Atoev Suhrob G‘afurovichning
falsafa doktori (PhD) dissertatsiyasi himoyasi haqida e’lon

I. Umumiy ma’lumotlar. Dissertatsiya mavzusi, ixtisoslik shifri (ilmiy daraja beriladigan fan tarmog‘i nomi): “Algorithms and software for detection and tracking of moving objecs using an unmanned aerial vehicle”, 05.01.04 – “Hisoblash mashinalari, majmualari va kompyuter tarmoqlarining matematik va dasturiy ta’minoti” (texnika fanlari).
Dissertatsiya mavzusi ro‘yxatga olingan raqam: B2023.4.PhD/T4170.
Ilmiy rahbar: Nishanov Axram Xasanovich, texnika fanlari doktori, professor.
Dissertatsiya bajarilgan muassasa nomi: Muhammad al-Xorazmiy nomidagi Toshkent axborot texnologiyalari universiteti.
IK faoliyat ko‘rsatayotgan muassasa (muassasalar) nomi, IK raqami: Toshkent axborot texnologiyalari universiteti, DSc.13/30.12.2019.T.07.01
Rasmiy opponentlar: Raxmatullaev Marat Alimovich, texnika fanlari doktori, professor, Boboev Lochinbek Boymurotovich, texnika fanlari bo‘yicha falsafa doktori (PhD).
Yetakchi tashkilot: Sharof Rashidov nomidagi Samarqand davlat universiteti.
Dissertatsiya yo‘nalishi: nazariy va amaliy ahamiyatga molik.
II. Tadqiqotning maqsadi: Uchuvchisiz uchish apparati yordamida harakatdagi obektlarni aniqlash va kuzatishning neyron tarmoq modeliga asoslangan gibrid algoritmi hamda dasturiy majmuasini ishlab chiqishdan iborat.
III. Tadqiqotning ilmiy yangiligi:
qoldiq blokini ishlab chiqish orqali obektlarni aniqlashning neyron tarmoqlariga asoslangan YoLO modeli takomillashtirilgan;
gradient oqimini kuchaytirish hamda to‘yinganlik effektlarini kamaytirish orqali neyron tarmoqlarida yashirin qatlamlar soni oshgani sari yuzaga keladigan o‘qitish xatoligini bartaraf etish usuli ishlab chiqilgan;
uchuvchisiz uchish apparati yordamida harakatdagi obektlarni aniqlash va kuzatish uchun takomillashtirilgan YoLO modeli hamda Kalman filtriga asoslangan gibrid algoritm ishlab chiqilgan;
ishlab chiqilgan model va gibrid algoritm asosida harakatdagi obektlarni aniqlash va kuzatish uchun kross-platformali desktop ilovasining modullari va funksional strukturasi ishlab chiqilgan.
IV. Tadqiqot natijalarining joriy qilinishi.
Ilmiy tadqiqot doirasida ishlab chiqilgan harakatdagi obektlarni aniqlash va kuzatish dasturiy majmuasini Navoiy viloyati IIB Ekspert-kriminalistika markaziga tatbiq etilishi natijasida, viloyatda jinoyatchilarni aniqlash va qidirishga ketadigan vaqt o‘rtacha 16 foizga qisqardi (O‘zbekiston Respublikasi Raqamli texnologiyalar vazirligining 2024-yil 27-maydagi 33-8/3472-sonli ma’lumotnomasi). Harakatlanuvchi obektlarni aniqlash va ularni ma’lum bir joyga kuzatib borishning aniqlik darajasi 90-93% ni tashkil qildi.
Tadqiqot ishi doirasida taklif etilgan model va algoritmlar asosida olingan ilmiy-amaliy natijalar Ichki ishlar vazirligi Qorovul qo‘shinlari qo‘mondonligi Texnik qo‘riqlash vositalarini joriy etish bo‘limiga joriy etildi (O‘zbekiston Respublikasi Raqamli texnologiyalar vazirligining 2024-yil 27-maydagi 33-8/3472-sonli ma’lumotnomasi). Tadqiqot doirasida ishlab chiqilgan dasturiy vosita uchuvchisiz uchish apparati yoki qo‘riqlanadigan hududlarda o‘rnatilgan video kuzatuv apparatlari yordamida harakatdagi turli xil obektlarni tanib olish va ularni kuzatish ishlarida qo‘llanilmoqda. Harakatdagi obektlarni tanib olish va ularni kuzatib borish ishlarining aniqlik darajalari 89-92%ni tashkil etmoqda. Bu kuzatilgan obekt ma’lumotlarini tahlil qilish uchun ketadigan vaqtni o‘rtacha 9%ga qisqartirish imkonini bergan.
Dissertatsiya doirasida taklif etilgan model va gibrid algoritm asosida yaratilgan dasturiy majmuasi “IT WEBMIN” masʼuliyati cheklangan jamiyati tomonidan foydalanish uchun qabul qilingan (O‘zbekiston Respublikasi Raqamli texnologiyalar vazirligining 2024-yil 27-maydagi 33-8/3472-sonli ma’lumotnomasi). Dasturiy majmua ko‘cha va binolarda o‘rnatilgan video kuzatuv apparatlari yordamida harakatdagi turli xil obektlarni tanib olish va ularni kuzatish vazifalarini bajarmoqda. Ishlab chiqilgan dasturiy vosita harakatdagi obektlarni 90-95% aniqlikda tanib olishni amalga oshirmoqda. Bu kuzatilgan obekt ma’lumotlarini tahlil qilish uchun ketadigan vaqtni o‘rtacha 10%ga qisqartirish imkonini bergan.