Исследователи Санкт-Петербургского Федерального исследовательского центра РАН и Санкт-Петербургского государственного университета представили инновационное нейросетевое решение, способное автоматически определять уровень утомления человека, основываясь на движениях его глаз. Данная разработка нацелена на повышение безопасности в сферах, где от состояния оператора зависит корректность функционирования систем, включая транспорт, тяжелую технику и критическую инфраструктуру.
По словам старшего научного сотрудника лаборатории интегрированных систем автоматизации СПб ФИЦ РАН Алексея Кашевника, нейросеть была обучена на базе данных, собранной с использованием специального устройства – айтрекера, которое фиксирует направление взгляда. Участники эксперимента выполняли различные когнитивные и рутинные задачи, такие как чтение и работа за компьютером, в процессе чего были зафиксированы их глазные движения.
Сформированная исследователями обширная база данных стратегий глазных движений позволяет точно определить состояние бодрствования или утомления у операторов техники. Это может значительно улучшить мониторинг функционального состояния сотрудников, обеспечивая более точную оценку их готовности к выполнению задач, что потенциально может предотвратить аварийные ситуации.
Работа, опубликованная в научном журнале Sensors, подчеркивает важность индивидуализированного подхода к контролю работоспособности. Специалисты уверены, что эта технология может стать основой для создания высокоточных систем оценки работоспособности на транспорте и в промышленности. Разработанная библиотека с открытым исходным кодом будет доступна для использования в существующих программных решениях, что ею удобно интегрировать в действующие системы безопасности.