Мережева система виявлення загрози займання

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorБогдан, Галина Анатоліївна
dc.contributor.authorСовгуть, Богдан Васильович
dc.date.accessioned2025-07-23T08:21:35Z
dc.date.available2025-07-23T08:21:35Z
dc.date.issued2025
dc.description.abstractДана кваліфікаційна робота присвячена розробці сучасного web-застосунку для мережевої системи виявлення загроз займання, що функціонує в режимі реального часу. У роботі акцентовано увагу на актуальності проблеми пожежної безпеки в умовах ускладнення інженерних мереж, підвищеного навантаження на електросистеми та зростання ризику виникнення пожеж. Традиційні системи зазвичай реагують на вже наявні ознаки пожежі, такі як дим або підвищення температури, тоді як запропоноване рішення орієнтоване на превентивне виявлення загрозових станів шляхом постійного моніторингу критичних параметрів: температури, вологості, стрибків напруги, концентрації газів тощо. У теоретичній частині проаналізовано фізичні принципи горіння, підходи до обробки сигналів датчиків, сучасні методи фільтрації помилкових спрацювань, а також архітектурні особливості інтелектуальних систем безпеки. Дослідження підтверджує ефективність поєднання традиційних засобів детекції з інноваційними підходами, зокрема використанням алгоритмів машинного навчання, багатопараметричного аналізу та адаптивної фільтрації. З технічного боку реалізовано гнучку та масштабовану клієнт-серверну архітектуру. Фронтенд побудований із використанням сучасного стеку технологій: Vue 3, Nuxt 4, Tailwind CSS і Nuxt Charts. Це забезпечило високий рівень реактивності інтерфейсу, автоматичне оновлення даних, кольорову індикацію станів та генерацію сповіщень. Серверна частина реалізована на Node.js із використанням Hono.js та PostgreSQL з ORM Drizzle для зберігання даних. Використання Docker забезпечило легке розгортання та стабільність роботи в різних середовищах. Особливу увагу приділено модульності системи: реалізовано окремі компоненти для збору даних, їхньої обробки, аналізу, формування повідомлень та керування інтерфейсом. Алгоритми аналізу базуються на порогових значеннях та статистичному аналізі з використанням ковзних вікон і градієнтної оцінки. Управління станом системи реалізоване через Pinia, а завдяки використанню VueUse composables досягнуто зменшення дублювання коду та спрощення логіки інтерфейсу. Система пройшла тестування в умовах, максимально наближених до реального застосування. Було перевірено стабільність усіх функціональних модулів, точність обробки даних, відображення графіків, сповіщення про загрози та здатність адаптації до нових типів сенсорів. Результати демонструють високу точність виявлення загроз та мінімізацію хибних спрацювань. Розроблена система має значний потенціал для впровадження у сфері безпеки, як у житлових, так і промислових об’єктах. Завдяки централізованому web-застосунку, забезпечується зручний доступ до системи з будь-якого пристрою, можливість інтеграції з іншими системами автоматизації будівель і розширення відповідно до потреб користувача. Це відповідає сучасним тенденціям розвитку технологій у рамках концепції «розумного дому» (Smart Home) та промислового Інтернету речей (IIoT).
dc.description.abstractotherThis qualification thesis is dedicated to the development of a modern web application for a network-based fire threat detection system operating in real-time. The work emphasizes the relevance of fire safety issues amid the increasing complexity of engineering infrastructure, growing loads on electrical systems, and the rising risk of fire outbreaks. Traditional systems typically react to the physical presence of fire indicators such as smoke or elevated temperature, whereas the proposed solution focuses on preventive detection by continuously monitoring critical parameters: temperature, humidity, voltage surges, gas concentrations, and more. The theoretical part analyzes the physical principles of combustion, approaches to sensor signal processing, modern methods for false alarm filtering, and architectural features of intelligent safety systems. The research confirms the effectiveness of combining traditional detection methods with innovative approaches, including the use of machine learning algorithms, multiparametric analysis, and adaptive filtering. From a technical perspective, a flexible and scalable client-server architecture was implemented. The frontend is built using a modern technology stack: Vue 3, Nuxt 4, Tailwind CSS, and Nuxt Charts, ensuring high interface responsiveness, automatic data updates, state color indication, and alert generation. The backend is implemented with Node.js using Hono.js, and data is stored in PostgreSQL using Drizzle ORM. Docker was used to simplify deployment and ensure system stability in various environments. Particular attention was paid to the modularity of the system: separate components were developed for data collection, processing, analysis, notification generation, and interface control. The analytical algorithms are based on threshold values and statistical methods using sliding windows and gradient evaluation. System state management is implemented with Pinia, and the use of VueUse composables helped reduce code duplication and simplify the interface logic. The system was tested in conditions closely approximating real-world operation. All functional modules were verified for stability, data processing accuracy, graph rendering, threat notifications, and adaptability to new sensor types. The results demonstrate high accuracy in threat detection and minimal false alarms. The developed system has significant potential for implementation in safety systems, both in residential and industrial environments. The centralized web application enables convenient access from any device, integration with other building automation systems, and scalability according to user needs. This aligns with modern technological trends under the Smart Home and Industrial Internet of Things (IIoT) concepts.
dc.format.extent66 с.
dc.identifier.citationСовгуть, Б. В. Мережева система виявлення загрози займання : дипломний проєкт ... бакалавра : 151 Автоматизація та комп'ютерно-інтегровані технології / Совгуть Богдан Васильович. – Київ, 2025. – 66 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/75167
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectавтоматизація
dc.subjectweb застосунок
dc.subjectпожежа
dc.subjectсенсори
dc.subjectautomation
dc.subjectweb application
dc.subjectfire
dc.subjectsensors
dc.titleМережева система виявлення загрози займання
dc.title.alternativeNetwork-based fire alert detection system
dc.typeBachelor Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Sovhut_bakalavr.pdf
Розмір:
1.75 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 (АСНК)
Бакалаврські роботи