6月11日上午十点，西南石油大学计算机与软件学院“梦溪湖论坛”系列讲座春季第十讲在明理楼B306教室举行。本次讲座特邀郑秀娟副教授，她曾在多所知名高校和科研机构工作，现任职于四川大学电气工程学院。郑老师专注于人体多模态信息的协同感知与智能分析，成果显著。

讲座以“无干扰式人员疲劳监测方法研究”为主题。郑老师指出，自动化信息技术普及使作业场景人员状态监测至关重要，涉及民航塔台、列车调度等领域。无干扰人员生理-行为感知技术需借助多通道数据同步采集系统，如高清摄像头、智能手环等，进行数据特征协同分析。

在研究过程中，面临诸多问题与挑战。开放环境视频中隐含信息易受干扰，联合模型与数据驱动方法虽能提高信息提取的准确性和泛化性，但仍有待探索。基于动态压力感知的人体状态判别，存在动态体压分布信息与人体状态特征表达关系不明确的问题，需适配硬件和软件算法提升有效性。

郑老师还介绍了相关应用研究，如面向主控操作台多模态操作员实时疲劳监测系统等。系统设计涵盖多维人体信息感知通道等部分，实验设计邀请51名志愿者参与模拟疲劳实验。性能验证显示，基于视频和坐姿压力的疲劳监测均取得了一定成果，多模态融合模型中面部视频特征对疲劳监测贡献最大。

讲座后的互动环节，师生们积极提问。针对坐垫压力信号，郑老师表示使用的是动态信号且可转换为视频；对于KSS疲劳等级为何变成二分类问题，她解释是因为每个人的评价标准不一致；在多种融合方式的选择上，郑老师指出经过多阶段融合，决策融合效果较好。

此次讲座不仅让师生们对无干扰式人员疲劳监测方法有了深入了解，也为相关领域的研究提供了新思路。

文：王玉美 图：曾子斐