Bitte benutzen Sie diese Kennung, um auf die Ressource zu verweisen:
http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/48400| Titel: | Методи та засоби проведення інвентаризації товарів дронамина основі автоматизованого розпізнавання їх кодів |
| Sonstige Titel: | Methods and tools for inventorying goods with drones based onautomated recognition of their codes. |
| Autor(en): | Щур, Тарас Михайлович Shchur, Taras |
| Affiliation: | Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя Ternopil Ivan Puluj National Technical University |
| Bibliographic description (Ukraine): | Щур Т.М. Методи та засоби проведення інвентаризації товарів дронами на основі автоматизованого розпізнавання їх кодів : кваліфікаційна робота на здобуття ступеня магістр: спец. 123 — комп’ютерна інженерія / наук.кер. Г.М. Осухівська. — Тернопіль: ТНТУ, 2024. — 74 с. |
| Bibliographic description (International): | Shchur T. Methods and tools for inventorying goods with drones based on automated recognition of their codes. : Master Thesis „123 — Computer Engineering“ / Taras Shchur - Ternopil, TNTU, 2024 – 74 p. |
| Erscheinungsdatum: | 23-Dez-2024 |
| Submitted date: | 27-Dez-2024 |
| Date of entry: | 23-Dez-2024 |
| Herausgeber: | Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя |
| Country (code): | UA |
| Place of the edition/event: | Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя |
| Supervisor: | Осухівська, Галина Михайлівна Osukhivska, Halyna |
| Committee members: | Сверстюк, Андрій Степанович Sverstiuk, Andrii |
| UDC: | 004.8:004.93:658.7 |
| Stichwörter: | 123 комп’ютерна інженерія автоматизування машинне навчання розпізнаванняоб’єктів сервер комп’ютерне бачення дрони інвентаризація. automation machine learning object recognition server computer vision,drones inventory management. |
| Number of pages: | 74 |
| Zusammenfassung: | Кваліфікаційна робота присвячена дослідженню методів і засобів
управління інвентаризацією із застосуванням дронів і технологій
автоматизованого розпізнавання кодів. Робота включає в себе аналіз існуючих
досліджень у сфері автоматизації обробки візуальних даних, а також акцентує
увагу на можливостях інтеграції дронів для підвищення ефективності
інвентаризації. Для створення системи використано моделі комп'ютерного
бачення, такі як YOLOv8, що дозволяють виявляти об’єкти в реальному часі
та виконувати декодування кодів товарів.
Отримані дані про інвентаризацію передаються на сервер для
подальшого аналізу та управління. Результати цього дослідження можуть
мати практичне значення для вдосконалення автоматизації обліку товарів і
зменшення помилок в управлінні запасами в промислових та комерційних
структурах. The Master’s graduation thesis is dedicated to the exploration of methods and tools for inventory management using drones and automated code recognition technologies. The work includes an analysis of existing research in the field of automated visual data processing and emphasizes the potential of drone integration to enhance inventory efficiency. The system development utilizes computer vision models such as YOLOv8, which enable real-time object detection and product code decoding. The inventory data obtained is transmitted to a server for further analysis and management. The results of this study have practical significance for improving the automation of inventory tracking and reducing errors in stock management in industrial and commercial sectors. |
