dc.contributor.advisor | Vala, David | |
dc.contributor.author | Válek, Jakub | |
dc.date.accessioned | 2025-06-23T11:50:08Z | |
dc.date.available | 2025-06-23T11:50:08Z | |
dc.date.issued | 2025 | |
dc.identifier.other | OSD002 | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10084/157011 | |
dc.description.abstract | Tato bakalářská práce se zabývá návrhem a realizací pasti na invazní druh sršňů. Cílem bylo vytvořit past, která umožní automaticky detekovat přítomnost sršně v pasti, pořídí obrazový záznam kamerovým modulem, který odešle odborníkovi pomocí IoT sítě.
Past je postaven na platformě Raspberry Pi Zero 2 W a využívá e-mailovou komunikaci pro informování odborníka a příjem povelů k případnému uvolnění hmyzu. Realizovaná past byla experimentálně ověřena a prokázala schopnost efektivního monitorování výskytu invazního hmyzu. Past tedy může přispět k rychlé reakci na jeho šíření a ochraně původních druhů. Práce také zhodnocuje možnosti budoucího rozvoje a optimalizace celého systému. | cs |
dc.description.abstract | This bachelor focuses on the design and implementation of a trap for the invasive hornet species. The objective was to create a trap capable of automatically detecting the presence of a hornet inside, capturing an image using a camera module, and sending the captured data to a specialist via an IoT network.
The trap is built on the Raspberry Pi Zero 2 W platform and uses email communication to inform the specialist and receive commands for the potential release of captured insects.
The trap was experimentally verified and demonstrated the ability to effectively monitor the presence of invasive insects. The trap can contribute to a rapid response to their spread and help protect native species. The bachelor also evaluates possibilities for future development and optimization of the entire system. | en |
dc.language.iso | cs | |
dc.publisher | Vysoká škola báňská – Technická univerzita Ostrava | cs |
dc.subject | chytrá past | cs |
dc.subject | sršeň asijská | cs |
dc.subject | invazní hmyz | cs |
dc.subject | Raspberry Pi | cs |
dc.subject | IoT | cs |
dc.subject | detekce pohybu | cs |
dc.subject | e-mailová komunikace | cs |
dc.subject | kamera | cs |
dc.subject | IR senzor | cs |
dc.subject | automatizace | cs |
dc.subject | smart trap | en |
dc.subject | Asian hornet | en |
dc.subject | invasive insect | en |
dc.subject | Raspberry Pi | en |
dc.subject | IoT | en |
dc.subject | motion detection | en |
dc.subject | email communication | en |
dc.subject | camera | en |
dc.subject | IR sensor | en |
dc.subject | automation | en |
dc.title | Smart lapač hmyzu | cs |
dc.title.alternative | Smart Insect Catcher | en |
dc.type | Bakalářská práce | cs |
dc.contributor.referee | Šindelář, Matěj | |
dc.date.accepted | 2025-06-05 | |
dc.thesis.degree-name | Bc. | |
dc.thesis.degree-level | Bakalářský studijní program | cs |
dc.thesis.degree-grantor | Vysoká škola báňská – Technická univerzita Ostrava. Fakulta elektrotechniky a informatiky | cs |
dc.description.department | 450 - Katedra kybernetiky a biomedicínského inženýrství | cs |
dc.thesis.degree-program | Řídicí a informační systémy | cs |
dc.description.result | velmi dobře | cs |
dc.identifier.sender | S2724 | |
dc.identifier.thesis | VAL0473_FEI_B0714A150001_2025 | |
dc.rights.access | embargoedAccess | |
dc.date.embargoend | 2027-05-01 | |
dc.description.embargo | Ochrana duševního vlastnictví. | |