ОБЪЕКТІЛЕРДІ КҮЗЕТУ МОНИТОРИНГІ ЖҮЙЕЛЕРІНДЕ ЖАСАНДЫ ИНТЕЛЛЕКТПЕН БІРГЕ ОПТИКАЛЫҚ ТАЛШЫҚТЫ ТЕХНОЛОГИЯЛАРДЫ ҚОЛДАНУ

2026

Closed access Metadata (CSL-JSON)
DOI 10.51775/2790-0886_2026_73_2_93
Data confidence 85 high
How this score is calculated

It is built from checkable properties of the record itself: whether the article has a DOI, how many independent sources confirmed its data, whether the required fields are filled in, and how recent the latest confirmation is. Disagreement between sources and a missing identifier lower it. A value of 80 or above means the record was published without further checking; 60 to 79 means it is published at reduced confidence, with a manual check advisable. A record verified by an editor by hand is never pushed below 90 by a recalculation. This scores our data about the article, not the article itself.

Abstract

Қазіргі кезеңде қауіпсіздік пен мониторинг саласында жоғары дәлдікті және жылдам жауап беретін интеллектуалды жүйелерге сұраныс артып отыр. Осы талаптарды орындау мақсатында жасанды интеллект пен оптикалық талшықты сенсорлық технологияларды біріктіру өзекті мәселе ретінде қарастырылуда. Қауіпсіздік жүйелерінің тиімділігін арттыру, қауіпті жағдайларды алдын ала анықтап, автоматты түрде жауап беру қабілетін қамтамасыз ету бүгінгі заманғы технологиялардың басты міндетіне айналды. Бұл жұмыстың мақсаты – оптикалық талшықты таратылған сенсорлар мен жасанды интеллект алгоритмдерін қолдана отырып, объектілерді күзетуге арналған зияткерлік мониторинг жүйесін әзірлеу және оның жұмысын модельдеу. Өзектілігі – қауіпсіздік саласындағы дәстүрлі бақылау әдістерінің шектеулері мен адамның қатысуына тәуелділігін азайтып, жүйенің тұрақтылығы мен дәлдігін арттыру қажеттігінде. Сонымен қатар, интеграцияланған жүйе жалған дабылдардың санын азайтуға және нақты қауіп-қатерге жедел реакция жасауға мүмкіндік береді. Жүйенің негізгі міндеттері: периметр бойындағы физикалық тербелістерді жоғары дәлдікпен анықтау, рұқсатсыз кіру әрекеттерін сенімді тіркеу, бейнеағындарды компьютерлік көру алгоритмдерімен өңдеу арқылы адамдар мен объектілерді нақты анықтау және олардың түрін жіктеу. YOLOv8 нейрондық желісіне негізделген әдістер бейне ақпаратты нақты уақыт режимінде өңдеуге және бақылауды автоматтандыруға мүмкіндік береді. Сонымен қатар, жүйе оптикалық сенсорлар мен жасанды интеллект негізіндегі бейнеанализді біріктіру арқылы кешенді қорғау механизмін қамтамасыз етеді. Ғылыми жаңалығы — оптикалық талшықты сенсорлық технологиялар мен жасанды интеллект алгоритмдерінің үйлесімді интеграциясы, ол нақты ортадағы жағдайларды дәл бағалап, қауіпсіздіктің жоғары деңгейін қамтамасыз етеді. Бұл жүйе таратылған сенсорлық архитектураны қолдана отырып, кең аумақтарды үздіксіз бақылауға мүмкіндік береді және бейнеаналитика арқылы жалған дабылдардан арылуға септігін тигізеді. Сонымен қатар, ұсынылған модельдің көпсалалы тәсілі, оның ішінде физикалық сигналдарды өңдеу мен визуалды ақпаратты талдаудың үйлесімі, бақылау жүйелерінің интеллектуалдығын жаңа деңгейге көтереді. Жүргізілген модельдеу және тестілеу нәтижелері жүйенің әртүрлі ортада тұрақты, сенімді жұмыс істейтінін және объектілерді тануда жоғары дәлдік көрсететінін көрсетті. Бұл ұсынылған жүйенің мемлекеттік, өнеркәсіптік және стратегиялық маңызы бар нысандарда қолданылуына практикалық негіз бола алады. Осылайша, зерттеу нәтижесі қауіпсіздік мониторингінің автоматтандырылған, жоғары дәлдікті, әрі интеллектуалды жүйесін құруға бағытталған және қазіргі заманғы технологияларды тиімді пайдаланудың ғылыми әрі қолданбалы аспектілерін ашады.