Научная группа, в которую вошли учёные из Санкт-Петербургского Федерального исследовательского центра РАН (СПб ФИЦ РАН) и Санкт-Петербургского государственного университета (СПбГУ), создала базу данных о глазных движениях операторов компьютеров в состояниях бодрости или утомления. На её основе будет проводиться обучение нейросетевых моделей для последующего применения в системах обеспечения безопасности на дорогах и промышленных объектах. Результаты исследования опубликованы в научном журнале Sensors.

Сегодня значительное количество объектов инфраструктуры (автомобильные парки, аэропорты, промышленные предприятия, военные учреждения и т.д.) контролируется при помощи одного или нескольких операторов, которые обычно выполняют свои задачи с помощью персональных компьютеров. Поэтому от физиологического состояния этих специалистов может зависеть правильность функционирования объекта инфраструктуры, а при необходимости оперативное принятие мер для обеспечения безопасности.

«Мы разработали многопараметрическую базу данных для обучения нейронных сетей, классифицирующих состояние утомления и бодрости оператора компьютера. Собранный датасет обладает уникальным набором различных размеченных показателей: движение глаз, физиологические показатели, психологические тесты для респондентов», — старший научный сотрудник Лаборатории интегрированных систем автоматизации СПб ФИЦ РАН Алексей Кашевник.

Сбор информации о физиологических показателях оператора выполнялся у испытуемых при помощи нескольких датчиков: видеокамеры, окулографа (прибор, отслеживающий движение глаз), пульсометра, электроэнцефалографа. Измерения проводились утром, днём и вечером в течение рабочего дня операторов.

Кроме того, в рамках эксперимента операторы проходили тестирование по качеству своего сна, по степени утомления и по сложной зрительно-моторной реакции. Исследование длилось восемь дней, в нем приняли участие 10 человек, которые занимались различными видами деятельности: пассивное (чтение) и активное (игра в «Тетрис»).

«Мы планируем использовать созданную базу данных для обучения нейросети, которая с высокой точностью сможет обнаруживать утомление оператора по стратегиям его глазных движений. Кроме того, подготовленная база данных сейчас находится в свободном доступе для всех разработчиков программного обеспечения, и они могут с её помощью испытывать свои продукты», — отмечает Алексей Кашевник.

Проект поддержан грантом Фонда содействия развитию малых форм предприятий в научно-технической сфере (Фонда содействия инновациям). В научную группу вошли учёные из СПб ФИЦ РАН, СПбГУ, НГУ, РУДН, ФИЦ ИУ РАН, а также НИУ ВШЭ.

Исследование является частью многолетней работы ученых СПб ФИЦ РАН по созданию систем для отслеживания состояния работников критически важной инфраструктуры. Например, ранее в СПб ФИЦ РАН разработали программу для обеспечения безопасности в аэропортах и на вокзалах при помощи «компьютерного зрения».

Источник: СПб ФИЦ РАН