12 Fév 2021
drones

Détection multimodale des émotions et du stress chez les opérateurs de drones grâce à l’apprentissage profond

Les opérateurs de drones et d’aéronefs télécommandés font un travail exigeant, dont les défis sont multiples.

Alors que les drones et aéronefs télécommandés (UAV – unmanned aerial vehicule) sont de plus en plus autonomes, cela permet une réduction du nombre d’effectif aux commandes lors des missions. Or, cela pose aussi des défis de sécurité, alors que les périodes de contrôle et de supervision sont de plus en plus longues.

Le projet du CRIM, réalisé via le programme IDEaS de la Défense nationale, vise à évaluer l’état des opérateurs de manière non intrusive grâce à l’IA et à la vision par ordinateur. Cette nouvelle technique se sert de l’analyse des émotions faciales pour évaluer l’état émotionnel de la personne grâce à un modèle d’apprentissage profond.

Le développement d’une technique non intrusive fiable permettrait de superviser aisément l’état psychologique de chacun des opérateurs et d’éviter les surcharges mentales pouvant mener à des incidents.

Mohamed Dahmane, chercheur en vision par ordinateur au CRIM, offrira un cours de maître sur le sujet :
Facteurs humains chez les opérateurs de systèmes autonomes : l’IA dans la boucle.
Dans le cadre du RDV Forum du CRIAQ le 19 février 2021 à 13h30. Inscription ici

Cours de maître CRIM

Publication scientifique autour du projet : 
M. Dahmane, J. Alam, P. St-Charles, M. Lalonde, K. Heffner and S. Foucher, “A Multimodal Non-Intrusive Stress Monitoring from the Pleasure-Arousal Emotional Dimensions” in IEEE Transactions on Affective Computing, April 20, 2020.