору головних вузлів описано завданням пошуку k-кратного центру графа, для розв'язання якого можуть бути використані алгоритми отримання наближених рішень. Якість розв'язку в такому разі характеризується його розміром, що чисельно дорівнює відстані між вершинами центру і найвіддаленішим вузлом. Під час вибору алгоритму розв'язання задачі необхідно забезпечити компроміс між критеріями точності, якості розв'язку та часу його отримання. У четвертому розділі наведено метод маршрутизації трафіку в тривимірній мережі Інтернету речей високої щільності, з використанням сірого реляційного аналізу, що підвищує ефективність вибору маршруту за рахунок використання декількох критеріїв, а також дає змогу ухвалювати рішення за відносно малої кількості вихідних даних. Запропонований метод дає можливість врахувати суттєві для конкретного випадку параметри якості, набір яких може бути розширено при потребі. Слід зазначити, що розширення набору параметрів якості також потребуватиме розширення набору правил їх обчислення для маршруту. За результатами імітаційних експериментів ефективність методу становила 53% щодо однокритеріального методу. У п’ятому розділі здійснено техніко-економічне обгрунтування створення проєкту для аналізу надійності систем зв’язку. Представлено розрахунки щодо капітальних витрат на будівництво інфраструктури та експлуатаційні витрати для оренди хмарної інфраструктури. На основі здійснених обчислень підтверджено доцільність реалізації розглянутого проєкту.Item Дослідження процесу передачі зображень у безпровідних системах на основі MIMO(Національний університет "Львівська політехніка", 2024) Колодка, Юрій Володимирович; Kolodka, Yurii Volodymyrovych; Пиріг, Юлія Володимирівна; Національний університет "Львівська політехніка"Системи безпровідного передавання даних уже стали невід'ємною частиною сучасного суспільства. Основними критеріями ефективності таких систем є швидкість переданої інформації. Однак недостатньо тільки забезпечити високу пропускну здатність, необхідно також подбати про якість переданої інформації [1,2]. Наприклад, спотворення сигналу під час передавання аудіо/відео, а також зображень може істотно позначитися на сприйнятті інформації. Нині існує безліч технологій безпровідного зв'язку, які знайшли масове застосування. Наприклад, мобільний зв'язок, безпровідні технології для локальних мереж на основі стандарту 802.11, серед яких одним із перспективних, з погляду пропускної здатності, є стандарт на основі технології MIMO 802.11n [3,4]. У той час як технологія Wi-Fi використовується для побудови мереж з невеликою дальністю дії, існує технологія WiMAX, яка використовується для побудови бездротових мереж на великих відстанях. Основною проблемою для безпровідних мереж є складний характер поширення сигналів у середовищі, яких сильно залежить від конкретної місцевості. Різноманітні індустріальні перешкоди в сукупності з багатошляховим поширенням сигналу, рухом мобільної станції відносно базової ускладнюють функціонування бездротової апаратури і сильно впливають на пропускну здатність каналу [5]. Передача зображень безпровідним каналом зв'язку є актуальним питанням, що відображено в низці публікацій. Основним недоліком існуючих робіт є те, що їх автори здебільшого використовують як середовище передавання канал з адитивним гаусівським шумом, що сильно відрізняється від реального каналу зв'язку, особливо в умовах щільної міської забудови. Крім того, автори не застосовують алгоритми просторової фільтрації сигналів для боротьби з перевідбиттями, що потрапляють до приймальної антенної системи з різною затримкою, амплітудними та фазовими спотвореннями, а також кутовими координатами в умовах апріорної невизначеності. Адаптивний підхід просторової фільтрації істотно може знизити спотворення сигналів у разі багатошляхового поширення завдяки формуванню характеристики спрямованості згідно із заданим алгоритмом. Такий підхід дає змогу виокремити тільки один шлях, яким приходить корисний сигнал, тим самим істотно знижує інтерференцію і спотворення сигналів у приймачі. Об’єкт дослідження – передача зображень. Предмет дослідження – системи безпровідного зв’язку. Метою магістерської кваліфікаційної роботи є підвищення пропускної здатності, зниження ймовірності бітової помилки під час передання зображень у каналі радіозв'язку. У першому розділі розглянуто особливості функціонування технології WiMAX , яка призначена для розгортання систем зв'язку середнього радіусу дії та спрямована на підвищення спектральної ефективності. Здійснено аналіз систем із просторово- часовою обробкою сигналів. Описано ефективність системи MIMO з