2 декабря 2025 года Департамент юстиции Северо-Казахстанской области провёл лекцию для студентов в рамках реализации идеологии «Закон и порядок». Меро читать далее
Галерея цитат
Человек, по настоящему мыслящий, черпает из своих ошибок не меньше познания, чем из своих успехов.
Джон Дьюи
Новости факультетов
27 ноября 2025 года на факультете истории, экономики и права состоялся семинар бизнес-консультанта и преподавателя MBA Ш.И. Оразбаевой на тему «AI BOO читать далее
С 12 ноября 2025г. на медицинском факультете СКУ им.М.Козыбаева в качестве визитинг-профессора, проф. Claudio Colosio из Миланского университета читае читать далее
19.11.2025 года на медицинском факультете был проведен круглый стол «Патриотизм как научная и нравственная позиция Манаша Козыбаева», посвящённый дню читать далее
Круглый стол «Роль Манаша Козыбаева в развитии гуманитарного образования в Казахстане», посвящённый дню рождения выдающегося казахстанского учёного-гу читать далее
13 ноября 2025 года в группе Ин6-ВОП-24к прошёл кураторский час на тему «Вопросы профилактики ВИЧ-инфекции». Мероприятие провела старший преподаватель читать далее
Этика в биомедицинских исследованиях: лекция профессора Клаудио из Италии. На Медицинском факультете в рамках международного сотрудничества профессор читать далее
Вчера, 31 октября 2025 года, в Астане состоялся Международный форум стратегических партнёров «Казахстан — территория академического образования», на к читать далее
28 августа 2025 года в конференц-зале 2 корпуса состоялось важное мероприятие, посвящённое 30-летию Конституции Республики Казахстан. В работе круглог читать далее
30 июня 2025 года, на факультете истории, экономики и права было проведено итоговое в этом учебном году заседание Совета факультета. На совете были по 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.