The object of research, development or design (in Russian) : күдікті ұшу нысандарын анықтау жүйелері

The object of research, development or design (in Kazakh) : системы обнаружения подозрительных летающих объектов

Aim of work (in Russian) : Целями проекта являются, разработка надежной автоматизированной бимодальной системы для обнаружения несанкционированного проникновения летающих объектов в специально защищенные инфраструктуры в режиме реального времени, сравнение различий между системой, использующей только изображения камер, и бимодальной системой, объединяющей данные с LiDAR и камеры, проверка того, насколько предлагаемая бимодальная система повышает точность локализации летающих объектов.

Aim of work (in Kazakh) : Жоба мақсаттары – ұшу нысандарының арнайы қорғалатын инфрақұрылымдарға рұқсатсыз енуін нақты уақыт режимінде анықтауға арналған сенімді автоматтандырылған бимодальді жүйені әзірлеу, тек камера кескіндерін пайдаланатын жүйе мен LiDAR және камерадан алынған деректерді біріктіретін бимодальді жүйенің айырмашылығын салыстыру, ұсынылған бимодальді жүйенің ұшу нысандарын локализациялау дәлдігін қаншалықты арттыруын тексеру.

Методы исследования (на русском) : В проекте будет использован метод обобщения и метод экспертной оценки с использованием ранее опубликованных статей автора в зарубежных и отечественных изданиях по теме обнаружения беспилотных летательных аппаратов. Будет проведен анализ состояния и тенденций развития методов и способов выявления подозрительных летающих объектов с использованием метода обобщения. Метод экспертной оценки позволяет оценить точность обнаружения каждого метода по различным критериям и выбрать лучший из них. Объединение датчика камеры и LiDAR можно выполнить двумя способами — слияние данных или слияние результатов.

Методы исследования (на казахском) : Автордың ұшқышсыз ұшу аппараттарын анықтау тақырыбы бойынша шетелдік және отандық басылымдарда бұрын жарияланған мақалаларын пайдалана отырып, жобада жалпылау әдісі мен сараптамалық бағалау әдісі пайдаланылатын болады. Жалпылау әдісін пайдалана отырып, күдікті ұшу нысандарын анықтау әдістері мен тәсілдерінің жай-күйі мен даму үрдістеріне талдау. жүргізілетін болады. Сараптамалық бағалау әдісі әр әдісті анықтаудың дәлдігін әртүрлі критерийлер көмегімен бағалауға және ең жақсысын таңдауға мүмкіндік береді. Камера сенсоры мен LiDAR-ды біріктіру екі жолмен жүзеге асырылады — деректерді біріктіру немесе нәтижелерді біріктіру.

Obtained results and novelty (in Russian) : Ұшу нысандарын анықтаудың әртүрлі әдістеріне әдеби шолу жасалынды. Постдокторанттың диссертациялық жұмысының әдеби шолу бөлімі жаңартылды. LiDAR-анықтау, камерамен анықтау әдістеріне жеке теориялық зерттеу жасалынды. Әдістердің артықшылықтары мен кемшіліктері ескеріліп, бимодальді жүйеге терең талдау жасалынды. Жалпыға қолжетімді деректер жинағы жинақталды, анықталатын нысандардың класс саны бекітілді. АЭжБУ Хабаршысы редакциясына шолу мақласы жіберілді. Бұл зерттеу жобасы өтінім берушінің бұған дейінгі жұмысының жалғасы болып табылады, алдыңғы жұмыстан айырмашылығы – LiDAR және камера сенсорларын қолдану арқылы нақты уақыт режимінде күдікті ұшқышсыз ұшу аппараттарын сенімді анықтайтын бимодальді жүйені құру болып табылады.

Obtained results and novelty (in Kazakh) : Сделан литературный обзор различных методов обнаружения летающих объектов. Обновлен литературно-обзорный раздел диссертационной работы постдокторанта. Проведено отдельное теоретическое исследование LiDAR-обнаружения, методов обнаружения камеры. Учтены преимущества и недостатки каждых методов, проведен глубокий анализ бимодальной системы. Подготовлен общедоступный набор данных БПЛА и определен количество обнаруживаемых классов. В редакцию Вестника АЭжБУ направлена ​​обзорная статья. Этот исследовательский проект является продолжением предыдущей работы заявителя, которая отличается от предыдущей работы созданием бимодальной системы, надежно обнаруживающей подозрительные дроны в режиме реального времени с помощью датчиков LiDAR и камеры.

