Inventory number IRN Number of state registration
0222РК00456 AP08856412-OT-22 0120РК00298
Document type Terms of distribution Availability of implementation
Заключительный Gratis Number of implementation: 3
Implemented
Publications
Native publications: 3
International publications: 3 Publications Web of science: 0 Publications Scopus: 0
Number of books Appendicies Sources
1 19 72
Total number of pages Patents Illustrations
215 0 52
Amount of funding Code of the program Table
28000000 AP08856412 6
Name of work
Разработка интеллектуальных моделей обработки данных и планирования полетов для решения задач точного земледелия с применением БПЛА
Report title
Type of work Source of funding The product offerred for implementation
Applied Метод, способ
Report authors
Мухамедиев Равиль , Кучин Ян Игоревич , Якунин Кирилл Олегович , Сымагулов Адилхан , Мурзахметов Санжар , Елис Марина , Оксененко Алексей Алексеевич , Асанов Ильяс Болатович ,
0
0
3
0
Customer МНВО РК
Information on the executing organization
Short name of the ministry (establishment) МНВО РК
Full name of the service recipient
Некоммерческое акционерное общество "Казахский Национальный Исследовательский технический университет имени К.И. Сатпаева"
Abbreviated name of the service recipient НАО «КазНИТУ им. К.И. Сатпаева»
Abstract

Объектом данного исследования являются методы и средства применения БПЛА и поступающих с его борта данных в задачах точного земледелия (ТЗ).

Бұл зерттеу нысаны - ҰҰА-ны пайдалану әдістері мен құралдары және одан борттан алынатын мәліметтер нақты егін шаруашылығы (НЕ) міндеттерінде.

Цель исследования: Разработка моделей обработки данных и планирования полетов технически разнородных БПЛА для решения задач точного земледелия на базе методов ИИ.

Зерттеу мақсаты: ЖИ әдістеріне негізделген НЕ шешуге арналған техникалық біркелкі емес ҰҰА-ның мәліметтерін өңдеу және ұшуды жоспарлау үлгілерін жасау.

Методы исследования: анализ научных источников, вычислительные эксперименты, моделирование и прототипирование компонентов программной системы.

Зерттеу әдістері: ғылыми дереккөздерді талдау, есептеу эксперименттері, бағдарлама жүйесінің құрамдас бөліктерін үлгілеу және прототиптеу.

Задача 1: Сформированы и апробированы синтетические и реальные наборы размеченных видео и графических данных в объеме более 50000 изображений для реализации моделей машинного обучения (МО), в том числе, глубокого. Задача 2: Разработаны и апробированы методы предобработки, устранения аномалий и пропусков в данных, получаемых с борта БПЛА, имеются отлаженные прототипы программного обеспечения (ПО). Задача 3: Разработаны модели МО (в том числе, глубокого обучения), получены алгоритмы и прототипы программного обеспечения для обработки и консолидации данных. Задача 4: Разработаны (адаптированы) модели МО для бортового и наземного применения. Программное обеспечение апробировано в различных условиях. Задача 5: Разработан и апробирован алгоритм планирования полетов группы технически разнородных БПЛА для решения задачи покрытия пространственно распределенных объектов в различных условиях. Задача 6: Разработан программный симулятор, получена симуляционная среда, обеспечивающая визуализацию алгоритмов планирования полетов. Задача 7: Проведено испытание вычислительного комплекса, решающего задачи планирования полетов, идентификации и классификации в реальных условиях.

1-міндет: 50 000-нан астам сурет көлеміндегі таңбаланған бейне және графикалық деректердің синтетикалық және нақты жиынтықтары құрастырылды және машиналық оқыту (MО) үлгілерін, соның ішінде тереңдетіп оқытуды енгізу үшін сынақтан өтті. 2-міндет: ҰҰА-дан алынған мәліметтерді алдын ала өңдеу, ауытқулар мен кемшіліктерді жою әдістері әзірленді және сынақтан өтті, сақталған бағдарлама жасақтамасының прототиптері (БЖ) бар. 3-міндет: MО үлгілері әзірленді (соның ішінде тереңдетіп оқыту), алгоритмдер мен мәліметтерді өңдеу және біріктіру үшін бағдарлама жасақтамасы прототиптері алынды. 4-міндет: Борттағы және жердегі қолдану үшін МО үлгілері әзірленді (бейімделген). Бағдарлама жасақтамасы әртүрлі жағдайларда сынақтан өтті. 5-міндет: Әртүрлі жағдайларда кеңістікте таралған нысандарды жабу мәселесін шешу үшін техникалық біркелкі емес ҰҰА тобының ұшуды жоспарлау алгоритмі әзірленді және сынақтан өтті. 6-міндет: Бағдарлама симуляторы әзірленді, ұшуды жоспарлау алгоритмдерін визуализациялауды қамтамасыз ететін симуляция ортасы алынды. 7-міндет: Нақты жағдайларда ұшуды жоспарлау, сәйкестендіру және жіктеу мәселелерін шешетін есептеу кешеніне сынау жүргізілді.

