Розробка підсистеми автоматизованого сканування габаритів вантажу на складі

Abstract

UK: У дипломному проєкті розглянуто процес розробки підсистеми для автоматизованого сканування габаритів вантажу на складі з використанням технологій комп’ютерного зору. Реалізовано архітектуру на основі FastAPI, Python, Docker та моделі YOLOv8 для виявлення вантажу. Проведено проєктування API-сервісу, налаштування інтеграції з базою даних та тестування точності алгоритмів. Система забезпечує високу точність вимірювання габаритів, зручний REST-інтерфейс і можливість масштабування в логістичних комплексах. EN: This bachelor’s thesis focuses on the development of a subsystem for automated cargo dimension scanning in a warehouse using computer vision technologies. The architecture is based on FastAPI, Python, Docker, and the YOLOv8 model for cargo detection. An API service was designed and implemented with database integration and measurement accuracy testing. The system provides high-precision dimension analysis, a convenient REST interface, and scalability for logistics facilities.