А ИТ

1.

ДЕТЕКТОР СОСТОЯНИЯ ЧЕЛОВЕКА

2.

Актуальность
Современные цифровые технологии проникают во все сферы жизни - особенно в те, где
требуется автоматизация и применение интеллектуальных систем. Активно развивается
использование искусственного интеллекта и для обеспечения транспортной
безопасности. Эффективным решением может стать использование систем
видеонаблюдения и технологий машинного зрения - с их помощью можно распознать
эмоции человека и выявить потенциально опасные намерения.

3.

Задачи:
Исследовать аналоги для
распознавания эмоционального
состояния человека
Разработать систему для
распознавания эмоций с
помощью алгоритмов cv
Разработать систему для
распознавания эмоций с
помощью алгоритмов анализа
речи человека
ЦЕЛЬ
Создать программу для бесконтактного распознавания эмоционального
состояния
УНИКАЛЬНОСТЬ
Доступность, экономичность, мобильность, импортозамещение
ДЛЯ КОГО
Для сотрудников безопасности вокзалов
Разработать систему для
распознавания тревоги при
помощи датчика вибрации
ТЕХНОЛОГИИ
Создать интерфейс
АВТОРЫ
Алгоритмы cv, алгоритмы анализа речи, технология съёма э/м импульсов
Кубышин Д. Агафонов Т. Наседкин И. Черницын Г. Чернышов И.

4.

Исследование аналогов решения
face analysis
FaceReader
Synesis Emotion AI
Плюсы
• Простой и
понятный
интерфейс
• Быстрый анализ
Плюсы
• Высокая точность
• Широкий спектр
эмоций
Плюсы
• Использует
несколько сенсоров
• Более точен
Минусы
• Стоимость
• Ограниченная
мобильность
• Распознавание
эмоций только при
помощи камеры
Минусы
• Сложность
внедрения
• Необходимость
дообучения модель
Минусы
• Требуется
постоянный доступ
к интернету
• Распознавание
эмоций только при
помощи камеры

5.

Идея
Сделать аналог, который будет дешевле, простым в освоении, с
понятным интерфейсом, которая будет основываться на
нескольких входных данных.

6.

Этапы разработки
Идея
Описание
Результат

7.

1 Этап
Распознавание эмоций по лицу человека
Распознавание эмоций сделано при помощи библиотеки FER.
Библиотека FER - это мощный инструмент для анализа эмоций на
основе распознавания лиц. Она предоставляет набор инструментов
для обучения и использования нейронных сетей, способных
распознавать эмоции, такие как счастье, грусть, гнев и удивление.

8.

2 Этап
Распознавание эмоций по голосу человека
Распознавание эмоций сделано при помощи библиотеки aniemore.
Алгоритмы aniemore анализируют сказанные человеком слова,
составляя их в текст на основе которого формируется вывод о
эмоциональном состоянии человека. Также она анализирует само
звучание голоса, что тоже сказывается на её выводе.

9.

3 Этап
Распознавание тревожности человека
Наличие у человека тревожности мы определяем при помощи датчика
вибрации работающего на Arduino и который будет считывать
колебания исходящие от человека, например постукивание рукой по
столу или ногой по полу.

10.

4 Этап
Интерфейс
Наш интерфейс будет использовать библиотеку tkinter. Она
установлена в Python в качестве стандартного модуля и мы посчитали
её подходящей для выполнения наших задач.

11.

Результат
Видео / скриншоты

12.

Социально-экономическая эффективность
Затраты на разработку и реализацию
прототипа решения
101 000 руб + затраты на работу
специалистов
Затраты на работу специалистов (в
часах)
104 часа * 5 человек
Стоимость расходных материалов
1000 руб
Стоимость/затраты на использование
оборудования
10 000 микрокомпьютер и датчик
вибрации, 90 000 ноутбук
100 000 руб
Стоимость реализации продукта
(пилотный запуск, тестирование,
распространение и др.)
500 000 руб