The main constructive and technical economic indicators (in Russian) : Основные технико-экономические показатели проекта: - место реализации проекта-КазНИТУ им. К. И. Сатпаева; - компоненты проекта-материально-техническая база, имеющаяся в распоряжении заявителя, запасные части для необходимого оборудования и оборудования, приобретаемые для достижения цели проекта, программное обеспечение. Общая стоимость проекта на 2022-2024 годы (28 месяцев) составляет 18961,327 тыс. тенге, в том числе: на 2022 год (4 месяца) – 2995,315 тыс. тенге, на 2023 год (12 месяцев) – 7993,743 тыс. тенге, на 2024 год (12 месяцев) - 7962,279 тыс. тенге. Аренда помещений, оборудования и техники, необходимых для достижения цели проекта, отсутствует в плане, поэтому расходы на коммунальные услуги, связанные с реализацией проекта, а также расходы на обслуживание помещений, оборудования и техники, непосредственно задействованных в проведении исследований, не предусматриваются.

The main constructive and technical economic indicators (in Kazakh) : Жобаның негізгі технико-эконмикалық көрсеткіштері: - жобаны жүзеге асыру орны – Қ.И.Сәтбаев атындағы ҚазҰТЗУ; - жобаның компоненттері – өтінім берушінің қолында бар материалдық-техникалық база, жобаның мақсатына қол жеткізу үшін сатып алынатын қажетті жабдықтар мен жабдықтарға арналған қосалқы бөлшектер, бағдарламалық жасақтама. Жобаның жалпы құны 2022-2024 жылдарға (28 ай) 18961,327 мың теңгені құрайды, оның ішінде: 2022 жылға (4 айға) – 2995,315 мың теңге, 2023 жылға (12 айға) – 7993,743 мың теңге, 2024 жылға (12 айға) - 7962,279 мың теңге. Жобаның мақсатына қол жеткізу үшін қажетті үй- жайларды, жабдықтар мен техниканы жалға алуды жоспарда жоқ, сондықтан жобаны іске асыруға байланысты коммуналдық көрсетілетін қызметтерге арналған шығыстар, сондай-ақ зерттеу жүргізуге тікелей жұмылдырылған үй-жайларға, жабдықтар мен техникаларға қызмет көрсету шығындары қарастырылмайды.

Level of implementation (in Russian) : не внедрено

Level of implementation (in Kazakh) : енгізілген жоқ

Efficiency (in Russian) : в результате выполнения исследовательского проекта будет проведен глубокий литературный обзор различных методов автоматического обнаружения беспилотных летательных аппаратов, проверены различные модели нейронных сетей для обучения антидронной системы в специально защищенных местах, а также будет проведен их анализ, что, в свою очередь, станет научной поддержкой для других ученых, занимающихся этой сферой. Исследование и разработка доступной антидронной системы, препятствующей несанкционированному проникновению беспилотных летательных аппаратов в охраняемые зоны в режиме реального времени, в свою очередь, принесет обществу социально-экономический результат.

Efficiency (in Kazakh) : зерттеу жобасын орындау нәтижесінде ұшқышсыз ұшу аппараттарын автоматты анықтаудың әртүрлі әдістеріне терең әдеби шолу жасалынады, арнайы қорғалған орындарда антидрон жүйесін оқыту үшін нейрондық желілердің әртүрлі модельдері тексеріледі, оларға талдаулар жасалынады, бұл өз кезегінде осы саламен айналысып жүрген өзге ғалымдарға ғылыми қолдау болады. Нақты уақыт режимінде қорғалатын аймақтарға ұшқышсыз ұшу аппараттарының рұқсатсыз енуіне тосқауыл қоятын қолжетімді антидрон жүйесін зерттеу және әзірлеу өз кезегінде қоғамға әлеуметтік-экономикалық тұрғыдан қажетті нәтижені алып келеді.

Field of application (in Russian) : Системы безопасности объектов инфраструктуры; Обеспечение национальной безопасности; Машинное обучение (machine learning);

Field of application (in Kazakh) : Инфрақұрылым нысандарының қауіпсіздік жүйелері; Ұлттық қауіпсіздікті қамтамасыз ету; Машиналық оқыту (machine learning).