Создание нейронной сети для определения состояния сна человека

Актуальность

В России аварий в среднем 10–100 тыс. в год. Причиной является плохое состояние дорог, езда в нетрезвом виде. Немалую долю составляют несчастные случаи по вине уставших, сонных и, как следствие, невнимательных водителей.

В 21 веке у человека очень стремительный ритм жизни, сбитый режим сна и большое количество работы. Поэтому во время вождения возможны аварийные ситуации из-за плохого состояния водителей.

У компании «Tesla» существует модельный ряд машин со встроенным функционалом определения состояния, но они не отличаются бюджетностью и доступностью для русского сегмента потребителей.

Рынку нужно простое и недорогое решение серьёзной проблемы.

Цель

Создать программу, которая сможет распознать спящего водителя.

Задачи

1. Провести анализ работы нейронных сетей.
2. Обучиться работе в открытой программной библиотеке для машинного обучения TensorFlow.
3. Составить алгоритм анализа изображений лиц разных людей на языке Python.
4. Создать базу для обучения нейронной сети.
5. Усложнить базу с помощью фотографий различных чёткости и освещения.
6. Минимизировать процент ошибочных результатов до 10.
7. Оптимизировать код для получения приемлемого времени ответа.
8. Добавить звуковые сигналы после положительного отклика программы.

Оснащение и оборудование, использованное при создании работы

• Компьютер с видеокартой NVIDIA GeForce GTX 1060 6Gb,
• Python 3.7
• Anaconda
• Atom

Описание

Автором был проведён поиск вариантов решений для создания алгоритма распознавания лиц.

Автор изучил различные языки программирования для выбора платформы для написания кода и остановился на Python с фреймворком TensorFlow.

Была создана нейронная сеть, обученная распознаванию лица с открытыми и закрытыми глазами. После чего автор добавил воспроизведение звукового сигнала при определении программой состояния сна у человека.

Результаты работы

Была создана программа, способная с точностью свыше 98 % определять состояние водителя и при засыпании будить его. Получена программа, которая способна отличить лицо бодрствующего человека от спящего. Продукт можно использовать в целях уменьшения дорожных аварийных случаев, связанных с засыпанием водителя. Добившись продажи проекта компании с большим потенциалом или сотрудничества с ней, нейронную сеть можно снабдить физической оболочкой, камерой и динамиками, после чего наладить выпуск полноценного продукта на рынке для дальнейшей эксплуатации. Таким образом, можно достигнуть массового распространения нашего продукта и, как следствие, снижения количества аварийных ситуаций.

Перспективы использования результатов работы

Продукт можно использовать для снижения количества аварийных случаев на дорогах, связанных с засыпанием водителя.

Сотрудничество с вузом/учреждением

Московский авиационный институт

Мнение автора

«Проведённая работа позволила приобрести навыки действий с нейронными сетями, а также получить опыт участия в научной выставке «Инженеры будущего»