Zaripov Fazilbek Maxsetovichning
falsafa doktori (PhD) dissertatsiyasi himoyasi haqida e’lon

I.Umumiy ma’lumotlar.
Dissertatsiya mavzusi, ixtisoslik shifri (ilmiy daraja beriladigan fan tarmog‘i):
“Qoramollarni video-tasvirlar asosida identifikatsiya qilishda chuqur o‘qitish modellarini”, 05.01.11 – “Raqamli texnologiyalar va sun’iy intellekt” (texnika fanlari).
Dissertatsiya mavzusi ro‘yxatga olingan raqam: B2024.3.PhD/T4875
Ilmiy rahbar: Nishanov Axram Xasanovich, texnika fanlari doktori, professor. 
Dissertatsiya bajarilgan muassasa nomi: Muhammad al-Xorazmiy nomidagi Toshkent axborot texnologiyalari universiteti.
Ilmiy kengash faoliyat ko‘rsatayotgan muassasa nomi, Ilmiy kengash raqami: Muhammad al-Xorazmiy nomidagi Toshkent axborot texnologiyalari universiteti, DSc.09/2025.27.12. T.01.03.
Rasmiy opponentlar: Nosirov Xabibullo Xikmatullo o‘g‘li, texnika fanlari doktori, dotsent; Temerbekova Barnoxon Maratovna, texnika fanlari doktori, dotsent.
Yetakchi tashkilot: Farg‘ona davlat universiteti.
Dissertatsiya yo‘nalishi: nazariy va amaliy ahamiyatga molik.
II. Tadqiqotning maqsadi qoramollarni video tasvirlari kesimida identifikatsiya qilishda neyron to‘ri arxitekturasining chiqish qatlami strukturasini qayta tashkil qilish asosida chuqur o‘qitish modelini takomillashtirish va ularning algoritmik ta’minotini ishlab chiqishdan iborat.
III. Tadqiqotning ilmiy yangiligi quyidagilardan iborat:
qoramol tasvirlaridagi shovqin, xiralik va muhim qismlari to‘liq ko‘rinmasliklarini bartaraf etishda normallashtirish, xiralikni aniqlashtirish va shovqinni kamaytirishga asoslanib tasvir sifatini oshirish algoritmi ishlab chiqilgan;
qoramollar video tasvirlaridan ajratib olingan tasvirlar to‘plamidan avtomat ravishda o‘quv tanlanma shakllantirishda obektlar o‘xshashlik matrisasiga asoslangan klasterlash algoritmi ishlab chiqilgan;
qoramolning burun qismi sohasini deteksiya qilish aniqligi darajasini oshirishda chuqur o‘qitish modeli arxitekturasi qo‘shimcha kanalga e’tibor qaratish mexanizmini qo‘shish va C2f qatlamini qayta tashkil qilish asosida takomillashtirilgan;
obektlarni biometrik identifikatsiya qilishda o‘ramali neyron tarmoq modeli arxitekturasi chiqish qatlami strukturasini qayta tashkil qilish asosida takomillashtirilgan.
IV. Tadqiqot natijalarining joriy qilinishi. Tadqiqotda ishlab chiqilgan qoramollarni biometrik identifikatsiya qilish, tasvirlarga dastlabki ishlov berish, video tasvirlardan o‘quv tanlanmani avtomatik shakllantirish, qoramolning burun qismi sohasini deteksiya qilishda o‘ramali neyron tarmoq modeli va dasturiy majmua asosida:
video-kameralar orqali olingan tasvirlardan foydalanib, sun’iy intellekt texnologiyalari, xususan chuqur o‘qitish va kompyuter ko‘rish yondashuvlari ishlab chiqilgan va “UzCattle-ID Vision” dasturi Qoraqalpog‘iston Respublikasi Amudaryo tumanidagi “Amudaryo sohili” fermer xo‘jaligida chorva mollarini biometrik identifikatsiya qilish maqsadida joriy qilingan (Qoraqalpog‘iston Respublikasi Qishloq xo‘jaligi vazirligining 2025-yil 21-avgustdagi 02/024-3098-sonli ma’lumotnomasi). Natijada, ferma xodimlarining identifikatsiya bo‘yicha ish samaradorligi 1,5 barobarga oshirilgan, mehnat resurslari sarfi esa 1,4 barobarga kamaytirilgan; 
takomillashtirilgan sun’iy intellekt texnologiyalariga asoslangan chuqur o‘qitish modellari yordamida qoramollarning burun qismi biometrik xususiyatlari bo‘yicha kontaksiz identifikatsiya tizimi ishlab chiqilgan va Qoraqalpog‘iston Respublikasi Ellikqala tumanidagi “Baxram Chayka” fermer xo‘jaligida raqamli boshqaruv jarayonlarini samarali tashkil etish maqsadida joriy qilingan (Qoraqalpog‘iston Respublikasi Qishloq xo‘jaligi vazirligining 2025-yil 21-avgustdagi 02/024-3098-sonli ma’lumotnomasi). Natijada, kanalga e’tibor qaratish mexanizmi bilan kuchaytirilgan neyron tarmoq modeli asosida ishlaydigan ushbu tizim mehnat resurslari sarfini o‘rtacha 1,5 barobarga qisqartirish imkonini bergan;
qoramollarning burun qismi biometrik belgilariga tayangan holda ularni sun’iy intellekt texnologiyalari orqali avtomatik tahlil qilish hamda identifikatsiya qilish modeli ishlab chiqilgan va Qoraqalpog‘iston Respublikasi Veterinariya va chorvachilikni rivojlantirish qo‘mitasida fermer va veterinar mutaxassislarga hayvonlarni real vaqt rejimida tezkor va kontaksiz tanib olish, shuningdek naslchilik ma’lumotlar bazalarini yuritish maqsadida joriy qilingan (Qoraqalpog‘iston Respublikasi Qishloq xo‘jaligi vazirligining 2025-yil 21-avgustdagi 02/024-3098-sonli ma’lumotnomasi). Natijada, fermer xo‘jaliklarida qoramollarni individual identifikatsiya qilish va monitoringini ta’minlovchi algoritmlar hisobidan xodimlar ish unumdorligini 1,6 barobarga oshirilgan.