Робототехнічна система інтелектуального контролю торговельної зали самообслуговування

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorКравець, Петро Іванович
dc.contributor.authorЄжов, Денис Русланович
dc.date.accessioned2025-11-12T09:43:06Z
dc.date.available2025-11-12T09:43:06Z
dc.date.issued2025
dc.description.abstractРобототехнічна система інтелектуального контролю торговельної зали самообслуговування. Проєкт містить 74 с. тексту, 13 рисунків, 3 таблиці, посилання на 22 літературних джерела, 2 додатки та 5 аркушів графічної частини (архітектура системи, діаграма послідовностей, ER-діаграма, діаграма прецедентів, діаграма компонентів). Об’єктом розроблення є інтелектуальна система відеоконтролю для магазинів самообслуговування. Мета розроблення – створення доступної та ефективної системи, здатної автоматично виявляти підозрілу поведінку та зменшувати кількість крадіжок. У роботі розроблено функціональний прототип системи на основі методів комп’ютерного зору, глибокого навчання та відеоаналітики. Використано такі інструменти: Python, OpenCV, YOLOv8, DeepSORT, ROS, PostgreSQL, PyTorch. Система дозволяє виявляти підозрілі дії покупців, генерувати сповіщення персоналу та вести журнал інцидентів. Розробку рекомендовано для впровадження в магазинах самообслуговування, супермаркетах, складах та торгових центрах. Отримані результати можуть стати основою для подальших досліджень та розробки комерційних рішень.
dc.description.abstractotherRobotic system for intelligent monitoring of self-service retail spaces The project consists of 74 pages of text, 13 figures, 3 tables, references to 22 literary sources, 2 appendices, and 5 sheets of graphical documentation (sequence diagram, ER diagram, use case diagram, component diagram). The development object is an intelligent video surveillance system for selfservice retail stores. The project aims to create an affordable and efficient system capable of automatically detecting suspicious behavior and reducing theft incidents. A functional prototype was developed using computer vision, deep learning, and video analytics methods. The following tools were utilized: Python, OpenCV, YOLOv8, DeepSORT, ROS, PostgreSQL, and PyTorch. The system detects suspicious customer activities, generates staff alerts, and maintains an incident log. This development is recommended for implementation in self-service stores, supermarkets, warehouses, and shopping centers. The obtained results may serve as a foundation for further research and commercial solutions
dc.format.extent74 с.
dc.identifier.citationЄжов, Д. Р. Робототехнічна система інтелектуального контролю торговельної зали самообслуговування : дипломний проєкт ... : 126 Інформаційні системи та технології / Єжов Денис Русланович. – Київ, 2025. – 74 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/77195
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectавтоматизація
dc.subjectбезпека
dc.subjectвідеоаналітика
dc.subjectінтелектуальний контроль
dc.subjectкомп’ютерний зір
dc.subjectторговельна зала
dc.subjectробототехнічна система
dc.subjectOpenCV
dc.subjectPython
dc.subjectYOLO
dc.subjectautomation
dc.subjectcomputer vision
dc.subjectintelligent control
dc.subjectretail space
dc.subjectrobotic system
dc.subjectsafety
dc.subjectvideo analytics
dc.subject.udc004.04
dc.titleРобототехнічна система інтелектуального контролю торговельної зали самообслуговування
dc.title.alternativeRobotic system for intelligent monitoring of self-service retail spaces
dc.typeBachelor Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Yezhov_bakalavr.pdf
Розмір:
1.52 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 (ІСТ)
Бакалаврські роботи