В НИИ Нейрокибернетики разрабатывают методы бесконтактного контроля состояния человека |
||
МЕНЮ Искусственный интеллект Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту Архив новостей ТЕМЫ Новости ИИ Искусственный интеллект Разработка ИИГолосовой помощник Городские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2016-03-09 17:00 В Научно-исследовательском институте нейрокибернетики им. А.Б. Когана группа исследователей под руководством Дмитрия Шапошникова работают над темой: «Исследование и моделирование механизмов зрительного восприятия с целью разработки методов бесконтактного контроля состояния и поведения человека». В качестве одного из критериев изменения функционального состояния человека-оператора исследователи используют информацию о состоянии его глаз. Для получения этой информации они разработали алгоритм на основе вычисления меры близости (евклидово расстояние) между эталонными описаниями открытых или закрытых глаз и описанием области глаза на анализируемом изображении. Доля корректных распознаваний состояний областей глаз (открыты или закрыты) составила 98% при поворотах и наклонах головы не более, чем на 10` в отсутствии очков. Еще одной характеристикой состояния человека-оператора являлся показатель двигательной активности его головы. Была разработана система, включающая в себя алгоритмы оценки положения и наклона головы, которая позволяла сделать заключение о наличии утомления на основании анализа двигательных паттернов, связанных с положением головы, частотой кивания и др. Отклонения от требуемых параметров свидетельствовали либо о наличии нештатной ситуации, либо отклонений в состоянии человека-оператора. Тестирование проводилось в условиях управления автомобилем и при выполнении игровых заданий на симуляторе. При определении состояния человека-оператора система правильно идентифицировала его в 93% случаев. На основе исследовательской модели зрения BMV была разработана система для автоматического анализа медицинских (рентгеновских) изображений. Для описания каждого изображения формировалась модельная траектория осмотра, и оценивалось распределение частот встречаемости ее угловых параметров. Результаты настоящей работы создают научно-технический задел для развертывания НИР и ОКР, применительно к авиации, космонавтике, железнодорожному транспорту, медицине, робототехнике, тренажерным системам, человеко-машинным комплексам и эргатическим системам специального назначения. Такие НИР и ОКР будут направлены на разработку нового поколения высокоэффективных систем контроля состояния операторов, поддержки принятия решений в сложных и лимитированных по времени условиях, профессиональных систем обучения. На следующем этапе особое внимание будет уделено разработке методов бесконтактного контроля состояния и поведения человека. Кроме того, полученные на предыдущих этапах результаты психофизических тестов позволят разработать комплексный подход для оценки доминирующего типа зрительного внимания и для создания профессионально ориентированных тестов, основанных на параметрах глазных движений. Источник: www.sdelanounas.ru Комментарии: |
|