海上作戦を要求するための精神疲労評価のための統合センサー融合システムの調査

現在、人間に関連した問題は、特に2つ以上の船舶および/またはその他の海事構造の間の調整を必要とする要求の厳しい操作において、海上因果関係の最も重要な要因です。これらの人間に関連する問題のいくつかには、手順の誤った、不完全、または存在しないフォローが含まれます。状況認識の欠如;そして身体的または精神的な疲労。これらの中で、反応時間を短縮し、意思決定プロセスに干渉し、状況認識に影響を与える能力があるため、精神的疲労は特に危険です。精神的疲労も、特定して定量化するのが特に困難です。精神的疲労の自己評価は信頼できない可能性があり、特にリアルタイムで海事作戦における精神疲労を評価した研究はほとんどありません。この作業では、生理学的センサーと畳み込みニューラルネットワークを使用した精神疲労評価のための統合センサー融合システムを提案します。シミュレートされたナビゲーション実験を使用することにより、さまざまなセンサーからのデータを、単一被験者の分類のために最大100％の検出精度を達成できる堅牢な精神疲労評価ツールに融合する方法を示します。さらに、異なるセンサーの使用は、精神疲労状態間の遷移の表現を支持するようです。

Human-related issues are currently the most significant factor in maritime causalities, especially in demanding operations that require coordination between two or more vessels and/or other maritime structures. Some of these human-related issues include incorrect, incomplete, or nonexistent following of procedures; lack of situational awareness; and physical or mental fatigue. Among these, mental fatigue is especially dangerous, due to its capacity to reduce reaction time, interfere in the decision-making process, and affect situational awareness. Mental fatigue is also especially hard to identify and quantify. Self-assessment of mental fatigue may not be reliable and few studies have assessed mental fatigue in maritime operations, especially in real time. In this work we propose an integrated sensor fusion system for mental fatigue assessment using physiological sensors and convolutional neural networks. We show, by using a simulated navigation experiment, how data from different sensors can be fused into a robust mental fatigue assessment tool, capable of achieving up to 100 % detection accuracy for single-subject classification. Additionally, the use of different sensors seems to favor the representation of the transition between mental fatigue states.