[發明專利]基于視線追蹤的工藝操作人員人為失誤識別方法及裝置

有效

• 申請號: 201710828111.5
• 申請日: 2017-09-14
• 公開（公告）號: CN107562202B
• 公開（公告）日: 2020-03-13
• 發明（設計）人: 胡瑾秋;張來斌;胡靜樺;張鑫
• 申請（專利權）人: 中國石油大學(北京)
• 主分類號: G06F3/01
• 分類號: G06F3/01;G06F17/16
• 代理公司: 北京三友知識產權代理有限公司 11127
• 代理人: 李輝;劉飛

本申請實施例提供了一種基于視線追蹤的工藝操作人員人為失誤識別方法及裝置，該方法包括：實時獲取待識別工藝操作人員的眼動數據；所述眼動數據包括各采樣時刻所述待識別工藝操作人員在操作界面上的視線落點；確定所述視線落點在所述操作界面上對應的興趣區域，并確定所述待識別工藝操作人員在所述操作界面上各興趣區域中的視線注視時長百分比；根據所述視線注視時長百分比構建樣本特征矩陣；確定所述樣本特征矩陣與預設的認知狀態特征矩陣之間的差異大小，并根據所述差異大小確定所述待識別工藝操作人員的認知狀態。本申請實施例可提高對工藝操作人員的認知狀態辨識的準確度。

技術領域

本申請涉及油氣生產事故預防技術領域，尤其是涉及一種基于視線追蹤的工藝操作人員人為失誤識別方法及裝置。

背景技術

根據資料統計，在油氣生產過程中，70％的化工事故與人為工藝操作失誤有關。人為操作失誤主要包括操作人員的誤操作和違規操作，其結果可能導致設備停運、工廠停產，甚至還會導致各種災害類事故的發生。因此，為了確保生產過程的安全運行，對化工生產過程中工藝操作人員的人為操作失誤進行研究是十分必要的。

目前，已有學者從定性或定量角度研究人為失誤類型和失誤概率。其中的定性分析方法包括安全檢查表法和危險與可操作性分析(Hazard and Operability Analysis，簡稱HAZOP)法。該類定性分析方法主要分析工藝操作人員在生產過程中的作用和可能發生的人為失誤類型。其中的定量方法主要是利用人為失誤概率計算模型計算出工藝操作人員在特定任務中的操作可靠度。然而，上述方法嚴重依賴于分析者的主觀經驗，并且缺乏對人員認知行為的感知和測量，從而難以準確辨識工藝操作人員的異常認知行為。

發明內容

本申請實施例的目的在于提供一種基于視線追蹤的工藝操作人員人為失誤識別方法及裝置，以提高對工藝操作人員的認知狀態辨識的準確度。

為達到上述目的，一方面，本申請實施例提供了一種基于視線追蹤的工藝操作人員人為失誤識別方法，包括：

實時獲取待識別工藝操作人員的眼動數據；所述眼動數據包括各采樣時刻所述待識別工藝操作人員在操作界面上的視線落點；

確定所述視線落點在所述操作界面上對應的興趣區域，并確定所述待識別工藝操作人員在所述操作界面上各興趣區域中的視線注視時長百分比；

根據所述視線注視時長百分比構建樣本特征矩陣；

確定所述樣本特征矩陣與預設的認知狀態特征矩陣之間的差異大小，并根據所述差異大小確定所述待識別工藝操作人員的認知狀態。

優選的，所述實時獲取待識別工藝操作人員的眼動數據，包括：

獲取眼動儀實時采集的所述待識別工藝操作人員在操作界面上的視線落點，并將其轉化為對應于所述操作界面的坐標信息。

優選的，所述確定所述待識別工藝操作人員在所述操作界面上各興趣區域中的視線注視時長百分比，包括：

確定所述待識別工藝操作人員在所述操作界面上各興趣區域中視線注視時長百分比的平均值和標準方差。

優選的，所述認知狀態特征矩陣預先通過以下方式得到：

對所述操作界面進行興趣區域劃分，確定所述操作界面上各興趣區域的范圍；

根據不同工藝操作人員的歷史眼動數據，確定所述歷史眼動數中各個視線落點在所述操作界面上對應的興趣區域；

確定在各類認知狀態下，工藝操作人員在各個興趣區域的注視時長百分比的平均值和標準差；

根據各類認知狀態下，工藝操作人員在各個興趣區域的注視時長百分比的平均值和標準差建立對應的認知狀態特征矩陣其中，x_ni為工藝操作人員在第n類認知狀態下注視第i類興趣區的注視時長百分比。