The object of research, development or design (in Russian) : Компьютерные технологий для распознавания объектов

The object of research, development or design (in Kazakh) : Нысандарды тануға арналған компьютерлік технологиялар

Aim of work (in Russian) : Цель данного проекта - это разработка цифровых экспериментальных установок для изучения явлений физики в лабораторных условиях учебных заведений с применением инновационных компьютерных технологий.

Aim of work (in Kazakh) : Бұл жобаның мақсаты - инновациялық компьютерлік технологияларды қолдана отырып, оқу орындарының зертханалық жағдайында физика құбылыстарын зерттеуге арналған цифрлық эксперименттік қондырғыларды әзірлеу

Методы исследования (на русском) : Теоретическое обоснование вопроса; экспериментальная апробация разработанных аппаратно-программных комплексов; компьютерная заключительная обработка данных эксперимента

Методы исследования (на казахском) : Мәселенің теориялық негіздемесі; әзірленген аппараттық-бағдарламалық кешендерді эксперименттік сынақтан өткізу; эксперимент деректерін компьютерлік қорытынды өңдеу.

Obtained results and novelty (in Russian) : Новизна и результаты: нейросетевые методы обнаружения объектов на видеокадрах имеют более высокую точность, чем алгоритмические методы (на примере метода Хафа). Однако на микрокомпьютере, например, на Raspberry Pi 5 алгоритмические методы работают на порядок быстрее, чем искусственные нейронные сети. Метод Хафа показал достаточную эффективность как в плане точности (ошибка распознавания объектов не превышает 2,8%), так и в плане производительности. В связи с этим для создания лабораторных установок, использующих компьютерное зрение для обнаружения объектов, совершающих механические движения, лучше всего использовать метод Хафа. Установлено, что при обеспечении специальных условий освещения (например, исключение теней объектов на видеокадрах) можно полностью определить траекторию и основные кинематические характеристики объектов по видеокадрам. Также созданы специальные программные модули для управления процессом проведения экспериментов по физике и визуализации полученных данных.

Obtained results and novelty (in Kazakh) : Жаңалық және нәтижелер: бейне кадрлардағы объектілерді анықтауға арналған нейрондық желі әдістері алгоритмдік әдістерге қарағанда жоғары дәлдікке ие (мысал ретінде Хоф әдісін пайдалану). Дегенмен, Raspberry Pi 5 сияқты микрокомпьютерде алгоритмдік әдістер жасанды нейрондық желілерге қарағанда жылдамырақ жұмыс істейді. Хоу әдісі дәлдік жағынан да (объектіні тану қателігі 2,8%-дан аспайды) да, өнімділік жағынан да жеткілікті тиімділікті көрсетті.Осыған байланысты механикалық қозғалыстағы объектілерді анықтау үшін компьютерлік көруді пайдаланатын зертханалық қондырғыларды құру үшін Хоу әдісін қолданған дұрыс. Арнайы жарықтандыру жағдайларын қамтамасыз ету арқылы (мысалы, бейнекадрлардағы объектілердің көлеңкелерін қоспағанда) бейнекадрлардан объектілердің траекториясын және негізгі кинематикалық сипаттамаларын толық анықтауға болатыны анықталды. Сондай-ақ физикалық эксперименттер жүргізу және алынған мәліметтерді визуализациялау процесін басқару үшін арнайы бағдарламалық модульдер жасалды.

The main constructive and technical economic indicators (in Russian) : Основная выдвигаемая гипотеза проекта в том, что используя возможностей новых информационных технологий, можно разработать программно-аппаратные комплексы, которые значительно облегчат организацию экспериментальной части учебного процесса. К ним относятся лабораторные установки, созданные с использованием технологии компьютерного зрения и искусственного интеллекта для экспериментального исследования законов физики. В нашем проекте, главной технологией для разработки лабораторных установок является компьютерное зрение. Аппаратная часть комплекса будет состоять из микропроцессорной техники, датчиков, сервомоторов, двигателей. Также к этим устройствам подключаются нейронные сети для распознавания различных тел на видеокадрах. В качестве таких нейронных сетей использованы сверточные нейронные сети (Convolutional Neural Network), которые, как показывает практика, отлично решают задачи по распознаванию графических образов.

The main constructive and technical economic indicators (in Kazakh) : Жобаның негізгі гипотезасы - жаңа ақпараттық технологиялардың мүмкіндіктерін қолдана отырып, оқу процесінің эксперименттік бөлігін ұйымдастыруды едәуір жеңілдететін бағдарламалық-аппараттық кешендер жасауға болады. Оларға физика заңдарын эксперименттік зерттеу үшін компьютерлік көру және жасанды интеллект технологиясымен жасалған зертханалық қондырғылар жатады. Біздің жобада зертханалық қондырғыларды дамытудың негізгі технологиясы - компьютерлік көру. Кешеннің аппараттық бөлігі микропроцессорлық техникадан, датчиктерден, сервомоторлардан, қозғалтқыштардан тұрады. Сондай-ақ, бұл құрылғыларға бейне кадрлардағы әртүрлі денелерді тану үшін нейрондық желілер қосылады. Мұндай нейрондық желілер ретінде конволюциялық нейрондық желілер (Convolutional Neural Network) пайдаланылды, олар тәжірибе көрсеткендей, графикалық үлгіні тану мәселелерін тамаша шешеді.

Level of implementation (in Russian) : Внедрение полученных результатов на данном этапе не предусмотрено.

Level of implementation (in Kazakh) : Осы кезеңде алынған нәтижелерді енгізу көзделмеген

Efficiency (in Russian) : Научный эффект заключается в том, что впервые будет разработана новая методология экспериментального изучения явлений физики с применением современных достижений компьютерных наук. Это даст экономический эффект в виде разработки недорогих и компактных лабораторных устройств, которые можно массово внедрять в средних и высших учебных заведениях РК. Кроме того, данные учебно-лабораторные комплексы также можно экспортировать на международные рынки.

Efficiency (in Kazakh) : Ғылыми нәтиже – информатиканың заманауи жетістіктерін пайдалана отырып, физика құбылыстарын эксперименталды түрде зерттеудің жаңа әдістемесі алғаш рет әзірленеді. Бұл Қазақстан Республикасының орта және жоғары оқу орындарында жаппай енгізуге болатын қымбат емес және жинақы зертханалық құрылғыларды жасау түріндегі экономикалық нәтиже береді. Сонымен қатар, бұл оқу-зертханалық кешендерді халықаралық нарыққа да шығаруға болады.

Field of application (in Russian) : Полученные результаты применимы в области педагогики и организации учебного процесса при изучении физики. Целевыми потребителями разработанных учебно-лабораторных комплексов могут быть любые учебные учреждения, где изучаются технические предметы, в том числе физика

Field of application (in Kazakh) : Алынған нәтижелер физиканы оқытуда педагогика және оқу процесін ұйымдастыру саласында қолданылады. Әзірленген оқу-зертханалық кешендердің мақсатты тұтынушылары техникалық пәндер, оның ішінде физика оқытылатын кез келген оқу орындары болуы мүмкін.