Исследователи из СПбГУ и СПб ФИЦ РАН разработали алгоритм, который анализирует траекторию взгляда, чтобы оценить уровень утомления человека. Разработка может применяться для контроля состояния операторов транспорта, промышленных установок и других ответственных объектов.
Надежность работы современных транспортных и производственных систем во многом зависит от концентрации внимания персонала. При этом традиционные методы мониторинга, такие как учет рабочего времени, не всегда учитывают индивидуальные особенности и уровень усталости работников. Новый подход позволяет более точно оценивать функциональное состояние человека и своевременно выявлять признаки переутомления.
«Мы обучили нейросетевую модель определять, находится ли оператор в состоянии бодрости или утомления, используя данные айтрекера».
Алексей Кашевник, старший научный сотрудник Лаборатории интегрированных систем автоматизации СПб ФИЦ РАН
В ходе исследования специалисты собрали данные о движениях глаз людей, выполнявших рабочие задачи в течение дня. На основе этой информации были выделены характерные признаки, связанные с усталостью. Разработанная библиотека с открытым исходным кодом доступна для всех заинтересованных пользователей. Работа выполнена при поддержке гранта Фонда содействия инновациям.
«Обучение нейросети основывалось на стратегиях, характерных для разных уровней утомления. Мы учитывали несколько типов задач: чтение, поиск информации и слежение за объектами».
Ирина Шошина, профессор СПбГУ
Эта технология может быть использована для создания систем мониторинга работоспособности в авиации, на транспорте и промышленных предприятиях.