The object of research, development or design (in Russian) : Предлагаемый проект направлен на исследование и разработку системы для распознавания действий человека или группы людей на видеоизображениях, включающего исследования в области распознавания образов, компьютерного зрения и машинного обучения.

The object of research, development or design (in Kazakh) : Ұсынылып отырған жоба бейне суреттердегі адамның немесе адамдар тобының әрекеттерін тану жүйесін зерттеуге және дамытуға, соның ішінде үлгіні тану, компьютерлік көру және машиналық оқыту саласындағы зерттеулерге бағытталған.

Aim of work (in Russian) : Цель проекта – исследование и разработка системы распознавания действий (action recognition) по изображениям с камер видеонаблюдения для решения задач обнаружения объектов и классификации действий.

Aim of work (in Kazakh) : Жобаның мақсаты – объектіні анықтау және әрекетті жіктеу мәселелерін шешу үшін бейнебақылау камераларынан алынған кескіндер негізінде әрекетті тану жүйесін зерттеу және дамыту.

Методы исследования (на русском) : Будут интегрированы знания и технологии из следующих областей: системный анализ и математическое моделирование; вычислительная техника и информационные технологии; телекоммуникационные технологии; робототехника; мехатроника; компьютерное зрение; машинное обучение и анализ данных; трехмерная графика. Начальным этапом работ станет проведение анализа существующих подходов, методик и общей установившейся мировой практики построения робототехнических комплексов. При выполнения проекта будут анализированы материалы международной патентной, научной и технической литературы, а также практический опыт развитых зарубежных стран;

Методы исследования (на казахском) : Келесі салалардағы білім мен технологиялар біріктіріледі: жүйелік талдау және математикалық модельдеу; компьютерлік техника және ақпараттық технологиялар; телекоммуникациялық технологиялар; робототехника; мехатроника; компьютерлік көру; машиналық оқыту және деректерді талдау; үш өлшемді графика. Жұмыстың бастапқы кезеңі роботтық жүйелерді құрудың қолданыстағы тәсілдерін, әдістерін және жалпы қалыптасқан әлемдік тәжірибесін талдау болады. Жобаны іске асыру барысында халықаралық патенттік, ғылыми-техникалық әдебиеттердің материалдары, сондай-ақ дамыған шет мемлекеттердің практикалық тәжірибесі талданатын болады;

Obtained results and novelty (in Russian) : За отчетный период были проанализированы существующие алгоритмы и модели нейронных сетей для определения объектов. В результате для нахождения объектов в видеоизображениях была система YOLO состоящая из моделей и алгоритмов машинного зрения, так как YOLO в результате тестов показал лучшие результаты, чем остальные методы нахождения объектов. Также за отчетный период по задаче 1.2 были собраны несколько наборов данных из открытых источников, наборы данных отличаются друг от друга местностью, качеством и количеством. В итоге был собран единый набор данных, включающий 102033 объекта, снятых с разных ракурсов, камер и имеющих разные степени качества. Для сбора наборов данных (изображений) были написаны программные модули для автоматизированного веб-скрапинга, которые позволили собирать изображения разных категории и качеств с открытых источников.

Obtained results and novelty (in Kazakh) : Есепті кезеңде объектілерді анықтау үшін нейрондық желілердің қолданыстағы алгоритмдері мен үлгілері талданды. Нәтижесінде бейне кескіндердегі объектілерді табу үшін модельдер мен машиналық көру алгоритмдерінен тұратын YOLO жүйесі пайда болды, өйткені сынақтар нәтижесінде YOLO нысандарды табудың басқа әдістеріне қарағанда жақсы нәтиже көрсетті. Сондай-ақ 1.2-тапсырма бойынша есепті кезеңде ашық көздерден бірнеше деректер жинағы жиналды, деректер жинақтары бір-бірінен орналасуы, сапасы және саны бойынша ерекшеленеді. Нәтижесінде әртүрлі бұрыштардан, камералардан алынған және сапасы әртүрлі 102 033 нысанды қамтитын бірыңғай деректер жинағы жиналды. Деректер жиынын (суреттер) жинау үшін автоматтандырылған веб-скрепингке арналған бағдарламалық модульдер жазылды, бұл ашық көздерден әртүрлі санаттар мен сапалардың суреттерін жинауға мүмкіндік берді.

The main constructive and technical economic indicators (in Russian) : По результатам будут выработаны методологические и технические решения по созданию системы для обработки и анализа видеоданных, определения действий человека или группы людей в зоне видимости одного или нескольких камер. Решение данной задачи является междисциплинарным, так как напрямую связывает такие направления как Информационные системы, Умные города, Промышленная автоматизация, где активно применяются IoT и будет следующим шагом по внедрению автоматизации для обеспечения безопасности в городах и значительно уменьшит время физического труда, повысит внимательность и точность при мониторинге происшествий в назначенной территории. Экономический эффект от реализации данной программы, обусловлен развитием отечественных систем компьютерного зрения, машинного обучения, глубоко обучения, распределенных вычислительных систем.

The main constructive and technical economic indicators (in Kazakh) : По результатам будут выработаны методологические и технические решения по созданию системы для обработки и анализа видеоданных, определения действий человека или группы людей в зоне видимости одного или нескольких камер. Решение данной задачи является междисциплинарным, так как напрямую связывает такие направления как Информационные системы, Умные города, Промышленная автоматизация, где активно применяются IoT и будет следующим шагом по внедрению автоматизации для обеспечения безопасности в городах и значительно уменьшит время физического труда, повысит внимательность и точность при мониторинге происшествий в назначенной территории. Бұл бағдарламаны іске асырудың экономикалық тиімділігі компьютерлік көрудің, машиналық оқытудың, тереңдетіп оқытудың, үлестірмелі есептеуіш жүйелердің отандық жүйелерін дамытуға байланысты.

Level of implementation (in Russian) :

Level of implementation (in Kazakh) :

Efficiency (in Russian) : Исследования, выполняемые в рамках настоящего научного проекта, обладают высокой экономической, социальной и индустриальной важностью, поскольку при дальнейшем изучении и внедрении результаты могут быть использованы для решения прикладных задач, связанных с разработкой систем нахождения объектов, а созданные модули могут быть применены в системах сбора наборов данных для аналогичных систем.

Efficiency (in Kazakh) : Осы ғылыми жобаның шеңберінде жүргізілген зерттеулердің экономикалық, әлеуметтік және өндірістік маңызы жоғары, өйткені одан әрі зерделеу және енгізу нәтижесінде алынған нәтижелер объектілерді орналастыру жүйелерін дамытуға байланысты қолданбалы мәселелерді шешу үшін пайдаланылуы мүмкін. модульдер ұқсас жүйелер үшін деректерді жинау жүйелерінде қолданылуы мүмкін.

Field of application (in Russian) : При успешном завершении научно-практической части, разработанное ПО будет предложено министерствам, компаниям и квазигосударственным организациям, занимающимся обеспечением безопасности граждан. На данном этапе существует возможность применения собранных наборов данных.

Field of application (in Kazakh) : Ғылыми-тәжірибелік бөлім сәтті аяқталғаннан кейін әзірленген бағдарламалық қамтамасыз ету азаматтардың қауіпсіздігін қамтамасыз етумен айналысатын министрліктерге, компанияларға және квазимемлекеттік ұйымдарға ұсынылады. Бұл кезеңде жиналған деректер жиынтығын қолдануға болады.