Методическое пособие 744

УДК 658.71.08, 519.87

Ан. К. Волков, А. А. Гладких

МЕТОДИКА ДИАГНОСТИКИ СТРАТЕГИЙ ЗРИТЕЛЬНОГО ПОИСКА ОПЕРАТОРОВ ДОСМОТРА ПО ХАРАКТЕРИСТИКАМ ГЛАЗОДВИГАТЕЛЬНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ В ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ ИНТЕРФЕЙСАХ ТРЕНАЖЕРНЫХ КОМПЛЕКСОВ

В работе предложена и апробирована диагностическая методика оценки стратегий зрительного поиска запрещенных к провозу предметов операторами досмотра, которая может быть использована в интеллектуальных интерфейсах тренажерных комплексов. Представлены результаты проведенного экспериментального исследования

Важной составляющей противодействия терроризму на транспорте является функционирование служб авиационной безопасности. При этом основным фактором, негативно влияющим на обнаружение запрещенных к провозу предметов, является человеческий фактор, характеризующий недостаточную подготовку операторов досмотра. В целях повышения уровня подготовки данных специалистов в настоящее время предпринимаются попытки разработки интеллектуальных интерфейсов. Данная работа направлена на реализацию некоторых задач в рамках данной проблемы. Основой таких интерфейсов является аппаратные методы получения физиологической информации, о состоянии обучающего, и методы интеллектуального анализа данных. В данном случае предлагается использовать технологию Eye-tracking как метод диагностики глазодвигательной деятельности операторов досмотра и методы многомерной статистики (кластерный и дискриминантный анализы)

Диагностическая методика оценки стратегий зрительного поиска запрещенных к провозу предметов, состоит из трех основных этапов: 1) сбор данных глазодвигательной деятельности операторов досмотра 2) проведение кластерного анализа данных и 3) проведение дискриминантного анализа данных.

В целях реализации предложенной методики на базе ФГБОУ ВО УИ ГА проведены экспериментальные исследования с использованием мобильного ай-

трекера Eye Tracking Glasses 2.0 фирмы «SensoMotoric Instruments». В

исследованиях приняли участие 30 курсантов института очной формы обучения, направления подготовки 25.03.03 Аэронавигация, профиля подготовки 9. Обеспечение авиационной безопасности. В рамках первоначальной профессиональной подготовки по обеспечению авиационной (транспортной) безопасности к Чемпионату мира по футболу 2018 в г. Саранск курсанты прошли обучение в Авиационном учебном центре института по 40часовой программе «Переподготовка курсантов кафедры обеспечения авиационной безопасности. Предполетный и послеполетный досмотр» в период с 09.04.2018 по 19.04.2018. Одним из главных аспектов подготовки было освоение компетенции по зрительному поиску опасных и запрещенных к провозу предметов и веществ по методике подготовки рекомендуемой ИКАО.

180

Практическая часть подготовки, а также итоговое тестирование курсанты прошли на тренажёре «Студент» от НОУ ДПО НУЦ «АБИНТЕХ».

Основываясь на опыте применения систем регистрации движения глаз, а также на специфики деятельности сотрудников досмотра, которая заключается в постоянно меняющихся стимулах, было предложено 4 интегральных показателя, характеризующих стратегии зрительного поиска запрещенных к провозу предметов:

1.Первый показатель (П1), рассчитывается по формуле (1):

где REоп – количество возвратов, которое сделал испытуемый, в AOI, содержащую запрещенный к провозу предмет, шт.;

REнеоп – количество возвратов, которое сделал испытуемый, в AOI, не содержащую запрещенный к провозу предмет, шт.;

k – количество тестовых рентгеновских изображений, шт.

n – количество AOI, содержащих запрещенный к провозу предмет, шт.; m – количество AOI, не содержащих запрещенный к провозу предмет, шт.

