Utilize este identificador para referenciar este registo: http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/52763
Título: Розробка застосунку для визначення сонливості водія за допомогою штучного інтелекту
Outros títulos: Development of an app to detect driver drowsiness using artificial intelligence
Autor: Целінь, Артур Ромаович
Tselin, Artur
Affiliation: ТНТУ ім. І. Пулюя, Факультет комп’ютерно-інформаційних систем і програмної інженерії, Кафедра програмної інженерії, м. Тернопіль, Україна
Bibliographic reference (2015): Целінь А. Р. Розробка застосунку для визначення сонливості водія за допомогою штучного інтелекту : робота на здобуття кваліфікаційного ступеня бакалавра : 121 - інженерія програмного забезпечення / наук. кер. Г. Б. Цуприк. Тернопіль : Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, 2026. 68 с.
Data: Jun-2026
Date of entry: 26-Jun-2026
Editora: Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя
Country (code): UA
Place of the edition/event: ТНТУ ім. І.Пулюя, ФІС, м. Тернопіль, Україна
Supervisor: Цуприкx, Галина Богданівна
Committee members: Стадник, Марія Андріївна
UDC: 004.9
Palavras-chave: інженерія програмного забезпечення
штучний інтелект
комп'ютерний зір
машинне навчання
сонливість водія
виявлення обличчя
аналіз відеопотоку
software engineering
artificial intelligence
computer vision
machine learning
driver drowsiness
face detection
video stream analysis
Number of pages: 68
Resumo: У кваліфікаційній роботі розроблено програмну систему визначення сонливості водія, яка забезпечує автоматичний моніторинг його стану в режимі реального часу на основі аналізу відеопотоку з вебкамери. Система використовує методи комп’ютерного зору та нейронні мережі для розпізнавання стану очей водія й формування попереджувального сигналу у випадку виявлення ознак сонливості. У першому розділі проведено аналіз предметної області, розглянуто основні причини виникнення дорожньо-транспортних пригод, пов’язаних із втомою водіїв, досліджено сучасні технології моніторингу стану людини та виконано аналіз існуючих програмних аналогів. У другому розділі виконано проєктування архітектури системи, розроблено структуру бази даних Drownes, побудовано UML-діаграми та обґрунтовано вибір програмних засобів реалізації. Описано програмну реалізацію модулів виявлення обличчя та очей, класифікації стану очей за допомогою згорткової нейронної мережі, формування сигналу тривоги. Також розроблено графічний інтерфейс користувача. У третьому розділі проведено тестування функціональних можливостей програмного продукту, визначено системні вимоги до його використання, описано процес розгортання та виконано верифікацію розробленої системи. У четвертому розділі розглянуто питання охорони праці та безпеки життєдіяльності під час роботи з комп’ютерними системами. Об’єкт дослідження – процес контролю стану водія під час керування транспортним засобом. Предмет дослідження – методи та програмні засоби виявлення сонливості водія на основі технологій комп’ютерного зору та нейронних мереж. Результатом роботи є програмна система, здатна в автоматичному режимі виявляти ознаки сонливості водія, своєчасно повідомляти про потенційно небезпечний стан та зберігати результати роботи для подальшого аналізу.
система, здатна в автоматичному режимі виявляти ознаки сонливості водія, своєчасно повідомляти про потенційно небезпечний стан та зберігати результати роботи для подальшого аналізу. Анотація * This bachelor's qualification thesis is devoted to the development of a software system for driver drowsiness detection that provides automatic real-time monitoring of a driver's condition based on the analysis of video streams obtained from a webcam. The system utilizes computer vision techniques and neural networks to recognize the driver's eye state and generate warning signals when signs of drowsiness are detected. The first chapter presents an analysis of the subject area, examines the main causes of road traffic accidents related to driver fatigue, investigates modern human condition monitoring technologies, and reviews existing software solutions in this field. The second chapter describes the design of the system architecture, the development of the Drownes database structure, the creation of UML diagrams, and the justification of the selected implementation technologies. It also covers the software implementation of face and eye detection modules, eye-state classification using a convolutional neural network, and the generation of warning signals. In addition, a graphical user interface was developed. The third chapter focuses on testing the functional capabilities of the software product, defining the system requirements for its operation, describing the deployment process, and verifying the developed system. The fourth chapter addresses occupational health and safety issues as well as life safety considerations related to working with computer systems.Object of research – the process of monitoring a driver's condition while operating a vehicle.Subject of research – methods and software tools for driver drowsiness detection based on computer vision and neural network technologies. The result of the work is a software system capable of automatically detecting signs of driver drowsiness, providing timely warnings about potentially dangerous conditions, and storing operational results for further analysis.
