Исследователи Санкт-Петербургского Федерального исследовательского центра РАН (СПб ФИЦ РАН) и Университета ИТМО разработали метод, который позволяет в динамике (до, во время и после) оценивать эмоциональный профиль каждого водителя в ходе маневров на дороге по данным видеокамеры и телеметрических датчиков. Предложенный подход в перспективе позволит создавать более эффективные и персонализированные системы поддержки водителя, помогая ему подбирать наиболее спокойные и безопасные маршруты.
Сегодня тема повышения безопасности дорожного движения с помощью различных интеллектуальных систем наблюдения за состоянием водителя является важным трендом в развитых странах мира, поскольку число ДТП растет с каждым годом, и человеческий фактор играет доминирующую роль во многих сценариях аварий.
Последние достижения в сфере технологий повышения безопасности движения автомобиля (системы предупреждения о лобовом столкновении, системы помощи при превышении скорости и проч.) позволяют значительно снизить риски для пассажиров. Однако их эффективность в значительной степени зависит от сложности дорожных условий и того, сколько времени есть у системы, чтобы предупредить водителя.
Ученые Лаборатории интегрированных систем автоматизации СПб ФИЦ РАН уже много лет ведут разработки различных интеллектуальных систем поддержки принятия решений водителей и шире – операторов различной техники. Сейчас исследователи занимаются подходами, которые способны в динамике оценивать поведение водителя по индивидуальному эмоциональному профилю.
Мы разработали метод который позволяет фиксировать различные эмоциональные реакции водителя в привязке к конкретным маневрам в реальных дорожных условиях и повысить эффективность оценки потенциальных аварийных ситуаций – рассказывает старший научный сотрудник Лаборатории интегрированных систем автоматизации СПб ФИЦ РАН Алексей Кашевник.
В исследовании использовался открытый набор данных реальных водителей, который содержит видеозаписи и телеметрию во время дорожного движения: более 300 часов записи данных видео и датчиков от 42 водителей.
При помощи нейросети ученые по видео автоматически распознавали шесть основных эмоций (радость, гнев, страх, печаль, удивление, отвращение, ) и нейтральное состояние водителя по мимике и физиологическим показателям организма. Здесь ученые впервые отошли от однофазной оценки восприятия маневра по факту его совершения к трехфазной: оценивалось какие эмоции испытывал водитель до, во время и после маневра на дороге. Эксперименты показали, что при трехфазной оценке эмоционального состояния водителя в динамике можно распознать характерные паттерны поведения: усиление негативных эмоций перед маневрами, пик эмоций во время, а также последующая стабилизация или сохранение напряжения после завершения маневров. При этом для каждого водителя удалось сформировать индивидуальный эмоциональный профиль.
Предложенный нами подход в перспективе может использоваться для создания адаптивных систем поддержки водителя, которые учитывают его личный эмоциональный профиль и конкретный маневр на дороге, который он будет совершать. Кроме того, подобные системы открывают новые возможности для обучения водителей с учетом эмоциональных реакций на разные маневры. Они же найдут применение в цифровых помощниках, которые позволят планировать автомобильные маршруты, рассчитанных на минимизацию эмоциональной нагрузки водителя, – отмечает Алексей Кашевник.
Исследование выполнено в рамках госзадания Минобрнауки России. В исследовании принимали участие специалисты из СПб ФИЦ РАН и Университета ИТМО.
Результаты исследования опубликованы в издании IEEE Access.
Источник: Минобрнауки России