точки зору збільшення пропускної здатності бездротового каналу. Представлено основні ідеї адаптивного оброблення сигналів у системах бездротового зв'язку. У другому розділі описано чинники, що впливають на поширення сигналів у безпровідних каналах, такі як втрати на шляху розподілу, затінення, відбиття, дифракція, розсіювання, загасання. Представлено модель 3D-каналу, що враховує кути поширення сигналу під час відбиття. Безпровідний канал для системи WiMAX розроблено на основі загальної схеми моделі 3GPP/WiMAX. Тривимірна модель поширення сигналів показує відбиття від будівель, об'єктів і землі, а також показує прямий шлях. Проаналізовано різні методи просторової обробки, що використовуються в методах кодування з кількома антенами. У третьому розділі досліджено основні особливості алгоритму передавання зображень. Розроблено алгоритм моделювання та блоку адаптації для систем зв'язку на основі антенних решіток. У четвертому розділі здійснено моделювання систем SISO і MIMO без застосування адаптивного блоку, що дало змогу порівняти завадостійкість цих систем за різних видів цифрової маніпуляції піднесучих OFDM. Проаналізовано, як змінюватиметься залежність пропускної спроможності для систем із просторово- часовою обробкою за різної кількості антен. Здійснено моделювання систем безпровідного зв'язку із застосуванням блоку адаптивної обробки, який дозволяє виконувати просторову фільтрацію перевідбитих сигналів для зниження перешкод. У результаті за різних параметрів блоку адаптивного оброблення було отримано залежності ймовірності бітової помилки в системі SISO і MIMO. Також представлено залежність пропускної спроможності для систем із просторовою та адаптивною обробкою. У п’ятому розділі здійснено економічну оцінку енергоефективної архітектури для сучасних безпровідних систем зв’язку. На основі здійснених обчислень показано доцільність реалізації такого проєкту.Item Дослідження та вдосконалення механізмів Handover в Li-Fi мережах з метою підвищення якості обслуговування(Національний університет "Львівська політехніка", 2024) Козлов, Ігор Васильович; Kozlov, Ihor Vasylovych; Кирик, Мар'ян Іванович; Національний університет "Львівська політехніка"Li-Fi мережі, які функціонують на основі оптичної бездротової передачі даних, надають перспективи значного підвищення швидкості передачі інформації та зменшення затримок у порівнянні з традиційними радіочастотними мережами [1]. Однак, через обмежену зону покриття та чутливість до фізичних перешкод, процес Handover стає критично важливим для забезпечення якості обслуговування (QoS) [2]. Проблеми, такі як затримки при зміні точок доступу, втрати даних та зниження пропускної здатності, суттєво впливають на користувацький досвід. У цій роботі досліджуються основні виклики, пов'язані з процесами Handover у Li-Fi мережах, та пропонуються методи їх вдосконалення. Зокрема, розглядаються адаптивні підходи до управління мережею, такі як RSS- та SNR-базовані механізми, методи з використанням адаптивних порогових значень та балансування навантаження [3]. Основна увага приділяється оцінці ефективності запропонованих підходів через моделювання та симуляцію, а також їхньому впливу на покращення ключових показників QoS, таких як затримка, пропускна здатність та частота відмов при Handover. Отримані результати можуть бути використані для оптимізації процесів Handover у Li-Fi мережах, що сприятиме підвищенню ефективності мереж та задоволеності користувачів.Метою бакалаврської кваліфікаційної роботи є підвищення якості обслуговування в Li-Fi мережах шляхом розробки і вдосконалення механізмів Handover [4]. Досягнення поставленої мети здійснюється розв’язанням таких завдань: 1. Проаналізувати особливості технології Li-Fi та проблеми Handover. 2. Дослідити існуючі методи покращення QoS у Li-Fi мережах. 3. Розробити математичну модель для симуляції процесу Handover. 4. Провести симуляції та оцінити ефективність різних методів Handover. 