РАЗРАБОТКА МОБИЛЬНОГО ПРИЛОЖЕНИЯ ДЛЯ КЛАССИФИКАЦИИ ОВЕЦ НА ОСНОВЕ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ

Е.Т. Рамазанов*; С.Е. Сибанбаева

doi:10.37884/1-2022/13

Аңдатпа

Мақалада машиналық оқыту әдістерін терең оқыту бөлімін қолдану негізінде мобильді қосымшаның программалық жабдығының архитектурасын және функционалды схемасын құрастыру нәтижелері қарастырылған. Программалық жабдық қазіргі заманның әдістемесін қолданып құрылған. Программалық жабдықтың жұмыс істеу қағидасы мақалада келтірлген схемасында. Бірінші этапта программалық жабдық қой тұқымын мобильді құрылғының камерасынан алынған бейнесін таныйды және бейнені детектілейді. Бұл іс-әреткетті бірнші нейрондық желі атқарады (CNN, imageAi, ResNet). Екінші нейрондық желі қой тұқымы түралы ақпарат түзеді. Ақпарат қой тұқымымен байланысты. Тұқымды жіктеу Қазақстан республикасында таралған тұқымдар негізінде жасалған.

Мақалада виртуалды цифрлік көмекшнің программалық жабдығының негізгі идеялары көрсетілген. Құрылған қосымша қой түқымын ажыратуға көмек беріп қой өсіру шаруашылығында алып сату процессінде пайдалы бола алады. Анықтама жұйесі ретінде де қолданысын таба алады. Қосымшаның мобильді жүйе ретінде ауыл шарушылығында мал өсіру процесстерінде тұқымды орнату, ажырату және бақылау үшін көмекші құрал реінде қолдануға болады. Қой тұқымдарын мобильді қосымша арқылы ажырату мүмкіндігін коммерциялық іс-әрекетте пайдалылығы бар болғандықтан өзекті тақырыпта жазылған болып есептеледі.

Нейронндық желілер, детектілеу, классификациялау, машиналық оқыту, интелектуалды жүйе, мобильді құрылғы

01 Кіріспе

Мақаланың толық мәтіні оң жақ панельде PDF форматында жүктеу үшін қолжетімді.

02 Әдебиеттер тізімі

1. Мониторинг количества зарегистрированных и действующих субъектов малого и среднего предпринимательства в Республике Казахстан [Электронный ресурс]/ Бюро национальной статистики. – Нур-Султан: 2021. – Режим доступа: http://stat.gov.kz/faces/wcnav_externalId/homeNumbersS.
2. Machine Learning Repository [Электронный ресурс]/ Center for Machine Learning and Intelligent Systems. – Режим доступа: https://www.kaggle.com/intelecai.
3. Moses Olafenwa, John Olafenwa Prediction Classes ResNet ImageAI [Электронный ресурс]/Moses Olafenwa, John Olafenwa – GitHub.: 2019. – Режим доступа: https://imageai.readthedocs.io/prediction/index.html
4. Mehdi S. M., Sajjadi Bernhard, Scholkopf Michael Hirsch. EnhanceNet: Single Image Super-Resolution Through Automated Texture [Электронный ресурс] / Mehdi S. M., Sajjadi Bernhard, Scholkopf Michael Hirsch. – Tubingen, Germany: Max Planck Institute for Intelligent Systems, 2017.– 19с. – Режим доступа: https://arxiv.org/pdf/1612.07919.pdf.
5. Бунин О. Введение в архитектуры нейронных сетей [Электронный ресурс]/ Бунин О. –Хабр.: 2017. – 15с. –Режим доступа: https://habr.com/ru/company/oleg-bunin/blog/340184/
6. Производственная классификация овец Республики Казахстан [Электронный ресурс]/ Семгу. – Режим доступа: http://ebooks.semgu.kz/content.php?cont=r;1256
7. Современные информационные технологии в сельском хозяйстве [Электронный ресурс]/Аграрный сектор. –М.: 2021. – Режим доступа: https://agrarnyisector.ru/category/zhivotnovodstvo.
8. Верхова Н.А. Информационные технологии в сельском хозяйстве [Электронный ресурс]/Верхова Н.А – Астрахань.: 2019. –7с. – Режим доступа: https://scienceforum.ru/2015/article/2015011544.
9. Куткова А. Н., Казьмина М. А., Польшакова Н. В. Обзор современных информационных решений автоматизации животноводческих предприятий / Куткова А. Н., Казьмина М. А. // Молодой ученый. — 2017. — №4. — С. 167-169.
10. Sugiharti E., Arifudin R., Putra A.T. C-means and fuzzy as base of cattle data collection from manual card system to online information system / Sugiharti E., Arifudin R., Putra A.T // Journal of Theoretical and Applied Information Technology. — 2018—Volume 96—2018. —Issue 21.-Pages 7176-7186.

