The object of research, development or design (in Russian) : фитопатогенные инфекции, поражающие плодовые культуры (в частности, отечественные сорта яблок) на различных стадиях вегетации и хранения

The object of research, development or design (in Kazakh) : Жеміс-жидек дақылдарына (атап айтқанда, алманың отандық сорттарына) вегетация мен сақтаудың әртүрлі кезеңдерінде әсер ететін фитопатогенді инфекциялар

Aim of work (in Russian) : Основной целью проекта является разработка системы мониторинга и экспресс детектирования фитопатогенных болезней плодовых культур на основе технологии компьютерного зрения и искусственного обоняния.

Aim of work (in Kazakh) : Жобаның негізгі мақсаты – компьютерлік көру технологиясы мен жасанды иіске негізделген жеміс-жидек дақылдарының фитопатогендік ауруларын бақылау және экспресс-анықтау жүйесін әзірлеу.

Методы исследования (на русском) : Сбор и аннотация изображений плодовых культур (яблок) на различных стадиях вегетации и хранения. Применение методов компьютерного зрения для анализа визуальных данных, включая использование свёрточных нейронных сетей (CNN). Обработка и предварительная очистка изображений для повышения точности модели, включая увеличение данных (data augmentation). Разработка и обучение модели классификации фитопатогенных заболеваний на основе собранных изображений. Валидация модели с использованием тестовых наборов данных для оценки её точности, чувствительности и специфичности.

Методы исследования (на казахском) : Вегетация мен сақтаудың әртүрлі кезеңдеріндегі жеміс-жидек дақылдарының (алма) суреттерін жинау және аннотациялау. Визуалды деректерді талдау үшін компьютерлік көру әдістерін, соның ішінде свёрточты нейрондық желілерді (CNN) пайдалану. Модельдің дәлдігін арттыру үшін суреттерді алдын ала өңдеу және деректерді көбейту (data augmentation). Жиналған суреттер негізінде фитопатогенді ауруларды жіктеу моделін әзірлеу және оқыту. Модельдің дәлдігін, сезімталдығын және ерекшелігін бағалау үшін сынақ деректер жиынтықтарын пайдаланып валидация жүргізу.

Obtained results and novelty (in Russian) : Разработана модель компьютерного зрения, основанная на свёрточных нейронных сетях (CNN), для выявления фитопатогенных заболеваний плодовых культур. Создана база данных изображений яблок, включающая визуальные данные на различных стадиях вегетации. Обеспечена высокая точность классификации заболеваний (более 95%) благодаря архитектуре модели и использованию методов увеличения данных. Внедрён подход раннего обнаружения заболеваний, основанный на анализе визуальных признаков.

Obtained results and novelty (in Kazakh) : Жеміс дақылдарының фитопатогендік ауруларын анықтау үшін конволюциялық нейрондық желілерге (CNN) негізделген компьютерлік көру моделі әзірленді. Вегетациялық кезеңнің әртүрлі кезеңдеріндегі визуалды деректерді қамтитын алма кескінінің дерекқоры құрылды. Модель архитектурасының және деректерді ұлғайту әдістерін қолданудың арқасында ауруларды жіктеудің жоғары дәлдігі (95% - дан астам) қамтамасыз етілді. Көрнекі белгілерді талдауға негізделген ауруларды ерте анықтау тәсілі енгізілді.

The main constructive and technical economic indicators (in Russian) : Точность диагностики заболеваний: более 95%. Обработка одного изображения: менее 3 секунд. Уменьшение потерь урожая за счёт раннего обнаружения заболеваний. Возможность интеграции с существующими сельскохозяйственными системами для автоматизации мониторинга.

The main constructive and technical economic indicators (in Kazakh) : Ауруларды диагностикалау дәлдігі: 95%-дан жоғары. Бір суретті өңдеу уақыты: 3 секундтан аз. Ауруларды ерте анықтау арқылы өнім шығынын азайту. Мониторингті автоматтандыру үшін бар ауыл шаруашылығы жүйелерімен біріктіру мүмкіндігі.

Level of implementation (in Russian) : Модель тестируется на экспериментальных участках, будут собраны первичные данные о её эффективности.Планируется внедрение в крупных хозяйствах для автоматизации мониторинга заболеваний.

Level of implementation (in Kazakh) : Модель эксперименттік учаскелерде сыналуда, оның тиімділігі туралы алғашқы мәліметтер жиналады.Ірі шаруашылықтарда аурулардың мониторингін автоматтандыру үшін енгізу жоспарлануда.

Efficiency (in Russian) : Сокращение времени на диагностику заболеваний за счёт автоматизированного анализа. Повышение качества урожая за счёт точного определения фитопатогенных инфекций.

Efficiency (in Kazakh) : Автоматтандырылған талдау арқылы ауруларды диагностикалау уақытының қысқаруы. Фитопатогенді инфекцияларды дәл анықтау арқылы өнім сапасының артуы.

Field of application (in Russian) : сельское хозяйство, плодоовощная индустрия, автоматизация процессов в агропромышленности

Field of application (in Kazakh) : ауыл шаруашылығы, жеміс-көкөніс өнеркәсібі, агроөнеркәсіптегі процестерді автоматтандыру