5. Запропонувати вдосконалені підходи до Handover з урахуванням QoS. Об'єкт дослідження – Li-Fi мережі та їхні механізми Handover. Предмет дослідження – механізми забезпечення якості обслуговування . Методи дослідження. Вплив різних методів Handover на якість обслуговування в Li-Fi мережах. У першому розділі представлено огляд технології Li-Fi, її особливостей, компонентів мережі та конструкції точок доступу. Детально описано процес Handover, основні проблеми, пов’язані з втратою з'єднання та погіршенням QoS у Li-Fi мережах. У другому розділі проаналізовано існуючі підходи до вирішення проблем Handover, ключові показники QoS та запропоновано методи їх покращення для забезпечення стабільності з'єднання. У третьому розділі моделюються процеси Handover у Li-Fi мережах: описано модель мережі, проведено симуляції методів Handover (SNR, RSS, Adaptive Threshold, Load Balancing) та запропоновано підходи до їх вдосконалення. Четвертий розділ присвячено аналізу результатів симуляцій, оцінці ефективності запропонованих методів і наданню рекомендацій для практичного застосування в Li-Fi мережах.Item Розробка медичної інфокомунікаційної системи для моніторингу стану здоров'я людини з використанням штучного інтелекту(Національний університет "Львівська політехніка", 2024) Дуда, Андрій Миколайович; Duda, Andrii Mykolaiovych; Колодій, Роман Степанович; Національний університет "Львівська політехніка"Застосування інфокомунікаційних технологій у медицині дозволяє ефективно обробляти великі масиви даних і забезпечувати більш точний моніторинг стану здоров'я пацієнтів. В умовах цифровізації, інтеграція штучного інтелекту (ШІ) у системи моніторингу пацієнтів відкриває нові можливості для автоматизації процесів діагностики та надання персоналізованих рекомендацій. Метою цієї роботи є розробка медичної інфокомунікаційної системи для моніторингу стану здоров'я людини з використанням ШІ. У межах дослідження здійснено такі завдання: 1. Аналіз сучасних методів і технологій медичного моніторингу; 2. Дослідження алгоритмів ШІ та їх застосування у медичних інфокомунікаційних системах; 3. Проєктування системи моніторингу із залученням IoT для збору даних від датчиків; 4. Розробка програмного забезпечення для обробки та аналізу даних з датчиків; 5. Інтеграція ШІ для автоматичного аналізу даних та генерації рекомендацій; 6. Тестування та оцінка ефективності розробленої системи в реальних умовах. Об'єкт дослідження: медичні інфокомунікаційні системи для моніторингу здоров'я пацієнтів з використанням штучного інтелекту. Предмет дослідження – технології збору, обробки та аналізу медичних даних, що включають ШІ та IoT. Методи дослідження: у роботі використані методи аналізу, проєктування, програмування, моделювання та тестування. У першому розділі роботи виконано аналіз сучасних методів та технологій моніторингу стану здоров'я людини, включаючи огляд IoT-пристроїв, телемедичних систем та інтеграцію цих технологій у медичних інфокомунікаційних системах. Другий розділ присвячений дослідженню теоретичних основ ШІ у медицині, опису ключових алгоритмів і технологій, що використовуються для аналізу медичних даних. У розділі порівнюються методи навчання ШІ, розглянуто підходи до інтеграції цих алгоритмів у системи моніторингу здоров'я, а також новітні тенденції розвитку ШІ у медичному контексті. Третій розділ роботи зосереджений на дослідженні існуючих систем моніторингу стану пацієнтів з використанням штучного інтелекту. У розділі розглянуто приклади комерційних і дослідницьких проєктів, що використовують ШІ для аналізу медичних даних, виявлення ризиків та генерації діагностичних рекомендацій. Проведено порівняння можливостей таких систем, визначено їхні обмеження, а також переваги впровадження штучного інтелекту для підвищення ефективності медичного моніторингу. Четвертий розділ присвячений розробці медичної інфокомунікаційної системи для моніторингу стану здоров'я людини на основі ШІ. У розділі описано етапи проєктування та реалізації системи, зокрема: вибір датчиків і мікроконтролера, проєктування архітектури для збору та обробки даних, розробка програмного забезпечення для аналізу показників пацієнтів, інтеграція моделі ШІ для надання рекомендацій і оповіщення медичного персоналу або пацієнта. Описано результати тестування системи у реальних умовах, що підтвердили її ефективність і надійність. За результатами дослідження розроблено інфокомунікаційну систему моніторингу стану здоров'я пацієнтів з використанням штучного інтелекту, яка забезпечує безперервний збір, обробку та аналіз медичних даних у реальному часі. Система використовує IoT-датчики для моніторингу ключових показників здоров'я, таких як частота серцебиття, температура тіла та рівень кисню в крові. Дані автоматично передаються на сервер, де вони аналізуються за допомогою алгоритмів ШІ. Розроблена модель штучного інтелекту дозволяє виявляти аномалії у показниках здоров'я пацієнта і надавати персоналізовані рекомендації. Система інтегрує ці дані з інфокомунікаційною платформою, яка забезпечує своєчасне інформування медичного персоналу або пацієнта про необхідність вжиття заходів. Тестування показало, що система є надійною та ефективною, підтверджуючи можливість її впровадження у клінічну практику для покращення якості та оперативності медичного моніторингу.Item