Ученые Санкт-Петербургского Федерального исследовательского центра РАН (СПб ФИЦ РАН) совместно с Санкт-Петербургским государственным университетом представили новаторское нейросетевое решение, которое автоматически определяет уровень утомления человека на основе его глазных движений. Это исследование, о котором сообщает ТАСС, направлено на повышение безопасности в таких критически важных областях, как транспорт и тяжелая техника.
Применение данной технологии может значительно улучшить оперативность и безопасность процессов, зависящих от внимательности операторов. Как поясняет старший научный сотрудник лаборатории интегрированных систем автоматизации СПб ФИЦ РАН Алексей Кашевник, нейросеть обучена определять, бодр ли оператор или утомлен, используя данные, собранные с помощью специального устройства — айтрекера, фиксирующего направление взгляда.
В рамках этого исследования ученые собрали обширную базу данных глазных движений, которая была получена в ходе экспериментов с участниками, выполнявшими различные когнитивные задачи: от чтения до работы за компьютером. Этот опыт позволил сформировать ключевые паттерны, которые помогают распознавать разные уровни усталости.
Созданный алгоритм может быть применен для мониторинга сотрудников, находящихся в условиях повышенной ответственности, таких как управление транспортом или критически важными объектами. Как отметили исследователи, существующие системы учета рабочего времени не учитывают индивидуальные особенности и скорость наступления усталости, в то время как новая разработка предоставляет возможность более точной оценки готовности оператора к выполнению задач.
Работа группы по созданию этой нейросети является продолжением предыдущих исследований, в которых была собрана база данных, отображающая глазные стратегии операторов в различных состояниях. Теперь же новый подход может стать основой для создания высокоточных систем оценки работоспособности в таких сферах, как авиация и высокая механизация.
Кроме того, разработанная библиотека с открытым исходным кодом доступна для внедрения в программные решения, что способно активизировать использование этих исследовательских данных в реальной практике. Подобные инновации могут существенно изменить процесс контроля работоспособности и вовремя предотвращать потенциальные аварии, возникающие из-за утомления операторов.