Аңдатпа. Ұшқышсыз ұшатын аппараттарды (ҰҰА) пайдалана отырып объектілерді тану үшін ақпараттық жүйелерге машиналық оқыту жүйелерін интеграциялау өмірдің көптеген салаларында, соның ішінде ауыл шаруашылығында, әскери операцияларда және қоршаған ортаны бақылауда қолданылуы мүмкін.
Бұл жұмыстың мақсаты – қалдықтардың әртүрлі түрлерін анықтау арқылы адам еңбегін жеңілдету және қоршаған ортаны қорғауды ынталандыру үшін ұшқышсыз ұшу аппараттарының көмегімен объектілерді тану үшін машиналық оқытуды біріктіру арқылы ақпараттық жүйені әзірлеу.
Бұл жүйе сұранысқа ие, себебі камералары бар дрондар үлкен көлемдегі деректерді жинайды және күрделі функциялардың көмегімен оларды өңдеу жылдамырақ жүреді. Жұмыс көптеген жаңа функциялар мен инновациялық шешімдердің арқасында еліміз үшін де жаңа мүмкіндіктер ашады. Қолданыстағы жүйелер мен функцияларды талдауды пайдалана отырып, жаңа жүйеге қойылатын талаптар анықталды. Суреттерді тану техникасы, ұшқышсыз ұшатын аппараттардың навигациясы, объектілерді анықтау және таратудағы нейрондық желілер, ұшқышсыз ұшу аппараттарының қалыптасу траекториясын жоспарлау алгоритмдері сияқты.Міндеттер терең оқыту технологияларымен және ұшқышсыз ұшатын аппараттарды қолданумен үйлесетін жүйені әзірлеу болып табылады. Жүйе жаңа объектілерді анықтауға жауап беретін және пайдаланушыға хабарламалар жіберетін жедел хабарландыру механизмімен жабдықталған. Басқару, хабарландыруларды қабылдау, сондай-ақ бұрын танылған нысандарда суреттер мен деректерді сақтау үшін пайдаланушыға ыңғайлы интерфейс қарастырылған.Ұшу кезінде алынған мәліметтер объектілерді өңдеу, тану және жіктеу үшін ақпараттық жүйеге беріледі. Шешімнің архитектурасы нақты уақыт режимінде жұмыс істеуді қамтамасыз етеді. Пайдаланушы интерфейсі жүйені басқаруды интуитивті етеді және ақпараттың ұзақ мерзімді сақталуын қамтамасыз етеді. ұмыстың нәтижесінде қауіпсіздікті қамтамасыз ету, қалдықтардың ең көп жиналатын орнын табу, қоршаған ортаны бақылау сияқты түрлі салаларда қолдануға болады. Нәтижелерді алғаннан кейін нақты уақыт режимінде тану мен бейімделудің дәлдігін растайтын тестілеу жүргізілді.
Түйін сөздер: машиналық оқыту, ұшқышсыз ұшу аппараттары, нысанды тану, нейрондық желілер, терең оқыту, нақты уақыттағы өңдеу, компьютерлік көру, деректерді беру.
