Brainput可监测你的大脑负荷 为你分担压力

茨大学的研究人员正在试验使用计算机系统Brainput来洞察和调整用户的大脑负荷,通过功能性近红外分光光谱仪(fNIRS)扫描大脑活动。该系统能在用户进行多任务操作时自动减轻压力,提升整体表现。未来,这一技术有望应用于司机、飞行员和无人机管理人员,提供智能化辅助。

茨大学的研究人员正在试验用计算机来洞察我们的内心世界。他们开发了一个名为Brainput的系统,这个系统可以识别使用者的工作量,并根据用户的的负荷情况重新调整工作量。

Brainput利用了功能性近红外分光光谱仪(fNIRS),可以扫描大脑的情况,并对数据进行分析。如果检测到你正在进行多任务,电脑会参与进来并为你减轻负担。

Solovey和他的团队设计了一个迷宫,佩戴着fNIRS头巾的操作人员需要控制两个机器人去寻找一个强度足够的可发送消息的WiFi信号位置。这对于操作人员来说是件非常困难的事情,操作人员需要在两个机器人之间不断切换,而且还不能让它们碰到墙壁。

当Brainput探测到你在进行多任务操作时,机器人就会进行自动导航,从而减轻操作人员的压力。研究人员发现,当机器人开始自主导航后,操作人员的整体表现得到不少提高。

然而,研究人员发现在操作人员负荷不是很大的情况下增强机器人的自主性时,操作人员的整体表现却有所下降,也就是说只有当用户心理负荷大的时候才适合给予机器更多自主权。

Treacy Solovey 称这系统在未来可以用来帮助司机、飞行员和无人机的管理人员,它的前景会是非常广阔的。

Via: technology review

李泰仙雷锋网专稿,转载请注明!)
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个人防护装备实例分割数据集 一、基础信息 数据集名称:个人防护装备实例分割数据集 图片数量: 训练集:4,524张图片 分类类别: - Gloves(手套):工作人员佩戴的手部防护装备。 - Helmet(安全帽):头部防护装备。 - No-Gloves(未戴手套):未佩戴手部防护的状态。 - No-Helmet(未戴安全帽):未佩戴头部防护的状态。 - No-Shoes(未穿安全鞋):未佩戴足部防护的状态。 - No-Vest(未穿安全背心):未佩戴身体防护的状态。 - Shoes(安全鞋):足部防护装备。 - Vest(安全背心):身体防护装备。 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形坐标和类别标签,适用于实例分割任务。 数据格式:来源于实际场景图像,适用于计算机视觉模型训练。 二、适用场景 工作场所安全监控系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别工作人员个人防护装备穿戴状态的AI模型,提升工作环境安全性。 建筑与工业安全检查:集成至监控系统,实时检测PPE穿戴情况,预防安全事故,确保合规性。 学术研究与创新:支持计算机视觉在职业安全领域的应用研究,促进AI与安全工程的结合。 培训与教育:可用于安全培训课程,演示PPE识别技术,增强员工安全意识。 三、数据集优势 精准标注与多样性:每个实例均用多边形精确标注,确保分割边界准确;覆盖多种PPE物品及未穿戴状态,增加模型鲁棒性。 场景丰富:数据来源于多样环境,提升模型在不同场景下的泛化能力。 任务适配性强:标注兼容主流深度学习框架(如YOLO),可直接用于实例分割模型开发,支持目标检测和分割任务。 实用价值高:专注于工作场所安全,为自动化的PPE检测提供可靠数据支撑,有助于减少工伤事故。
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