Розробка охоронної системи з використанням штучного інтелекту для моніторингу та захисту об`єктів інфраструктури(Національний університет "Львівська політехніка", 2024) Гірченко, Іван Сергійович; Hirchenko, Ivan Serhiiovych; Колодій, Роман Степанович; Національний університет "Львівська політехніка"Охоронні системи, побудовані з використанням сучасних технологій, таких як Інтернет речей (IoT) та штучний інтелект (ШІ), дозволяють забезпечити безперервний моніторинг і захист інфраструктурних об'єктів. Використовуючи сенсори та інші інтелектуальні пристрої, такі системи можуть виявляти несанкціоновані дії, аналізувати дані в реальному часі та оперативно реагувати на загрози. Однак, зі зростанням кількості пристроїв, підключених до IoT, та підвищенням вимог до їх роботи, з'являється потреба в оптимізації таких систем, мінімізації затримок у доступі до даних і забезпеченні високої якості послуг. Ці аспекти залишаються актуальними для дослідження та вдосконалення охоронних систем. Метою магістерської кваліфікаційної роботи є розробка інтелектуальної охоронної системи з використанням штучного інтелекту для виявлення людей та розпізнавання облич з використанням IoT технологій і хмарних сервісів для забезпечення ефективного моніторингу об’єктів інфраструктури. Для досягнення визначеної мети були поставлені наступні завдання: 1. Проаналізувати сучасні методи та технології у сфері охорони об'єктів інфраструктури. 2. Дослідити роль Інтернету речей (IoT) у підвищенні безпеки. 3. Розглянути нові можливості та виклики інтеграції штучного інтелекту в системи охорони. 4. Здійснити аналіз варіантів розширення функціональних можливостей охоронних систем за допомогою штучного інтелекту. 5. Дослідити основні методи навчання штучного інтелекту та порівняти їх. 6. Розробити систему охорони на основі штучного інтелекту для виявлення людей та розпізнавання облич. 7. Спроєктувати програмне забезпечення для обробки та аналізу даних з використанням IoT технологій та штучного інтелекту. Об'єкт дослідження — сучасні охоронні системи, що інтегрують технології штучного інтелекту для забезпечення ефективного моніторингу та захисту інфраструктурних об'єктів. Предмет дослідження — методи та підходи інтеграції штучного інтелекту та IoT технологій для побудови ефективних охоронних систем, які забезпечують виявлення людей і розпізнавання облич. Методи дослідження — аналітичні методи, порівняння, експериментальні дослідження, моделювання, проектування та тестування програмного забезпечення для охоронних систем. Перший розділ роботи присвячений аналізу сучасних технологій охорони інфраструктурних об'єктів, зокрема інтеграції IoT, та оцінці можливостей використання ШІ в таких системах. Він містить огляд новітніх розробок, аналіз існуючих рішень та перспектив розвитку охоронних технологій. Другий розділ детально розглядає основні методи навчання штучного інтелекту, такі як навчання з учителем, без учителя та з підкріпленням, порівнюючи їх ефективність у контексті охоронних систем. Третій розділ досліджує впровадження штучного інтелекту в охоронні системи, зокрема інтеграцію з технологіями IoT та хмарними сервісами, частково обговорює економічні вигоди та розглядає приклади успішних впроваджень. Четвертий розділ присвячений розробці та тестуванню інтелектуальної системи моніторингу на основі Telegram-бота та ESP32-CAM, яка використовує YOLOv8 для виявлення людей та FaceNet для розпізнавання облич. Результати дослідження включають створення та реалізацію інтелектуальної охоронної системи, яка здатна забезпечувати ефективний моніторинг периметру або внутрішніх приміщень інфраструктурних об'єктів, застосовуючи передові технології обробки даних у реальному часі. Система використовує алгоритми штучного інтелекту для точного виявлення людей і розпізнавання обличчя, що дозволяє оперативно отримувати інформацію про ситуацію на об’єкті. Дані передаються у режимі реального часу, що сприяє швидкому виявленню потенційних загроз та їх аналізу. Система інтегрується з мобільними пристроями, що надає можливість дистанційного контролю та моніторингу, дозволяючи користувачу своєчасно реагувати на можливі загрози та вживати відповідних заходів для забезпечення безпеки об'єктів. Завдяки цим можливостям система стає важливим інструментом для оптимізації процесів охорони та захисту інфраструктурних об’єктів.Item Розробка системи моніторингу транспорту з використанням IoT(Національний університет "Львівська політехніка", 2024) Писко, Василь Олегович; Pysko, Vasyl Olehovych; Красько, Олена Володимирівна; Національний університет "Львівська політехніка"Випускна кваліфікаційна робота