Студент томского вуза создал программу для оценки усталости по фото
Студент СибГМУ Андрей Штоп разработал программу, которая с помощью специализированной нейросети способна определить уровень усталости человека и дать рекомендации по отдыху. Для этого требуется сделать фото на камеру смартфона или компьютера, рассказали в медицинском университете.
Проект студента получил название ChillCheck. Андрей Штоп учится на медико-биологическом факультете, специальность «медицинская кибернетика». Программа, которую он разработал, предназначена для работников тех профессий, где важна высокая концентрация внимания, а также для работников умственного труда (IT-специалистов, офисных сотрудников) и студентов, поясняют в вузе.
Как отмечает автор проекта, монотонная деятельность, которой часто занимают люди в этих сферах, может оказывать неблагоприятное влияние на психическое и физическое состояние. Она способна вызывать накопление усталости, что в свою очередь негативно сказывается на уровне концентрации внимания. Пониженная концентрация же может привести к множеству проблем, включая снижение общей продуктивности, заторможенность и ошибки в работе, что отразится не только на результатах деятельности, но и на общем состоянии человека.
Кроме того, продолжительное отсутствие перерывов и недостаток полноценного отдыха могут привести к профессиональному выгоранию. Учитывая эти факторы, особенно важно вовремя и правильно организовать процессы отдыха и восстановления сил.
Текущие методы диагностики утомления включают запись электрической активности мозга (электроэнцефалография, ЭЭГ), анализ вариабельности сердечного ритма (ВСР), пупиллометрию (измерение диаметра зрачков и их реакции на свет) и стабилометрию (исследование равновесия и координации движений). Они являются надежными, но требуют дорогостоящего оборудования и участия квалифицированного специалиста.
В основе программы томского студента лежит нейронная сеть, обученная на основе экспериментальных данных, связывающих изображения лиц с признаками усталости, определенными традиционными методами. Таким образом, нейросеть «научилась» распознавать те же признаки утомления, что и лабораторные приборы. В данный момент существует рабочий прототип, а также телеграм-бот для первичного тестирования системы.
«Обученная на фотографиях нейросеть может за несколько секунд определить степень утомления человека по мельчайшим деталям мимики. Для диагностики пользователям не потребуется никакого дополнительного оборудования, кроме камеры смартфона или компьютера», — говорится в сообщении.
В вузе отмечают, что следующими шагами в работе над проектом станут тестирование на реальных пользователях и сбор обратной связи, создание приложения для диагностики утомления по фото ChillCheck.
Фото: пресс-служба СибГМУ
Материал подготовлен в рамках производственной практики студентов Высшей школы журналистики ТГУ
