В Московском Политехе создали систему для бесконтактной оценки трезвости рабочих

Специалисты Центра проектной деятельности Московского Политехнического университета разрабатывают систему бесконтактного контроля состояния работников. Проект "Зеница" определяет трезвость, усталость и когнитивную работоспособность человека по видео — без алкотестеров, медосмотров и лабораторных анализов. Об этом "Газете.Ru" рассказали в Минобрнауки России.

Система анализирует видеопоток с обычных камер или мобильных терминалов. Искусственный интеллект отслеживает несколько параметров одновременно: динамику зрачка, микромимику лица и общее поведение человека. Алгоритмы компьютерного зрения выделяют лицо и глаза, затем нейросети обрабатывают полученные данные.

Технология опирается на то, что усталость, опьянение или стресс влияют на физиологические параметры: меняется реакция зрачков на свет, появляются характерные микродвижения глаз, становится другой мимика. Нейросеть учится распознавать эти паттерны и классифицировать разные состояния: в норме, усталый, признаки опьянения, стресс. Система работает без контактных датчиков — не нужны ни алкотестеры, ни медицинское оборудование, ни анализы. Достаточно камеры и вычислительного модуля.

Сейчас проект находится на стадии испытания макета в лабораторных условиях. К концу года планируется получить готовый прототип и провести валидацию в условиях, приближенных к реальным. Для проверки точности систему будут сравнивать с эталонными методами — сертифицированными алкотестерами и стандартизированными тестами на усталость.

"Традиционные методы контроля — медосмотры, алкотестеры, визуальные проверки — не обеспечивают непрерывного мониторинга. Человек может пройти предсменный контроль, но его состояние меняется в течение дня. Усталость накапливается, внимание падает, и это повышает риск аварий", — сказал автор работы, старший преподаватель Центра проектной деятельности Московского Политехнического университета Роман Комисарук.

Система предназначена для предприятий, где состояние персонала критически важно. Это такие области, как транспорт, энергетика, добыча, металлургия. По замыслу разработчиков, камеры будут анализировать состояние сотрудников перед началом смены и в процессе работы.

Как отмечают разработчики, система сможет интегрироваться с существующими корпоративными решениями — системами контроля доступа, ERP-системами, диспетчерскими комплексами.

"Мы используем комбинацию компьютерного зрения и временных моделей. Это позволяет анализировать не статичное изображение, а динамику состояния человека. Такой подход дает более точную и объективную оценку", — отметил Комисарук.

После завершения лабораторного этапа команда планирует переход к следующему уровню — испытаниям в реальной среде.