Аннотация результатов, полученных в 2016 году
Разработаны научные основы и методы автоматизированного прогнозирования чрезвычайных ситуаций техногенного происхождения, обусловленных человеческим фактором (ЧФ)[1, 4]. В частности, осуществлена разработка: - концепции исследования с учетом специфики объекта исследования; - адаптивных функциональных макромоделей поведенческого уровня для описания и мониторинга состояния оператора управления, а также прогнозирования вероятности его неадекватного поведения, способного привести к авариям и катастрофам техногенного происхождения по причине неправильных и несвоевременных действий с его стороны; - макромоделей для описания и прогнозирования взаимодействия внутри рабочей смены с целью своевременного выявления конфликтных ситуаций, которые могут явиться причиной возникновения аварий и катастроф техногенного происхождения; - метода оценки психологического климата в коллективе на основе акустических технологий с целью осуществления непрерывного мониторинга рабочей обстановки и своевременного выявления конфликтных ситуаций; - образовательной технологии с биологической обратной связью, позволяющей повысить эффективность учебных и учебно-тренировочных занятий по подготовке персонала управления опасными объектами, особенно в нештатных и аварийных ситуациях. Предложена проблемно-ориентированная трактовка понятия «человеческий фактор» (ЧФ). Предложенная трактовка включает в себя основные аспекты, обусловливающие влияние личностных качеств оперативного персонала управления опасными объектами на возможность возникновения аварий и катастроф техногенного происхождения. Дан перечень основных решаемых в проекте задач, входящих в понятие «управление ЧФ» с целью прогнозирования и предотвращения возможных техногенных аварий и катастроф. В проекте разработаны методические и технические средства управления ЧФ, которые ориентированы на решение ключевой проблемы - изучение внешних причин техногенных аварий и совершенствование методов их прогнозирования и предотвращения. В частности, разработаны методические средства, ориентированные на использование дистанционных неконтактных технологий регистрации текущих биопараметров человека, позволяющие повысить достоверность контроля ЧФ. Применяемые дистанционные неконтактные технологии регистрации биопараметров человека допускают автоматизацию всего процесса мониторинга за персоналом рабочей смены, обработки получаемых данных в оптическом, акустическом и терагерцовом диапазонах. Это обеспечивает высокий уровень автоматизации решения задачи прогнозирования чрезвычайных ситуаций и снижения рисков их возникновения, в первую очередь, при решении проблемы обеспечения надежной безопасной эксплуатации так называемых опасных объектов (ОО). Разработаны адаптивные функциональные макромодели поведенческого уровня для прогнозирования состояния оператора управления ОО. Модели позволяют осуществить прогноз возможного изменения психоэмоционального и функционального состояния каждого оператора из рабочей смены с целью своевременного выявления операторов с неадекватным состоянием, неправильные, либо несвоевременные действия которого могут явиться причиной аварий и катастроф техногенного происхождения. Созданы макромодели для описания и прогнозирования взаимодействия внутри рабочей смены. Для построения модели, описывающей функционирование рабочей смены, бригады, либо экипажа на основе системного подхода было предложено использовать так называемую поведенческую модель. Такая модель может быть реализована в виде итерационного алгоритма при автоматизации процесса прогнозирования. Разработан метод оценки психологического климата в коллективе на основе применения акустических технологий, позволяющих осуществить анализ уровня эмоционального возбуждения каждого из участвующих в рабочих переговорах членов коллектива. Предлагаемые к использованию акустические технологии основываются на спектральном анализе речевого сигнала. Разработана образовательная технология с биологической обратной связью, позволяющая контролировать эффективности процесса подготовки оперативного персонала на всех этапах его обучения. Сущность разработанной технологии заключается в автоматизированном мониторинге текущего психоэмоционального состояния обучающихся на основе анализа их биопараметров с помощью дистанционных и неконтактных технологий. Проведены исследования перспектив применения современных терагерцовых