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 обоняни

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) : Разработаны основные компоненты интеллектуальной системы мониторинга и сопровождения плодовых культур. Создана и протестирована система компьютерного зрения, обучена модель детектирования фитопатогенных признаков на базе YOLOv8, а также разработана комплексная модель прогнозирования урожайности с программным обеспечением визуализации. Подготовлена научная статья в международное рецензируемое издание (статус «в печати», Scopus Q2). Собран интегрированный макет программно-аппаратного комплекса, объединяющий подсистемы компьютерного зрения и электронного носа, что позволило обеспечить раннее выявление признаков порчи при хранении фруктов. Проведены лабораторные испытания качества и безопасности яблок и груш, а полученные результаты включены в структуру цифрового паспорта продукта. Разработана техническая спецификация веб-платформы «Smart-Agro.ai» на базе QR-кодов и блокчейн-технологий, обеспечивающая прослеживаемость и подтверждение подлинности продукции на всех этапах цепочки поставок.

Obtained results and novelty (in Kazakh) : Жеміс дақылдарын мониторингілеу мен сүйемелдеудің зияткерлік жүйесінің негізгі компоненттері әзірленді. Компьютерлік көру жүйесі құрылды және сыналды, yolov8 негізінде фитопатогендік белгілерді анықтау моделі оқытылды, сонымен қатар бейнелеу бағдарламалық жасақтамасымен өнімділікті болжаудың кешенді моделі жасалды. Халықаралық рецензияланатын басылымға ғылыми мақала дайындалды ("баспасөзде" мәртебесі, Scopus Q2). Компьютерлік көру мен электронды мұрынның ішкі жүйелерін біріктіретін бағдарламалық-аппараттық кешеннің интеграцияланған макеті жинақталған, бұл жемістерді сақтау кезінде бүліну белгілерін ерте анықтауға мүмкіндік берді. Алма мен алмұрттың сапасы мен қауіпсіздігіне зертханалық сынақтар жүргізілді және алынған нәтижелер өнімнің цифрлық паспортының құрылымына енгізілді. Веб-платформаның техникалық сипаттамасы әзірленді "Smart-Agro.ai" QR-кодтар мен блокчейн-технологиялар негізінде жеткізілім тізбегінің барлық кезеңдерінде өнімнің қадағалануын және түпнұсқалығын растауды қамтамасыз етеді.

The main constructive and technical economic indicators (in Russian) : В рамках проекта создан интегрированный программно-аппаратный комплекс, включающий систему компьютерного зрения, подсистему мультисенсорного мониторинга, модули выявления фитопатогенных признаков и прогноза урожайности, а также цифровой паспорт продукта на базе веб-платформы с использованием QR-кодов и блокчейн-технологий. Проведены лабораторные исследования качества и безопасности плодовой продукции с дальнейшей интеграцией результатов в единую цифровую систему. Разработанный комплекс обеспечивает автоматизированный мониторинг, раннее обнаружение отклонений и полную прослеживаемость продукции. Ожидаемый технико-экономический эффект включает снижение потерь при хранении, повышение точности диагностики, сокращение трудозатрат и рост рыночной стоимости продукции за счёт цифрового подтверждения качества и происхождения.

The main constructive and technical economic indicators (in Kazakh) : Жоба шеңберінде компьютерлік көру жүйесін, мультисенсорлық мониторингтің кіші жүйесін, фитопатогендік белгілерді анықтау және өнімділік болжау модульдерін, сондай-ақ QR-кодтар мен блокчейн-технологияларды пайдалана отырып, веб-платформа негізінде өнімнің цифрлық паспортын қамтитын интеграцияланған бағдарламалық-аппараттық кешен құрылды. Нәтижелерді бірыңғай цифрлық жүйеге одан әрі интеграциялай отырып, жеміс өнімдерінің сапасы мен қауіпсіздігіне зертханалық зерттеулер жүргізілді. Әзірленген кешен автоматтандырылған мониторингті, ауытқуларды ерте анықтауды және өнімнің толық қадағалануын қамтамасыз етеді. Күтілетін техникалық-экономикалық әсерге сақтау шығындарын азайту, диагностиканың дәлдігін арттыру, еңбек шығындарын азайту және сапа мен шығу тегін цифрлық растау арқылы өнімнің нарықтық құнының өсуі жатады.

Level of implementation (in Russian) : Разработанные решения частично внедрены в пилотном режиме на базе полевого полигона и в условиях экспериментального хранения плодовой продукции. Система компьютерного зрения интегрирована в реальный процесс мониторинга сада и обеспечила регулярный сбор и обработку визуальных данных в течение вегетационного периода. Интегрированный программно-аппаратный комплекс (компьютерное зрение + мультисенсорный мониторинг) прошёл апробацию в условиях хранения и подтвердил работоспособность по выявлению ранних признаков отклонений. Полученные результаты лабораторных испытаний включены в структуру цифрового паспорта продукта, что стало основой для дальнейшего промышленного внедрения. Веб-платформа «Smart-Agro.ai» внедрена на уровне демонстрационной версии, обеспечивающей формирование цифрового паспорта, работу с QR-кодами и регистрацию основных данных в блокчейн-системе. Подготовлена документация и техническая спецификация для последующего масштабирования платформы в производственные процессы хозяйств и перерабатывающих предприятий.

