The object of research, development or design (in Russian) : Объектом исследования являются алгоритмы и методы распознавания изображений в видеопотоках на основе искусственного интеллекта

The object of research, development or design (in Kazakh) : Зерттеу объектісі жасанды интеллектке негізделген бейне ағындарындағы кескіндерді тану алгоритмдері мен әдістері болып табылады

Aim of work (in Russian) : Целью проекта является исследование и разработка системы распознавания изображений в видеопотоках на основе искусственного интеллекта.

Aim of work (in Kazakh) : Жобаның мақсаты жасанды интеллектке негізделген бейне ағындарындағы кескінді тану жүйесін зерттеу және әзірлеу.

Методы исследования (на русском) : Научное наблюдение, научный анализ, метод моделирования, методы машинного зрения, методы распознавания изображений.

Методы исследования (на казахском) : Ғылыми бақылау, ғылыми талдау, модельдеу әдісі, машиналық көру әдістері, кескінді тану әдістері.

Obtained results and novelty (in Russian) : Проведен сбор и анализ, обобщение и систематизация теоретического материала по исследуемой проблеме. Были собраны и проанализированы данные по исследуемой теме, включая обзор 30 зарубежных литератур. Были проанализированы основные теории, модели, методы, фундаментальные исследования и их результаты, обсуждаемые в зарубежной литературе. Рассмотрен казахстанский опыт в области распознавания изображений в видеопотоке. Изучается разработка алгоритмов на основе нейронных сетей, адаптированных к особенностям казахстанских условий (например, распознавание изображений в условиях низкой освещенности). Зарубежный опыт в области распознавания изображений в видеопотоке характеризуется интенсивным использованием современных технологий, в то время как отечественный опыт активно развивается и адаптируется к местным условиям и потребностям. Проведен анализ требований к системе распознавания изображений в видеопотоках. Система распознавания изображений в видеопотоке должна иметь надежный набор требований для получения надежных и точных данных. Опубликована 1 статья в журнале «Известия НАН РК. Серия физика и информатики» (Входит в перечень журналов, рекомендованных ККСОН МОН РК по направлению «Информационные коммуникационные технологии»).

Obtained results and novelty (in Kazakh) : Зерттелетін мәселе бойынша теориялық материалдарды жинау және талдау, жалпылау және жүйелеу жүргізілді. Зерттелетін тақырып бойынша 30 шетелдік әдебиетке шолу жиналды және талданды. Шетелдік әдебиеттерде талқыланған негізгі теориялар, модельдер, әдістер, іргелі зерттеулер және олардың нәтижелері талданды. Бейнежазбадағы суреттерді тану саласындағы қазақстандық тәжірибе қарастырылды. Қазақстан жағдайының ерекшеліктеріне бейімделген нейрондық желілер негізінде алгоритмдерді әзірлеу зерттелуде (мысалы, жарық аз жағдайда суреттерді тану). Бейне ағынындағы кескінді тану саласындағы шетелдік тәжірибе заманауи технологияларды қарқынды қолданумен сипатталады, ал отандық тәжірибе белсенді дамып, жергілікті жағдайлар мен қажеттіліктерге бейімделеді. Бейне ағындарындағы кескінді тану жүйесіне қойылатын талаптарға талдау жасалды. Бейне ағынындағы кескінді тану жүйесінде сенімді және дәл деректерді алу үшін сенімді талаптар жиынтығы болуы керек. «ҚР ҰҒА Хабарлары. Физика және информатика сериясы» журналында 1 мақала жарияланды. («Ақпараттық коммуникациялық технологиялар» бағыты бойынша ҚР БҒМ БҒСБК ұсынған журналдар тізбесіне кіреді).

The main constructive and technical economic indicators (in Russian) : Применение методов искусственного интеллекта обеспечивает высокую скорость решения задач, что позволяет повысить производительность при проектировании системы распознавания изображений в видеопотоках.

The main constructive and technical economic indicators (in Kazakh) : Жасанды интеллект әдістерін қолдану проблемаларды шешудің жоғары жылдамдығын қамтамасыз етеді, бұл бейне ағындарындағы кескінді тану жүйесін жобалау кезінде өнімділікті арттыруға мүмкіндік береді.

Level of implementation (in Russian) : не внедрено

Level of implementation (in Kazakh) : енгізілмеген

Efficiency (in Russian) : Предлагаемая система распознавания изображений является инновационным продуктом отечественного производства с низкой стоимостью по сравнению с аналогами, что позволяет широко внедрять данную систему в государственных и частных организациях. Технологии распознавания лиц и детекция подвижных объектов могут принести огромную пользу для бизнеса: безопасность клиентов, быстрое принятие решений и планирование, решение проблем, увеличение продажи и услуг, рост числа покупателей, скорости обновления больших данных.

Efficiency (in Kazakh) : Ұсынылған кескінді тану жүйесі аналогтармен салыстырғанда құны төмен отандық өндірістің инновациялық өнімі болып табылады, бұл осы жүйені мемлекеттік және жеке ұйымдарда кеңінен енгізуге мүмкіндік береді. Бетті тану технологиялары мен жылжымалы нысандарды анықтау бизнес үшін үлкен пайда әкелуі мүмкін: тұтынушылардың қауіпсіздігі, жылдам шешім қабылдау және жоспарлау, мәселелерді шешу, сату мен қызметтердің артуы, сатып алушылар санының өсуі, үлкен деректерді жаңарту жылдамдығы.

Field of application (in Russian) : Система распознавания изображений на основе искусственного интеллекта может применяться ко всем государственным и частным учреждениям.

Field of application (in Kazakh) : Жасанды интеллектке негізделген кескінді тану жүйесін барлық мемлекеттік және жеке мекемелерге қолдануға болады.