6月11日上午十點，西南石油大學計算機與軟件學院“夢溪湖論壇”系列講座春季第十講在明理樓B306教室舉行。本次講座特邀鄭秀娟副教授，她曾在多所知名高校和科研機構工作，現任職于四川大學電氣工程學院。鄭老師專注于人體多模態信息的協同感知與智能分析，成果顯著。
講座以“無干擾式人員疲勞監測方法研究”為主題。鄭老師指出，自動化信息技術普及使作業場景人員狀態監測至關重要，涉及民航塔臺、列車調度等領域。無干擾人員生理-行為感知技術需借助多通道數據同步采集系統，如高清攝像頭、智能手環等，進行數據特征協同分析。
在研究過程中，面臨諸多問題與挑戰。開放環境視頻中隱含信息易受干擾，聯合模型與數據驅動方法雖能提高信息提取的準確性和泛化性，但仍有待探索。基于動態壓力感知的人體狀態判別，存在動態體壓分布信息與人體狀態特征表達關系不明確的問題，需適配硬件和軟件算法提升有效性。
鄭老師還介紹了相關應用研究，如面向主控操作臺多模態操作員實時疲勞監測系統等。系統設計涵蓋多維人體信息感知通道等部分，實驗設計邀請51名志愿者參與模擬疲勞實驗。性能驗證顯示，基于視頻和坐姿壓力的疲勞監測均取得了一定成果，多模態融合模型中面部視頻特征對疲勞監測貢獻最大。
講座后的互動環節，師生們積極提問。針對坐墊壓力信號，鄭老師表示使用的是動態信號且可轉換為視頻；對于KSS疲勞等級為何變成二分類問題，她解釋是因為每個人的評價標準不一致；在多種融合方式的選擇上，鄭老師指出經過多階段融合，決策融合效果較好。
此次講座不僅讓師生們對無干擾式人員疲勞監測方法有了深入了解，也為相關領域的研究提供了新思路。
文：王玉美 圖：曾子斐
