Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/52650
Record completo di tutti i metadati
Campo DCValoreLingua
dc.contributor.advisorПастух, Олег Анатолійович-
dc.contributor.authorСтойко, Денис Ігорович-
dc.contributor.authorStoiko, Denys-
dc.date.accessioned2026-06-24T14:12:41Z-
dc.date.available2026-06-24T14:12:41Z-
dc.date.issued2026-06-
dc.identifier.urihttp://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/52650-
dc.description.abstractУ першому розділі досліджено предметну область, розглянуто наявні на даний момент аналогічні системи запобігання зіткнень, виконано огляд доступних технологій їх втілення. У другому розділі були визначені вимоги, котрі необхідні для розробки кожного із програмних компонентів системи (графічного інтерфейсу, обміну даними через CAN-шину, нейромережі YOLO). Створені діаграми варіантів використання. Реалізований графічний інтерфейс користувача, котрий забезпечує під’єднання до апаратної частини системи по мережі. Втілено опрацювання помилок при допомозі спливаючих вікон, реалізовано методи для спрощення процесу застосування застосунку. Забезпечено ефективний обмін даними із найменшими часовими затримками та обробкою помилок. Навчена нейронна мережа, котра забезпечує високу точність і швидкість виявлення ймовірного зіткнення. Третій розділ присвячено тестуванню компонентів системи за допомогою розроблених функціональних тестів. Усі створені тести пройшли успішне виконання. Четвертий розділ висвітлює важливі питання безпеки життєдіяльності та основ охорони праці.uk_UA
dc.description.abstractThe first section explores the subject area, considers the currently available similar collision avoidance systems, and reviews available technologies for their implementation. The second section identifies the requirements necessary for the development of each of the system's software components (graphical interface, data exchange via CAN bus, YOLO neural network). Use case diagrams are created. A graphical user interface is implemented that provides connection to the system hardware over the network. Error handling using pop-up windows is implemented, methods are implemented to simplify the application application process. Effective data exchange with the lowest time delays and error handling is provided. A neural network is trained that provides high accuracy and speed of detecting a potential collision. The third deals with the testing system components using the developed functional tests. All created tests were successfully completed. The fourth section highlights important issues of life safety and the basics of labor protection.uk_UA
dc.description.tableofcontentsВСТУП 9 1 ОГЛЯД ПРЕДМЕТНОЇ ОБЛАСТІ 10 1.1 ОГЛЯД АНАЛОГІВ 10 1.1.1 SICK SAFETY COLLISION PREVENTION SYSTEM 10 1.1.2 CATERPILLAR CAT DETECT SAFETY SYSTEM 11 1.1.3 KOMATSU INTELLIGENT MACHINE CONTROL 12 1.1.4 JOHN DEERE ACTIVECOLLISION AVOIDANCE SYSTEM 13 1.2 ОГЛЯД ІСНУЮЧИХ ТЕХНОЛОГІЙ РЕАЛІЗАЦІЇ 14 1.3 ВИСНОВКИ ДО ПЕРШОГО РОЗДІЛУ 16 2 ПРОЄКТУВАННЯ ТА РЕАЛІЗАЦІЯ 17 2.1 ВИМОГИ ДО СИСТЕМИ 17 2.1.1 ВИМОГИ ДО ЗАСТОСУНКУ 17 2.1.2 ВИМОГИ ДО КОМПОНЕНТУ ОБМІНУ ДАНИМИ 18 2.1.3 ВИМОГИ ДО НЕЙРОННОЇ МЕРЕЖІ 18 2.2 АРХІТЕКТУРА СИСТЕМИ 18 2.3 ПРОЕКТУВАННЯ ПРОГРАМИ ДЛЯ НАЛАШТУВАННЯ ПАРАМЕТРІВ 19 2.4 ПРОЕКТУВАННЯ КОМПОНЕНТУ ОБМІНУ ДАНИХ 22 2.5 ПРОЕКТУВАННЯ КОМПОНЕНТА НЕЙРОННОЇ МЕРЕЖІ 23 2.6 РЕАЛІЗАЦІЯ 24 2.6.1 ПРОГРАМНІ ЗАСОБИ РЕАЛІЗАЦІЇ 24 2.6.2 РЕАЛІЗАЦІЯ ЗАСТОСУНКУ 25 2.6.3 РЕАЛІЗАЦІЯ КОМПОНЕНТУ ОБМІНУ ДАНИМИ 30 2.6.4 РЕАЛІЗАЦІЯ НЕЙРОННОЇ МЕРЕЖІ 34 2.7 ВИСНОВКИ ДО ДРУГОГО РОЗДІЛУ 36 3 ТЕСТУВАННЯ 38 3.1 ТЕСТУВАННЯ ЗАСТОСУНКУ 38 3.2 ТЕСТУВАННЯ КОМПОНЕНТА ОБМІНУ ДАНИМИ 40 3.3 ТЕСТУВАННЯ НЕЙРОННОЇ МЕРЕЖІ 40 3.4 ВИСНОВКИ ДО ТРЕТЬОГО РОЗДІЛУ 41 4 БЕЗПЕКА ЖИТТЄДІЯЛЬНОСТІ, ОСНОВИ ОХОРОНИ ПРАЦІ 42 4.1 КЛАСИФІКАЦІЯ ШКІДЛИВИХ ТА НЕБЕЗПЕЧНИХ ВИРОБНИЧИХ ФАКТОРІВ 42 4.2 ВПЛИВ ВІБРАЦІЇ НА ЛЮДИНУ 44 4.3 ВИСНОВКИ ДО ЧЕТВЕРТОГО РОЗДІЛУ 47 ВИСНОВКИ 48 СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ 49uk_UA
dc.language.isoukuk_UA
dc.publisherТернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюяuk_UA
dc.subjectбібліотекаuk_UA
dc.subjectдавачuk_UA
dc.subjectінтерфейсuk_UA
dc.subjectобмін данимиuk_UA
dc.subjectCAN-шинаuk_UA
dc.subjectPythonuk_UA
dc.subjectYOLOuk_UA
dc.subjectlibraryuk_UA
dc.subjectsensoruk_UA