| Content: | ПЕРЕЛІК УМОВНИХ ПОЗНАЧЕНЬ СИМВОЛІВ, ОДИНИЦЬ, СКОРОЧЕНЬ І ТЕРМІНІВ 6 ВСТУП 8 РОЗДІЛ 1 АНАЛІЗ ПРОЦЕСІВ ІНВЕНТАРИЗАЦІЇ, ЗАСТОСУВАННЯ ДРОНІВ ТА КОМП’ЮТЕРНОГО БАЧЕННЯ ДЛЯ ЇХ АВТОМАТИЗАЦІЇ 11 1.1.Процеси та технології проведення інвентаризації 11 1.2.Інтеграція дронів у систему інвентаризації 15 1.3.Аналіз технологій передачі зображень у режимі реального часу 18 1.4.Огляд технологій ідентифікації товару та автоматизованого розпізнавання 22 1.5.Виклики та обмеження у процесі інвентаризації товарів дронами та алгоритмами комп’ютерного бачення 24 1.6.Висновок 25 РОЗДІЛ 2 МЕТОДИ АВТОМАТИЗОВАНОГО РОЗПІЗНАВАННЯ КОДІВ ТА МОДЕЛІ ПРОВЕДЕННЯ ІНВЕНТАРИЗАЦІЇ ТОВАРІВ ЗА ДОПОМОГОЮ ДРОНІВ 26 2.1.Технології автоматизованого розпізнавання кодів 26 2.2.Архітектура автоматизованих інвентаризаційних систем 30 2.3.Технічна реалізація дрона 34 2.4.Висновок 38 РОЗДІЛ 3 ПРОЕКТУВАННЯ ТА РЕАЛІЗАЦІЯ СИСТЕМИ 40 3.1.Пошук актантів та варіантів використання 40 3.2.Проектування архітектури системи 42 3.3.Опис програмних рішень системи 48 3.4.Опис візуального інтерфейсу 53 3.5.Висновок 57 РОЗДІЛ 4 ОХОРОНА ПРАЦІ ТА БЕЗПЕКА В НАДЗВИЧАЙНИХ СИТУАЦІЯХ 58 4.1.Охорона праці 58 4.2.Надійність роботи автоматизованого розпізнавання кодів товарів в умовах надзвичайних ситуацій 60 4.3. Висновок 63 ВИСНОВКИ 64 Розроблено прототип системи для управління інвентаризацією, що базується на дронах, автоматизованих технологіях розпізнавання та сучасних програмних інструментах. 64 СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ 65 Додаток А Тези конференцій 68 Додаток Б Блок-схеми 74 |
| URI: | http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/48400 |
| Copyright owner: | © Щур Тарас Михайлович, 2024 © Shchur Taras, 2024 |
| References (Ukraine): | Луцик Н.С., Луцків А.М., Осухівська Г.М., Тиш Є.В. ПрЛуцик Н.С., Луцків А.М., Осухівська Г.М., Тиш Є.В. Методичні рекомендації до виконання кваліфікаційної роботи магістра для студентів спеціальності 123 «Комп’ютерна інженерія» другого (магістерського) рівня вищої освіти усіх форм навчання. Тернопіль. 2024. 44 с.ограма та методичні рекомендації з проходження практики за тематикою кваліфікаційної роботи для студентів спеціальності 123 «Комп’ютерна інженерія» другого (магістерського) рівня вищої освіти усіх форм навчання. Тернопіль: ТНТУ. 2024. 45 с. Варавін А.В., Лещишин Ю.З., Чайковський А.В. Методичні вказівки до виконання курсового проєкту з дисципліни «дослідження і проєктування комп’ютерних систем та мереж» для здобувачів другого (магістерського) рівня вищої освіти спеціальності 123 «Комп’ютерна інженерія» усіх форм навчання. Тернопіль: ТНТУ, 2024. 32 с. Щур Т.М., Осухівська Г.М. Використання штучного інтелекту для систем розпізнавання в інтернеті речей. V міжнародної науково-практичної конференція учених та студентів «Цифрова економіка як фактор інновацій та сталого розвитку суспільства» / Тернопіль: Тернопільський національний технічний університет ім. І.Пулюя. Тернопіль, 2024. с. 131. Щур Т.М., Осухівська Г.М. Ефективне управління інвентарем за допомогою дронів і штучного інтелекту. с. 111. Muller, Max. Essentials of inventory management. HarperCollins Leadership, 2019. 