Content: ВСТУП 8 1. АНАЛІЗ ВИМОГ ДО ПРОГРАМНОЇ СИСТЕМИ 10 1.1 АНАЛІЗ ПРЕДМЕТНОЇ ОБЛАСТІ 10 1.2 ПОСТАНОВКА ЗАВДАННЯ ТА ЦІЛЕЙ 12 1.3 ПОШУК АКТОРІВ ТА ВАРІАНТІВ ВИКОРИСТАННЯ 13 1.4 ОПИС КЛЮЧОВИХ ВАРІАНТІВ ВИКОРИСТАННЯ 15 2. ПРОЄКТУВАННЯ ТА РОЗРОБКА ПРОГРАМНОЇ СИСТЕМИ 18 2.1 ВИБІР ПРОЦЕСУ РОЗРОБКИ 18 2.2 ПРОЄКТУВАННЯ АРХІТЕКТУРИ СИСТЕМИ 19 2.3 ПОБУДОВА СХЕМИ БАЗИ ДАНИХ 22 2.4 ПОБУДОВА UML-ДІАГРАМ КЛАСІВ 28 2.5 ВИБІР МОВИ ТА СЕРЕДОВИЩА РОЗРОБКИ 30 2.6 РЕАЛІЗАЦІЯ ОСНОВНИХ КЛАСІВ ТА МЕТОДІВ 33 2.7 РОЗРОБКА ІНТЕРФЕЙСУ КОРИСТУВАЧА 37 3. ТЕСТУВАННЯ, ВПРОВАДЖЕННЯ ТА ПІДТРИМКА 43 3.1 ТЕСТУВАННЯ ПРОГРАМНОЇ СИСТЕМИ 43 3.1.1 ВИДИ ТА ПЛАН ТЕСТУВАННЯ 43 3.1.2 РОЗРОБКА ТЕСТОВИХ СЦЕНАРІЇВ 44 3.2 РОЗГОРТАННЯ ПРОГРАМНОЇ СИСТЕМИ ТА СИСТЕМНІ ВИМОГИ 46 3.3 ВЕРИФІКАЦІЯ ПРОГРАМНОЇ СИСТЕМИ 47 4. БЕЗПЕКА ЖИТТЄДІЯЛЬНОСТІ, ОСНОВИ ОХОРОНИ ПРАЦІ 49 4.1 БЕЗПЕКА ЖИТТЄДІЯЛЬНОСТІ 49 4.2 ОСНОВИ ОХОРОНИ ПРАЦІ 51 ВИСНОВКИ 53 СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ 55 ДОДАТКИ 59 ДОДАТОК А 60 ДОДАТОК Б 63
URI: http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/52763
Copyright owner: © Целінь Артур Романович, 2026
References (Ukraine): 1. Методичні вказівки до виконання кваліфікаційної роботи бакалавра для здобувачів спеціальності 121 – Інженерія програмного забезпечення, всіх форм навчання / уклад. Д. М. Михалик, Г. Б. Цуприк, В. М. Бревус. Тернопіль : Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, 2024. 45 с. URL: https://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/50317 (дата звернення: 12.06.2026).
2. Система ADAS. URL: https://uamotors.com.ua/auto/163482 (дата звернення: 11.06.2026).
3. Користь сну. URL: https://zdrav.ck.gov.ua/uk/content/koryst-snu (дата звернення: 10.06.2026).
4. Olianin D., Tsupryk H., Hovorushchenko T., Bahrii-Zaiats O., Andrushchak I. Transformer Neural Networks in Industry 4.0 // Computer Information Technologies in Industry 4.0 : Proceedings of the 3rd International Workshop (CITI-2025), Ternopil, Ukraine, 11–12 June 2025. Ternopil : Ternopil Ivan Puluj National Technical University, 2025. URL: https://ceur-ws.org/Vol-4057/ (дата звернення: 12.06.2026).
5. Keras Documentation. URL: https://keras.io (дата звернення: 15.05.2026).
6. TensorFlow Documentation. URL: https://www.tensorflow.org (дата звернення: 16.05.2026).
7. Фаулер М. UML. Розробка програмного забезпечення / пер. з англ. Київ, 2017. 210 с.
8. Основи UML-проєктування розподілених систем. URL: http://moodle.ipo.kpi.ua/moodle/mod/resource/view.php?inpopup=true&id=44416 (дата звернення: 17.05.2026).
9. Поглиблене знання діаграми варіантів використання UML. URL: https://www.mindonmap.com/uk/blog/what-is-a-uml-use-case-diagram/ (дата звернення: 18.05.2026).
10. Діаграма послідовності. URL: http://flash.retejo.info/cxefpagxo/uml/diagrama-poslidovnosti (дата звернення: 19.05.2026).
11. Ітераційна модель розробки. URL: https://stud.com.ua/174127/informatika/iteratsiyna_model (дата звернення: 20.05.2026).
12. Kotov Y., Yavorska E., Tsupryk H., Dzierżak R., Reshetnik O., Bokovets V. Evaluating interoperability and data quality in FHIR-based AI assessment pipelines // Photonics Applications in Astronomy, Communications, Industry, and High Energy Physics Experiments 2025. Proc. SPIE. 2025. Vol. 14009. Art. 140091F. DOI: https://doi.org/10.1117/12.3100561.
13. Olianin D., Tsupryk H. LLM-based Extraction from Resumes // Advanced Technologies in Scientific Research : Collection of Scientific Papers with Proceedings of the 1st International Scientific and Practical Conference, Rotterdam, Netherlands, 20–22 August 2025. International Scientific Unity, 2025. P. 72–76.
14. Goodfellow I., Bengio Y., Courville A. Deep Learning. Cambridge : MIT Press, 2016. 775 p.
15. UML-діаграми, їхні основні типи та процес розроблення. URL: https://foxminded.ua/uml-diagramy/ (дата звернення: 21.05.2026).
Content type: Bachelor Thesis
Aparece nas colecções:121 — Інженерія програмного забезпечення, F2 Інженерія програмного забезпечення (бакалаври)

Ficheiros deste registo:
Ficheiro Descrição TamanhoFormato 
dyplom_Tselin_A_2026.pdf1,28 MBAdobe PDFVer/Abrir


Todos os registos no repositório estão protegidos por leis de copyright, com todos os direitos reservados.

Ferramentas administrativas