Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/42323
Titolo: Комп’ютеризована система відеонагляду з функцією ідентифікації екстрених ситуацій на основі штучного інтелекту
Titoli alternativi: Computerized video surveillance system with the function of identifying emergency situations based on artificial intelligence
Autori: Величко, Діана Вадимівна
Velychko, Diana
Affiliation: Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя
Ternopil Ivan Puluj National Technical University
Bibliographic description (Ukraine): Величко Д.В. Комп’ютеризована система відеонагляду з функцією ідентифікації екстрених ситуацій на основі штучного інтелекту : кваліфікаційна робота бакалавра за спеціальністю „123 — Комп’ютерна інженерія“ / Величко Діана Вадимівна. – Тернопіль: ТНТУ, 2023. – 80 c.
Bibliographic description (International): Velychko D. Computerized video surveillance system with the function of identifying emergency situations based on artificial intelligence : Bachelor thesis „123 — Computer Engineering“ Maslovskyi Demian - Ternopil, TNTU, 2023 – 80 p.
Data: 16-giu-2023
Submitted date: 23-giu-2023
Date of entry: 22-lug-2023
Editore: Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя
Country (code): UA
Place of the edition/event: Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя
Supervisor: Луцик, Надія Степанівна
‪Lutsyk, Nadiia
Committee members: Приймак, Микола Володимирович
‪Pryjmak, Mykola
UDC: 654.9:004.8
Parole chiave: відеонаглядкомп’ютеризована система
ESP32-CAM
алгоритм
штучний інтелект
video surveillance
computerized system
algorithm
artificial intelligence
Number of pages: 80
Abstract: Кваліфікаційна робота присвячена розробці комп’ютеризованої системи відеонагляду з функцією ідентифікації екстрених ситуацій на основі штучного інтелекту, яка здатна виявляти нетипові (екстрені) ситуації. Пояснювальна записка складається з чотирьох розділів. У першому розділі проведено аналіз вимог до проектованої комп’ютеризованої системи відеонагляду. Обґрунтовано актуальність теми та сфери використання даної системи. У другому розділі було розроблено архітектуру комп’ютеризованої системи. Обґрунтовано вибір апаратної, програмної складових та методу реалізації функції ідентифікації екстреної ситуації для реалізації системи. У третьому розділі описано реалізацію функції ідентифікації екстрених ситуацій в комп’ютеризованій системі методами машинного навчання та її тестування. В четвертому розділі розглянуті питання безпеки життєдіяльності та охорони праці.
The qualification work is devoted to developing a computerized video surveillance system with the function of identifying emergency situations based on artificial intelligence, which is capable of detecting atypical (emergency) situations. The explanatory note consists of four sections The first section presents the analysis of the requirements for the designed computerized video surveillance system. The relevance of the topic and the scope of use of this system is substantiated. In the second section, the architecture of the computerized system is developed. The choice of hardware, software components, and the method of implementing the emergency identification function for the system is substantiated. Section 3 describes the implementation of the emergency identification function in the computerized system using machine learning methods and its testing. The fourth section discusses the issues of life safety and labor protection.
Content: ВСТУП 7 РОЗДІЛ 1 АНАЛІЗ ТЕХНІЧНОГО ЗАВДАННЯ 9 1.1 Аналіз вимог та постановка завдання 9 1.2 Аналіз можливих рішень 10 РОЗДІЛ 2 ПРОЄКТНА ЧАСТИНА 17 2.1 Розробка архітектури комп’ютеризованої системи 17 2.2 Обґрунтування вибору апаратного забезпечення 18 2.3 Обґрунтування вибору програмного забезпечення 24 2.4 Обґрунтування методу реалізації функції ідентифікації екстреної ситуації 26 2.5 Алгоритм роботи системи 30 РОЗДІЛ 3 ПРАКТИЧНА ЧАСТИНА 32 3.1 Реалізація проєктних рішень 32 3.2 Реалізація функції ідентифікації екстрених ситуацій в комп’ютеризованій системі методами машинного навчання та її тестування 34 РОЗДІЛ 4 БЕЗПЕКА ЖИТТЄДІЯЛЬНОСТІ, ОСНОВИ ОХОРОНИ ПРАЦІ 43 4.1 Надзвичайні ситуації: визначення, причини, класифікація 43 4.2 Соціальне значення охорони праці 47 ВИСНОВКИ 50 СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ 51 ДОДАТКИ 53
