В России разработали нейросеть для распознавания усталости по глазам

В России создана уникальная система, способная автоматически фиксировать признаки усталости у человека по движению его глаз. Разработкой занимаются специалисты Санкт-Петербургского Федерального исследовательского центра Российской академии наук (СПб ФИЦ РАН) совместно с учёными Санкт-Петербургского государственного университета. О создании новой технологии сообщили в пресс-службе исследовательского центра.

Как пояснил старший научный сотрудник Лаборатории интегрированных систем автоматизации СПб ФИЦ РАН Алексей Кашевник, в основе системы лежит специально обученная нейросеть.

Для обучения специалисты использовали данные, полученные с айтрекеров — специальных приборов, фиксирующих направление и характер движений глаз. По этим данным система определяет, бодрствует ли человек или уже испытывает признаки утомления.

Особенностью проекта стало масштабное формирование базы данных для обучения нейросети. В эксперименте приняли участие добровольцы, выполнявшие различные задания за компьютером: от чтения текста до набора информации и выполнения специализированных рабочих задач.

Все участники носили головные айтрекеры в течение всего рабочего дня, что позволило разработчикам фиксировать точные параметры движения глаз в разное время суток и в различных фазах утомления. Благодаря этому специалисты смогли выделить устойчивые отличия между зрительными стратегиями в состоянии бодрствования и при усталости.

Полученные результаты легли в основу обучающих моделей нейросети. На выходе разработана библиотека с открытым исходным кодом, в которую включены обученные модели и инструменты анализа собранных данных.

Как подчёркивают авторы проекта, открытый доступ к библиотеке позволит другим исследователям и разработчикам использовать наработки для собственных исследований и практических приложений в различных отраслях.

Проект реализуется при поддержке Фонда содействия инновациям, который оказывает целевую помощь отечественным разработкам в сфере высоких технологий и прикладной науки.

В перспективе такая система может стать важным элементом в обеспечении безопасности труда, повышении надёжности эксплуатации сложных объектов, а также найти своё место в медицинских системах контроля состояния пациентов, в системах профессионального отбора и даже в автопроме, где своевременное выявление усталости водителя может спасти не одну человеческую жизнь.