Дәйексөз келтіру сілтемелері

[1]2022. МАШИНАЛЫҚ ОҚЫТУ НЕГІЗІНДЕ ҚОЙ ТҰҚЫМЫН ЖІКТЕЙТІН МОБИЛЬДІ ҚОСЫМШАНЫ ҚҰРУ . Izdenister natigeler. 1 (93) (Mar. 2022), 105–111. DOI:https://doi.org/10.37884/1-2022/13.

(1)МАШИНАЛЫҚ ОҚЫТУ НЕГІЗІНДЕ ҚОЙ ТҰҚЫМЫН ЖІКТЕЙТІН МОБИЛЬДІ ҚОСЫМШАНЫ ҚҰРУ . Izdenister natigeler 2022, No. 1 (93), 105-111. https://doi.org/10.37884/1-2022/13.

МАШИНАЛЫҚ ОҚЫТУ НЕГІЗІНДЕ ҚОЙ ТҰҚЫМЫН ЖІКТЕЙТІН МОБИЛЬДІ ҚОСЫМШАНЫ ҚҰРУ . (2022). Izdenister Natigeler, 1 (93), 105-111. https://doi.org/10.37884/1-2022/13

МАШИНАЛЫҚ ОҚЫТУ НЕГІЗІНДЕ ҚОЙ ТҰҚЫМЫН ЖІКТЕЙТІН МОБИЛЬДІ ҚОСЫМШАНЫ ҚҰРУ . Izdenister natigeler, [S. l.], n. 1 (93), p. 105–111, 2022. DOI: 10.37884/1-2022/13. Disponível em: https://kazvetjournal.kaznaru.edu.kz/index.php/research/article/view/80. Acesso em: 15 sep. 2026.

“МАШИНАЛЫҚ ОҚЫТУ НЕГІЗІНДЕ ҚОЙ ТҰҚЫМЫН ЖІКТЕЙТІН МОБИЛЬДІ ҚОСЫМШАНЫ ҚҰРУ ”. 2022. Izdenister Natigeler, no. 1 (93) (March): 105-11. https://doi.org/10.37884/1-2022/13.

“МАШИНАЛЫҚ ОҚЫТУ НЕГІЗІНДЕ ҚОЙ ТҰҚЫМЫН ЖІКТЕЙТІН МОБИЛЬДІ ҚОСЫМШАНЫ ҚҰРУ ” (2022) Izdenister natigeler, (1 (93), pp. 105–111. doi:10.37884/1-2022/13.

[1]“МАШИНАЛЫҚ ОҚЫТУ НЕГІЗІНДЕ ҚОЙ ТҰҚЫМЫН ЖІКТЕЙТІН МОБИЛЬДІ ҚОСЫМШАНЫ ҚҰРУ ”, Izdenister natigeler, no. 1 (93), pp. 105–111, Mar. 2022, doi: 10.37884/1-2022/13.

“МАШИНАЛЫҚ ОҚЫТУ НЕГІЗІНДЕ ҚОЙ ТҰҚЫМЫН ЖІКТЕЙТІН МОБИЛЬДІ ҚОСЫМШАНЫ ҚҰРУ ”. Izdenister Natigeler, no. 1 (93), Mar. 2022, pp. 105-11, https://doi.org/10.37884/1-2022/13.