URI: http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/42323
Copyright owner: © Величко Діана Вадимівна, 2023
© Velychko Diana, 2023
References (Ukraine): Величко Д.В. Аналіз систем виявлення екстрених ситВідеоспостереження: типи систем і застосування. URL: https://vv24.in.ua/videosposterezhennya-typy-system.php?lang=1 (дата звернення: 03.03.2023).уацій. Природничі та гуманітарні науки. Актуальні питання: Матеріали VI Міжнародної студентської науково - технічної конференції (27-28 квітня 2023р.). Тернопіль: Тернопільський національний технічний університет ім. І.Пулюя, 2023. с. 116.
Raspberry PI. URL: https://www.raspberrypi.com/ (дата звернення: 15.03.2023).
ESP32 Datasheet. URL: https://www.espressif.com/sites/default/files/ documentation/esp32_datasheet_en.pdf (дата звернення: 03.03.2023).
Модуль Wi-Fi ESP32-CAM з камерою 2MP. URL: https://arduino.ua/prod3458-modyl-wi-fi-esp32-s-kameroi-2mp (дата звернення: 03.03.2023).
Arm. URL: https://www.arm.com/products/silicon-ip-cpu?families= cortex- m&showall=true- (дата звернення: 15.03.2023).
STM32 32-bit Arm Cortex MCUs. URL: https://www.st.com/en/microcontrollers-microprocessors/stm32-32-bit-arm-cortex-mcus.html (дата звернення: 15.03.2023).
Toshpulatov, M., Lee, W., Lee, S. et al. Human pose, hand and mesh estimation using deep learning: a survey.(2022). The Journal of Supercomputing, volume 78, 2022. p. 616–654. URL: https://doi.org/10.1007/s11227-021-04184-7.
Human Pose Estimation with Deep Learning – Ultimate Overview in 2023. URL: https://viso.ai/deep-learning/pose-estimation-ultimate-overview/ (дата звернення: 29.03.2023).
Posenet Model in ML. URL: https://iq.opengenus.org/posenet-model/ (дата звернення: 28.04.2023).
Arduino IDE 1 Installation (Windows). URL: https://docs.arduino.cc/software/ide-v1/tutorials/Windows (дата звернення: 15.04.2023).
How to Program / Upload Code to ESP32-CAM AI-Thinker (Arduino IDE). URL: https://randomnerdtutorials.com/program-upload-code-esp32-cam/ (дата звернення: 15.04.2023).
Trevor Hastie, Robert Tibshirani and Jerome H. Friedman. The Elements of Statistical Learning (2nd edition). Springer-Verlag, 2008. 763 p.
Fawcett, Tom. An Introduction to ROC Analysis. Pattern Recognition Letters, 2006. 27 (8): 861–874. doi:10.1016/j.patrec.2005.10.010.
Classification: ROC Curve and AUC. URL: https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/classification/check-your-understanding-accuracy-precision-recall (дата звернення: 25.05.2023).
Осухівська Г. М., Тиш Є. В., Луцик Н. С., Паламар А. М. Методичні вказівки до виконання кваліфікаційних робіт здобувачів першого (бакалаврського) рівня вищої освіти спеціальності 123 «Комп’ютерна інженерія» усіх форм навчання. Тернопіль, ТНТУ. 2022. 28 с.
Скобло Ю. С., Соколовська Т. Б., Морозенко Д. І. та ін. Безпека життєдіяльності. Навчальний посібник для вищих навчальних закладів 3-4 рівнів акредитації. – К.: Кондор, 2003. 424 с.
Стиценко Т. Є., Пронюк Г. В., Сердюк Н. М., Хондак І. І. Безпека життєдіяльності: навч. посібник / Т. Є Стиценко, Г. В. Пронюк, Н. М. Сердюк, І. І. Хондак. – Харкiв: ХНУРЕ, 2018. – 336 с.
Пожарова О. В. Охорона праці: навчальний посібник / О. В. Пожарова. - Одеса, 2022. - 86 с. Режим доступу: https://doi.org/10.32837/11300.18442.
Content type: Bachelor Thesis
È visualizzato nelle collezioni:123 — Комп’ютерна інженерія (бакалаври)

File in questo documento:
File Descrizione DimensioniFormato 
Author_Notes_Diana_Velychko.docx10,29 kBMicrosoft Word XMLVisualizza/apri
Diana_Velychko.pdf3,03 MBAdobe PDFVisualizza/apri


Tutti i documenti archiviati in DSpace sono protetti da copyright. Tutti i diritti riservati.

Strumenti di amministrazione