технологий. Показано, что технологии регистрации терагерцового диапазона имеют преимущества по сравнению с классическими оптическими технологиями. Лабораторная апробация разработанных методов автоматизированного прогнозирования осуществлялась с помощью экспериментального образца автоматизированной системы, позволяющей: - в автоматическом режиме осуществить непрерывный мониторинг основных биопараметров группы людей, находящихся в одном помещении; - в соответствии с разработанными макромоделями поведенческого уровня в автоматическом режиме получить персональные интегральные оценки, характеризующие текущее психоэмоциональное и функциональное состояние каждого человека; - в соответствии с разработанными макромоделями оценить рабочую обстановку в коллективе с точки зрения конфликтности; - в автоматическом режиме осуществить сопоставление полученных интегральных оценок с заранее заданными допустимыми пределами их изменения в соответствии со спецификой ОО; - с помощью эксперта принять решение о своевременном отдыхе, замене, либо отстранении людей, которые уже находятся, либо скорее всего будут находится в неадекватном состоянии, что может привести к неправильным, либо несвоевременным действиям с их стороны и, как следствие, к возникновению аварий и катастроф техногенного происхождения, обусловленных ЧФ. Проведенные экспериментальные работы подтвердил возможность повышения эффективности учебных занятий за счет улучшения восприимчивости и усвояемости изучаемого материала. Особое внимание было уделено апробации разработанных методов измерения времени реакции, в первую очередь, в условиях действия внешних помех и раздражителей, так как для многих областей предельно допустимые значения данного параметра регламентируются соответствующими отраслевыми нормативными документами. Список URL-ссылок 1. Scopus: https://www.scopus.com/record/display.uri?eid=2-s2.0-84975292903&origin=resultslist&sort=plf-f&src=s&sid=0449FB31B8C1399D15F5B27575FB32C6.wsnAw8kcdt7IPYLO0V48gA%3a540&sot=autdocs&sdt=autdocs&sl=18&s=AU-ID%2836463195800%29&relpos=0&citeCnt=0&searchTerm= WoS: http://apps.webofknowledge.com/full_record.do?product=WOS&search_mode=GeneralSearch&qid=1&SID=N1Kwyr3iv9nYQ4liraS&page=1&doc=3 2. Scopus: https://www.scopus.com/record/display.uri?eid=2-s2.0-84981275092&origin=resultslist&sort=plf-f&src=s&sid=0449FB31B8C1399D15F5B27575FB32C6.wsnAw8kcdt7IPYLO0V48gA%3a680&sot=autdocs&sdt=autdocs&sl=18&s=AU-ID%2836463195800%29&relpos=1&citeCnt=0&searchTerm= WoS: http://apps.webofknowledge.com/full_record.do?product=WOS&search_mode=GeneralSearch&qid=1&SID=N1Kwyr3iv9nYQ4liraS&page=1&doc=2 3. WoS: 1. http://apps.webofknowledge.com/full_record.do?product=WOS&search_mode=GeneralSearch&qid=1&SID=N1Kwyr3iv9nYQ4liraS&page=1&doc=1 4. WoS: http://apps.webofknowledge.com/full_record.do?product=WOS&search_mode=GeneralSearch&qid=1&SID=N1Kwyr3iv9nYQ4liraS&page=1&doc=4

Аннотация результатов, полученных в 2017 году
Основными научными результатами, полученными в отчетном году, являются разработки актуальных методик обработки информации для автоматизированного прогнозирования чрезвычайных ситуаций техногенного происхождения, обусловленных человеческим фактором. Цель исследования заключается в снижении рисков возникновения таких аварий и катастроф за счет непрерывного мониторинга текущего функционального и психоэмоционального состояния операторов управления. Мониторинг осуществляется непосредственно в процессе выполнения операторами своих производственных, либо служебных обязанностей на основе использования дистанционных неконтактных технологий регистрации их биопараметров. Была осуществлена классификация областей возможного применения данных технологий в различных областях, таких, как ядерная промышленность и энергетика, тепловая энергетика, скоростной пассажирский транспорт, правоохранительная деятельность, ядерные медицинские исследования. В качестве критерия классификации использовалась вычислительная сложность используемых процедур для достоверной регистрации биопараметров операторов управления. В результате были выделены три основные группы возможных областей, характеризующиеся соответственно статическим, квазистатическим и динамическим расположением каждого из операторов рабочей смены. Для выделенных групп сформулированы основные требования к разрабатываемым автоматизированным средствам мониторинга. Пилоты пассажирских самолетов, машинисты скоростных поездов, пациенты