Петербургские ученые научили нейросеть распознавать усталость по движениям глаз

Безопасность современных транспортных и промышленных объектов во многом зависит от внимательности сотрудников, управляющих их работой. Даже небольшая ошибка, вызванная переутомлением, способна привести к серьезным авариям. Сегодня для контроля работоспособности часто используются системы учета рабочего времени, но они не учитывают индивидуальные особенности человека, его исходное состояние и скорость наступления усталости.

Ученые предложили новый подход к мониторингу функционального состояния: он позволяет точно оценивать, насколько сотрудник готов к выполнению задач, и вовремя предотвращать потенциально опасные ситуации.

"Мы обучили нейросетевую модель определять, находится ли оператор в состоянии бодрости или утомления, используя данные айтрекера", — рассказал старший научный сотрудник Лаборатории интегрированных систем автоматизации СПб ФИЦ РАН Алексей Кашевник.

В рамках исследования была собрана обширная база данных о движениях глаз людей, выполнявших различные задания в течение рабочего дня. Специальное устройство фиксировало направление взгляда, что позволило выделить ключевые паттерны, связанные с усталостью.

"Обучение нейросети основывалось на стратегиях, характерных для разных уровней утомления. Мы учитывали несколько типов задач: чтение, поиск информации и слежение за объектами", — пояснила профессор СПбГУ Ирина Шошина.

Разработка ученых СПбГУ и СПб ФИЦ РАН может послужить основой для создания высокоточных систем оценки работоспособности в авиации, на транспорте и промышленных предприятиях.

Ранее данная научная группа создала базу данных, включающую стратегии глазных движений в различных состояниях (утомлен / бодр) операторов, осуществляющих мониторинг объектов на экране персонального компьютера.

---

Источник: https://www.comnews.ru/content/239723/2025-06-17/2025-w25/1011/peterburgskie-uchenye-nauchili-neyroset-raspoznavat-ustalost-dvizheniyam-glaz
Дата: 17.06.2025

---

Последние новости: