В рамках учебно-воспитательной и научно-просветительской работы 1 октября 2026 года на медицинском факультете совместно с представителями клинико-диаг
Галерея цитат
Человек, по настоящему мыслящий, черпает из своих ошибок не меньше познания, чем из своих успехов.
Джон Дьюи
Новости факультетов
29 сентября — Всемирный день сердца! В честь этой даты медицинский факультет совместно с психологической службой университета организовал информацион
В целях реализации социально-воспитательной и научно-просветительской работы, популяризации медицинской науки и формирования интереса студентов к науч
29 сентября 2026 года со студентами групп 2 мед 26-1 и 2 мед 26-2 проведён куратором Шилкиной Ольгой Ивановной экологический час на тему «Экология нач
28 сентября 2026 г. состоялся творческий вечер «Мир книг: читаем, обсуждаем, открываем» среди студентов специальности «Фармация». Творческий вечер пр
25 сентября 2026 года со студентами групп ОМ 26-2к, ОМ 26-3 медицинского факультета состоялся круглый стол на тему «Конституция — основа стабильности
16 сентября для студентов медицинского факультета в рамках эдвайзерского часа было проведено мероприятие на тему «Закон и порядок — основа безопасного
На факультете истории, экономики и права состоялся научный круглый стол «Северный Казахстан в системе степных коммуникаций Золотой Орды», объединивший
На факультете истории, экономики и права состоялся научный круглый стол «Северный Казахстан в системе степных коммуникаций Золотой Орды», объединивший
Проведён семинар по академической политике вуза с участием студентов групп Мед 3-26. В ходе мероприятия обучающиеся ознакомились с основными положения
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.