AP14971031 — Нақты уақытта ұшқышсыз ұшу аппараттарын анықтауға арналған бимодальды жүйені зерттеу және енгізу
Жобаның мақсаттары: Нақты уақыт режимінде жоғары қорғалатын инфрақұрылымдарға ұшу объектілерінің рұқсатсыз кіруін анықтау үшін сенімді автоматтандырылған бимодальды жүйені әзірлеу, тек камералық кескіндерді пайдаланатын жүйе мен LiDAR және камера деректерін біріктіретін бимодальды жүйе арасындағы айырмашылықтарды салыстыру, ұсынылған бимодальды жүйенің ұшу нысандарының локализациясының дәлдігін қаншалықты жақсартатынын тексеру.
Жобаның өзектілігі: Бұл ғылыми жобаның мақсаты – тек камералық кескінді пайдаланатын жүйе мен бимодальды жүйе арасындағы айырмашылықты салыстыра отырып, нақты уақытта күдікті авиация объектілерінің жоғары қорғалатын инфрақұрылымға рұқсатсыз кіруін анықтау үшін сенімді автоматтандырылған бимодальдық жүйені әзірлеу. біріктіру Ұсынылған бимодальды әуе кемесінің объектісін локализациялау жүйесінің қаншалықты дәл екендігі туралы LiDAR және камера деректерін үлкейтуді тексеру үшін жіберіледі. Камера сенсоры мен LiDAR біріктіру арқылы деректерді біріктіру немесе енгізу/шығару біріктіру әдістері жеке тексеріліп, ең тиімді әдіс таңдалады.
Ғылыми жетекшісі: PhD докторы,Сейдалиева Улжалгас Омиртаевна
Алынған нәтижелер: Жоба аясында ұшқышсыз ұшу аппараттарын (дрондарды) анықтау және жіктеу әдістері жан-жақты зерттелді, оның ішінде радар, радиожиілік, акустикалық және компьютерлік көру тәсілдері қаралды. LiDAR және камера сенсорларының деректері негізінде дрондарды статикалық және динамикалық фондарда анықтау эксперименттері жүргізілді. Нейрондық желілер (YOLO, MobileNetv2) қолданылып, деректерді алдын ала өңдеу, таңбалау және модельдерді оңтайландыру жұмыстары жасалды. Көп сенсорлы жүйелерді біріктіру арқылы дрондарды дәл анықтау мүмкіндігі арттырылды, дауыс беру (Voting) әдісі ұсынылды. Зерттеу нәтижелері ғылыми жарияланымдарда жарияланып, жүйенің техникалық және экономикалық тиімділігі бағаланды, нақты қолдану ұсынылды. Жоба қазіргі заманғы талаптарға сәйкес келеді және қауіпсіздік шараларын жетілдіруге мүмкіндік береді.
Жарияланымдар тізімі:
- Seidaliyeva, U.; Ilipbayeva, L.; Taissariyeva, K.; Smailov, N.; Matson, E.T. Advances and Challenges in Drone Detection and Classification Techniques: A State-of-the-Art Review // Sensors, 2024, 24, 125. (MDPI Sensors, процентиль – 79%, квартиль - Q1). https://doi.org/10.3390/s24010125
- Л.Б. Илипбаева, У.О. Сейдалиева, Н.К.Смайлов, Э.Т.Мэтсон. Модификацияланған YOLO алгоритмі арқылы ұшқышсыз ұшу аппаратын анықтауды зерттеу // Вестник Алматинского университета энергетики и связи, Том 2 № 65 (2024). https://doi.org/10.51775/2790-0886_2024_65_2_179
- Seidaliyeva, U.; Ilipbayeva, L.; Utebayeva, D.; Smailov, N.; T.Matson, E. LiDAR Technology for UAV Detection: From Fundamentals and Operational Principles to Advanced Detection and Classification Techniques // Preprints 2024, 2024101344. (MDPI Drones, процентиль – 80%, квартиль - Q1). https://doi.org/10.20944/preprints202410.1344.v1
- A.Barysova, U.O.Seidaliyeva, N.K.Smailov. Research of deep 3d object detection networks using lidar sensors // «РЭжБӘИИ ғылыми еңбектері», №4 (54), 2023
- У.О.Сейдалиева, Н.Қ.Смайлов, А.Абдыкадыров. М.Б.Турумбетов. Визуалды деректер негізінде көп сенсорлы тағайындау жүйесімен дрондарды анықтауды зерттеу // «РЭжБӘИИ ғылыми еңбектері», №4 (54), 2023.
- U.O.Seidaliyeva, A.Barysova, N.K.Smailov, G.Kashaganova. Research of detection of small unmanned aerial vehicles using a 3D LiDAR sensor // The Bulletin of KazATC № 5 (128), 2023. https://doi.org/10.52167/1609-1817-2023-128-5-200-208