AMEA İnformasiya Texnologiyaları İnstitutu tərəfindən pilotsuz uçuş aparatlarının (PUA) audio əlamətlər ansamblı əsasında aşkarlanması üçün akustik sistem işənir.

İnformasiya Texnologiyaları İnstitutundan “Poliqon”a verilən məlumata görə, bu barədə AMEA İnformasiya Texnologiyaları İnstitutunun elmi seminarında məruzə olunub.

Məruzəni təqdim edən Rəşad İbrahimov PUA-ların aşkarlanması məsələsinin aktuallığı haqqında məlumat verib.

Bildirib ki, hazırda PUA-lar müxtəlif sahələrdə tətbiq olunur. Bu qurğuların tətbiqinin intensivləşdiyi dövrdə meydana çıxan problemlərdən biri də təhlükəsizlik və məxfiliklə bağlı qaydalara riayət edilməsidir. Elə ərazilər var ki, burada 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 daha çox məxfiliyin qorunması tələb olunan mülki ərazilərdə məsafədən videoçəkilişlərin aparılması üçün istifadə olunduğunu deyən tədqiqatçı bu kimi halların qarşısını almaq üçün qurğuların həssas ərazilərin üzərindən icazəsiz uçduğunu vaxtında aşkarlamağın vacib olduğunu söyləyib. Qeyd edib ki, PUA-ların aşkarlanması üçün müxtəlif həllər işlənib hazırlanıb: 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 var. 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 aparılıb. 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 edilən PUA-ların aşkarlanması modeli sadə neyron şəbəkələri və konvolyusiya neyron şəbəkələri əsasında qurulub. Təklif edilmiş yanaşmanın effektivliyini qiymətləndirmək üçün PUA-ların uçuş zamanı yaratdığı böyük həcmli audio verilənlər istifadə edilib.

Sonda məruzəyə dair fikir mübadiləsi aparılıb, müvafiq istiqamətdə tədqiqatın davam etdirilməsi və beynəlxalq təcrübənin araşdırılması ilə bağlı təklif və tövsiyələr səsləndirilib.

Mənbə: minval.info