Кваліфікаційні роботи бакалаврів
Постійне посилання зібранняhttps://repository.lntu.edu.ua/handle/123456789/302
Переглянути
2 результатів
Результати пошуку
Item type:Кваліфікаційна робота бакалавра, Дослідження та аналіз ефективності Python-орієнтованих сервісів на Raspberry Pi в сфері IoT(Луцьк: ЛНТУ, 2026) Верешко, Вадим ВікторовичКваліфікаційна робота присвячена дослідженню та аналізу ефективності Python-орієнтованих сервісів на платформі Raspberry Pi у сфері Інтернету речей (IoT). Проведено порівняльний аналіз сучасних сервісів, оцінено їх продуктивність і ресурсоспоживання. Отримані результати можуть бути використані для вибору оптимальних програмних рішень при розробці IoT-систем. This qualification thesis is devoted to the study and analysis of the efficiency of Python-based services running on the Raspberry Pi platform in the Internet of Things (IoT) domain. A comparative analysis of modern services was conducted, and their performance and resource consumption were evaluated. The obtained results can be used to select optimal software solutions for IoT system development.Item type:Кваліфікаційна робота бакалавра, Хмарна інтелектуальна інформаційна система моніторингу безпеки об’єкта з відеоаналітикою та прогнозуванням ризиків (комплексна робота з Ковшом Ю. Г.)(Луцьк: ЛНТУ, 2026-06-03) Мальчевський, Антон ВіталійовичМальчевський А. В. Хмарна інтелектуальна інформаційна система моніторингу безпеки об’єкта з відеоаналітикою та прогнозуванням ризиків. Рукопис. Кваліфікаційна робота бакалавра ОП «Інформаційні системи та технології охорони і безпеки» Луцький національний технічний університет. Луцьк, 2026. Кваліфікаційну роботу присвячено розробці хмарної мікросервісної системи інтелектуального моніторингу безпеки об’єкта з відеоаналітикою та прогнозуванням ризиків на основі Python-екосистеми. У роботі проведено аналіз сучасних архітектур серверних систем відеоспостереження, хмарних платформ обробки відеоданих, методів комп’ютерного зору та відеоаналітики, а також програмних рішень для виявлення та оцінювання безпекових ризиків. Обґрунтовано вибір мікросервісної хмарно-периферійної архітектури та технологічного стека: асинхронного веб-фреймворку FastAPI, брокера повідомлень RabbitMQ, реляційної СУБД PostgreSQL, системи контейнеризації Docker. Розроблено чотирикомпонентну серверну архітектуру, що включає сервіс вилучення кадрів, аналітичний AI-сервіс, основний серверний сервіс та клієнтський застосунок. Реалізовано багатоетапний конвеєр відеоаналітики: адаптивне виявлення руху на основі експоненціального ковзного середнього, детектування об’єктів нейронною мережею YOLOv8, Intersection over Union - трекінг (IoU) з прогнозуванням позиції об’єктів між кадрами та аналіз зональної приналежності алгоритмом ray casting. Розроблено гібридний рушій оцінювання ризиків із вісьмома типами подій, чотирирівневою шкалою ризику та механізмом часових розкладів. Тестування на трьох рівнях.