Turgunov Bekzod Abdivositovichning
falsafa doktori (PhD) dissertatsiyasi himoyasi haqida e’lon

I. Umumiy ma’lumotlar. Dissertatsiya mavzusi, ixtisoslik shifri (ilmiy daraja beriladigan fan tarmog‘i nomi): “Ko‘zi ojiz shaxslarning yashash muhitidagi obektlarni anglashga ko‘maklashuvchi apparat-dasturiy majmuasi va algoritmlari”, “05.01.04 - Hisoblash mashinalari, majmualari va kompyuter tarmoqlarining matematik va dasturiy ta’minoti”.
Dissertatsiya mavzusi ro‘yxatga olingan raqam: B2026.1.PhD/T6323.
Ilmiy rahbar: Xamdamov Utkir Raxmatillaevich, texnika fanlari doktori, professor.
Dissertatsiya bajarilgan muassasa nomi: Toshkent axborot texnologiyalari universiteti.
IK faoliyat ko‘rsatayotgan muassasa (muassasalar) nomi, IK raqami: Toshkent axborot texnologiyalari universiteti, DSc.09/2025.27.12.T.01.01.M.
Rasmiy opponentlar: Kabulov Anvar Vosilevich, texnika fanlari doktori, professor; Raximov Mexriddin Fazliddinovich, texnika fanlari falsafa doktori (PhD), dotsent.
Yetakchi tashkilot: Sharof Rashidov nomidagi Samarqand davlat universiteti.
Dissertatsiya yo‘nalishi: nazariy va amaliy ahamiyatga molik.
II. Tadqiqotning maqsadi: Ko‘zi ojiz insonlar uchun obektlarni tanib olish, obektgacha masofani o‘lchash, obekt sinfi va o‘lchangan masofa haqida o‘zbek tilidagi ovozli xabar berish  apparat - dasturiy majmuasini ishlab chiqishdan iborat.
III. Tadqiqotning ilmiy yangiligi:
tasvir xususiyatlari hamda undagi obekt parametrlariga mos ravishda geometrik va fotometrik transformatsiyalar intensivligini dinamik qo‘llash asosida adaptiv sun’iy boyitish algoritmi ishlab chiqilib, ko‘zi ojiz insonlarning kundalik hayotida uchraydigan obektlarni turli muhit, holat va yoritilish sharoitlarida aks ettiruvchi bilimlar bazasining ma’lumotlar to‘plami shakllantirilgan;
hisoblash resurslari cheklangan qurilmalarda obektlarni tanib olishning o‘rtacha aniqligi (mAP) saqlangan holda ishlash tezligini oshirish uchun YoLOv tarmog‘ining qatlamlariga C3HS va ConvHS modullarini joriy etish hamda kenglik parametrini ratsional tanlash asosida neyron tarmoq modeli arxitekturasi takomillashtirilgan;
apparat-dasturiy majmuaning stereo kamera tizimida kameralar matrisalarining koplanar emasligi va optik o‘qlar parallelligining buzilishi omillarini hisobga oluvchi matematik ta’minot asosida masofani hisoblash algoritmi ishlab chiqilgan;
takomillashtirilgan arxitekturali neyron tarmoq modeli va masofani hisoblash algoritmi asosida kuzatuv sahnasidagi obektlarni tanib olish, obektgacha bo‘lgan masofani o‘lchash hamda obekt sinfi va o‘lchangan masofa haqida o‘zbek tilida ovozli xabar beruvchi apparat-dasturiy majmua ishlab chiqilgan.
IV. Tadqiqot natijalarining joriy qilinishi.
Ko‘zi ojiz shaxslarning yashash muhitidagi obektlarni anglashga ko‘maklashuvchi apparat - dasturiy majmuasi va algoritmlari bo‘yicha olingan natijalar bo‘yicha:
mahalliylik xususiyatiga ega obektlar haqidagi ma’lumotlar to‘plami asosida qayta o‘qitilgan va takomillashtirilgan neyron tarmoq modeli va uning asosida ishlab chiqilgan apparat-dasturiy majmua “Ijtimoiy himoya milliy agentligi Toshkent shahar boshqarmasi tasarrufidagi 77-sonli “Nurli maskan” ixtisoslashtirilgan maktab internatida muvaffaqiyatli joriy qilingan (O‘zbekiston Respublikasi Oliy ta’lim, fan va innovatsiyalar vazirligining 2025-yil 15-dekabrdagi 02/01-01-572-sonli ma’lumotnomasi). Joriy etilgan dasturiy ta’minot va apparat-dasturiy majmuaning ta’lim jarayonida o‘tkazilgan sinovlar natijasida kuzatuv sahnasidagi obektlar 91% to‘g‘ri aniqlandi, obektlargacha masofani o‘lchash aniqligi 93% ni tashkil etdi;
kuzatuv sahnasidagi obektlarni tanib olish, obektgacha masofani o‘lchash, obekt sinfi va o‘lchangan masofa haqida o‘zbek tilidagi ovozli xabar berish  apparat - dasturiy majmuasi O‘zbekiston Respublikasi oliy ta’lim, fan va innovatsiyalar vazirligi huzuridagi Raqamli ta’lim texnologiyalarini rivojlantirish markazida joriy qilingan (O‘zbekiston Respublikasi Oliy ta’lim, fan va innovatsiyalar vazirligining 2025-yil 15-dekabrdagi 02/01-01-572-sonli ma’lumotnomasi). Arxitekturasi takomillashtirilgan va qayta o‘qitilgan neyron tarmoq modelidan  foydalanish natijasida ko‘zi ojiz o‘quvchilarning atrof-muhitdagi obektlarning xususiyatlarini mustaqil o‘rganish darajasi o‘rtacha 92 % ga oshdi. Ishlab chiqilgan apparat-dasturiy majmuaning qo‘llanilishi natijasida ko‘zi ojiz insonlarning kundalik hayotida ularning mustaqillik darajasi o‘rtacha 91 % ga ortdi.