霂瑞霂��撘����迨��辣: http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/43324
Title: Методи та засоби побудови інтелектуальної комп'ютеризованої системи управління парковкою
Other Titles: Methods and means of constructing an intelligent computerized parking management system
Authors: Галас, Микола Миколайович
Halas, Mykola
Affiliation: Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя
Ternopil Ivan Puluj National Technical University
Bibliographic description (Ukraine): Галас М. М. Методи та засоби побудови інтелектуальної комп'ютеризованої системи управління парковкою : кваліфікаційна робота на здобуття освітнього ступеня магістр за спеціальністю „123 — комп’ютерна інженерія“ / М. М. Галас. — Тернопіль: ТНТУ, 2023. — 84 с.
Bibliographic description (International): Halas M. Methods and means of constructing an intelligent computerized parking management system : Master Thesis „123 — Computer Engineering“ / Mykola Halas - Ternopil, TNTU, 2023 – 84 p.
Issue Date: 19-十二月-2023
Submitted date: 26-六月-2023
Date of entry: 3-一月-2024
Publisher: Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя
Country (code): UA
Place of the edition/event: Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя
Supervisor: Ясній, Олег Петрович
Yasniy, Oleh
Committee members: Дуда, Олексій Михайлович
Duda, Oleksii
UDC: 004.38
Keywords: 123 комп’ютерна інженерія
управління
метод
комп’ютерна система
method
means
management
parking
computer system
засіб
парковка
Number of pages: 84
Abstract: У кваліфікаційній роботі магістра проведено проведено аналіз сучасних систем управління парковками та принципів їх організації, досліджено корпоративні, бізнес-орієнтовані рішення, які використовуються при управління мережами парковок, а також проаналізовано принципи організації контрольованого в’їзду та виїзду із закритих парковок на основі розумних шлагбаумів Спроектовано архітектуру інтелектуальної комп’ютеризованої системи управління парковками з використанням мережі IoT пристроїв на базі технології RFID, відеокамер та хмарних сервісів. Розроблено метод управління парковокою, який використовує функцію визначення оптимальної вартості паркування з врахуванням параметрів відстані до парковки та доступності вільних місць, а також імплементовано метод керування автоматичним шлагбаумом, як одного з компонентів комплексної системи управління парковкою. Спроектовано та реалізовано систему управління автоматичним шлагбаумом на основі інтелектуального розпізнавання номерів авто за допомогою модифікованої нейронної мережі AlexNet.
In the master's thesis, an analysis of modern parking management systems and the principles of their organization was carried out, corporate, business-oriented solutions used in the management of parking networks were studied, and the principles of organizing controlled entry and exit from closed parking lots based on smart barriers were analyzed. The architecture of an intelligent computerized parking management system was designed using a network of IoT devices based on RFID technology, video cameras and cloud services. A parking management method has been developed, which uses the function of determining the optimal cost of parking, taking into account the parameters of the distance to the parking lot and the availability of free spaces, as well as the method of controlling the automatic barrier, as one of the components of the complex parking management system, has been implemented. An automatic barrier control system was designed and implemented based on the intelligent recognition of car numbers using a modified AlexNet neural network.
Content: ВСТУП 8 РОЗДІЛ 1 АНАЛІЗ ПІДХОДІВ ДО ОРГАНІЗАЦІЇ РОЗУМНИХ ПАРКОВОК 12 1.1. Аналіз структури та принципів організації сучасних систем управління парковками 12 1.2. Аналіз методів та інструментів у сфері організації розумних парковок 15 1.3. Аналіз систем контролю парковок з використанням автоматичних шлагбаумів 17 1.4. Висновки до розділу 23 РОЗДІЛ 2 ПОБУДОВА АРХІТЕКТУРИ ТА РОЗРОБКА МЕТОДІВ ОРГАНІЗАЦІЇ ІНТЕЛЕКТУАЛЬНОЮ КОМП’ЮТЕРНОЇ СИСТЕМИ УПРАВЛІННЯ ПАРКОВОКОЮ 25 2.1. Проектування архітектури інтелектуальної комп’ютеризованої системи управління парковками 25 2.2. Процедура визначення доступності паркування 30 2.3. Розробка методу управління парковкою 31 2.4. Метод розпізнавання реєстраційних номерів авто на основі згорткової нейронної мережі 37 2.5. Висновки до розділу 42 РОЗДІЛ 3 РЕАЛІЗFЦІЯ ПІДСИСТЕМИ РОЗПІЗНАВАННЯ РЕЄСТРАЦІЙНИХ НОМЕРІВ АВТО ТА АНАЛІЗ ПОКАЗНИКІВ ЕФЕКТИВНОСТІ СИСТЕМИ УПРАВЛІННЯ ПАРКОВКОЮ 43 3.1. Проектування та реалізація підсистеми розпізнавання реєстраційних номерів авто 43 3.2. Програмна імплементація моделі управління автоматичним шлагбаумом47 3.3. Аналіз показників ефективності 53 3.4. Висновки до розділу 62 РОЗДІЛ 4 ОХОРОНА ПРАЦІ ТА БЕЗПЕКА В НАДЗВИЧАЙНИХ СИТУАЦІЯХ63 4.1. Охорона праці 63 4.2 Створення метеорологічних умов виробничого середовища користувачів ВДТ ЕОМ, ПЕОМ 66 4.3 Оповіщення керівного складу органів виконавчої влади, підприємств установ та організацій, населення про загрозу і виникнення НС природного, техногенного та воєнного характеру 69 ВИСНОВКИ 74 СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ 76 Додаток А Тези конференцій 79
