AP08856412 – ҰҰА пайдалана отырып, нақты ауыл шаруашылығы мәселелерін шешу үшін деректерді интеллектуалды өңдеу және ұшуды жоспарлау модельдерін әзірлеу

Жобаның мақсаты: Жасанды интеллект әдістеріне негізделген нақты ауыл шаруашылығы мәселелерін шешу үшін техникалық біркелкі емес ұшқышсыз ұшу аппараттары үшін деректерді өңдеу және ұшуды жоспарлау модельдерін әзірлеу.

Өзектілігі: Қазақстанның экономика салаларында мониторинг пен бақылаудың кең ауқымды міндеттерін шешу үшін ұшқышсыз ұшу аппараттарын пайдалану осы мобильді платформаның жеке техникалық ерекшеліктерімен ғана емес, сонымен қатар іс жүзінде қолданылатын интеллектуалды әдістердің, алгоритмдер мен жүйелердің жеткіліксіз дамуымен шектеледі. қозғалысты бақылау және ұшқышсыз ұшу аппаратынан келетін деректерді талдау. Жоба ұшуды басқару (құрылғылар тобын қоса), бақылау объектілерін анықтау және жіктеу мәселелерін шешуді қамтамасыз ететін практикалық қолданылатын әдістерді әзірлеуге бағытталған, дәл егіншілік мәселелерін шешу үшін заманауи машиналық оқыту әдістерін пайдаланады. Күтілетін нәтижелер мониторинг мәселелерін шешу үшін басқа салаларда да қолданылады.

Ғылыми жетекшісі: Техникалық ғылымдар докторы, Профессор, Мухамедиев Равиль Ильгизович

Алынған нәтижелер: Жоба аясында дәл егіншілікке арналған БПЛА басқару және деректерді өңдеу әдістері әзірленді. Машиналық оқыту модельдерін оқыту үшін 1000-нан астам белгіленген деректер жиынтығы қалыптастырылды. БПЛА-дан алынған деректерді алдын ала өңдеу, аномалияларды жою және толықтыру әдістері жасалды. Нысандарды анықтау және жіктеу үшін машиналық және терең оқыту алгоритмдері әзірленіп, апробациядан өтті. Әртүрлі жағдайларда қолдануға бейімделген бағдарламалық шешімдер мен ұшу жоспарлау алгоритмдері құрылды. Симуляциялық орта мен прототиптер нақты жағдайларда сыналып, олардың тиімділігі дәлелденді. Жоба нәтижесінде ғылыми жарияланымдар, енгізу актілері және зияткерлік меншік нысандары алынып, білім беру процесіне енгізілді.

Жарияланымдар тізімі 

1. Mukhamedyev R., Kuchin Y., Yakunin K., Symagulov A., Ospanova M., Assanov I., Yelis M. Intelligent unmanned aerial vehicle technology in urban environments // Communications in Computer and Information Science: International Conference on Digital Transformation and Global Society. – Cham: Springer, 2020. – 16 p. – URL: https://www.dropbox.com/s/5kiex8t1cb6krkn/paper_84%2B.pdf?dl=0
2. Mukhamediev R.I., Symagulov A., Kuchin Y., Yakunin K., Yelis M. From Classical Machine Learning to Deep Neural Networks: A Simplified Scientometric Review // Applied Sciences. – 2021. – Vol. 11, No. 12. – P. 5541. – DOI: https://doi.org/10.3390/app11125541
3. Mukhamediev R.I. et al. Review of Some Applications of Unmanned Aerial Vehicles Technology in the Resource-Rich Country // Applied Sciences. – 2021. – Vol. 11, No. 21. – P. 10171. – DOI: https://doi.org/10.3390/app112110171
4. Mukhamediev R.I. et al. Rapid bibliometric analysis in deep learning domain // Proceedings of the 2021 International Conference on Information and Digital Technologies (IDT). – IEEE, 2021. – P. 206–211. – URL: https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9497591
5. Assanov I. Multi UAV simulator in Unity // The 19th International Scientific Conference “Information Technologies and Management”. – Riga: ISMA University, 2021. – P. 46–47. – URL: https://www.ismaitm.lv/images/Files/Theses/2021/01_NC/18_ITM2021_Assanov.pdf
6. Bekbaganbetov A., Ospanova M., Yelis M., Rabcan J., Muhamedyev R. Experiments to identify changes in synthesized images // The 19th International Scientific Conference “Information Technologies and Management”. – Riga: ISMA University, 2021. – P. 54–55. – URL: https://www.ismaitm.lv/images/Files/Theses/2021/01_NC/22_ITM2021_Bekbaganbetov_Ospanova_Yelisl_Rabcan_Muhamedyev.pdf
7. Ospanova M., Yelis M., Bekbaganbetov A., Rabcan J., Muhamedyev R. Image generation for solving problems of precision farming // The 19th International Scientific Conference “Information Technologies and Management”. – Riga: ISMA University, 2021. – P. 64–65. – URL: https://www.ismaitm.lv/images/Files/Theses/2021/01_NC/26_ITM2021_Ospanova_Yelis_Bekbaganbetov_Rabcan_Muhamedyev.pdf
8. Zaitseva E., Levashenko V., Brinzei N., Kovalenko A., Yelis M., Gopejenko V., Mukhamediev R. Reliability assessment of UAV fleets // Emerging Networking. – Springer, 2022. – URL: https://www.dropbox.com/s/ez36mxuj7blzk8t/reliability_assessment_UAV_springer_last_2.1.docm?dl=0
9. Symagulov A., Kuchin Y., Rabcan J., Kulakova Ye., Assanov I., Mukhamediev R. Pretrained Deep Neural Network Models for Image Change Detection // The 20th International Scientific Conference “Information Technologies and Management”. – Riga: ISMA University, 2022. – P. 20–21. – URL: https://www.dropbox.com/s/4xuh5ytjvm5x78u/08_ITM2022_Symagulov_Pretrained%20Deep%20Neural%20Network%20Models.pdf?dl=0
10. Symagulov A., Assanov I., Kuchin Y., Rabcan J., Kulakova Ye., Abdygalym B. Video pre-processing for computer vision tasks using UAVs // The 20th International Scientific Conference “Information Technologies and Management”. – Riga: ISMA University, 2022. – P. 25–26. – URL: https://www.dropbox.com/s/isivvdkd7lo7fp5/10_ITM2022_Symagulov_Video%20pre-processing%20for%20computer%20vision.pdf?dl=0
11. Мухамедиев Р.И., Амиргалиев Е.Н. Введение в машинное обучение: учебник. – Алматы, 2022. – 288 с. – ISBN 978-601-08-1177-5. – URL: https://geoml.info/%d0%ba%d0%bd%d0%b8%d0%b3%d0%b0/
12. Mukhamediev R. et al. Coverage path planning optimization of heterogeneous UAVs group for precision agriculture // IEEE Access. – 2022. – URL: https://www.dropbox.com/s/97sw747cjz4qg6f/IEEE_Access_Flight%20planning_format_v.1.63.docx?dl=0