2.Второй показатель (П2), рассчитывается по формуле (2):

где DTоп – среднее время удержания взгляда испытуемого в AOI, содержащую запрещенный к провозу предмет, мс.;

DTнеоп – среднее время удержания взгляда испытуемого в AOI, не содержащую запрещенный к провозу предмет, мс.;

k – количество тестовых рентгеновских изображений, шт.

n – количество AOI, содержащих запрещенный к провозу предмет, шт.; m – количество AOI, не содержащих запрещенный к провозу предмет, шт.

3.Третий показатель (П3), рассчитывается по формуле (3):

где SEоп – индекс, характеризующий схему фиксации внимания испытуемого, равный 0 или 1, в том случае если испытуемый начал схему поиска с AOI, содержащую опасный или запрещенный к провозу предмет или вещество, показатель равен 1 в ином другом случае показатель равен 0;

k – количество тестовых рентгеновских изображений, шт.

4.Четвертый показатель (П4), рассчитывается по формуле (4):

181

где ETоп – средняя продолжительность времени от начала эксперимента до первой фиксации в AOI, содержащей запрещенный к провозу предмет, мс.;

ETнеоп – средняя продолжительность времени от начала эксперимента до первой фиксации в AOI, содержащей запрещенный к провозу предмет, мс.;

Sоп – площадь AOI, содержащая запрещенный к провозу предмет, пикс.; пикс.;Sнеоп – площадь AOI, не содержащая запрещенный к провозу предмет,

k – количество тестовых рентгеновских изображений, шт.;

n – количество AOI, содержащих запрещенный к провозу предмет, шт.; m – количество AOI, не содержащих запрещенный к провозу предмет, шт. Перед применением методов кластерного анализа полученных данных

проведено их робастное оценивание по критерию Граббса для выбросов с помощью программы «Statistica». Рассчитанные критерии Граббса для показателей П1, П2, П3 и П4 равны соответственно 2,396; 2,072; 2,21 и 2,028. Критическое значение критерия Граббса составляет 2,908 [3]. Рассчитанные значения не превышают критического значения. Исходя из проведенной робастной оценки, можно сделать вывод об отсутствии выбросов в исходной матрице данных и пригодности ее для последующего анализа.

Перед началом кластерного и дискриминантного анализа исходная матрица данных была стандартизирована. Факторный анализ предлагаемых показателей (методом «варимакс») показал, что все интегральные показатели несут достаточную факторную нагрузку и могут быть использованы для анализа.

Кластерный анализ данных проведен методом Варда (иерархическим методом), мерой расстояния выбран «квадрат евклидова расстояния». Основываясь на полученной дендрограмму наблюдений исходную группу респондентов предлагается разделить на три кластера. Для проверки данного предположения выполнен итерационный метод кластеризации (методом k- средних) также для 3 кластеров при 10 итерациях. Анализ полученных кластеров обоими методами позволил обнаружить подобие (схожесть) их структур, что говорит об устойчивой классификации.

Наиболее наглядным инструментом анализа кластеров в рамках метода k- средних является так называемый «график средних». На рис. 1 представлен график средних для каждого кластера по предложенных интегральным показателям.

182

Рис. 1. График средних для кластеров 1, 2 и 3

Анализ представленного графика средних на примере первого кластера позволяет сделать следующие выводы:

Первый кластер характеризуется наивысшим значением показателя П4 в сравнении с остальными кластерами, тем самым респонденты либо очень долго не замечали опасной области либо достаточно долго проводили «проверку» обычных элементов багажи или ручной клади; наименьшим значением показателей П1 и П2 в сравнении с кластерами два и три, тем самым мало возвращаясь к «опасным областям» и затрачивая мало времени для их анализа, возможно посчитав, что они безопасны либо просто не разобрав, что представляют собой данные элементы багажа. Значение показателя П3 меньше чем значение данного показателя у второго кластера и практически равно значению у третьего кластера, другими словами респонденты данного кластера, как и респонденты третьего кластера редко начинали свой поиск с «опасных областей».

