16 апреля 2026 года на факультете истории, экономики и права, в рамках декады науки состоялась торжественная церемония оснащения сертифицированного це читать далее
Галерея цитат
Достоинство человека определяется тем, каким путем он идет к цели, а не тем, достигнет ли он ее.
Абай Кунанбаев
Новости факультетов
10 апреля 2026г на факультете истории, экономики и права прошла Секция 7-«Правовые и социально-экономические аспекты развития общества в условиях глоб читать далее
Гранты читать далее
В Северо-Казахстанском университете им. М. Козыбаева состоялась Международная научно-практическая конференция «Козыбаевские чтения – 2026», посвящённа читать далее
8 апреля 2026 года образовательные программы, разработанные Академией Международного финансового центра «Астана», были официально переданы в СКУ им. М читать далее
7 апреля 2026 года медицинский факультет НАО «Северо-Казахстанский университет им.М. Козыбаева» в рамках празднования Международного дня здоровья о читать далее
4 апреля 2026 года профессорско-преподавательский состав факультета истории, экономики и права принял участие в общегородском субботнике. В ходе мероп читать далее
Студенты факультета «Истории, экономики и право» группы Ио-25к(ІР) достойно представили наш Университет на Республиканском конкурсе макетов «Ботай – к читать далее
В Северо-Казахстанском областном филиале партии «AMANAT» состоялась церемония награждения граждан, проявивших высокую активность в ходе референдума. читать далее
Студентка группы Ж-24қ 2 курса кафедры «Журналистика и социальные науки» факультета истории, экономики и права Амирова Замира Мадияровна показала высо читать далее
Разработка нейросетевой модели распознавания БПЛА через оптико-электронный канал, интегрируемый в систему Data Fusion
Данное исследование финансируется Комитетом науки Министерства науки и высшего образования Республики Казахстан (грант № АР19679009).
Руководитель проекта: Курмашев И.Г., к.т.н.
Исполнители проекта: Курмашев И.Г., к.т.н., Сербин Василий Валерьевич, к.т.н., Арричиелло Филиппо, д.т.н., Семенюк В.В., магистр, Алёшин Д.В., магистр, Крючков В.Н., магистр, Курмашева Л.Б., магистр.
Сроки исполнения: 2023 – 2025 гг.
Цель проекта: Разработать программную модель распознавания БПЛА, на основе нейронных сетей, адаптированную в платформу «FMCW-радар + видеонаблюдение», выполняющее функцию качественного и высокоточного распознавания, классификации и различения данных объектов от птиц за счет анализа оптического канала и микродоплеровских характеристик цели.
Ожидаемые результаты: Разработка программной модели распознавания БПЛА на основе алгоритмов двух типов нейронных сетей, адаптированных в оптический и радиолокационный канал системы «FMCW-радар+видеонаблюдение».
Описание проекта: Идея проекта заключается в создании программной модели нейронных сетей, одна из которых предназначена для распознавания БПЛА через радиолокационное изображение микродоплеровских сигнатур благодаря более высокоточной классификации беспилотников и птиц. Второй сегмент программной модели определяет нейросетевой приложение по распознаванию БПЛА через видеоданные и фото-изображения объектов в воздушном пространстве (коптеры, беспилотные летательные аппараты «летающее крыло», птицы и др.). Особенность разработки заключается в ее адаптации к радиолокационной системе Антидрон с программно-аппаратной платформой на основе «Радар + оптический канал» как элемента автоматизации распознавания БПЛА по двум каналам детектирования. Безусловно, работоспособность и эффективность разрабатываемой программной модели зависит от характеристик радиолокационной системы и оптической камеры, поэтому одним из пунктов задач является выбор и обоснование модели Радара и средства видеонаблюдения. Также будут представлены математические особенности отражения радиолокационного сигнала от цели с источников вибрации, что определяет доплеровские показатели для распознавания летающих объектов (для БПЛА и птиц). Структурное описание системы Data Fusion, в которую интегрируется разрабатываемая программная модель, характеристики нейросетевых алгоритмов, которые рассматриваются как основа программ для классификации и распознавания в рамках исследования.