The object of research, development or design (in Russian) : методы нейронных сетей и обнаружения объектов для распознавания беспилотных летательных аппаратов (БПЛА)

The object of research, development or design (in Kazakh) : ұшқышсыз ұшу аппаратын тану үшін нейрондық желілер мен нысандарды анықтау әдістері

Aim of work (in Russian) : исследование методов нейронных сетей и обнаружения объектов с использованием визуальных данных для распознавания БПЛА, определение дронов на разных расстояниях с помощью обработки данных лидара, а также предложение путей повышения точности и эффективности распознавания БПЛА

Aim of work (in Kazakh) : ұшқышсыз ұшу аппараттарын тану үшін визуалды деректерді қолдана отырып нейрондық желілер мен нысандарды анықтау әдістерін зерттеу, лидар деректерін өңдеу арқылы әртүрлі қашықтықтан дронды анықтау, және ұшқышсыз ұшу аппараттарын тану дәлдігі мен тиімділігін арттыру жолдарын ұсыну

Методы исследования (на русском) : Методы сбора и обработки данных, теория машинного обучения, методы обнаружения объектов, методы классификации изображений, методы обработки данных лидара, а также методы интеграции сенсоров.

Методы исследования (на казахском) : Деректерді жинау және өңдеу əдістері, машиналық оқыту теориясы, нысандарды анықтау əдістері, суретті классификациялау əдістері, лидар деректерін өңдеу әдістері, сондай-ақ, сенсорларды біріктіру əдістері

Obtained results and novelty (in Russian) : В результате исследовательского проекта была повышена точность распознавания БПЛА на динамическом фоне на основе модели свёрточной нейронной сети с точно настроенными гиперпараметрами. Также была разработана надежная система распознавания дронов с использованием методов интеллектуальной обработки сигналов для распознавания дронов на статическом фоне. Разработана модель обнаружения дронов на разных расстояниях на основе данных лидара. Защищена диссертационная работа постдокторанта, направленная на исследование и разработку модели и алгоритма многоракурсного распознования БПЛА методом голосования с применением нескольких интеллектуальных сенсоров

Obtained results and novelty (in Kazakh) : Зерттеу жобасының нәтижесінде гиперпараметрлері дәл бапталған үйірткілі нейрондық желі моделі негізінде динамикалық фондағы ұшқышсыз ұшу аппараттарын (ҰҰА) анықтау дәлдігі арттырылды. Сондай-ақ, статикалық фондағы дрондарды анықтау үшін сигналды интеллектуалды өңдеу әдісі арқылы дронды танудың сенімді жүйесі зерттеліп әзірленді. Лидар деректері негізінде әртүрлі қашықтықтан дронды анықтау моделі зерттелді. Көп ракурсты біріктірілген сенсорлармен анықтауда тағайындау əдісінің моделін мен алгоритмін зерттеу жəне əзірлеуге бағытталған постодокторанттың диссертациялық жұмысы қорғауға шығарылды

The main constructive and technical economic indicators (in Russian) : Параметры и архитектура нейронной сети; технические характеристики датчиков лидар и камера; Поскольку реализация модели обнаружения требует доступного оборудования, система экономически выгодна.

The main constructive and technical economic indicators (in Kazakh) : Нейрондық желі параметрлері мен архитектурасы; лидар және камера сенсорларының техникалық сипаттамалары; анықтау моделін іске асыру қолжетімді бағадағы жабдықтарды талап еткендіктен, жүйе экономикалық тұрғыдан тиімді.

Level of implementation (in Russian) : опытная апробация

Level of implementation (in Kazakh) : тәжірибелік тестілеу

Efficiency (in Russian) : Улучшение возможности обнаружения дронов на разном фоне и на разных расстояниях с использованием данных камеры и лидара на основе нейронных сетей. Экономическая эффективность.

Efficiency (in Kazakh) : Нейрондық желілер негізінде камера мен лидар деректерін қолдану арқылы дрондарды әртүрлі фонда және әртүрлі қашықтықта анықтау мүмкіндігін жақсарту. Экономикалық тиімділік.

Field of application (in Russian) : Результаты исследования могут быть применены в системах безопасности, особенно для наблюдения и распознавания дронов. Данные визуальных наборов данных дронов, углубленный анализ методов обнаружения дронов, методы оптимизации гиперпараметров нейронных сетей, методы интеллектуальной обработки сигналов и методы распознавания объектов на основе данных лидара могут использоваться в качестве теоретической поддержки для исследователей, работающих в этих областях

Field of application (in Kazakh) : Зерттеу нәтижелері қауіпсіздік жүйелерінде, әсіресе дрондарды бақылау мен тануда қолданылуы мүмкін. Дронның визуалды деректер жиыны, дрондарды анықтау әдістеріне сараптамалық талдау, нейрондық желілердің гиперпараметрлерін оңтайландыру әдістері, сигналды интеллектуалды өңдеу әдістері, және лидар деректері негізінде нысандарды анықтау салаларында жүрген зерттеушілерге теориялық сүйемелдеу ретінде қолданылуы мүмкін