Научно-образовательный IT-форум при КНИТУ-КАИ

Информация о пользователе

Привет, Гость! Войдите или зарегистрируйтесь.


Вы здесь » Научно-образовательный IT-форум при КНИТУ-КАИ » Доклады и заметки » Определение функционального состояния человека на основе нейросети


Определение функционального состояния человека на основе нейросети

Сообщений 1 страница 5 из 5

1

НЕЙРОСЕТЕВАЯ МОДЕЛЬ И ПРОГРАММНЫЙ КОМПЛЕКС ОПРЕДЕЛЕНИЯ ФУНКЦИОНАЛЬНОГО СОСТОЯНИЯ ОПЬЯНЕНИЯ ЧЕЛОВЕКА ПО ЗРАЧКОВОЙ РЕАКЦИИ НА СВЕТОВОЕ ИМПУЛЬСНОЕ ВОЗДЕЙСТВИЕ
А.М. Ахметвалеев (КНИТУ-КАИ)

Рассматривается задача определения функционального состояния опьянения человека. Для ее решения предлагается метод, основанный на анализе данных пупиллограмм – временных рядов, характеризующих динамику изменения размеров зрачков человека на световое импульсное воздействие. В качестве инструмента интеллектуального анализа данных и построения модели определения функционального состояния человека предлагается использовать математический аппарат искусственной нейронной сети – персептрона. Предлагается исходная нейросетевая модель и производится оценка ее адекватности. Для повышения эффективности ее практического использования разрабатывается метод редукции структуры нейронной сети на основе генетического алгоритма. Предложенный метод двухэтапной генетической оптимизации позволяет определять значимые входные признаки для нейронной сети и по заданному входному признаковому пространству оптимизировать состав нейронов скрытого слоя. Результаты проведенных экспериментов на базе разработанного программного комплекса показали высокую эффективность определения функционального состояния человека на основе редуцированной нейросетевой модели. Данная модель эффективно используется в составе интеллектуальных систем видеонаблюдения в системах общественной безопасности, а также в медицинской диагностике в качестве инструмента для бесконтактного определения функционального состояния опьянения человека.

ПРЕЗЕНТАЦИЯ

ВИДЕО ДОКЛАДА:

2

На 18 слайде (см. рисунок или по ссылке https://youtu.be/2or023jFEco?t=708 ) прозвучало, что для устранения шумов, аномальных значений, а также пропусков в данных пупиллограмм применялись методы интеллектуального анализа данных и обработки этих данных. Расскажите, пожалуйста, а какими конкретно инструментальными средствами это было достигнуто? Использовались ли сторонние библиотеки? Если это собственное решение, то не могли бы представить исходные коды программ, блок-схемы алгоритмов?

https://bitbucket.org/landwatersun/forum/downloads/201804241356.png

3

Здравствуйте! Интересный вопрос. Постараюсь ответить на него кратко, но содержательно.
Для сглаживания пупиллограммы использовано вейвлет-преобразование с глубиной разложения 3 единицы и порядком вейвлета 6 единиц. В сравнении с преобразованием Фурье, вейвлет имеет гибкую настройку сглаживания, что обеспечивает более точный результат.
Примеры кода вы наверняка найдете в сети в открытом доступе.

4

Здравствуйте! На 39 слайде в инструментальном программном комплексе по получению и анализу видеоизображений указана поддержка CUDA. Расскажите, пожалуйста, каким образом реализован модуль поддержки видеокарт компании NVIDIA для анализа видеоизображений?

https://bitbucket.org/landwatersun/forum/downloads/201805080027.png

5

Здравствуйте Карим! Модуль поддержки видеокарт реализован с использованием порта библиотеки OpenCV для языка C# - EmguCV. Он имеет встроенные классы, такие как CudaInvoke и OpenCL для использования аппаратных средств видеоускорителей различных производителей, не только NVidia.


Вы здесь » Научно-образовательный IT-форум при КНИТУ-КАИ » Доклады и заметки » Определение функционального состояния человека на основе нейросети