поликлиник ядерной медицины отнесены к первой группе. Результаты анализа специфики практического применения дистанционных неконтактных технологий регистрации биопараметров для рассмотренных случаев представлены в работе [5]. Реализация практических методик и средств автоматизированного прогнозирования для рассмотренных выше случаев наименее трудоемка с вычислительной точки зрения. Машинисты обычного пассажирского железнодорожного транспорта, персонал АЭС, проходящий плановые периодические психофизиологические обследования, отнесены ко второй группе. Результаты анализа специфики практического применения дистанционных неконтактных технологий для данных областей представлены в работах [1, 6]. Для данных случаев обоснована необходимость решения в реальном масштабе времени задачи поиска изображения лица человека в кадре. Сформулированы требования к составу и характеристикам вычислительных процедур автоматизированной системы для наиболее трудоемкой задачи мониторинга текущего состояния постоянно двигающихся операторов. Такая ситуация характерна, например, для операторов управления АЭС в случае возникновения нештатных и аварийных ситуаций. Для надежного и достоверного мониторинга текущего состояния каждого из операторов рабочей смены необходимо осуществить решение ряда дополнительных задач. Эти задачи связаны с трекингом местоположения каждого из операторов, идентификацией их личности, выделения области лица, определения углов наклона и поворота тела и головы. За отчетный период разработан ряд практических методик автоматизированного мониторинга и прогнозирования чрезвычайных ситуаций техногенного происхождения, обусловленных человеческим фактором. Наиболее значимыми с практической точки зрения являются следующие практические методики. Методика косвенных измерений времени реакции оператора управления АЭС [1]. Методика дает возможность осуществить высокоточные измерения времени реакции оператора управления при использовании дистанционных неконтактных технологий регистрации его биопараметров. Методика имеет высокую актуальность для гарантирования безопасной эксплуатации опасных объектов, для которых критично время реакции операторов управления. Типичным примером является скоростной автомобильный и железнодорожный транспорт. Для этих областей допустимые границы изменения данного показателя регламентируются соответствующими отраслевыми нормативными документами. Методика определения достоверности регистрируемых биопараметров при обработке инфракрасного изображения лица человека. Данная методика имеет большое значение в случае реализации режима автоматизированного мониторинга состояния операторов управления в сложной производственной обстановке. Методика повышения достоверности определения текущих биопараметров человека при обработке инфракрасного изображения его лица. Сущность методики заключается в выборочном улучшении контрастности наиболее информативных участков лица человека. Достигаемая при этом цель - достоверное определение текущих биопараметров в условиях действия различных помех и шумов. Методика быстрого поиска изображения лица человека в кадре изображения в случае его квазистатического расположения в помещении. Данная методика позволяет существенным образом сократить время поиска фрагмента изображения с изображением лица. Методика развития навыков саморегуляции, самоконтроля и стрессоустойчивости на основе использования дистанционных неконтактных технологий регистрации биопараметров [2, 7]. Разработанная методика основывается на использовании автоматизированной обучающей системы с биологической обратной связью. Применение данной методики актуально для всех проанализированных ранее сфер возможного применения. Наиболее значимо ее применение для первой группы возможных областей применения. Для этой группы проблема замены «вышедшего из строя» оператора управления наиболее проблематична. Рассмотренные выше практические методики реализованы в составе экспериментального образца автоматизированной системы мониторинга текущего состояния человека. Автоматизированная система представляет собой программно-аппаратный комплекс, ориентированный на параллельную многопоточную обработку нескольких видеопотоков от камер видимого и инфракрасного излучения [3, 4]. Разработанный экспериментальный образец позволил провести ряд экспериментальных исследований, результатом которых явилось получение новых знаний о возможностях дистанционных