Магістерські роботи
Permanent URI for this collectionhttps://ena.lpnu.ua/handle/ntb/62310
Browse
Search Results
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 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.