Таким образом, график средних является удобным инструментом анализа полученных кластеров.

Применение кластерного анализа позволило установить три основные классификационные группы операторов досмотра, использующих схожие стратегии зрительного поиска. Следующим этапом разрабатываемой диагностической методике является разработка обучаемой модели, в качестве которой будет использована дискриминантная модель. В качестве группирующей переменной в дискриминантном анализе выбраны значения трех полученных кластеров респондентов. На рис. 2 представлено окно программы «Statistica» с полученными коэффициентами дискриминантных функций. Качество дискриминации можно подтвердить значением статистики лямбда Уилкса, принимающей значения от 0 до 1. Чем ближе значение данной статистике к нулю, тем лучше (устойчивее) дискриминация. В данном случае значение лямбды Уилкса равно 0,03712. Следовательно, данная

183

8. Боровиков, В.П. Популярное введение в современный анализ данных в системе STATISTICA : учебное пособие для вузов. – М.: Горячая линия – Телеком, 2016. – 288 с.

Ульяновский институт гражданской авиации имени Главного маршала авиации Б.П. Бугаева, г. Ульяновск, Российская Федерация

A. K. Volkov, A. A. Gladkih

THE TECHNIQUE OF DIAGNOSTICS STRATEGIES OF VISUAL SEARCH SCREENER ON THE CHARACTERISTICS OF OCULOMOTOR ACTIVITY IN INTELLIGENT INTERFACES AND TRAINING SYSTEMS

The paper proposes and tested a diagnostic method for assessing the strategies of visual search of prohibited items by inspection operators, which can be used in the intelligent interfaces of training complexes. The results of the experimental study are presented

Ulyanovsk Civil Aviation Institute, Ulyanovsk, Russian Federation

УДК 658.71.08, 519.87

Ан. К. Волков, А. А. Гладких

ВЫЯВЛЕНИЕ ПОТЕНЦИАЛЬНЫХ МАРКЕРОВ УТОМЛЕНИЯ ОПЕРАТОРОВ ДОСМОТРА ПО ХАРАКТЕРИСТИКАМ ГЛАЗОДВИГАТЕЛЬНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ В ЦЕЛЯХ РАЗРАБОТКИ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СИСТЕМ КОНТРОЛЯ УТОМЛЕНИЯ

В работе представлены результаты экспериментального исследования фактора утомления операторов досмотра на примере сотрудников службы авиационной безопасности международного аэропорта города Ульяновск. Выявлены потенциальные маркеры утомления операторов досмотра, обладающие наибольшими достоверными изменениями и согласующиеся с проведенными ранее исследованиями других авторов

Одним из основных негативных факторов связанным с функциональным состоянием авиационного персонала, в частности сотрудников службы авиационной безопасности, является утомление. Международная организация гражданской авиации (ИКАО) рекомендует эксплуатантам разрабатывать и внедрять систему управления рисками, связанными с утомлением (Fatigue Risk Management System, FRMS) [1]. При этом важным вектором развития авиационных комплексов повышение уровня их интеллектуализации. В рамках данных задач, совершенствование FRMS связано с разработкой интеллектуальных систем контроля утомления авиационных специалистов в реальном режиме времени. Разработка таких интеллектуальных систем включает в себя два основных этапа: 1) сбор индивидуальных психофизиологических параметров и проведение оценки утомления для каждого обследуемого, выступающие в дальнейшем в роли обучающих данных; 2) разработка обучаемых моделей для распознавания функционального состояния обследуемого.

Данная работа направлена на решение первой задачи в построении интеллектуальных систем контроля утомления сотрудников службы

185

авиационной безопасности, а именно выявлению характеристик глазодвигательной деятельности с использованием технологии Eye-tracking, выступающих маркерами состояния утомления операторов досмотра.

При этом для объективной оценки утомления операторов досмотра применялась методика вариационной кардиоинтервалометрии (ВКМ) с помощью устройства психофизиологического тестирования УПФТ-1/30 «Психофизиолог», которая позволяет определить функционального состояния вегетативной нервной системы по параметрам ритма сердечной деятельности

[2].

На основе проведенного анализа, существующего опыта исследования функциональных состояний операторов с применением технологии Eyetracking, в качестве анализируемых показателей выбраны показатели, представленные в табл. 1.

Таблица 1

Регистрируемые параметры деятельности оператора

В исследовании приняли участие 22 сотрудника службы авиационной безопасности (оператора досмотра) АО «Авиастар–СП» ОСП «Международный аэропорт «Ульяновск – Восточный». Выборка состояла из лиц мужского и женского пола в возрасте от 21 до 60 лет. Все испытуемые прошли аттестацию в качестве сил транспортной (авиационной) безопасности. В ходе исследования операторы выполняли задачи по зрительному поиску запрещенных предметов на рентгеновских изображениях.

Первоначально проводилось контрольное исследование группы операторов досмотра направленное на изучение характеристик глазодвигательной деятельности в процессе зрительного поиска в состоянии оптимальной работоспособности. Согласно проведенному опросу сотрудников начало рабочей смены представляло период наилучшего функционального состояния. В начале рабочей смены после 20-минутной работы за рентгенотелевизионным интроскопом (во время «обработки» рейса) испытуемый оператор проходил в специально отведенное помещение, где он садился за ноутбук, на котором был установлен тренажер по подготовке операторов досмотра, при этом ему надевали очки ай-трекинга, производилась калибровка аппаратуры и его задача состояла в интерпретации 20 тестовых

186

рентгеновских изображений и одновременно с этим снималась информация по ВКМ. На этом контрольная серия заканчивалась.

Периодом наихудшего функционального состояния (состояния утомления) также согласно опросу данных работников являлся период времени в конце рабочей смены (на следующий день, рано утром после «обработки» крайнего рейса). Последовательность проведения тестового исследования, характеризовавшую состояние утомления, была полностью аналогичной контрольному исследованию.

В табл. 2 и табл. 3 представлены значения исследуемых параметров. На основе полученных экспериментальных данных определены основные статистические оценки параметров распределения глазодвигательной деятельности для контрольной и тестовой групп операторов досмотра.

Следующим шагом необходимо по критерию Фишера проверить гипотезу о том, что обе генеральные дисперсии равны, при конкурирующей гипотезе D(X ) D(Y) [3]. Для параметра SF получим

Аналогично получены значения данного критерия (1) для остальных параметров.

Fнабл (BC) 1,25; Fнабл (BF) 1,3; Fнабл (BDA) 1,18; Fнабл (PDA) 1,46.

Согласно специальной таблице значений критерия Фишера для критических точек для уровня значимости 0,05 и рассчитанным степеням

свободы (f) f1 n 1 21 и f2 m 1 21, определим Fкр [3]:

Fкр ( , f1, f2 ) Fкр (0,05; 21; 21) 2,15 .

Гипотеза о том, что обе генеральные дисперсии для перовой и второй группы принимается, так как Fкр < Fнабл для всех исследуемых параметров.

187

Иначе говоря, обе выборочные исправленные дисперсии незначительно отличаются, что говорит о точности измерения значений глазодвигательной деятельности и моторной реакции в исследуемых группах.

Далее, необходимо провести сравнение средних выборочных значений параметров глазодвигательной деятельности и моторной реакции в целом по выборке испытуемых. Приняв за уровень значимости значение 0,05, и

считая, что математические ожидания (M) данных анализируемых выборок получены из нормальных генеральных совокупностей с одинаковыми дисперсиями, проверим гипотезу о равенстве М (формулы 2 и 3):

Вычислим согласно формуле (2) значение критерия для всех параметров получим:

Tнабл (SF) 0,36; Tнабл (BF) 3,14; Tнабл (BDA) 2,17; Tнабл (PDA) 2,95.

В рассматриваемом случае критическая область двусторонняя, так альтернативная гипотеза имеет вид H1 M (X ) M (Y) .

Согласно специальной таблице [3] найдем критическую точку (tдвуст.кр.) при уровне значимости 0,05 и числам степеней свободы (f) равным

соответственно f1 n 1 21 и f2 m 1 21:

tдвуст.кр (0,05; 42) 2,02.

Для параметра SF Tнабл(SF) tдвустр.кр нулевая гипотеза о равенстве средних в группах по данному показателю принимается. Таким образом, частота саккад достоверно не изменилась в период проводимых измерений в связи, с чем данный параметр не является пригодным для диагностики утомления операторов досмотра. Для параметров BF, BDA, PDA Tнабл (ВF, BDA, PDA) tдвустр.кр , нулевая гипотеза о равенстве средних в группах по данным показателям отвергается. Таким образом, статистически достоверные изменения частоты морганий, средней продолжительности морганий и среднего диаметра зрачков позволяет интерпретировать данные показателя как потенциальные маркеры утомления операторов досмотра

Стоит отметить, что полученные результаты согласуются с ранее проведенными исследованиями в рамках, которых установлено, что увеличение количества морганий является потенциальным маркером утомления операторов. Также согласно технологии PELCOS, анализируется характер морганий, оценивая процент времени, когда веки испытуемого частично закрыты в течение минуты. Достоверно установленные изменения среднего диаметра зрачков операторов согласуются с результатами современных

188

исследований проблемы усталости водителей и перспектив использования пупиллографов как средства измерения зрачка.

Таким образом, в данной работе проведено исследование проблемы утомления операторов досмотра. Проведены экспериментальные исследования фактора утомления на базе международного аэропорта г. Ульяновска. В результате выявлены потенциальные маркеры утомления операторов досмотра, обладающие наибольшими достоверными изменениями и согласующиеся с проведенными ранее исследованиями других авторов.

Научно-теоретическое значение данной работы заключается в расширении научных знаний о влиянии фактора утомления на глазодвигательную деятельность операторов досмотра в процессе трудовой деятельности. Неоднозначность полученных результатов относительно изменения частоты саккад под действием фактора усталости в отличие от ранее проведения исследований, установивших данный показатель как индикатор утомления водителей и пилотов, ставит ряд вопросов, требующих проведения дальнейших научных исследований.

При условии проведения ряда дополнительных исследований, выявленные маркеры глазодвигательной деятельности, могут быть использованы для разработки интеллектуальных систем контроля утомления операторов досмотра.

Литература

1.ИКАО Doc. 9966. Руководство по надзору за использованием механизмов контроля утомления. 2-е изд. Монреаль: ИКАО, 2016. – 202 с.

2.Устройство психофизиологического тестирования УПФТ-1/30 «Психофизиолог». Методический справочник. – Таганрог: НПКФ «Медиком МТД». 85 c.

3.Гмурман, В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика. – М.: Юрайт, 2014. – 479 с.

Ульяновский институт гражданской авиации имени Главного маршала авиации Б.П. Бугаева, г. Ульяновск, Российская Федерация

A. K. Volkov, A. A. Gladkih

THE IDENTIFICATION OF POTENTIAL MARKERS OF FATIGUE SCREENER ON THE CHARACTERISTICS OF OCULOMOTOR ACTIVITY IN THE DEVELOPMENT OF INTELLIGENT CONTROL SYSTEMS OF FATIGUE

The paper presents the results of an experimental study of the fatigue of inspection operators on the example of employees of the aviation security service of the Ulyanovsk international airport. Potential fatigue markers of inspection operators with the most significant changes and consistent with previous studies of other authors are identified

Ulyanovsk Civil Aviation Institute, Ulyanovsk, Russian Federation

189