1. ELARTU — Інституційний репозитарій ТНТУ імені Івана Пулюя
  2. Роботи студентів
  3. Магістр
  4. 123 — комп’ютерна інженерія
このアイテムの引用には次の識別子を使用してください: http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/48400
完全メタデータレコード
DCフィールド値言語
dc.contributor.advisorОсухівська, Галина Михайлівна-
dc.contributor.advisorOsukhivska, Halyna-
dc.contributor.authorЩур, Тарас Михайлович-
dc.contributor.authorShchur, Taras-
dc.date.accessioned2024-12-23T21:23:40Z-
dc.date.available2024-12-23T21:23:40Z-
dc.date.issued2024-12-23-
dc.date.submitted2024-12-27-
dc.identifier.citationЩур 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.uk_UA
dc.identifier.urihttp://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/48400-
dc.description.abstractКваліфікаційна 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.uk_UA
dc.description.abstractThe 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.uk_UA
dc.description.tableofcontentsПЕРЕЛІК 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 74uk_UA
dc.language.isoukuk_UA
dc.publisherТернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюяuk_UA
dc.subject123uk_UA
dc.subjectкомп’ютерна інженеріяuk_UA
dc.subjectавтоматизуванняuk_UA
dc.subjectмашинне навчанняuk_UA
dc.subjectрозпізнаванняоб’єктівuk_UA
dc.subjectсерверuk_UA
dc.subjectкомп’ютерне баченняuk_UA
dc.subjectдрониuk_UA
dc.subjectінвентаризація.uk_UA
dc.subjectautomationuk_UA
dc.subjectmachine learninguk_UA
dc.subjectobject recognitionuk_UA
dc.subjectserveruk_UA
dc.subjectcomputer vision,dronesuk_UA
dc.subjectinventory management.uk_UA
dc.titleМетоди та засоби проведення інвентаризації товарів дронамина основі автоматизованого розпізнавання їх кодівuk_UA
dc.title.alternativeMethods and tools for inventorying goods with drones based onautomated recognition of their codes.uk_UA
dc.typeMaster Thesisuk_UA
dc.rights.holder© Щур Тарас Михайлович, 2024uk_UA
dc.rights.holder© Shchur Taras, 2024uk_UA
dc.contributor.committeeMemberСверстюк, Андрій Степанович-
dc.contributor.committeeMemberSverstiuk, Andrii-
dc.coverage.placenameТернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюяuk_UA
dc.format.pages74-
dc.subject.udc004.8:004.93:658.7uk_UA
dc.relation.referencesЛуцик 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.uk_UA
dc.relation.referencesВаравін 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.uk_UA
dc.relation.referencesЩур Т.М., Осухівська Г.М. Використання штучного інтелекту для систем розпізнавання в інтернеті речей. V міжнародної науково-практичної конференціяuk_UA
dc.relation.referencesучених та студентів «Цифрова економіка як фактор інновацій та сталого розвиткуuk_UA
dc.relation.referencesсуспільства» / Тернопіль: Тернопільський національний технічний університет ім.uk_UA
dc.relation.referencesІ.Пулюя. Тернопіль, 2024. с. 131.uk_UA
dc.relation.referencesЩур Т.М., Осухівська Г.М. Ефективне управління інвентарем за допомогою дронів і штучного інтелекту. с. 111.uk_UA
dc.relation.referencesMuller, Max. Essentials of inventory management. HarperCollins Leadership, 2019. 272 pages.uk_UA
dc.relation.referencesIvanov, Dmitry, et al. Inventory management. Global Supply Chain and Operations Management: A Decision-Oriented Introduction to the Creation of Value, 2021, p.uk_UA
dc.relation.references385-433.uk_UA
dc.relation.referencesMadamidola, 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.uk_UA
dc.relation.referencesIbrahiv, 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.uk_UA
dc.relation.referencesChristoph Roser. How IKEA Uses Drones for Inventory Management. In: AllAboutLean.com (July 2022). p. 9.uk_UA
dc.relation.referencesChandra, 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.uk_UA
dc.relation.referencesUgbebor, 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.uk_UA
dc.relation.referencesKazerouni, Iman Abaspur, et al. A survey of state-of-the-art on visual SLAM. Expert Systems with Applications, 2022, 205: 117734. p. 5.uk_UA
dc.relation.referencesRatnasingam, 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.uk_UA
dc.relation.referencesZhou, Longfei; Zhang, Lin; Konz, Nicholas. Computer vision techniques in manufacturing. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems, 2022, 53.1: p. 105-117.uk_UA
dc.relation.referencesRodrigues, 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.uk_UA
dc.relation.referencesAlzubaidi, Laith, et al. Review of deep learning: concepts, CNN architectures, challenges, applications, future directions. Journal of big Data, 2021, 8: p. 1-74.uk_UA
dc.relation.referencesRabiah, 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.uk_UA
dc.relation.referencesYoon, Bohan, et al. 3D position estimation of drone and object based on QR code segmentation model for inventory management automation. In: 2021 IEEE Internationaluk_UA
dc.relation.referencesSymposium on Safety, Security, and Rescue Robotics (SSRR). IEEE, 2021. p. 223-229.uk_UA
dc.relation.referencesCristiani, 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.uk_UA
dc.relation.referencesHuo, 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.uk_UA
dc.relation.referencesDiwan, 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.uk_UA
dc.relation.referencesСтручок 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.uk_UA
dc.relation.referencesТехноекологія та цивільна безпека. Частина «Цивільна безпека». Навчальний посібник / В.С. Стручок. Тернопіль: ТНТУ ім. І.Пулюя, 2022. 150 с.uk_UA
dc.identifier.citationenShchur 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.uk_UA
dc.contributor.affiliationТернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюяuk_UA
dc.contributor.affiliationTernopil Ivan Puluj National Technical Universityuk_UA
dc.coverage.countryUAuk_UA
出現コレクション:123 — комп’ютерна інженерія

このアイテムのファイル:
ファイル 記述 サイズフォーマット 
Taras_Shchur.pdf6,28 MBAdobe PDF見る/開く
アイテムの簡略レコードを表示する


このリポジトリに保管されているアイテムはすべて著作権により保護されています。

管理ツール