Система моніторингу стану доріг за допомогою IoT-сенсорів з хмарною обробкою даних

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorШмігель, Богдан Олегович
dc.contributor.authorІванов, Євгеній Володимирович
dc.date.accessioned2026-09-29T09:22:10Z
dc.date.available2026-09-29T09:22:10Z
dc.date.issued2026
dc.description.abstractМета роботи – розробка комплексної системи предиктивного моніторингу та виявлення дефектів дорожнього покриття на основі інтеграції IoT-сенсорів вібрації та методів комп'ютерного зору в єдиній периферійно-хмарній архітектурі. Актуальність теми зумовлена необхідністю переходу від реактивних методів ремонту доріг до предиктивного моніторингу, що дозволяє своєчасно виявляти тріщини, вибоїни та інші руйнування. Традиційний візуальний огляд є суб’єктивним, дорогим і небезпечним. Сучасні автоматизовані системи на базі комп’ютерного зору та Інтернету речей забезпечують високу швидкість, об’єктивність і масштабованість, що особливо важливо для розумних міст (Smart City). Об’єкт дослідження – процеси збору, передачі та хмарного аналізу багатомодальних даних (вібраційних сигналів та цифрових зображень) для оцінювання експлуатаційного стану автомобільних доріг. Предмет дослідження – алгоритми цифрової обробки зображень (детектор меж Кенні, морфологічний аналіз) та вібросигналів (вейвлет-фільтрація), мережеві протоколи передачі даних (MQTT, CoAP), архітектурні рішення розподілених обчислень (Edge/Cloud Computing) та інструменти геоінформаційної візуалізації. Методи дослідження – аналіз науково-технічної літератури, порівняльний аналіз технологій, комп’ютерне моделювання, програмна реалізація веб‑додатку на Python із використанням бібліотек Streamlit, OpenCV та Folium, експериментальне тестування на збалансованому наборі з 20 зображень, оцінка якості виявлення за метриками Precision, Recall, Accuracy та F1-міра.
dc.description.abstractotherThe aim of the work is the development of a comprehensive system for predictive monitoring and detection of road surface defects, based on the integration of IoT vibration sensors and computer vision methods within a unified edge-cloud architecture. The relevance of the topic is determined by the need to shift from reactive road repair methods to predictive monitoring, which allows timely detection of cracks, potholes and other damage. Traditional visual inspection is subjective, expensive and dangerous. Modern automated systems based on computer vision and the Internet of Things provide high speed, objectivity and scalability, which is especially important for smart cities (Smart City). The object of research is the processes of collecting, transmitting, and conducting cloud-based analysis of multimodal data (vibration signals and digital images) to evaluate the operational condition of roads. The subject of research is algorithms for digital image processing (Canny edge detector, morphological analysis) and vibration signal processing (wavelet filtering), network data transmission protocols (MQTT, CoAP), architectural solutions for distributed computing (Edge/Cloud Computing), and geoinformation visualization tools. Research methods – analysis of scientific and technical literature, comparative analysis of technologies, computer simulation, software implementation of a web application in Python using Streamlit, OpenCV and Folium libraries, experimental testing on a balanced dataset of 20 images, evaluation of detection quality using Precision, Recall, Accuracy and F1-score metrics.
dc.format.extent99 с.
dc.identifier.citationІванов, Є. В. Система моніторингу стану доріг за допомогою IoT-сенсорів з хмарною обробкою даних : дипломна робота ... бакалавра : 172 Телекомунікації та радіотехніка / Іванов Євгеній Володимирович. – Київ, 2026. – 99 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/83559
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectвиявлення дефектів дорожнього покриття
dc.subjectкомп’ютерний зір
dc.subjectдетектор меж кенні
dc.subjectпериферійні обчислення
dc.subjectзгорткові нейронні мережі
dc.subjectroad pavement defect detection
dc.subjectcomputer vision
dc.subjectcanny edge detector
dc.subjectstreamlit
dc.subjectfolium
dc.subjectiot
dc.subjectedge computing
dc.subjectlorawan
dc.subjectmqtt
dc.subjectconvolutional neural networks
dc.subjectsdnet2018
dc.titleСистема моніторингу стану доріг за допомогою IoT-сенсорів з хмарною обробкою даних
dc.typeBachelor Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Ivanov_bakalavr.pdf
Розмір:
5.85 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
8.98 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Бакалаврські роботи (ЕКІР)
Бакалаврські роботи