The object of research, development or design (in Russian) : В ходе реализации проекта ставятся следующие задачи: 1) подготовка звуковых данных БПЛА, особенно данных о подозрительных дронах, которые можно распознать с помощью машинного обучения; 2) Разработка платформы для взлома радиочастот или стандартов радиочастот БПЛА, выполняемых с помощью программно-определяемой радиосвязи (SDR); 3) Разработка «датчика обнаружения подозрительных дронов», который может работать в режиме реального времени с акустическим датчиком и SDR.

The object of research, development or design (in Kazakh) : Жобаны жүзеге асыру барысында келесі тапсырмалар қойылады: 1) Машиналық оқыту арқылы тануға жетерліктей дрон ұшуының дыбыстық деректерін, әсіресе күдікті дрондар деректерін жинау; 2) Software-Defined Radio (SDR) әдісімен орындалатын дрон радиожиіліктерін немесе RF стандарттарын тануға арналған платформа әзірлеу; 3) Акустикалық сенсор мен SDR арқылы нақты уақытта жұмыс жасайтын “күдікті дронды тану сенсорын” құрастыру.

Aim of work (in Russian) : Цель проекта — разработка системы обнаружения подозрительных дронов в режиме реального времени на основе использования алгоритмов глубокого обучения для отображения частот дронов, полученных с помощью радиоприемников SDR и акустических датчиков.

Aim of work (in Kazakh) : Жобаның мақсаты – SDR радиоқабылдағышы және акустикалық сенсорлардың көмегімен алынған дрон жиіліктерінің көріністеріне Deep Learning алгоритмдерін пайдалану негізінде күдікті дрондарды анықтайтын және нақты уақыт режимінде жұмыс жасайтын жүйені әзірлеу.

Методы исследования (на русском) : Используемые методы: 1) метод обработки звука KAPRE; 2) Методы глубокого обучения: в том числе вычислительные ячейки RNN 3) метод SDR

Методы исследования (на казахском) : Қолданылған әдістер: 1) KAPRE дыбысты өңдеу әдісі; 2) Deep learning тәсілдері: оның ішінде RNN есептеу ұяшықтары 3) SDR әдісі

Obtained results and novelty (in Russian) : Итоги за 2022 год: I. Достаточно большая база данных звуковых записей дронов была разделена на классы: 1) База данных звуков дронов сгруппирована в три класса. 2) С использованием программной среды Python был разработан акустический датчик, который может обнаруживать дроны «Загруженный БПЛА», «Разгруженный БПЛА» и «Фоновый шум». II. Начат поиск эффективного диапазона анализатора спектра БПФ в исследовании Mathworks. III. Проведено исследование частотных диапазонов с SDR#. Новизна проекта: На основе Gated Recurrent Neural Networks (GRU) был разработан специальный алгоритм для акустического датчика, который может обнаруживать каждую секунду.

Obtained results and novelty (in Kazakh) : 2022 жылға алынған нәтижелер: I. Жеткілікті мөлшерде дрон дыбыс жазбаларын жинақталған дерекқорын класстар бойынша бөлінді: 1) Дрон дыбыстарының дерекқоры үш классқа жинақталды. 2) "Loaded UAV", "Unloaded UAV","Background noise" дрондарын анықтай алатын акустикалық сенсор Python бағдарламалық ортасы көмегімен өңделді. II. Mathworks бағдарламасындағы FFT анализаторының тиімді спектр диапазонын табу зерттелді. III. SDR# бағдарламасымен жиіліктер диапазондарын зерттеу басталды. Жобаның жаңашылдығы: Gated Recurrent neural Networks (GRU) негізінде әр 1 секунд сайын анықтай алатын акустикалық сенсор үшін арнайы алгоритмдік құрылым өңделді.

The main constructive and technical economic indicators (in Russian) : Проект может быть реализован двумя способами: 1) в виртуальной форме на базе интернет-ресурса и персонального компьютера или ноутбука; 2) На базе микроконтроллера и необходимых для него периферийных устройств. В обоих способах реализации проекта обнаружения БПЛА он более доступен по цене, чем готовые системы.

The main constructive and technical economic indicators (in Kazakh) : Жоба екі жолмен жүзеге асыруға жарамды: 1) интернет-ресурс және дербес компьютер немесе ноутбук негізінде виртуалды нысанда; 2) Микроконтроллер және оған қажетті перифериялық құрылғылар негізінде. ҰАО анықтау жобасын іске асырудың екі әдісінде де ол дайын жүйелерге қарағанда бағасы бойынша қолжетімді.

Level of implementation (in Russian) : В 2022 году реализация проекта не рассматривалась.

Level of implementation (in Kazakh) : Жобаны енгізу 2022 жылы қарастырылмады.

Efficiency (in Russian) : Проект более эффективен с точки зрения обнаружения дронов, чем традиционные методы. Это связано с тем, что это делается в режиме реального времени и связывается с любой станцией управления дроном по радиочастоте. Метод SDR эффективен для радиочастотного обнаружения.

Efficiency (in Kazakh) : Жоба дәстүрлі әдістерге қарағанда дронды анықтау тұрғысынан тиімдірек. Себебі ол нақты уақыт режимінде жасалады және радиожиілік арқылы кез келген дронды басқару станциясымен байланысады. SDR әдісі РЖ анықтау үшін тиімді.

Field of application (in Russian) : Национальная безопасность; Для организаций, которым требуются продукты искусственного интеллекта

Field of application (in Kazakh) : Ұлттық қауіпсіздік, Жасанды Интеллект өнімдері талап етілетін жерлерге