Система розпізнавання заборонених для перевезення обʼєктів в багажі пасажирів літака

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorКухарєв, Сергій Олександрович
dc.contributor.authorСтолярчук, Єлизавета Олександрівна
dc.date.accessioned2024-10-03T08:53:03Z
dc.date.available2024-10-03T08:53:03Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractДипломна робота: 99 с., 26 рис., 9 табл., 40 посилань, 1 додаток. Об’єкт дослідження – система контролю безпеки в аеропортах. Предмет дослідження – використання штучного інтелекту для підвищення ефективності перевірки ручної поклажі та багажу. Мета роботи – розробити та оцінити ефективність системи, яка використовує штучний інтелект для зменшення ризику помилок при перевірці багажу, зокрема для виявлення небезпечних об’єктів в умовах підвищеної загрози терористичних атак. Авіаційний транспорт є одним з найбільших роботодавців у світі, підтримуючи 87,7 мільйона робочих місць. Після відкриття повітряного простору України основною проблемою стане висока ймовірність терористичних атак, зумовлена воєнним станом та можливими провокаціями. Впровадження штучного інтелекту на етапі перевірки багажу є важливим завданням для допомоги працівникам аеропортів, що дозволить зменшити ризик помилок при перевірці багажу. Розроблена архітектура системи включає модуль латерального гальмування та класифікатор підтримуючих векторів. LIM обробляє зображення, виділяючи важливі межі та усуваючи нерелевантні дані. CNN виділяє ключові ознаки зображень, а SVM забезпечує точну класифікацію на основі цих ознак. Зворотне розповсюдження використовується для оптимізації ваг мережі, що підвищує точність. За результатами нейронна мережа на 75% ефективно визначає небезпечні об’єкти в багажі та має пряме практичне застосування в якості першого етапу перевірки багажу під час скринінгу.
dc.description.abstractotherBachelor's thesis: 99 p., 26 figures, 9 tables, 40 references, 1 appendix. The object of the study is the airport security control system. The subject of research is the use of artificial intelligence to improve the efficiency of hand luggage and baggage screening. The purpose of the work is to to develop and evaluate the effectiveness of a system that uses artificial intelligence to reduce the risk of errors in baggage screening, in particular to identify dangerous objects in the face of an increased threat of terrorist attacks. Air transport is one of the largest employers in the world, supporting 87.7 million jobs. After Ukraine's airspace is reopened, the main problem will be the high probability of terrorist attacks due to martial law and possible provocations. Passenger and luggage security at airports prevents dangerous items from being brought on board. The introduction of artificial intelligence is an important task to help airport employees reduce the risk of errors during baggage checks. The developed system architecture includes a lateral inhibition module and a support vector classifier. LIM processes images by highlighting important boundaries and eliminating irrelevant data. CNN identifies key image features, and SVM provides accurate classification based on these features. Backpropagation is used to optimize the network weights, which improves accuracy. As a result, the neural network is 75% effective in identifying dangerous objects in luggage and has direct practical application as the first stage of baggage screening.
dc.format.extent99 с.
dc.identifier.citationСтолярчук, Є. О. Система розпізнавання заборонених для перевезення обʼєктів в багажі пасажирів літака : дипломна робота ... бакалавра : 122 Комп'ютерні науки / Столярчук Єлизавета Олександрівна. – Київ, 2024. – 99 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/69507
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectавіатранспорт
dc.subjectренгтен-знімок
dc.subjectзапобігання тероризму
dc.subjectнейронні мережі
dc.subjectрозпізнавання
dc.subjectкласифікація
dc.subjectскрінінг
dc.subjectоптимізація
dc.subjectштучний інтелект
dc.subjectair transport
dc.subjectx-ray image
dc.subjectterrorism prevention
dc.subjectneural networks
dc.subjectrecognition
dc.subjectclassification
dc.subjectscreening
dc.subjectoptimization
dc.subjectartificial intelligence
dc.titleСистема розпізнавання заборонених для перевезення обʼєктів в багажі пасажирів літака
dc.typeBachelor Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Stoliarchuk_bakalavr.pdf
Розмір:
8.73 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 (ШІ)
Бакалаврські роботи