“МАШИНАЛЫҚ ОҚЫТУ НЕГІЗІНДЕ ҚОЙ ТҰҚЫМЫН ЖІКТЕЙТІН МОБИЛЬДІ ҚОСЫМШАНЫ ҚҰРУ ”. Izdenister natigeler, no. 1 (93) (March 30, 2022): 105–111. Accessed September 15, 2026. https://kazvetjournal.kaznaru.edu.kz/index.php/research/article/view/80.

1.МАШИНАЛЫҚ ОҚЫТУ НЕГІЗІНДЕ ҚОЙ ТҰҚЫМЫН ЖІКТЕЙТІН МОБИЛЬДІ ҚОСЫМШАНЫ ҚҰРУ . Izdenister natigeler [Internet]. 2022 Mar. 30 [cited 2026 Sep. 15];(1 (93):105-11. Available from: https://kazvetjournal.kaznaru.edu.kz/index.php/research/article/view/80

1.МАШИНАЛЫҚ ОҚЫТУ НЕГІЗІНДЕ ҚОЙ ТҰҚЫМЫН ЖІКТЕЙТІН МОБИЛЬДІ ҚОСЫМШАНЫ ҚҰРУ . Izdenister natigeler. 2022;(1 (93):105-111. doi:10.37884/1-2022/13

[1] 1. Мониторинг количества зарегистрированных и действующих субъектов малого и среднего предпринимательства в Республике Казахстан [Электронный ресурс]/ Бюро национальной статистики. – Нур-Султан: 2021. – Режим доступа: http://stat.gov.kz/faces/wcnav_externalId/homeNumbersS.

[2] 2. Machine Learning Repository [Электронный ресурс]/ Center for Machine Learning and Intelligent Systems. – Режим доступа: https://www.kaggle.com/intelecai.

[3] 3. Moses Olafenwa, John Olafenwa Prediction Classes ResNet ImageAI [Электронный ресурс]/Moses Olafenwa, John Olafenwa – GitHub.: 2019. – Режим доступа: https://imageai.readthedocs.io/prediction/index.html

[4] 4. Mehdi S. M., Sajjadi Bernhard, Scholkopf Michael Hirsch. EnhanceNet: Single Image Super-Resolution Through Automated Texture [Электронный ресурс] / Mehdi S. M., Sajjadi Bernhard, Scholkopf Michael Hirsch. – Tubingen, Germany: Max Planck Institute for Intelligent Systems, 2017.– 19с. – Режим доступа: https://arxiv.org/pdf/1612.07919.pdf.

[5] 5. Бунин О. Введение в архитектуры нейронных сетей [Электронный ресурс]/ Бунин О. –Хабр.: 2017. – 15с. –Режим доступа: https://habr.com/ru/company/oleg-bunin/blog/340184/

[6] 6. Производственная классификация овец Республики Казахстан [Электронный ресурс]/ Семгу. – Режим доступа: http://ebooks.semgu.kz/content.php?cont=r;1256

[7] 7. Современные информационные технологии в сельском хозяйстве [Электронный ресурс]/Аграрный сектор. –М.: 2021. – Режим доступа: https://agrarnyisector.ru/category/zhivotnovodstvo.

[8] 8. Верхова Н.А. Информационные технологии в сельском хозяйстве [Электронный ресурс]/Верхова Н.А – Астрахань.: 2019. –7с. – Режим доступа: https://scienceforum.ru/2015/article/2015011544.

[9] 9. Куткова А. Н., Казьмина М. А., Польшакова Н. В. Обзор современных информационных решений автоматизации животноводческих предприятий / Куткова А. Н., Казьмина М. А. // Молодой ученый. — 2017. — №4. — С. 167-169.

[10] 10. Sugiharti E., Arifudin R., Putra A.T. C-means and fuzzy as base of cattle data collection from manual card system to online information system / Sugiharti E., Arifudin R., Putra A.T // Journal of Theoretical and Applied Information Technology. — 2018—Volume 96—2018. —Issue 21.-Pages 7176-7186.