Ученые Санкт-Петербургского Федерального исследовательского центра РАН (СПб ФИЦ РАН) совместно с Санкт-Петербургским государственным университетом разработали нейросетевое решение, способное автоматически определять утомление человека по движениям глаз. Об этом сообщает ТАСС. Разработка направлена на повышение безопасности в сферах, где от состояния оператора зависит устойчивость и корректность работы систем: транспорт, тяжелая техника, промышленная и критическая инфраструктура. «Мы обучили нейросеть по движению глаз человека определять состояние оператора транспорта и любой другой техники — бодр он или утомлен. Данные для обучения нейросети были собраны при помощи айтрекера — устройства, которое определяет направление взгляда человека», — рассказал старший научный сотрудник лаборатории интегрированных систем автоматизации СПб ФИЦ РАН Алексей Кашевник. В перспективе технология может стать элементом интеллектуальных систем контроля операторов различной техники. В ходе исследования ученые сформировали «обширную базу» данных стратегий глазных движений, характерных для разных уровней усталости. Для этого была проведена серия экспериментов с участниками, выполнявшими разнообразные когнитивные и рутинные задачи: чтение, письмо, работа за компьютером на протяжении рабочего дня. Все движения глаз фиксировались с использованием айтрекеров, закрепленных на голове испытуемых. Результатом работы стала библиотека с открытым исходным кодом, предназначенная для свободного использования и внедрения в существующие программные решения. Проект реализован при поддержке Фонда содействия инновациям. - Россия
- Северо-Западный
-
Центральный
- Белгородская область
- Брянская область
- Владимирская область
- Воронежская область
- Ивановская область
- Калужская область
- Костромская область
- Курская область
- Липецкая область
- Москва
- Московская область
- Орловская область
- Рязанская область
- Смоленская область
- Тамбовская область
- Тверская область
- Тульская область
- Ярославская область
- Южный
- Северо-Кавказский
- Приволжский
- Уральский
- Сибирский
- Дальневосточный
Выбрать субъект
Санкт-Петербург
- Все субъекты
- Белгородская область
- Брянская область
- Владимирская область
- Воронежская область
- Ивановская область
- Калужская область
- Костромская область
- Курская область
- Липецкая область
- Москва
- Московская область
- Орловская область
- Рязанская область
- Смоленская область
- Тамбовская область
- Тверская область
- Тульская область
- Ярославская область
Российские ученые обучили нейросеть распознавать усталость человека по движениям глаз
Ученые Санкт-Петербургского Федерального исследовательского центра РАН (СПб ФИЦ РАН) совместно с Санкт-Петербургским государственным университетом разработали нейросетевое решение, способное автоматически определять утомление человека по движениям глаз. Об этом сообщает ТАСС. Разработка направлена на повышение безопасности в сферах, где от состояния оператора зависит устойчивость и корректность работы систем: транспорт, тяжелая техника, промышленная и критическая инфраструктура. «Мы обучили нейросеть по движению глаз человека определять состояние оператора транспорта и любой другой техники — бодр он или утомлен. Данные для обучения нейросети были собраны при помощи айтрекера — устройства, которое определяет направление взгляда человека», — рассказал старший научный сотрудник лаборатории интегрированных систем автоматизации СПб ФИЦ РАН Алексей Кашевник. В перспективе технология может стать элементом интеллектуальных систем контроля операторов различной техники. В ходе исследования ученые сформировали «обширную базу» данных стратегий глазных движений, характерных для разных уровней усталости. Для этого была проведена серия экспериментов с участниками, выполнявшими разнообразные когнитивные и рутинные задачи: чтение, письмо, работа за компьютером на протяжении рабочего дня. Все движения глаз фиксировались с использованием айтрекеров, закрепленных на голове испытуемых. Результатом работы стала библиотека с открытым исходным кодом, предназначенная для свободного использования и внедрения в существующие программные решения. Проект реализован при поддержке Фонда содействия инновациям. Новости сюжета
Главное в регионе
10:29, 21 января 2026
Водителя Chevrolet будут судить за наезд на электровелосипедиста в Московском районе
16:02, 20 января 2026
Утверждён проект планировки для нового участка "фиолетовой" линии петербургского метро
