Detekce nepozornosti pilotů
Loading...
Date
Authors
ORCID
Advisor
Referee
Mark
A
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií
Abstract
Tato diplomová práce se zabývá problémem nepozornosti pilotů a návrhem systému pro detekci nepozornosti pilotů všeobecného letectví. Nepozornost patří mezi chyby způsobené lidským faktorem, které v současné době přispívají k nejčastějším příčinám nehod v letectví. Teoretická část práce se věnuje definici pojmu nepozornosti, srovnává různé kategorie letectví na základě letových pravidel a obsahuje rešerši detekčních metod. Praktická část práce se zabývá výběrem vhodných senzorů, sběrem dat a realizací detekčních algoritmů. V rámci řešení byly zvoleny dva různé přístupy. První z nich představuje implementaci metody strojového učení s využitím RUSBoost klasifikátoru, který detekuje stavy pozornosti a rozptýlení. Druhý přístup reprezentuje návrh systému pro detekci nepozornosti pilotů na základě souboru pravidel specifikovaných v expertním systému CLIPS.
This master thesis deals with the issue of pilot inattention and proposes a design of a system for detecting inattention of general aviation pilots. Inattention belongs to one of the human-caused errors that currently contribute to the most common causes of aviation accidents. The theoretical part deals with the definition of inattention, compares different aviation categories based on flight rules, and contains a search of detection methods. The practical part of the work deals with the selection of suitable sensors, data collection, and implementation of detection algorithms. In this thesis, two different approaches were chosen. The first implementing machine learning using the RUSBoost classifier, which detects states of attention and distraction. The second approach represents the design of a system for detecting pilot inattention based on a set of rules specified in the CLIPS expert system.
This master thesis deals with the issue of pilot inattention and proposes a design of a system for detecting inattention of general aviation pilots. Inattention belongs to one of the human-caused errors that currently contribute to the most common causes of aviation accidents. The theoretical part deals with the definition of inattention, compares different aviation categories based on flight rules, and contains a search of detection methods. The practical part of the work deals with the selection of suitable sensors, data collection, and implementation of detection algorithms. In this thesis, two different approaches were chosen. The first implementing machine learning using the RUSBoost classifier, which detects states of attention and distraction. The second approach represents the design of a system for detecting pilot inattention based on a set of rules specified in the CLIPS expert system.
Description
Citation
NOVOTNÝ, J. Detekce nepozornosti pilotů [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2021.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
cs
Study field
bez specializace
Comittee
prof. Ing. Zdeněk Smékal, CSc. (předseda)
prof. Ing. Karel Bartušek, DrSc. (místopředseda)
Ing. Hicham Atassi, Ph.D. (člen)
Ing. David Kubánek, Ph.D. (člen)
doc. Ing. Jaroslav Sklenář, CSc. (člen)
Ing. Petr Ilgner (člen)
Date of acceptance
2021-06-08
Defence
Student prezentoval výsledky své práce a komise byla seznámena s posudky.
Student obhájil bakalářskou práci a odpověděl na otázky členů komise a oponenta.
Otázky oponenta:
Proč byl využit právě RUSTBoost klasifikátor ? V této skupině klasifikátorů existují modernější , které si také dobře poradí s nevyváženou databází např.algoritmus XGBoost. Student odpověděl na otázku.
Jaké jsou hyperparametry algoritmu RUSTBoost a jak byly optimalizovány. Student odpověděl na otázku.
Otázky komise:
Otázka na použité senzory, systém pro sledování očí, inerciální senzory. Student odpověděl na otázku.
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena
Document licence
Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení