Факультет комп’ютерних та інформаційних технологій
Постійне посилання на фондhttps://repository.lntu.edu.ua/handle/123456789/49
Переглянути
7 результатів
Результати пошуку
Item type:Кваліфікаційна робота магістра, Розробка та дослідження системи аудіо супроводу гри в шашки(2025) Зіноватний, Станіслав МаксимовичКваліфікаційна робота магістра складається з вступу, трьох розділів, висновків, списку джерел посилань та додатків. Основна увага магістерської роботи зосереджена на розробці та створенні програмного забезпечення для аудіосупроводу гри в шашки, призначеного в першу чергу для людей з вадами зору. Така допомога повинна також створювати комфортний і захоплюючий досвід для всіх гравців. Це актуальна тема, зважаючи на дуже обмежену кількість традиційних настільних ігор, в яких можуть брати участь сліпі та слабозорі особи, а також на відсутність спеціалізованих цифрових рішень з повноцінним звуковим інтерфейсом для гри в шашки. Крім того, існує необхідність для ігрової індустрії бути більш інклюзивною та універсальною у своїх дизайнерських рішеннях. Це буде програмний комплекс, що забезпечує повну гру в шашки виключно через аудіоінформацію (просторовий звук, голосові підказки та звукові сигнали) без візуального відображення.Item type:Кваліфікаційна робота магістра, Дослідження та застосування технології face-id з використанням штучного інтелекту для оплати товарів(Луцьк : ЛНТУ, 2025) Денисюк, Андрій ВадимовичКваліфікаційна робота магістра складається з вступу, 3 розділів, висновків і пропозицій, списку використаних джерел, додатків (згідно структури кваліфікаційної роботи, затвердженої кафедрою). У роботі досліджено сучасні методи комп’ютерного зору та глибокого навчання, спрямовані на створення системи розпізнавання облич для реалізації безконтактних оплат. Проаналізовано архітектури нейронних мереж, методи детекції та векторизації ознак, визначено їх переваги та обмеження у контексті платіжних сервісів. Розроблено програмний прототип системи, що базується на алгоритмах MTCNN та ArcFace, а також реалізує модульну структуру з підтримкою роботи в режимі реального часу. Виконано етапи збирання та підготовки даних, використовуючи публічні датасети LFW, CelebA та вибірки з Kaggle, а також локально сформовану авторську базу. Проведено навчання моделі, оптимізацію параметрів і комплексне тестування із застосуванням ключових метрик − accuracy, FAR, FRR та FPS. Отримані результати підтверджують високу точність і стабільність роботи системи, а також можливість її застосування у платіжних терміналах, системах самообслуговування та сервісах контролю доступу. Показано перспективи впровадження запропонованої технології у бізнес-процеси, а також окреслено подальші напрями удосконалення розробленої моделі.Item type:Кваліфікаційна робота магістра, Дослідження алгоритмів впорядкування даних за допомогою нейронних мереж.(Луцьк : ЛНТУ, 2025) Бас, Дмитро ВасильовичБас Д. В. Дослідження алгоритмів впорядкування даних за допомогою нейронних мереж. Рукопис. Кваліфікаційна робота магістра ОП «Комп’ютерні науки». Луцький національний технічний університет. Луцьк, 2025. Кваліфікаційна робота магістра складається зі вступу, трьох розділів, висновків, списку використаних джерел та додатків. У Розділі 1 проводиться аналіз предметної області, який охоплює основні категорії, характеристики та класифікацію традиційних алгоритмів сортування. Визначаються виклики та обмеження класичних методів, а також підкреслюються переваги впорядкування даних у цілому. Розділ 2 фокусується на нейронних мережах, розкриваючи їхню сутність, сфери застосування та переваги використання в сучасних інформаційних системах. Детально проаналізовано виклики та обмеження застосування нейронних мережах. Подано опис етапів виконання алгоритму вибору параметрів штучної нейронної мережі, що закладає теоретичну основу для її практичного застосування у завданнях впорядкування даних. Розділ 3 містить програмну реалізацію нейромережевої моделі, проведено