The object of research, development or design (in Russian) : Предлагаемый проект направлен на исследование и разработку системы для распознавания действий человека или группы людей на видеоизображениях, включающего исследования в области распознавания образов, компьютерного зрения и машинного обучения.

The object of research, development or design (in Kazakh) : Ұсынылып отырған жоба бейне суреттердегі адамның немесе адамдар тобының әрекеттерін тану жүйесін зерттеуге және дамытуға, соның ішінде үлгіні тану, компьютерлік көру және машиналық оқыту саласындағы зерттеулерге бағытталған.

Aim of work (in Russian) : Цель проекта – исследование и разработка системы распознавания действий (action recognition) по изображениям с камер видеонаблюдения для решения задач обнаружения объектов и классификации действий.

Aim of work (in Kazakh) : Жобаның мақсаты – объектіні анықтау және әрекетті жіктеу мәселелерін шешу үшін бейнебақылау камераларынан алынған кескіндер негізінде әрекетті тану жүйесін зерттеу және дамыту.

Методы исследования (на русском) : Будут интегрированы знания и технологии из следующих областей: системный анализ и математическое моделирование; вычислительная техника и информационные технологии; телекоммуникационные технологии; робототехника; мехатроника; компьютерное зрение; машинное обучение и анализ данных; трехмерная графика. Начальным этапом работ станет проведение анализа существующих подходов, методик и общей установившейся мировой практики построения робототехнических комплексов. При выполнения проекта будут анализированы материалы международной патентной, научной и технической литературы, а также практический опыт развитых зарубежных стран;

Методы исследования (на казахском) : Келесі салалардағы білім мен технологиялар біріктіріледі: жүйелік талдау және математикалық модельдеу; компьютерлік техника және ақпараттық технологиялар; телекоммуникациялық технологиялар; робототехника; мехатроника; компьютерлік көру; машиналық оқыту және деректерді талдау; үш өлшемді графика. Жұмыстың бастапқы кезеңі роботтық жүйелерді құрудың қолданыстағы тәсілдерін, әдістерін және жалпы қалыптасқан әлемдік тәжірибесін талдау болады. Жобаны іске асыру барысында халықаралық патенттік, ғылыми-техникалық әдебиеттердің материалдары, сондай-ақ дамыған шет мемлекеттердің практикалық тәжірибесі талданатын болады;

Obtained results and novelty (in Russian) : Разработана система обработки изображений с видеокамер и определения человека/людей, а также сопутствующие модели нейронных сетей для нахождения объектов. Также собраны и подготовлены наборы данных, необходимые для обучения моделей нейронных сетей для классификации действий человека/группы людей. Данный набор включает в себя несколько публичных наборов данных, которые могут быть применены для определения действий человека. Более того, разработана уникальная система, использующая модели комбинированных нейронных сетей на базе CNN и LSTM, которые были обучены на вышеназванных наборах данных, для классификаций действий человека.

Obtained results and novelty (in Kazakh) : Бейнекамералардағы кескіндерді өңдеу және адамды/адамдарды сәйкестендіру жүйесі, сондай-ақ объектілерді табу үшін ілеспе нейрондық желі үлгілері әзірленді. Сондай-ақ адамның/адамдар тобының әрекеттерін жіктеу үшін нейрондық желі үлгілерін үйретуге қажетті деректер жиындары жиналып, дайындалған. Бұл жинақ адамның әрекеттерін анықтау үшін пайдаланылуы мүмкін бірнеше жалпы деректер жиынын қамтиды. Сонымен қатар, адам әрекеттерін жіктеу үшін жоғарыда аталған деректер жиынында оқытылған CNN және LSTM негізіндегі біріктірілген нейрондық желі үлгілерін пайдаланатын бірегей жүйе әзірленді.

The main constructive and technical economic indicators (in Russian) : По результатам будут выработаны методологические и технические решения по созданию системы для обработки и анализа видеоданных, определения действий человека или группы людей в зоне видимости одного или нескольких камер. Решение данной задачи является междисциплинарным, так как напрямую связывает такие направления как Информационные системы, Умные города, Промышленная автоматизация, где активно применяются IoT и будет следующим шагом по внедрению автоматизации для обеспечения безопасности в городах и значительно уменьшит время физического труда, повысит внимательность и точность при мониторинге происшествий в назначенной территории. Экономический эффект от реализации данной программы, обусловлен развитием отечественных систем компьютерного зрения, машинного обучения, глубоко обучения, распределенных вычислительных систем.

The main constructive and technical economic indicators (in Kazakh) : Нәтижелер негізінде бір немесе бірнеше камералардың көріну диапазонында адамның немесе адамдар тобының әрекеттерін анықтайтын бейнемәліметтерді өңдеу және талдау жүйесін құру бойынша әдістемелік және техникалық шешімдер әзірленетін болады. Бұл мәселені шешу пәнаралық болып табылады, өйткені ол IoT белсенді қолданылатын Ақпараттық жүйелер, Ақылды қалалар, Өнеркәсіптік автоматтандыру сияқты салаларды тікелей байланыстырады және қалаларда қауіпсіздікті қамтамасыз ету үшін автоматтандыруды енгізудің келесі қадамы болады және жұмыс уақытын айтарлықтай қысқартады. физикалық еңбек, белгіленген аумақта оқиғаларды бақылау кезінде сақтық пен дәлдікті арттыру. Бұл бағдарламаны іске асырудың экономикалық тиімділігі компьютерлік көрудің, машиналық оқытудың, тереңдетіп оқытудың, үлестірмелі есептеуіш жүйелердің отандық жүйелерін дамытуға байланысты.

Level of implementation (in Russian) : Не внедрено

Level of implementation (in Kazakh) : Қолданысқа енгізілмеген

Efficiency (in Russian) : Исследования, выполняемые в рамках настоящего научного проекта, обладают высокой экономической, социальной и индустриальной важностью, поскольку при дальнейшем изучении и внедрении результаты могут быть использованы для решения прикладных задач, связанных с разработкой систем нахождения объектов, а созданные модули могут быть применены в системах сбора наборов данных для аналогичных систем.

Efficiency (in Kazakh) : Осы ғылыми жобаның шеңберінде жүргізілген зерттеулердің экономикалық, әлеуметтік және өндірістік маңызы жоғары, өйткені одан әрі зерделеу және енгізу нәтижесінде алынған нәтижелер объектілерді орналастыру жүйелерін дамытуға байланысты қолданбалы мәселелерді шешу үшін пайдаланылуы мүмкін. модульдер ұқсас жүйелер үшін деректерді жинау жүйелерінде қолданылуы мүмкін.

Field of application (in Russian) : При успешном завершении научно-практической части, разработанное ПО будет предложено министерствам, компаниям и квазигосударственным организациям, занимающимся обеспечением безопасности граждан. На данном этапе существует возможность применения собранных наборов данных.

Field of application (in Kazakh) : Ғылыми-тәжірибелік бөлім сәтті аяқталғаннан кейін әзірленген бағдарламалық қамтамасыз ету азаматтардың қауіпсіздігін қамтамасыз етумен айналысатын министрліктерге, компанияларға және квазимемлекеттік ұйымдарға ұсынылады. Бұл кезеңде жиналған деректер жиынтығын қолдануға болады.