URI: http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/43324
Copyright owner: © Галас Микола Миколайович, 2023
© Halas Mykola, 2023
References (Ukraine): 1. Hurwicz, L., Stanley R. Designing Economic Mechanisms: Cambridge University Press. 2006. 341 р.
2. З чого складаються сучасні комп'ютерні системи? URL: https://klaster.ua/ua/stati-i-obzory/vidi-kompyuterno-nformacynih-sistem/ (дата звернення: 06.09.2023).
3. Тарарака В.Д. Архітектура комп'ютерних систем: навчальний посібник. Житомир : ЖДТУ. 2018. 383 с.
4. Брайант Р., О'Халларон Д. Комп'ютерні системи. Архітектура та програмування, 3-є видання. Print2print. 358 с.
5. Доля Г. Комп'ютерні системи штучного інтелекту. Університет «Україна». 2011.296 с.
6. Методичні вказівки для виконання лабораторних робіт з дисципліни «Технологія проектування комп’ютерних систем» для студентів напряму 6.050102 «Комп’ютерна інженерія» всіх форм навчання (частина 1) / Уклад. Осухівська Г.М., Шаблій Н.Р. Тернопіль: ТНТУ імені Івана Пулюя, 2017. 150 с.
7. Загнітко А., Данилюк І., Краснобаєва-Чорна Ж., Путіліна О., Ситар Г. Парадигмально-категорійні основи прикладної лінгвістики : Монографія. Вінниця : «ТОВ Нілан-ЛТД». 2015. 472 с.
8. Загнітко А.П. Словник сучасної лінгвістики : поняття і терміни : у 4-х т. Том 1. Донецьк : ДонНУ, 2012. 402 с.
9. Комп’ютерна лінгвістика. URL: https://esu.com.ua/article-4396 (дата звернення: 18.09.2023).
10. Arkhipenko K., Kozlov I., Trofmovich J., Skorniakov K., Gomzin A., Turdakov D. Comparison of Neural Network Architectures for Sentiment Analysis of Russian Tweets // In Proceedings of International Conference on computational linguistics and intellectual technologies Dialog-2016. 2016. P. 50- 58.
11. Amigo E., Corujo A., Gonzalo J., Meij E., Rijke M. Overview of RepLab 2012: Evaluating Online Reputation Management Systems // CLEF- 2012.
12. Aue A., Gamon M. Customizing sentiment classifers to new domains: A case study // In Proceedings of International Conference on Recent Advances in Natural Language Processing, Borovets, BG, 2005.
13. Baccianella, S., Esuli, A., Sebastiani F. SentiWordNet 3.0: An Enhanced Lexical Resource for Sentiment Analysis and Opinion Mining // Proceedings of LREC-2010, V. 10, 2010. P. 2200-2204.
14. Bagheri A., Saraee M., de Jong F. An Unsupervised Aspect Detection Model for Sentiment Analysis of Reviews // Natural Language Processing and Information Systems. Springer: Berlin Heidelberg, 2013. P. 140–151.
15. Ben-Ami Z., Feldman R., Rosenfeld B. Entities’ Sentiment Relevance //In Proceedings of ACL-2014. 2014. P. 87-92.
16. Benamara F., Taboada M., Mathieu Y. Evaluative language beyond bags of words: Linguistic insights and computational applications //Computational Linguistics, V.43, 2017. P. 201-264.
17. Blinov P.D., Kotelnikov E.V. Semantic Similarity for Aspect-Based Sentiment Analysis // Proceedings of International Conference of Computational Linguistics and Intellectual Technologies Dialog-2015. 2015. V. 2. P. 23–33.
18. Ясній О.П., Галас М.М. Архітектура інтелектуальної комп’ютерної системи управління доступністю паркомісць. Матеріали ХІІ міжнародної науково-практичної конференції молодих учених та студентів «Актуальні задачі сучасних технологій» (6-7 грудня 2023 року). Тернопіль: ТНТУ. 2022. C. 463.
19. Ясній О.П., Галас М.М. Нейронна мережа розпізнавання номерних знаків при організації системи керування парковкою. Матеріали ХІ науково-технічної конференції Тернопільського національного технічного університету імені Івана Пулюя «Інформаційні моделі, системи та технології» (13-14 грудня 2023 року). Тернопіль: ТНТУ. 2022. C. 141.
20. Bollen J., Mao H., Zeng X. Twitter mood predicts the stock market //Journal of computational science. 2011. Т. 2. N. 1. P. 1-8.
21. Blei D., Ng A., Jordan M. Latent dirichlet allocation // The Journal of Machine Learning Research, 2003. № 3. P. 993–1022.
22. Blair-Goldensohn S., Hannan K., McDonald R., Neylon T., Reis G. A., Reynar J. Building a sentiment summarizer for local service reviews //Proceedings of WWW Workshop on NLP in the Information Explosion Era. 2008.
23. Жидецький В.Ц. Охорона праці користувачів комп´ютерів. Львів: Афіша, 2011. 176 с.
24. Желібо Е.Н. Безпека життєдіяльності: Навчальний посібник/ За редакцією Е.П. Желібо, В.М. Львів: «Новий світ - 2000», 2011. 320с.
25. Стадник І.Я., Зварич Н.М. Оцінка хімічної обстановки при аваріях на хімічно небезпечних об’єктах викидом (виливом) небезпечних хімічних речовин та застосуванні хімічної зброї. ТНТУ. 2020. 36 с.
Content type: Master Thesis
�蝷箔����:123 — комп’ютерна інженерія

��辣銝剔�﹝獢�:
獢�獢� ��膩 憭批���撘� 
Author_Notes_Mykola_Halas.docx10,39 kBMicrosoft Word XML璉�閫�/撘��
Mykola_Halas.pdf3,05 MBAdobe PDF璉�閫�/撘��


�DSpace銝剜�������★��������雿��.

蝞∠�極