dc.subjectinterfaceuk_UA
dc.subjectdata exchangeuk_UA
dc.subjectCAN-busuk_UA
dc.titleРозробка програмної частини системи запобігання зіткненню для великогабаритної технікиuk_UA
dc.title.alternativeDevelopment of the software part of the collision avoidance system for large-sized equipmentuk_UA
dc.typeBachelor Thesisuk_UA
dc.rights.holder© Стойко Денис Ігорович, 2026uk_UA
dc.contributor.committeeMemberОсухівська, Галина Михайлівна-
dc.coverage.placenameТернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, факультет ФІСuk_UA
dc.format.pages51-
dc.subject.udc004.89uk_UA
dc.relation.references1. Amato F., Nardone R., Santone A. CAN-Bus AttackDetection With Deep Learning. // Transactions on Intelligent Transportation Systems, IEEE 2021. 5081–5090 pp.uk_UA
dc.relation.references2. SICK Safety Collision Prevention. URL: https://www.sick.com/ag/en/catalog/archive/s3000-anti-collision/c/g329351 (дата звернення: 25.04.2026).uk_UA
dc.relation.references3. Caterpillar Cat Detect Safety System. URL: https://www.cat.com/en_US/support/operations/technology/product-link-owners-manuals/cat-object-detection-manuals.html (дата звернення: 25.04.2026).uk_UA
dc.relation.references4. Komatsu Intelligent Machine Control. URL: https://www.komatsu.eu/en/komatsu-intelligent-machine-control (дата звернення: 25.04.2026).uk_UA
dc.relation.references5. John Deere ActiveCollision Avoidance System. URL: https://www.deere.com/en/technology-products/precision-ag-technology/guidance/auto-trac/ (дата звернення: 25.04.2026).uk_UA
dc.relation.references6. Kumar P., Narasimha Swamy S., Purohit G., Raju K. S., Real-time, yolo-based intelligent surveillance and monitoring system using jetson tx2. // Data Analytics and Management Proceedings of ICDAM, Springer 2021. 461– 471 pp.uk_UA
dc.relation.references7. Jetson Software Documentation. URL: https://docs.nvidia.com/jetson/tation (дата звернення: 29.04.2026).uk_UA
dc.relation.references8. Donmez T. C. M. Anomaly Detection in Vehicular CAN Bus UsingMessage Identifier Sequences. // IEEE Access, 2021. 105–108 pp.uk_UA
dc.relation.references9. Marchetti M., Stabili D. Anomaly detection of can bus messagesthrough analysis of id sequences. // IEEE Intelligent VehiclesSymposium (IV), 2017. 1577–1583 pp.uk_UA
dc.relation.references10. Taylor A., Japkowicz N., Leblanc S. Frequency-based anomaly detection for the automotive can bus. // 2015 World Congress on IndustrialControl Systems Security (WCICSS), 2015. 45–49 pp.uk_UA
dc.relation.references11. Müter M., Asaj N. Entropy-based anomaly detection for in-vehiclenetworks. // 2011 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV), 2011. 1110– 1115 pp.uk_UA
dc.relation.references12. Diwan, T., Anirudh, G., & Tembhurne, J. V. (2023). Object detection using YOLO: Challenges, architectural successors, datasets and applications. Multimedia Tools and Applications, 82(6), 9243–9275. https://doi.org/10.1007/s11042- 022-13644-yuk_UA
dc.relation.references13. Redmon J., Divvala S., Girshik R. You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection.//IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Conference, 2016. 45–49 pp.uk_UA
dc.relation.references14. Python 3.7. URL: https://www.python.org/downloads/release/python-373/ (дата звернення: 30.04.2026).uk_UA
dc.relation.references15. Pycharm. URL: https://www.jetbrains.com/pycharm/ (дата звернення: 30.04.2026).uk_UA
dc.contributor.affiliationТНТУ ім. І. Пулюя, Факультет комп’ютерно-інформаційних систем і програмної інженерії, Кафедра програмної інженерії, м. Тернопіль, Українаuk_UA
dc.coverage.countryUAuk_UA
dc.identifier.citation2015Стойко Д.І. Розробка програмної частини системи запобігання зіткненню для великогабаритної техніки: кваліфікаційна робота бакалавра за спеціальністю 121 «Інженерія програмного забезпечення» / Д. І. Стойко – Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя – Тернопіль, ТНТУ, 2026. – 51 с.uk_UA
È visualizzato nelle collezioni:121 — Інженерія програмного забезпечення, F2 Інженерія програмного забезпечення (бакалаври)

File in questo documento:
File Descrizione DimensioniFormato 
dyplom_Stoiko_D_2026.pdf1,02 MBAdobe PDFVisualizza/apri


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

Strumenti di amministrazione