Xamidov Munis Musinovichning 
falsafa doktori (PhD) dissertatsiyasi himoyasi haqida e’lon

I. Umumiy ma’lumotlar.
Dissertatsiya mavzusi, ixtisoslik shifri (ilmiy daraja beriladigan fan tarmog‘i): “Fiziologik chetlanishlar asosida insonning charchoqlik holatlarini aniqlash qarorlarini qabul qilishga ko‘maklashish algoritmlari”, 05.01.11 - “Raqamli texnologiyalar va sun’iy intellekt” (texnika fanlari).
Dissertatsiya mavzusi ro‘yxatga olingan raqam: B2026.1.PhD/T6322
Ilmiy rahbarning F.I.Sh., ilmiy darajasi va unvoni: Nazarov Fayzullo Maxmadiyarovich texnika fanlari doktori, dotsent. 
Dissertatsiya bajarilgan muassasa nomi: Sharof Rashidov nomidagi Samarqand davlat universiteti.
IK faoliyat ko‘rsatayotgan muassasa nomi, IK raqami: “Sharof Rashidov nomidagi Samarqand davlat universiteti”, PhD.03/2025.27.12.T.09.06
Rasmiy opponentlar: Xaitov Bafo Usmonovich, texnika fanlari doktori, dotsent; Nurimov Paraxat Baymuratovich,  texnika fanlari bo‘yicha falsafa doktori, dotsent.
Yetakchi tashkilot nomi: Toshkent davlat transport universiteti.
Dissertatsiya yo‘nalishi: nazariy va amaliy ahamiyatga molik.
II. Tadqiqotning maqsadi fiziologik chetlanishlar asosida insonning charchoqlik holatlarini aniqlash qarorlarini qabul qilishga ko‘maklashishning algoritmlari va dasturiy vositasini ishlab chiqishdan iborat.
III. Tadqiqotning ilmiy yangiligi quyidagilardan iborat:
fiziologik chetlanishlar yordamida charchoqlik holatlarini aniqlash qarorlarini qabul qilishga ko‘maklashish uchun video tasvirdan olingan ma’lumotlar bo‘yicha anatomik nuqtalardagi yuz va uning muhim xususiyatlarini FLD va Haar Cascade usullari yordamida ajratib olish hamda ajratib olingan xususiyatlarni dastlabki qayta ishlashning algoritmlari ishlab chiqilgan;
insonning ko‘z yumilish, esnash va bosh og‘ish kabi fiziologik chetlanishlarini tanib olish jarayonidagi dinamik harakatlarni hisobga olgan holda charchoqlik holatlarni aniqlash qarorlarini qabul qilishga ko‘maklashishning CNN modeliga asoslangan algoritmi ishlab chiqilgan;
insonning bosh harakatlari xususiyatlarining vaqtga bog‘liq holatlarini inobatga olib ko‘z yumilish, esnash va bosh og‘ish kabi fiziologik chetlanishlarni tanib olishning FLD va Haar Cascade usullari yordamida 3D CNN modelini takomillashtirish algoritmi ishlab chiqilgan;
fiziologik chetlanishlar yordamida charchoqlik holatlarini aniqlash qarorlarini qabul qilish aniqligini oshirishda ko‘z yumilish, esnash va bosh og‘ish holatlarining muhimligini belgilash uchun CNN modeliga diqqat mexanizmini integratsiyalash asosida multimodal ma’lumotlarni kompleks tahlil qilishning algoritmi ishlab chiqilgan.
IV. Tadqiqot natijalarining joriy qilinishi: Dissertatsiya tadqiqotlari doirasida fiziologik chetlanishlar asosida insonning charchoqlik holatlarini aniqlash qarorlarini qabul qilishga ko‘maklashishning intellektual algoritmlarini ishlab chiqish bo‘yicha olingan ilmiy natijalar asosida:
fiziologik chetlanishlar yordamida charchoqlik holatlarini aniqlash qarorlarini qabul qilishga ko‘maklashish uchun video tasvirdan olingan ma’lumotlar bo‘yicha anatomik nuqtalardagi yuz va uning muhim xususiyatlarini FLD va Haar Cascade usullari yordamida ajratib olish hamda ajratib olingan xususiyatlarni dastlabki qayta ishlash usullari asosida qayta ishlashning algoritmlari hamda insonning ko‘z yumilish, esnash va bosh og‘ish kabi fiziologik chetlanishlarini tanib olish jarayonidagi dinamik harakatlarni hisobga olgan holda charchoqlik holatlarni aniqlash qarorlarini qabul qilishga ko‘maklashishning CNN modeliga asoslangan algoritmlarining dasturiy vositasi Samarqand viloyat transport boshqarmasida joriy qilingan (O‘zbekiston Respublikasi Raqamli texnologiyalar vazirligining 2025-yil 20-oktyabrdagi 33-8/7456-sonli ma’lumotnomasi). Natijada, model aniqligi 92%, tizimning qaror qabul qilish tezligi esa 38 msni ko‘rsatgan;
insonning bosh harakatlari xususiyatlari bo‘yicha vaqtga bog‘liq holatlarni inobatga olib ko‘z yumilish, esnash va bosh og‘ish kabi fiziologik chetlanishlarni tanib olishning FLD va Haar Cascade usullari yordamida 3D CNN modelini takomillashtirish algoritmi hamda insonning ko‘z yumilish, esnash va bosh og‘ish kabi fiziologik chetlanishlarini tanib olish jarayonidagi dinamik harakatlarni hisobga olgan holda charchoqlik holatlarni aniqlash qarorlarini qabul qilishga ko‘maklashishning CNN modeliga asoslangan algoritmlarining dasturiy vositasi davlat axborot tizimlarini yaratish va qo‘llab-quvvatlash bo‘yicha yagona integrator “UZINFOCOM” tizimlarida amaliyotga tatbiq etilgan (O‘zbekiston Respublikasi Raqamli texnologiyalar vazirligining 2025-yil 20-oktyabrdagi 33-8/7456-sonli ma’lumotnomasi). Natijada, model aniqligi 95%, tizimning qaror qabul qilish tezligi esa 40 msni ko‘rsatgan.
fiziologik chetlanishlar yordamida charchoqlik holatlarini aniqlash qarorlarini qabul qilish aniqligini oshirishda ko‘z yumilish, esnash va bosh og‘ish holatlarining muhimligini belgilash uchun CNN modeliga diqqat mexanizmini integratsiyalash asosida multimodal ma’lumotlarni kompleks tahlil qilishning algoritmining dasturiy vositasi Samarqand davlat arxitektura-qurilish universitetining laboratoriyasida amaliyotga tadbiq etilgan (O‘zbekiston Respublikasi Raqamli texnologiyalar vazirligining 2025-yil 20-oktyabrdagi 33-8/7456-sonli ma’lumotnomasi). Natijada, model aniqligi 94%, tizimning qaror qabul qilish tezligi esa 35 msni ko‘rsatgan.