AMEA İnformasiya Texnologiyaları İnstitutunun 2 saylı şöbəsinin növbəti elmi seminarı keçirildi. “Pilotsuz uçuş aparatlarının audio əlamətlər ansamblı əsasında aşkarlanması üçün akustik sistemin işənməsi” mövzusunda məruzə “Zoom Meeting” proqramı vasitəsilə dinlənildi.
Məruzəni təqdim edən institutun maigstrantı Rəşad İbrahimov pilotsuz uçuş aparatlarının (PUA) aşkarlanması məsələsinin aktuallığı haqqında məlumat verdi.
O, bildirdi ki, hazırda PUA-lar ən müxtəlif sahələrdə tətbiq olunur. Bu qurğuların tətbiqinin intensivləşdiyi bir dövrdə meydana çıxan problemlərdən biri də təhlükəsizlik və məxfiliklə bağlı qaydalara riayət edilməsidir. Elə ərazilər vardır ki, bu ərazilərdə PUA-ların icazəsiz uçuşunun təşkili təhlükəsizlik və məxfiliklə bağlı ciddi problemlər yaradır və hətta bədbəxt hadisələrlə nəticələnə bilər. Bu ərazilərə hava limanları, hərbi obyektlər, xəstəxanalar, həbsxanalar, sərhəd zonaları, nüvə elektrik stansiyaları, neft emalı zavodları aid edilə bilər.
PUA-ların ən çox məxfiliyin qorunması tələb olunan mülki ərazilərdə məsafədən videoçəkilişlərin aparılması üçün istifadə olunduğunu deyən tədqiqatçı bu kimi halların qarşısını almaq üçün bu qurğuların həssas ərazilərin üzərindən icazəsiz uçduğunu vaxtında aşkarlamağın vacib olduğunu söylədi. Qeyd etdi ki, PUA-ların aşkarlanması üçün müxtəlif həllər işlənib hazırlanmışdır: onların yaydığı radiosiqnalların qəbulu və analizi, akustik şablonların analizi, videoların emalı, infraqırmızı şəkillərin yaradılması, radar və lidar sistemləri.
Radar sistemi radio dalğalardan, lidar isə lazerdən istifadə edir. Bu texnologiyaların hər birinin üstün və çatışmayan cəhətləri vardır. Elmi məqalələrdə PUA-ların aşkarlanması sahəsində süni intellekt metodları geniş tətbiq olunur. Mövcud işlərdə PUA-ları aşkarlamaq üçün bir və ya iki əlamət istifadə olunur.
Onun sözlərinə görə, təqdim olunan işdə PUA-ların aşkarlanması onların uçuşu zamanı yaratdığı səs siqnallarının spektroqramlarının inteqrasiyası vasitəsilə yaradılmış altı akustik əlamətin ansamblı əsasında aparılmışdır. Əlamətlər ansamblına Mel-frequency cepstral coefficients (MFCC), Spectral Centroid, Zero Crossing Rate, Chroma Frequencies, Spectral Roll-off, Short-time Fourier transform (STFT) kimi audio əlamətlər daxildir. İşdə təklif edilmiş PUA-ların aşkarlanması modeli sadə neyron şəbəkələri və konvolyusiya neyron şəbəkələri əsasında qurulmuşdur. Təklif edilmiş yanaşmanın effektivliyini qiymətləndirmək üçün PUA-ların uçuş zamanı yaratdığı böyük həcmli audio verilənlər istifadə edilmişdir.
Sonda məruzəyə dair fikir mübadiləsi aparıldı, müvafiq istiqamətdə tədqiqatın davam etdirilməsi və beynəlxalq təcrübənin araşdırılması ilə bağlı təklif və tövsiyələr səsləndirildi.