порівняльний аналіз ефективності НМ-моделі з класичними алгоритмами. Здійснено дослідження поведінки моделі на задачі відновлення цілісності візуальних даних, включаючи аналіз масштабованості та обчислювальної складності.Item type:Кваліфікаційна робота магістра, Розробка та дослідження системи розпізнавання та інтерпретації жестів на основі фреймворку MediaPipe(Луцьк : ЛНТУ, 2025) Панько, Максим ІвановичУ роботі обґрунтовано розробку системи розпізнавання та інтерпретації жестів на основі фреймворку MediaPipe для мобільної AR-взаємодії. Проаналізовано основи жестових інтерфейсів та методи розпізнавання для HCI-систем, спроєктовано гібридний конвеєр із трекінгом ключових точок кисті, нормалізацією, фільтрацією даних та побудовою дескрипторів. Реалізовано класифікатор на основі машинного навчання для розпізнавання жестів та їх інтерпретації у команди керування віртуальними об’єктами, інтегровано модуль нейронної корекції зображення для підвищення стійкості до освітлення.Item type:Кваліфікаційна робота магістра, АВТОМАТИЗОВАНА СИСТЕМА МОНІТОРИНГУ ЗАВАНТАЖЕНОСТІ АВТОМОБІЛЬНИХ ДОРІГ(Луцьк : ЛНТУ, 2025) Шемчук, Петро ВолодимировичШемчук П. В. Автоматизована система моніторингу завантаженості автомобільних доріг. Рукопис. Кваліфікаційна робота магістра ОП «Комп’ютерні науки». Луцький національний технічний університет. Луцьк, 2025. Кваліфікаційна робота магістра складається з вступу, 3 розділів, висновків, списку використаних джерел та додатків. Кваліфікаційна робота присвячена розробленню та дослідженню автоматизованої системи моніторингу завантаженості автомобільних доріг на основі відеоданих і веборієнтованих інформаційних технологій. Метою роботи є створення прототипу системи, який реалізує повний цикл опрацювання даних: від отримання відеопотоків з камер спостереження до обчислення макроскопічних показників транспортного потоку, формування інтегрального індексу завантаженості та візуалізації результатів у вебінтерфейсі. Запропоновано багатошарову архітектуру, що включає модуль відеоаналітики, серверну частину з REST-інтерфейсом, базу даних та клієнтський вебзастосунок. Розроблено методику експериментального дослідження з використанням репрезентативних відеофрагментів, ручної розмітки еталонних даних та метрик якості детекції (precision, recall, F1-мера) і похибок розрахунку інтегрального індексу (MAPE, RMSE). Експерименти показали прийнятну точність оцінювання завантаженості в денних умовах зйомки та невелику затримку оновлення даних у вебінтерфейсі, що підтверджує придатність прототипу для оперативного моніторингу обмеженої кількості ділянок дорожньої мережі.Item type:Кваліфікаційна робота магістра, Інтеграція комп'ютерного зору та штучного інтелекту для систем автономного водіння(Луцьк : ЛНТУ, 2025) Сухецький, Павло СергійовичУ роботі розглянуто інтеграцію комп’ютерного зору та ШІ для автономного водіння. Проаналізовано сенсорні технології, методи обробки зображень, виділення ознак, детекції об’єктів, сегментації та оцінювання відстані. Розроблено апаратну архітектуру із сенсорним комплексом і обчислювальною платформою з апаратним прискоренням нейромереж. Проведено експериментальне тестування системи у наближених до реальних умовах, отримано кількісні показники якості детекції, сегментації та оцінки відстані.Item type:Кваліфікаційна робота бакалавра, Система візуального аналізу для автоматизації виробничої лінії(Луцьк : ЛНТУ, 2025) Верчук, Владислав РуслановичУ кваліфікаційній роботі бакалавра розроблено систему візуального аналізу для автоматизації виробничої лінії на базі Raspberry Pi. Проведено аналіз сучасних методів комп’ютерного зору та промислових датчиків, обґрунтовано вибір апаратного забезпечення та алгоритмів роботи системи. Реалізовано програмний модуль з використанням Python та OpenCV для обробки зображень, проведено калібрування та тестування системи. Розробка дозволяє підвищити ефективність, точність і продуктивність контролю якості продукції на виробничих лініях.