Кваліфікаційні роботи студентів
Permanent URI for this communityhttps://ena.lpnu.ua/handle/ntb/61740
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.Item Дослідження і розвиток комплексу маркетингу поштових операторів в умовах географічної диверсифікації міжнародної економічної діяльності(Національний університет "Львівська політехніка", 2024) Пилипенко, Аліна Олександрівна; Pylypenko, Alina Oleksandrivna; Ясінська, Тетяна Вікторівна; Національний університет "Львівська політехніка"Комплекс маркетингу є сукупністю маркетингових засобів, структура й обсяг яких забезпечує підприємству досягнення поставленої мети й вирішення маркетингових завдань на цільовому ринку [1]. У другій половині XX століття американським науковцем Дж. Маккарті була запропонована модель комплексу маркетингу, відома сьогодні під назвою «4Р», яка включає чотири елементи: товар (product), ціна (price), розподіл (place), просування (promotion) [2]. В умовах міжнародних економічних відносин підприємства стикаються з посиленням конкуренції та змінними умовами міжнародного ринку, а тому маркетингова діяльність суб’єктів зовнішньоекономічних відносин повинна бути гнучкою, швидко реагувати на зміни ринкового середовища та адаптуватися до них. Розвиток комплексу маркетингу таких підприємств передбачає безперервний пошук збалансованого набору маркетингових інструментів, який би забезпечив конкурентну перевагу підприємства на міжнародному ринку у довгостроковій перспективі [3]. Особливого значення дослідження маркетингової діяльності набуває у сфері послуг, на яку припадає більше половини створюваного ВВП розвинутих країн світу. Так, в секторі обслуговування створюється 53-62% ВВП України і його частка в структурі ВВП поступово зростає [4]. Загалом маркетинг послуг складніший за маркетинг товарів і вимагає нових інструментів, стратегій та організаційних структур для ефективного маркетингового управління. Додатковим навантаженням на маркетингове управління може стати географічна диверсифікація діяльності сервісного підприємства. Адже у такому випадку, як правило, вимагається адаптація комплексу маркетингу до кожного окремого іноземного ринку із урахуванням його особливостей: смаків та звичаїв споживачів, законодавчої бази, ринкової ситуації тощо [5]. Об’єктом дослідження є ТОВ «Нова пошта». Предметом дослідження є теоретичні та практичні підходи до напрямків розвитку комплексу маркетингу поштових операторів при роботі на закордонних ринках. Метою дослідження в магістерській кваліфікаційній роботі є узагальнення теоретичних засад та обґрунтування прикладних механізмів розвитку комплексу маркетингу підприємства в умовах виходу на закордонні ринки. Відповідно до поставленої мети в роботі досягнуто таких результатів: розглянути теоретико-методологічні основи та нормативно-правову базу розвитку комплексу маркетингу підприємств сфери поштових послуг в умовах географічної диверсифікації міжнародної економічної діяльності; проаналізовано стан та динаміку міжнародних економічних відносин України та країн Європейського Союзу, в тому числі, у сфері послуг поштового зв’язку; досліджено показники діяльності та комплекс маркетингу ТОВ «Нова пошта»; розроблено проектне рішення з розвитку комплексу маркетингу поштового оператора в умовах географічної диверсифікації його міжнародної економічної діяльності. Сутність проектного рішення полягає у вдосконаленні маркетингових комунікацій ТОВ «Нова пошта» на закордонних ринках на основі використання інструментів штучного інтелекту. В рамках цього проектного рішення запропоновано реалізувати заходи зі створення на основі розмовного штучного інтелекту чат-ботів і голосових помічників на мові кожної країни, на ринку якої присутня Нова пошта, використання інструментів штучного інтелекту для розвитку та розширення присутності у соціальних мережах на мові кожної з країн діяльності ТОВ «Нова пошта»; створення інформаційних матеріалів за допомогою інструментів штучного інтелекту для їх опублікування у закордонних засобах масової інформації. Очікувані результати впровадження проектного рішення полягають у підвищення ефективності маркетингових комунікації завдяки автоматизації та оптимізації низки маркетингових процесів, досягнення вищого рівня персоналізованості та ефективності рекламних та PR-кампаній, що зрештою призведе до підвищення впізнаваності бренду на закордонних ринках серед місцевого населення, підвищення рівня довіри та лояльності з боку закордонних споживачів та покращення фінансових показників ТОВ «Нова пошта».Item Дослідження автоматизованої комп’ютерної системи виявлення провідних об’єктів у водних глибинах. Програмно-апаратна частина.