В целом, возможная прибыль Казахстана от применения технологий точного земледелия только от зерновых и зернобобовых культур может составлять до 695 миллионов долларов (до 42 миллионов долларов в результате использования сельскохозяйственных БПЛА) без учета рыночных особенностей реализации зерна. Дополнительные можно отметить повышение экологической чистоты продукции в связи с более точным и экономным применением пестицидов, повышение производительности труда при планировании и выполнении агротехнических мероприятий. Проект окажет влияние на две описанные выше группы экономических факторов в сельскохозяйственном производстве. Кроме этого, проект оказал воздействие на повышение уровня научной компетенции (в проекте работают докторанты) и формирование научно-технического направления, связанного с применением сельскохозяйственных БПЛА и машинного обучения в Казахстане. Полученные результаты используются также для повышения качества преподавания дисциплин Машинное обучение, Глубокое обучение, Искусственный интеллект.

Тұтастай алғанда, Қазақстанның дәнді және бұршақ дақылдарынан ғана дәл егіншілік технологияларын қолданудан алатын ықтимал пайдасы астықтың нарықтық ерекшеліктерін есепке алмағанда, 695 миллион долларға дейін (ауылшаруашылық пилотсыз ұшу аппараттарын пайдалану нәтижесінде 42 миллион долларға дейін) болуы мүмкін. сату. Қосымшаларға пестицидтерді неғұрлым дәл және үнемді қолдану есебінен өнімнің экологиялық тазалығын арттыру, агротехникалық шараларды жоспарлау және жүзеге асыру кезінде еңбек өнімділігін арттыру жатады. Жоба ауыл шаруашылығы өндірісінде жоғарыда сипатталған экономикалық факторлардың екі тобына әсер етеді. Сонымен қатар, жоба ғылыми құзіреттілік деңгейін арттыруға (докторанттар жобада жұмыс істейді) және Қазақстанда ауылшаруашылық ұшқышсыз ұшу аппараттарын және машиналық оқытуды қолданумен байланысты ғылыми-техникалық бағытты қалыптастыруға әсер етті. Алынған нәтижелер Machine Learning, Deep Learning, Artificial Intelligence пәндерін оқыту сапасын арттыру үшін де қолданылады.

Методические результаты проекта внедрены в учебном процессе КазНИТУ им КИ Сатпаева и Жилинском университете (Словакия). Научные результаты проекта использованы при выполнении проекта APVV-18-0027 Словацкого агентства по исследованиям и развитию.

Жобаның әдістемелік нәтижелері Қ.И.Сәтбаев атындағы ҚазҰТЗУ және Жилина университетінің (Словакия) оқу процесіне енгізілген. Жобаның ғылыми нәтижелері Словакияның ғылыми-зерттеу және даму агенттігінің APVV-18-0027 жобасын жүзеге асыруда пайдаланылды.

Выполненные работы стратегически актуальны и имеют высокое научно-практическое значение. Все проведенные мероприятия соответствуют запланированным календарным планом Договора на 2022 год. Цель, поставленная на 2022 год достигнута, задачи решены в полном объеме. Качество проведенных работ и достоверность полученных результатов – высокое.

Орындалған жұмыс стратегиялық маңызды және жоғары ғылыми және практикалық құндылыққа ие. Барлық өткізілген іс-шаралар Шарттың 2022 жылға арналған жоспарланған күнтізбелік жоспарына сәйкес келеді. 2022 жылға қойылған мақсат орындалды, міндеттер толығымен шешілді. Орындалған жұмыстардың сапасы мен алынған нәтижелердің сенімділігі жоғары.

фермерские хозяйства

шаруашылықтар

UDC indices
004.4, 004.8, 004.6
International classifier codes
28.23.27;
Readiness of the development for implementation
Key words in Russian
машинное обучение; глубокое обучение; точное земледелие; беспилотный летательный аппарат; планирование полета; обработка изображений;
Key words in Kazakh
машинамен оқыту; терең оқыту; нақты егін шаруашылығы; ұшқышсыз ұшу аппараты; ұшу жоспарлау; кескіндерді өңдеу;
Head of the organization Сыздыков Аскар Хамзаевич Кандидат технических наук / Старший научный сотрудник
Head of work Мухамедиев Равиль Доктор инж. наук / Professor
Native executive in charge