The object of research, development or design (in Russian) : Данные и их структура по имеющимся в РК и мире дамбам и плотинам; географическая, геодезическая информация и данные мониторинга дамб и плотин

The object of research, development or design (in Kazakh) : Қазақстан Республикасындағы және әлемдегі қолданыстағы бөгеттер туралы деректер және олардың құрылымы; Географиялық, геодезиялық ақпарат және бөгеттерді бақылау деректері.

Aim of work (in Russian) : Разработка геоинформационной системы для инвентаризации и мониторинга гидротехнических сооружений в РК.

Aim of work (in Kazakh) : Қазақстан Республикасындағы гидротехникалық құрылыстарды түгендеу және мониторингі үшін географиялық ақпараттық жүйені әзірлеу.

Методы исследования (на русском) : Сбор и систематизация данных, их структурирование и оптимизация методами реляционной алгебры, анализ картографической информации методами распознавания изображений, статистический анализ данных, реализация технологий ГИС на основе Java, Python, Java script, QGIS, ArcGIS, PostgreSQL

Методы исследования (на казахском) : Деректерді жинау және жүйелеу, реляциялық алгебра әдістерін қолдану арқылы оларды құрылымдау және оңтайландыру, кескінді тану әдістерін қолдана отырып картографиялық ақпаратты талдау, деректерді статистикалық талдау, Java, Python, Java script, ArcGIS, QGIS, PostgreSQL негізіндегі ГАЖ технологияларын енгізу

Obtained results and novelty (in Russian) : Впервые на основе аэро- и спутниковых открытых карт собраны и вручную размечены более 12 тысяч изображений дамб и плотин размером 600 на 600 пиксел и разрешением 1:10000 для обучения нейронной сети для распознавания дамб и плотин. Впервые собраны данные в виде изображений территории РК в Иле-Балхашком и бассейне и Семиречье из 88 тыс снимков с тем же разрешением для последующего распознавания обученной нейронной сетью. Построена реляционная база данных с привязкой к географическим координатам для дамб и плотин РК. В функционал базы данных встроена возможность учета и накопления данных геофизического мониторинга и облета БПЛА. Опубликована 1(одна) статья в списке изданий рекомендованных КОКНВО РК

Obtained results and novelty (in Kazakh) : Алғаш рет әуе және спутниктік ашық карталар негізінде бөгеттерді тану үшін нейрондық желіні оқыту үшін 600-ден 600 пиксельге дейін және дәлдігі 1:10000 болатын бөгеттердің 12 мыңнан астам суреті жиналды және қолмен белгіленді. Оқытылған нейрондық желі арқылы кейін тану үшін сол дәлдікте 88 мың сурет Іле-Балқаш бассейн мен Жетісудағы Қазақстан Республикасы аумағының кескіндері түрінде деректер жиналды. Қазақстан Республикасының бөгеттерінің географиялық координаттарына сілтеме жасайтын реляциялық деректер қоры тұрғызылды. Мәліметтер қорының функционалдығы геофизикалық бақылауды және UAV ұшу деректерін жазу және жинақтау мүмкіндігін қамтиды. ҚР ҒЖБССҚК басылымдар тізіменде 1 (бір) мақала жарияланды

The main constructive and technical economic indicators (in Russian) : Реляционная база данных из четыре десятков таблиц, описывающих дамбы, прилегающие водоемы, методы исследования, назначение, расположение, характер собственности. Авторизованный доступ из сети многим пользователям в зависимости от прав доступа. Возможность автоматического распознавания дамб на карте после обучения нейронной сети. Систематизация данных облета дроном и геофизического мониторинга путем накопления данных.

The main constructive and technical economic indicators (in Kazakh) : Бөгеттерді, іргелес су қоймаларын, зондтау әдістерін, мақсатын, басқаруын, иелігін сипаттайтын қырық шақты кестелердің реляциялық деректер қоры. Құқықтарына байланысты желіден рұқсат етілген көп қолданушыларға қол жеткізу. Нейрондық желіні үйреткеннен кейін картада бөгеттерді автоматты түрде тану мүмкіндігін жасау. Дрондардың ұшуы мен геофизикалық бақылау деректерін жинақтау арқылы жүйелеу.

Level of implementation (in Russian) : На данном этапе не предусмотрено

Level of implementation (in Kazakh) : Бұл кезеңде қамтылмаған

Efficiency (in Russian) : Эффективность исследования заключается в возможности накапливать данные, зависящие от времени, о состоянии плотины, что позволит при помощи ИИ делать прогнозы об будущем состоянии плотин и рекомендовать необходимые обследования.

Efficiency (in Kazakh) : Зерттеудің тиімділігі болып бөгеттің жай-күйі туралы уақытқа тәуелді деректерді жинақтау мүмкіндігінде жатыр, бұл ЖИ-ке (жасанды интеллектке) бөгеттердің болашақ жағдайы туралы болжам жасауға және қажетті тексерулерді ұсынуға мүмкіндік береді.

Field of application (in Russian) : Мониторинг состояния дамб и плотин. Геофизика. Водное хозяйство.

Field of application (in Kazakh) : Бөгеттердің жағдайын бақылау. Геофизика. Су қорларын басқару.