Сегодня огромное количество объектов транспортной, промышленной и оборонной инфраструктуры контролируется и функционирует при помощи единых информационных центров с целой командой диспетчеров. Поэтому от работоспособности и физиологического состояния этих сотрудников часто зависит способность обеспечить безопасность таких объектов, как вокзалы, аэропорты, станции метро и промышленные предприятия.
“Мы разработали программное обеспечение, которое при помощи “компьютерного зрения” по ряду параметров позволяет распознать степень утомляемости оператора компьютера. В первую очередь такая программа поможет избежать ошибок и снижения качества работы для специалистов критически важной для общества и государства инфраструктуры”, – рассказывает старший научный сотрудник СПб ФИЦ РАН Алексей Кашевник.
Отметим, что ученые СПб ФИЦ РАН последние несколько лет ведут проект по разработке и внедрению системы Drive Safely для контроля над состоянием водителя с помощью “компьютерного зрения” в целях недопущения аварийных ситуаций (проект РНФ 18-71-10065). Эта программа позволяет распознавать такие состояния водителя, как прием пищи, сонливость, непристегнутый ремень и агрессивность манеры вождения.
В новом проекте исследователи увеличили набор параметров для определения усталости оператора (ранее это была зевота, частота вдохов и выдохов и доля времени в течении которого глаза водителя были закрыты в единицу времени). При помощи специального датчика-трекера ученые совместно с коллегами из Санкт-Петербургского государственного университета и Новосибирского государственного университета успешно провели эксперименты по изучению стратегии глазного движения оператора, которая свидетельствует об утомлении центральной нервной системы. Такая стратегия складывается из целого набора факторов: скорость перемещения взгляда, кривизна его траектории и других.
“Мы научили программу распознавать стратегии по данным с трекера. И сейчас система работает так: мы загружаем в нее собранную информацию. Затем программа ее размечает и анализирует. На выходе получаем суммарную оценку и рекомендации о том насколько сильно оператор нуждается в отдыхе. В ближайшее время мы оптимизируем разработку таким образом, чтобы она могла анализировать данные в режиме реального времени”, – поясняет Алексей Кашевник.
Сейчас научная группа ведет поиск индустриальных партнеров для внедрения системы. Проект поддержан внутренним грантом СПб ФИЦ РАН.