неконтактных технологий. Так, лабораторная апробация разработанной технологии прогнозирования ожидаемого изменения состояния оператора подтвердила возможность достоверного предсказания ожидаемых значений критических показателей качества его работы для временных интервалов порядка 15-20 минут [3]. Определение прогнозных оценок функционального и психоэмоционального состояния оператора осуществляется на основании учета данных о его текущем состоянии, а также ряда оценок состояния в предшествующие моменты времени. В качестве критического показателя было использовано число допущенных ошибочных действий. Анализ экспериментальных данных позволил выделить две функциональные зоны, соответствующие временным интервалам прогнозирования 15-20 минут и более 30 минут. Первая зона характеризуется достаточно высокой точностью прогноза поведения оператора. Ошибка в определении ожидаемых значений критических показателей качества работы оператора для данной зоны не превышает 20%. Для второй функциональной зоны наблюдается значительный рост величины ошибки, который для временного интервала прогнозирования 30 минут может достигать 50%. Использование при реализации технологии прогнозирования базы персональных данных позволяет в 1,5-2 раза повысить достоверность прогноза. Проведенная лабораторная апробация высокопроизводительной системы многоканальной обработки видеосигнала подтвердила высокую эффективность заложенных в ней структурных решений, а также позволила определить параметры оптимальной конфигурации с точки зрения вероятности возникновения ошибок [4]. Так, полученные экспериментальные данные показывают, что для обеспечения высокой эффективности алгоритмов порядка 97-99% необходимо обеспечить оптимальную загрузку используемых спецпроцессоров на уровне не более 50-60%, что позволит реализовать на практике заложенные в них методы параметрической и структурной адаптации. Проведенная лабораторная апробация методики улучшения контрастности инфракрасного изображения лица человека подтвердила его высокую надежность и эффективность. Проведенный анализ большого числа тепловых изображений лица человека позволил выделить наиболее информативные области, использующиеся для дистанционного определения биопараметров. Рассмотренная в работе селективная многозначная функция перекодировки яркости пикселей дает возможность по-новому подойти к решению проблемы улучшения контрастности. Она позволяет, с одной стороны, обеспечить высокий коэффициент сжатия данных для фоновых областей и, с другой стороны, гарантировать значительное улучшение контрастности наиболее значимых областей лица без потери персональной информации. Проведенная лабораторная апробация методики и алгоритма распознавания лиц людей при их квазистатическом расположении в рабочем помещении подтвердила его высокую производительность и эффективность. В исследовании предложен и апробирован новый подход к решению данной задачи, основывающийся на использовании дополнительной информации о наиболее вероятном месте расположения человека в рабочем (учебном) помещении. Показано, что наличие базы данных с персональными параметрами людей, позволит дополнительно увеличить производительность алгоритма за счет использования окон обработки изображения с минимальными размерами. Список URL-ссылок 1. РИНЦ - https://elibrary.ru/item.asp?id=29232444 2. РИНЦ - https://elibrary.ru/item.asp?id=29671626 3. РИНЦ - https://elibrary.ru/item.asp?id=29801154 4. РИНЦ - https://elibrary.ru/item.asp?id=29801155 5. SCOPUS: https://www.scopus.com/record/display.uri?eid=2-s2.0-85026646564&origin=resultslist&sort=plf-f&src=s&sid=cb1455f614cb3580629f9bc8921a9c00&sot=autdocs&sdt=autdocs&sl=18&s=AU-ID%2856624560400%29&relpos=2&citeCnt=0&searchTerm= WOS: http://apps.webofknowledge.com/full_record.do?product=WOS&search_mode=GeneralSearch&qid=1&SID=D4DQfj5Vu5ACpy4fgNy&page=1&doc=1 6. SCOPUS: https://www.scopus.com/record/display.uri?eid=2-s2.0-85028460209&origin=resultslist&sort=plf-f&src=s&sid=e1edde7268013acc1379d81f4e36fdf2&sot=autdocs&sdt=autdocs&sl=18&s=AU-ID%2856624560400%29&relpos=3&citeCnt=0&searchTerm= WOS: http://apps.webofknowledge.com/full_record.do?product=WOS&search_mode=GeneralSearch&qid=1&SID=D4DQfj5Vu5ACpy4fgNy&page=1&doc=1 7. SCOPUS: https://www.scopus.com/record/display.uri?eid=2-s2.0-85011949869&origin=resultslist&sort=plf-f&src=s&sid=a38ba6943e15a55275c39ca421812778&sot=autdocs&sdt=autdocs&sl=18&s=AU-ID%2856624560400%29&relpos=0&citeCnt=0&searchTerm= WOS: http://apps.webofknowledge.com/full_record.do?product=WOS&search_mode=GeneralSearch&qid=1&SID=D4DQfj5Vu5ACpy4fgNy&page=1&doc=3