присвячена розробці системи моніторингу транспорту з використанням Інтернету речей (IoT). Система має на меті забезпечення ефективного відслідковування місцезнаходження транспортних засобів, підвищення рівня безпеки та оптимізацію управління транспортними потоками. Одним із ключових аспектів є використання сучасних технологій зв’язку та GPS-навігації, що дозволяє отримувати точні дані про позицію транспорту в реальному часі. Завдяки використанню мікроконтролера ESP32, який є потужною платформою для обробки та передачі даних, вдається створити систему, яка забезпечує високий рівень інтеграції, доступності та зручності у використанні. У роботі було проведено огляд сучасних методів моніторингу транспорту та аналіз існуючих систем, що використовують IoT для відслідковування транспортних засобів. Розглянуто ключові технології, такі як IoT, доцільність застосування системи, а також використання мікроконтролера ESP32, GPS-модулів, GSM-модулів, сенсорів та інформаційних дисплеїв[1-3]. ESP32 використовується як основна платформа для збору та передачі даних про місцезнаходження транспорту. GPS-модулі забезпечують точне визначення місця розташування транспортних засобів, а GSM-модулі використовуються для передачі інформації на мобільні пристрої водіїв або дисплеї. Інформаційні дисплеї відображають дані про статус транспорту і доступність місць. Також було проведено аналіз часу, який витрачають водії на пошук вільних місць для паркування та інші аспекти управління транспортними засобами. Ця інформація є важливою для визначення ефективності та переваг впровадження системи моніторингу транспорту, заснованої на технології Інтернету речей. У першому розділі розглянуто основне поняття концепції «Internet of Things» (IoT), визначено ключові компоненти цієї технології, а також описано її переваги та недоліки. У другому розділі досліджено ряд існуючих технологій, які можна використовувати для розробки системи моніторингу транспорту. Вивчено актуальність використання таких технологій, як GSM, LTE, Wi-Fi для забезпечення зв'язку між компонентами системи. У третьому розділі відбулося проєктування системи моніторингу транспорту на мікроконтролері ESP32. Розроблено модель системи моніторингу транспорту та принципову електричну схему апаратної частини на базі ESP32. У четвертому розділі проводилася розробка та тестування функціонування системи моніторингу транспорту У п’ятому розділі проводилося техніко-економічне обґрунтування системи моніторингу транспорту. Основною метою роботи була розробка прототипу системи моніторингу транспорту, який дозволяє збирати дані про місцезнаходження транспортних засобів за допомогою GPS-сенсорів, передавати ці дані на інформаційні табло та надавати водіям необхідну інформацію про статус їх транспорту в реальному часі. Розробка системи включала вибір та інтеграцію апаратних і програмних компонентів, створення зручного інтерфейсу для користувачів, а також забезпечення надійної передачі даних. Для досягнення цієї мети використовувались сучасні компоненти IoT, які були інтегровані в систему. Окрім того, було розроблено зручний інтерфейс, що дозволяє водіям отримувати актуальну інформацію про місцезнаходження транспорту та його стан. Очікується, що система моніторингу транспорту з використанням IoT покращить управління транспортними засобами, забезпечить більш ефективне використання дорожньої інфраструктури, зменшить затори, втрати часу та негативний вплив на довкілля. Завдяки цій системі водії зможуть отримувати точну інформацію в реальному часі, що значно покращить зручність та ефективність управління транспортними потоками. У роботі також проведено тестування розробленої системи, що включає перевірку роботи всіх компонентів, від точності GPS-сигналу до стабільності передачі даних через GSM-мережу. Тестування підтвердило ефективність системи та її здатність працювати в реальних умовах, забезпечуючи точне відслідковування транспорту в будь-який час. Таким чином, розробка системи моніторингу транспорту на основі IoT є важливим кроком до підвищення ефективності транспортних процесів, зниження витрат і покращення безпеки. Застосування сучасних технологій, таких як мікроконтролер ESP32, GPS та GSM, дає можливість створити доступну, надійну та зручну систему для відслідковування транспорту, яка може бути впроваджена в різних сферах діяльності, від комерційного транспорту до муніципальних служб. Розробка даної системи відкриває нові можливості для розвитку «розумних міст» та інтеграції IoT у транспортну інфраструктуру, що є важливим кроком до сталого розвитку міських агломерацій і забезпечення зручності для мешканців[4-5].