(Національний університет "Львівська політехніка", 2024) Осташевський, Адріан Ігорович; Ostashevskyi, Adrian Ihorovych; Гаранюк, Ігор Павлович; Національний університет "Львівська політехніка"Актуальність: Кваліфікаційна робота присвячена розробці електромагнітної автоматизованої системи для виявлення провідних об'єктів у морських глибинах. Дослідження стосується аналізу форми вихідного сигналу електромагнітної системи для виявлення провідних об'єктів, застосування GPS для визначення точних координат точки поверхні, під якою знаходиться об’єкт, а також перетворення вихідного сигналу системи у форму придатну для запуску GPS, забезпечення ефективної передачі даних у реальному часі. Автоматизовані системи виявлення об'єктів, що працюють в автономному режимі, мають великий потенціал для морських досліджень, пошукових операцій і картографування. Вони здійснюють збір даних про навколишнє середовище, що дає змогу визначати місцезнаходження і тип об'єктів. Важливу роль у системі відіграє точність вимірювань, яка залежить від правильної калібровки системи та оптимізації роботи алгоритмів обробки даних. Об'єктом дослідження є процеси виявлення та класифікації підводних об'єктів за допомогою автоматизованих систем, що включають інтеграцію GPS- навігації, електромагнітних сенсорів та комунікаційних модулів. Предметом дослідження є методи обробки сигналів від пошукової системи для ідентифікації об'єктів, а також оптимізація отримання і передачі даних з використанням бездротових технологій. Метою роботи є розробка автоматизованої системи для виявлення провідних об'єктів на морських глибинах, яка здатна забезпечити точну реєстрацію координат і параметрів сигналу, а також ефективну передачу даних на пульт оператора для подальшого аналізу та прийняття рішень. Система повинна забезпечити високу точність виявлення об'єктів, що є необхідним для пошукових операцій, моніторингу морського середовища і картографування підводних об'єктів. Важливим аспектом є використання штучного інтелекту для класифікації сигналів і фільтрації шумів, що дозволяє суттєво підвищити точність і надійність системи. Штучний інтелект, зокрема, використовується для адаптації системи до змінних умов, автоматичної корекції помилок і відсіювання недостовірних даних, що сприяє значному поліпшенню ефективності роботи в реальних умовах морських досліджень. У першому розділі "Аналіз існуючих методів виявлення провідних об'єктів" розглянуті різні методи, що використовуються для виявлення підводних об'єктів, включаючи акустичні, оптичні та електромагнітні технології. Особливу увагу приділено електромагнітним сенсорам, які дозволяють точно виявляти металеві об'єкти на великих глибинах, зокрема для пошуку затонулих суден або інших металевих структур. Визначено основні переваги і обмеження кожного з методів, а також те, як вони застосовуються в 9 різних типах підводних досліджень. Акцент зроблено на використанні електромагнітних сенсорів для виявлення провідних об'єктів, що є основою для подальшого аналізу і побудови системи. Другий розділ "Технічні основи та принципи роботи GPS у підводних дослідженнях" охоплює різноманітні аспекти використання GPS для визначення координат підводних об'єктів. Розглянуті методи корекції похибок сигналу, пов'язані з впливом морського середовища, таких як ефекти рефракції і поглинання сигналів, а також застосування інерціальних навігаційних систем для компенсації втрат сигналу. Описано, як ці методи дозволяють досягти високої точності позиціювання, що є важливим для точного моніторингу і картографування об'єктів на морському дні. Третій розділ "Розробка автоматизованої системи виявлення провідних об'єктів" зосереджений на безпосередньому створенні системи, що включає всі необхідні компоненти: модулі збору даних, обробки сигналів, визначення типу об'єкта і передачі даних на пульт оператора. Включено детальний опис архітектури системи та алгоритмів, що дозволяють ефективно обробляти великі обсяги даних у реальному часі. Використання бездротових технологій, таких як LoRa SX1278, дозволяє забезпечити передачу даних на великі відстані з мінімальними енергетичними витратами, що є критично важливим для автономної роботи системи. Окремо розглянуто інтеграцію штучного інтелекту для підвищення ефективності класифікації сигналів, адаптації до нових типів об'єктів і фільтрації шумів. Цей підхід дозволяє значно зменшити кількість помилок і підвищити точність розпізнавання об'єктів навіть у складних морських умовах