272 pages. Ivanov, Dmitry, et al. Inventory management. Global Supply Chain and Operations Management: A Decision-Oriented Introduction to the Creation of Value, 2021, p. 385-433. Madamidola, Olugbenga Ayomide, et al. A Review of existing inventory management systems. International Journal of Research in Engineering and Science (IJRES), 2024, 12.9: p. 40-50. Ibrahiv, Ag Asri Ag, et al. Review and analyzing RFID technology tags and applications. In: 2019 IEEE 13th international conference on application of information and communication technologies (AICT). IEEE, 2019. p. 1-4. Christoph Roser. How IKEA Uses Drones for Inventory Management. In: AllAboutLean.com (July 2022). p. 9. Chandra, Mayank Arya; BEDI, S. S. Survey on SVM and their application in image classification. International Journal of Information Technology, 2021, 13.5: p. 1-11. Ugbebor, Friday; ADETEYE, Michael; Ugbebor, John. Automated Inventory Management Systems with IoT Integration to Optimize Stock Levels and Reduce Carrying Costs for SMEs: A Comprehensive Review. Journal of Artificial Intelligence General Science (JAIGS) ISSN: 3006-4023, 2024, 6.1: p. 306-340. Kazerouni, Iman Abaspur, et al. A survey of state-of-the-art on visual SLAM. Expert Systems with Applications, 2022, 205: 117734. p. 5. Ratnasingam, Sivalogeswaran. Deep camera: A fully convolutional neural network for image signal processing. In: Proceedings of the IEEE/CVF International Conference on Computer Vision Workshops. 2019. p. 20. Zhou, Longfei; Zhang, Lin; Konz, Nicholas. Computer vision techniques in manufacturing. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems, 2022, 53.1: p. 105-117. Rodrigues, Tiago Koketsu, et al. Machine learning meets computation and communication control in evolving edge and cloud: Challenges and future perspective. IEEE Communications Surveys & Tutorials, 2019, 22.1: p. 38-67. Alzubaidi, Laith, et al. Review of deep learning: concepts, CNN architectures, challenges, applications, future directions. Journal of big Data, 2021, 8: p. 1-74. Rabiah, Nur Nabila; Lindawati, Lindawati; Sarjana, Sarjana. Web-Based Laboratory Inventory Application Using QR Code and RFID in Telecommunication Engineering Laboratories/Workshops. Sinkron: jurnal dan penelitian teknik informatika, 2022, 6.4: p. 2248-2261. Yoon, Bohan, et al. 3D position estimation of drone and object based on QR code segmentation model for inventory management automation. In: 2021 IEEE International Symposium on Safety, Security, and Rescue Robotics (SSRR). IEEE, 2021. p. 223-229. Cristiani, Davide, et al. Inventory management through mini-drones: Architecture and proof-of-concept implementation. In: 2020 IEEE 21st International Symposium on" A World of Wireless, Mobile and Multimedia Networks"(WoWMoM). IEEE, 2020. p. 317-322. Huo, Lina, et al. Research on QR image code recognition system based on artificial intelligence algorithm. Journal of Intelligent Systems, 2021, 30.1: p. 855-867. Diwan, Tausif; Anirudh, G.; Tembhurne, Jitendra V. Object detection using YOLO: Challenges, architectural successors, datasets and applications. multimedia Tools and Applications, 2023, 82.6: p. 9243-9275. Стручок В.С. Безпека в надзвичайних ситуаціях. Методичний посібник для здобувачів освітнього ступеня «магістр» всіх спеціальностей денної та заочної (дистанційної) форм навчання / В.С.Стручок. Тернопіль: ФОП Паляниця В. А., 2022. 156 с. Техноекологія та цивільна безпека. Частина «Цивільна безпека». Навчальний посібник / В.С. Стручок. Тернопіль: ТНТУ ім. І.Пулюя, 2022. 150 с. |
| Content type: | Master Thesis |
| Enthalten in den Sammlungen: | 123 — комп’ютерна інженерія |
Dateien zu dieser Ressource:
| Datei | Beschreibung | Größe | Format | |
|---|---|---|---|---|
| Taras_Shchur.pdf | 6,28 MB | Adobe PDF | Öffnen/Anzeigen |
Alle Ressourcen in diesem Repository sind urheberrechtlich geschützt, soweit nicht anderweitig angezeigt.
Administrationswerkzeuge