Компьютерные исследования и моделирование
RUS  ENG    ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB  
Общая информация
Последний выпуск
Архив

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS



Компьютерные исследования и моделирование:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти






Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация


Компьютерные исследования и моделирование, 2018, том 10, выпуск 3, страницы 285–293
DOI: https://doi.org/10.20537/2076-7633-2018-10-3-285-293
(Mi crm251)
 

Эта публикация цитируется в 5 научных статьях (всего в 5 статьях)

СПЕЦИАЛЬНЫЙ ВЫПУСК

Нейросетевая модель определения функционального состояния опьянения человека в решении отдельных задач обеспечения транспортной безопасности

А. М. Ахметвалеев, А. С. Катасёв

Казанский национальный исследовательский технический университет им. А. Н. Туполева – КАИ, Россия, 420111, г. Казань, ул. К. Маркса, д. 10
Список литературы:
Аннотация: В данной статье решается задача определения функционального состояния опьянения водителей автотранспортных средств. Ее решение актуально в сфере транспортной безопасности при прохождении предрейсовых медицинских осмотров. Решение задачи основано на применении метода пупиллометрии, позволяющего судить о состоянии водителя по его зрачковой реакции на изменение освещенности. Производится постановка задачи определения состояния опьянения водителя по анализу значений параметров пупиллограммы — временного ряда, характеризующего изменение размеров зрачка при воздействии кратковременного светового импульса. Для анализа пупиллограмм предлагается использовать нейронную сеть. Разработана нейросетевая модель определения функционального состояния опьянения водителей. Для ее обучения использованы специально подготовленные выборки данных, представляющие собой сгруппированные по двум классам функциональных состояний водителей значения следующих параметров зрачковых реакций: диаметр начальный, диаметр минимальный, диаметр половинного сужения, диаметр конечный, амплитуда сужения, скорость сужения, скорость расширения, латентное время реакции, время сужения, время расширения, время половинного сужения и время половинного расширения. Приводится пример исходных данных. На основе их анализа построена нейросетевая модель в виде однослойного персептрона, состоящего из двенадцати входных нейронов, двадцати пяти нейронов скрытого слоя и одного выходного нейрона. Для повышения адекватности модели методом ROC-анализа определена оптимальная точка отсечения классов решений на выходе нейронной сети. Предложена схема определения состояния опьянения водителей, включающая следующие этапы: видеорегистрация зрачковой реакции, построение пупиллограммы, вычисление значений ее параметров, анализ данных на основе нейросетевой модели, классификация состояния водителя как «норма» или «отклонение от нормы», принятие решений по проверяемому лицу. Медицинскому работнику, проводящему осмотр водителя, представляется нейросетевая оценка его состояния опьянения. На основе данной оценки производится заключение о допуске или отстранении водителя от управления транспортным средством. Таким образом, нейросетевая модель решает задачу повышения эффективности проведения предрейсового медицинского осмотра за счет повышения достоверности принимаемых решений.
Ключевые слова: нейросетевая модель, пупиллометрия, зрачковая реакция, предрейсовый медицинский осмотр, функциональное состояние опьянения водителя, принятие решений.
Финансовая поддержка Номер гранта
Министерство образования и науки Российской Федерации 8.6141.2017/8.9.
Работа выполнена при финансовой поддержке Министерства образования и науки РФ в рамках государственного задания по проекту № 8.6141.2017/8.9.
Поступила в редакцию: 28.02.2018
Исправленный вариант: 06.06.2018
Принята в печать: 06.06.2018
Тип публикации: Статья
УДК: 004.942
Образец цитирования: А. М. Ахметвалеев, А. С. Катасёв, “Нейросетевая модель определения функционального состояния опьянения человека в решении отдельных задач обеспечения транспортной безопасности”, Компьютерные исследования и моделирование, 10:3 (2018), 285–293
Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{AkhKat18}
\by А.~М.~Ахметвалеев, А.~С.~Катасёв
\paper Нейросетевая модель определения функционального состояния опьянения человека в решении отдельных задач обеспечения транспортной безопасности
\jour Компьютерные исследования и моделирование
\yr 2018
\vol 10
\issue 3
\pages 285--293
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/crm251}
\crossref{https://doi.org/10.20537/2076-7633-2018-10-3-285-293}
Образцы ссылок на эту страницу:
  • https://www.mathnet.ru/rus/crm251
  • https://www.mathnet.ru/rus/crm/v10/i3/p285
  • Эта публикация цитируется в следующих 5 статьяx:
    Citing articles in Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles in Google Scholar: Russian articles, English articles
    Компьютерные исследования и моделирование
    Статистика просмотров:
    Страница аннотации:271
    PDF полного текста:150
    Список литературы:34
     
      Обратная связь:
     Пользовательское соглашение  Регистрация посетителей портала  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2024