Аннотация результатов, полученных в 2018 году
За отчетный период был выполнен комплекс исследований, позволивший создать научные основы, методы, практические методики и средства автоматизированного планирования учебно-тренировочных занятий оперативного персонала на полномасштабных тренажерах с заданным уровнем контролируемой стрессовой нагрузки на основе использования дистанционных неконтактных технологий регистрации их биопараметров [1-10]. Выполненный комплекс исследований включает в себя: - обоснование научного подхода к автоматизированному планированию учебно-тренировочных занятий с заданным уровнем стрессовой нагрузки на основе реализации занятий с биологической обратной связью (БОС); - классификацию факторов, обусловливающих стрессовое состояние оператора, включая фактор межличностных отношений; - разработку методики оценки уровня персональной конфликтности на основе акустической технологии регистрации биопараметров; - разработку методов и технических средств динамической визуализации текущего состояния членов коллектива, включая уровень их персональной конфликтности; - обоснование минимально достаточной совокупности биопараметров для достоверной оценки текущего психоэмоционального и функционального состояния (уровня стресса); - разработку методов компенсации влияния внешних акустических и вибрационных помех при использовании перспективной технологии анализа виброизображения лица оператора с целью реализации БОС в реальных производственных условиях; - разработку методики и программных средств для достоверной регистрации биопараметров при использовании биомышки непосредственно в процессе производственной деятельности оператора; - разработку методики и программных средств определения времени реакции (ВР); - развитие метода и разработку средств имитационного моделирования коллективной работы рабочей смены. Основными причинами, обусловливающими необходимость применения БОС при автоматизированном планировании учебно-тренировочных занятий с заданным уровнем стрессовой нагрузки, являются следующие: - принципиальная зависимость уровня персональной стрессовой нагрузки от психических и физических качеств оператора, а также от уровня его профессиональной подготовки, включая уровень владения методами самоконтроля и саморегуляции; - значительное изменение уровня стрессовой нагрузки с течением времени из-за проявления эффектов первоначального испуга к резким изменениям рабочей обстановки, накопления усталости, либо раздражения по причине персональной конфликтности с членами рабочей смены; - необходимость осуществления динамической адаптации условий профессиональной тренировки к реально существующему уровню стресса. Реализация БОС в данном случае дает возможность в режиме реального времени адаптировать сложность контрольно-тестовых заданий в зависимости от текущего психоэмоционального и функционального состояния персонала. Проведенная классификация факторов, обусловливающих стрессовое состояние оператора, позволила отнести фактор межличностных отношений в рабочей смене к группе наиболее важных с точки зрения влияния на его текущее состояние [5]. В работе предложен подход к определению уровня персональной конфликтности на основе обработки речевой информации при осуществлении командного взаимодействия. В работе предложена новая форма визуализации текущего психоэмоционального и функционального состояния операторов при построении систем мониторинга с БОС [3]. Предложенная форма визуализации допускает отображение как достигнутых за определенный временной интервал показателей, так и их изменение в динамике, что значительно расширяет сферу ее возможного применения. Для визуализации персонального уровня конфликтности предлагается использовать круговые диаграммы, отображающие уровень межличностных отношений работника с остальными членами коллектива. Для визуализации состояния психологического климата в коллективе предложено использовать круговой граф, позволяющий отобразить все существующие в коллективе межличностные отношения [4]. Применение разработанных форм отображения данных делает визуализацию информации более наглядной и структурированной, что повышает эффективность ее оперативного использования при реализации БОС. Проведенный анализ возможностей современных и