Система динамічного просторового моніторингу на основі лазерного сканування та комп’ютерного зору

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorОнисько, Андрій Ілліч
dc.contributor.authorНіколаєнко, Дмитро Сергійович
dc.date.accessioned2026-09-30T15:40:02Z
dc.date.available2026-09-30T15:40:02Z
dc.date.issued2026
dc.description.abstractДипломна робота виконана на 60 сторінках, містить 13 ілюстрацій, 3 таблиці, 1 додаток, 23 джерел у переліку посилань. Мета роботи — розробка інтелектуального апаратно-програмного комплексу охорони «Sentry Gold» на базі периферійних обчислень (Edge Computing) для усунення недоліків традиційних систем (хибні спрацювання, мережеві затримки) завдяки локальній лазерній телеметрії та комп’ютерному зору. Методи та засоби: Апаратною базою виступає Raspberry Pi Zero 2W, LiDAR TF-Luna та сервопривід із ШІМ-керуванням. Програмну частину (Python) побудовано за клієнт-серверною архітектурою на базі Flask. Модуль розпізнавання об’єктів реалізовано через TensorFlow Lite (квантована модель MobileNet SSD) за методологією TinyML. Інтерфейс користувача функціонує через Telegram Bot API (бібліотека Telepot). Результат — створено автономний прототип, що сканує простір, виявляє та класифікує об’єкти і миттєво надсилає сповіщення з медіафіксацією у Telegram. Для забезпечення стабільної роботи вирішено проблему термального троттлінгу процесора за допомогою алгоритму асинхронних мікропауз. Також оптимізовано збереження відео через FFmpeg без ресурсомісткого транскодування. Система повністю готова до інтеграції в інфраструктуру IoT.
dc.description.abstractotherThe bachelor’s thesis is executed on 60 pages, contains 13 illustrations, 3 tables, 1 appendices, and 23 sources in the list of references. The purpose of the work is to develop an intelligent hardware-software security complex "Sentry Gold" based on Edge Computing to eliminate the drawbacks of traditional systems (false alarms, network delays) using local laser telemetry and computer vision. Methods and tools: The hardware base is a Raspberry Pi Zero 2W, a TF-Luna LiDAR, and a PWM-controlled servo drive. The software part (Python) is built on a client-server architecture based on Flask. The object recognition module is implemented via TensorFlow Lite (quantized MobileNet SSD model) using the TinyML methodology. The user interface operates via the Telegram Bot API (Telepot library). Result — an autonomous prototype has been created that scans the space, detects and classifies objects, and instantly sends notifications with media attachments to Telegram. To ensure stable operation, the issue of processor thermal throttling was solved using an asynchronous micropause algorithm. Video saving was also optimized via FFmpeg without resource-intensive transcoding. The system is fully ready for integration into the IoT infrastructure.
dc.format.extent64 с.
dc.identifier.citationНіколаєнко, Д. С. Система динамічного просторового моніторингу на основі лазерного сканування та комп’ютерного зору : дипломна робота ... бакалавра : 122 Комп’ютерні науки / Ніколаєнко Дмитро Сергійович. – Київ, 2026. – 64 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/83615
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectedge computing
dc.subjectкомп’ютерний зір
dc.subjectlidar
dc.subjectraspberry pi
dc.subjecttelegram bot api
dc.subjecttinyml
dc.subjectапаратно-програмний комплекс
dc.titleСистема динамічного просторового моніторингу на основі лазерного сканування та комп’ютерного зору
dc.typeBachelor Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Nikolaenko_bakalavr.pdf
Розмір:
1019.77 KB
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 (ЦТЕ)
Бакалаврські роботи