Raxmanov Xoshim Erdashovichning
falsafa doktori (PhD) dissertatsiyasi himoyasi haqida e’lon

I. Umumiy ma’lumotlar:
Dissertatsiya mavzusi, ixtisoslik shifri (ilmiy daraja beriladigan fan tarmog‘i nomi): «Konturli tahlil asosida videoma’lumotlarni avtomatik tanib olish masalasini echishning usul va algoritmlari», 05.01.04 – Hisoblash mashinalari, majmualari va kompyuter tarmoqlarining matematik va dasturiy ta’minoti (texnika fanlari).
Dissertatsiya mavzusi ro‘yxatga olingan raqam: B2017.3.PhD/T446.
Ilmiy rahbar: Hamdamov Rustam Hamdamovich, texnika fanlari doktori, professor.
Dissertatsiya bajarilgan muassasa nomi: Toshkent axborot texnologiyalari universiteti.
IK faoliyat ko‘rsatayotgan muassasa nomi, IK raqami: Toshkent axborot texnologiyalari universiteti, DSC.13/30.12.2019.T.07.01.
Rasmiy opponentlar: Muxamedieva Dilnoz Tulkunovna, texnika fanlari doktori, professor; Urunbaev Erkin, texnika fanlari nomzodi, dotsent.
Yetakchi tashkilot nomi: O‘zbekiston Milliy universiteti.
Dissertatsiya yo‘nalishi: nazariy va amaliy ahamiyatga molik.
II. Tadqiqotning maqsadi:
vaziyatlarni real vaqt rejimida masofadan monitoring qilish masalalariga qo‘llaniladigan sun’iy yo‘ldosh suratlaridagi va videotasvirlardagi ob’ektlarni ajratish va tanib olish usullari, algoritmlari va dasturiy vositalarni ishlab chiqish.
III. Tadqiqotning ilmiy yangiligi:
ikkita chegara bo‘sag‘aviy detektori asosida konturlarni keyingi kelishilgan fil`trlash orqali qiziqish sohalarini mahalliylashtirish algoritmi ishlab chiqilgan;
vertikal yo‘nalishda minimal og‘irlikdagi yo‘llarni topishga asoslangan segmentatsiyalash algoritmi ishlab chiqilgan;
etalon bilan maksimal o‘xshashlik mezonini hisobga olgan holda tasvir konturlarini tanib olish algoritmi ishlab chiqilgan;
yorug‘lik taqsimlanishining gistogramma va konturli tahlil usullari asosida qishloq xo‘jaligi erlarining sun’iy yo‘ldosh tasvirlarini qayta ishlash va fil`trlash algoritmlari ishlab chiqilgan.
IV. Tadqiqot natijalarining joriy qilinishi:
Konturli tahlil usuliga asoslangan ob’ektlarni avtomatik tanib olishga oid usullar, algoritmlar va dasturiy vositalar asosida:
vertikal yo‘nalishda minimal og‘irlikdagi yo‘llarni topishga asoslangan segmentatsiyalash algoritmi asosida ishlab chiqilgan «Aqlli ko‘z» apparat-dasturiy majmuasi Favqulodda vaziyatlar vazirligiga joriy qilingan (Favqulodda vaziyatlar vazirligining 2019 yil 29 noyabrdagi 2/4/24-3160-son ma’lumotnomasi). Ilmiy ishlanmaning samaradorligi olov va tutunning video¬kameralardan olingan tasvirlarni qayta ishlash asosida tanib olish, shu bilan birga, yaratilgan qurilma yordamida katta va ochiq maydondagi ob’ektlarni nazorat qilish va o‘z vaqtida yong‘in natijasida etkazilgan zararni kamaytirish, tasvirga ishlov berish vaqtini 2-3 martaga qisqartirish imkonini bergan;
yorug‘lik taqsimlanishining gistogramma va konturli tahlil usullari asosida ishlab chiqilgan Image Recognition 1.0 dasturiy vositasi mul`tispektral Sentinel2, LandSat8, WorldVeiw3 sun’iy yo‘ldosh tasvirlari yordamida qishloq xo‘jaligi ekinlarini masofadan turib klassifikatsiya qilish maqsadida Jizzax viloyati qishloq xo‘jaligi bosh boshqarmasiga joriy qilingan (Axborot texnologiyalari va kommunikatsiyalarini rivojlantirish vazirligining 2019 yil 13 dekabrdagi 33-8/8826-son ma’lumotnomasi). Ilmiy-tadqiqot natijasida qishloq xo‘jaligiga mo‘ljallangan erlarning tematik xaritalarini tuzish jarayonlarini avtomatlashtirish, ekinlarning vektorli xaritasi qatlamlarini shakllantirish, daladagi ekinlarning umumiy maydonini aniqlash va dalaning holatini kuzatish, shuningdek, ma’lum bir hududdagi ekin maydonlarini tanib olish aniqligini 10-12 foizga oshirish imkonini bergan;
yorug‘lik taqsimlanishining gistogramma va konturli tahlil usullari asosida ishlab chiqilgan Image Recognition 1.0 dasturiy vositasi mul`tispektral Sentinel2, LandSat8, WorldVeiw3 sun’iy yo‘ldosh tasvirlari yordamida qishloq xo‘jaligi ekinlarini masofadan turib nazorat qilish maqsadida Samarqand viloyati qishloq xo‘jaligi bosh boshqarmasiga joriy qilingan (Axborot texnologiyalari va kommunikatsiyalarini rivojlantirish vazirligining 2019 yil 13 dekabrdagi 33-8/8826-son ma’lumotnomasi). Ilmiy tadqiqot natijasida mul`tispektral sun’iy yo‘ldosh tasvirlari yordamida ekinlarning NDVI vegetativ indekslarining vaqtga bog‘liq ko‘rsatkichlari asosida hosildorlikni prognozlash aniqligini 8-10 foizga oshirish, o‘z navbatida, dalalarda agrotexnik ishlarni olib borish jarayonini boshqarish, shuningdek moliyaviy va mehnat xarajatlarini 5-7 foizga pasaytirish imkonini bergan.