перспективных дистанционных неконтактных биометрических технологий позволил выделить и обосновать минимально достаточную совокупность биопараметров для достоверной оценки текущего психоэмоционального и функционального состояния (уровня стресса) при проведении учебных, учебно-тренировочных и контрольных занятий. Для оценки уровня стрессовой нагрузки оператора предлагается использовать такие характеристики, как частота сердечных сокращений, время реакции, вариабельность сердечного ритма, артериальное давление [7, 8]. Разработаны методы компенсации влияния внешних акустических и вибрационных помех при использовании перспективной технологии анализа виброизображения лица оператора. Для использования технологии в случае активных перемещений оператора на рабочем месте в условиях возможного появления пара, тумана и дыма разработан оригинальный подход, заключающийся в обработке изображения лица оператора в длинноволновой инфракрасной области оптического спектра [2, 9]. Разработаны методики и программные средства для минимизации влияния внешних помех и шумов [10]. Полученные результаты дают возможность повысить эффективность работы БОС в системе автоматизированного планирования учебно-тренировочных занятий с заданным уровнем нагрузки. Выполненные исследования по использованию технологии обработки виброизображения лица оператора в составе автоматизированной системы дистанционной регистрации биопараметров дали возможность разработать практические методики и алгоритмы достоверного поиска изображения лица оператора в случае его активного перемещения на рабочем месте [6]. За основу был взят алгоритм поиска лица человека Виолы-Джонса [1, 2]. Разработаны методики и программные средства для достоверной регистрации биопараметров при использовании биомышки непосредственно в процессе производственной деятельности оператора [7]. Выполнены работы по адаптации программного обеспечения с целью совмещения функций управления компьютером и регистрации текущих биопараметров. Разработаны методики и программные средства определения времени реакции оператора непосредственно в процессе его трудовой деятельности, либо учебно-тренировочных занятий с заданным уровнем нагрузки [8]. Для этой цели разработаны инструментальные программные средства, являющиеся основой для реализации БОС на практике при использовании автоматизированных учебно-тренировочных систем. Средства ориентированы на использование в составе автоматизированной системы управления опасным объектом и естественным образом интегрируются во встраиваемые средства мониторинга текущего состояния оператора. Показана возможность сокращения сроков верификации разработанных методических средств, а также сроков экспериментальной апробации созданных технических решений. Для этой цели развит метод и разработаны средства имитационного моделирования коллективной работы рабочей смены. В качестве демонстрационного объекта была использована достаточно сложная в освоении САПР программируемых логических интегральных схем, допускающая коллективный режим работы. Стрессовая нагрузка изменялась в пределах средних показателей. В качестве инструмента управления нагрузкой использовалась задаваемая в автоматическом режиме сложность учебно-тренировочных занятий. Для реализации БОС была использована технология визуализации текущего состояния в виде круговых диаграмм [3]. Таким образом, проведенные исследования, а также разработанные научные основы, методы, практические методики и средства дают возможность осуществить разработку автоматизированных программно-аппаратных комплексов для планирования учебно-тренировочных занятий оперативного персонала на полномасштабных тренажерах с заданным уровнем контролируемой стрессовой нагрузки на основе использования дистанционных неконтактных технологий регистрации их биопараметров в соответствии со спецификой работы операторов в конкретной производственной сфере. [1] https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=8317459 [2] https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=8317462 [3] http://sv-journal.org/2018-2/06/index.php?lang=en [4] http://sv-journal.org/2018-3/05/?lang=en [5] https://ieeexplore.ieee.org/document/8443837 [6] https://ieeexplore.ieee.org/document/8443886 [7] http://gns.mephi.ru/ru/issues/2018-227?art=436 [8] http://gns.mephi.ru/ru/issues/2018-328?art=460 [9] https://elibrary.ru/item.asp?id=36322512 [10] https://elibrary.ru/item.asp?id=36322513