Level of implementation (in Kazakh) : Әзірленген шешімдер ішінара пилоттық режимде далалық полигон базасында және жеміс өнімдерін эксперименттік сақтау жағдайында енгізілді. Компьютерлік көру жүйесі бақшаны бақылаудың нақты процесіне біріктірілген және вегетациялық кезеңде визуалды деректерді тұрақты жинау мен өңдеуді қамтамасыз етті. Интеграцияланған бағдарламалық-аппараттық кешен (компьютерлік көру + мультисенсорлық мониторинг) сақтау жағдайында сынақтан өтті және ауытқулардың ерте белгілерін анықтау бойынша жұмысқа қабілеттілігін растады. Зертханалық сынақтардың нәтижелері өнімнің цифрлық паспортының құрылымына енгізілді, бұл одан әрі өнеркәсіптік енгізу үшін негіз болды. Веб-платформа "Smart-Agro.ai" цифрлық паспортты қалыптастыруды, QR-кодтармен жұмыс істеуді және негізгі деректерді блокчейн-жүйеде тіркеуді қамтамасыз ететін демонстрациялық нұсқа деңгейінде енгізілді. Шаруа қожалықтары мен қайта өңдеу кәсіпорындарының өндірістік процестеріне платформаны кейіннен масштабтау үшін құжаттама мен Техникалық спецификация дайындалды.

Efficiency (in Russian) : Проведённые работы обеспечили формирование технологической базы, способной значительно повысить эффективность мониторинга, прогнозирования и сопровождения плодовой продукции после последующего внедрения разработанных решений. Созданные прототипы систем компьютерного зрения, мультисенсорного анализа и цифрового паспорта продукта продемонстрировали потенциальную возможность сокращения трудозатрат, повышения точности контроля и раннего выявления отклонений. Предварительные испытания подтверждают, что использование интеллектуальных алгоритмов и цифровых механизмов прослеживаемости может в перспективе снизить риски потерь при хранении, улучшить качество принимаемых агротехнических решений и повысить прозрачность информации о продукции. Полученные результаты создают основу для дальнейшего масштабирования и промышленного внедрения технологий, которое позволит достичь значимого экономического и организационного эффекта в агропроизводственных процессах.

Efficiency (in Kazakh) : Жүргізілген жұмыстар кейіннен әзірленген шешімдерді енгізгеннен кейін жеміс өнімін мониторингтеу, болжау және сүйемелдеу тиімділігін едәуір арттыруға қабілетті технологиялық базаны қалыптастыруды қамтамасыз етті. Компьютерлік көру жүйелерінің, мультисенсорлық талдаудың және өнімнің цифрлық паспортының прототиптері еңбек шығындарын азайтудың, бақылаудың дәлдігін жақсартудың және ауытқуларды ерте анықтаудың әлеуетті мүмкіндігін көрсетті. Алдын ала сынақтар интеллектуалды алгоритмдер мен цифрлық қадағалау механизмдерін пайдалану болашақта сақтау шығындарының қаупін азайтып, қабылданған агротехникалық шешімдердің сапасын жақсартып, өнім туралы ақпараттың ашықтығын арттыра алатынын растайды. Алынған нәтижелер агроөнеркәсіптік процестерде маңызды экономикалық және ұйымдастырушылық әсерге қол жеткізуге мүмкіндік беретін технологияларды одан әрі масштабтау және өнеркәсіптік енгізу үшін негіз жасайды.

Field of application (in Russian) : Разработанные технологии могут применяться в системах мониторинга плодовых садов, на объектах хранения и переработки сельскохозяйственной продукции, а также в цепочках поставок для обеспечения контроля качества, безопасности и прослеживаемости. Решения проекта предназначены для использования сельскохозяйственными предприятиями, логистическими и торговыми организациями, лабораториями контроля качества и цифровыми платформами, обеспечивающими сопровождение продукции от производителя до потребителя.

Field of application (in Kazakh) : Әзірленген технологияларды бау-бақша мониторингі жүйелерінде, ауыл шаруашылығы өнімдерін сақтау және өңдеу объектілерінде, сондай-ақ сапаны, қауіпсіздікті және қадағалауды бақылауды қамтамасыз ету үшін жеткізу тізбектерінде қолдануға болады. Жоба шешімдері ауылшаруашылық кәсіпорындарына, логистикалық және сауда ұйымдарына, сапаны бақылау зертханаларына және өндірушіден тұтынушыға дейін өнімді сүйемелдеуді қамтамасыз ететін цифрлық платформаларға арналған.