Разработан метод фиксации эмоциональных реакций водителя в реальных дорожных условиях
Исследователи Санкт-Петербургского Федерального исследовательского центра РАН и Университета ИТМО разработали метод, который позволяет в динамике (до, во время и после) оценивать эмоциональный профиль каждого водителя в ходе манёвров на дороге по данным видеокамеры и телеметрических датчиков.
Предложенный подход в перспективе позволит создавать более эффективные и персонализированные системы поддержки водителя, помогая ему подбирать наиболее спокойные и безопасные маршруты. Результаты исследования опубликованы в издании IEEE Access .
Сегодня тема повышения безопасности дорожного движения с помощью различных интеллектуальных систем наблюдения за состоянием водителя является важным трендом в развитых странах мира, поскольку число ДТП растёт с каждым годом, и человеческий фактор играет доминирующую роль во многих сценариях аварий.
Последние достижения в сфере технологий повышения безопасности движения автомобиля (системы предупреждения о лобовом столкновении, системы помощи при превышении скорости и прочие) позволяют значительно снизить риски для пассажиров. Однако их эффективность в значительной степени зависит от сложности дорожных условий и того, сколько времени есть у системы, чтобы предупредить водителя.
В Лаборатории интегрированных систем автоматизации СПб ФИЦ РАН уже много лет ведут разработки различных интеллектуальных систем поддержки принятия решений водителей и шире — операторов различной техники. Сейчас исследователи занимаются подходами, которые способны в динамике оценивать поведение водителя по индивидуальному эмоциональному профилю.
«Мы разработали метод который позволяет фиксировать различные эмоциональные реакции водителя в привязке к конкретным маневрам в реальных дорожных условиях и повысить эффективность оценки потенциальных аварийных ситуаций», — рассказывает старший научный сотрудник лаборатории интегрированных систем автоматизации СПб ФИЦ РАН Алексей Кашевник.
В исследовании использовался открытый набор данных реальных водителей, который содержит видеозаписи и телеметрию во время дорожного движения: более 300 часов записи данных видео и датчиков от 42 водителей.
При помощи нейросети исследователи по видео распознавали шесть основных эмоций (радость, гнев, страх, печаль, удивление, отвращение, ) и нейтральное состояние водителя по мимике и физиологическим показателям организма. Здесь авторы впервые отошли от однофазной оценки восприятия маневра по факту его совершения к трёхфазной: оценивалось какие эмоции испытывал водитель до, во время и после манёвра на дороге. Эксперименты показали, что при трёхфазной оценке эмоционального состояния водителя в динамике можно распознать характерные паттерны поведения: усиление негативных эмоций перед маневрами, пик эмоций во время, а также последующая стабилизация или сохранение напряжения после завершения маневров. При этом для каждого водителя удалось сформировать индивидуальный эмоциональный профиль.
«Предложенный нами подход в перспективе может использоваться для создания адаптивных систем поддержки водителя, которые учитывают его личный эмоциональный профиль и конкретный манёвр на дороге, который он будет совершать. Кроме того, подобные системы открывают новые возможности для обучения водителей с учётом эмоциональных реакций на разные манёвры. Они же найдут применение в цифровых помощниках, которые позволят планировать автомобильные маршруты, рассчитанных на минимизацию эмоциональной нагрузки водителя», — отмечает Алексей Кашевник.
Работа выполнена в рамках госзадания Министерства науки и высшего образования Российской Федерации. В исследовании принимали участие специалисты из СПб ФИЦ РАН и Университета ИТМО.
Источник: пресс-служба Минобрнауки России.
