Assessing the Aircraft Crew Activity Basing on Video Oculography Data

Mathematical models and methods for crew training level assessing based on video oculography data are presented. The results obtained are based on comparing the studied fragments of oculomotor activity of pilots with comparable patterns of video oculography data of various types and performance quality contained in a pre-formed specialized database. To obtain estimates, a complex combination of random process analysis and multivariate statistical analysis is used. The “intelligence” of diagnostic tools is contained in empirical data and can flexibly change as they accumulate. The considered example of determining the flight mode and pilot qualification based on video oculography data allows us to talk about the possibility of significant discrimination of the gaze movement trajectories of pilots at different flight phases and significant discrimination of the gaze movement trajectories of experienced and inexperienced pilots at certain phases of flight. An important new component of the presented results is a discriminant analysis for solving the problem of flight exercises classification, based on the principles of quantum computing. The scope of the considered approach is not limited to aviation applications and can be extended to tasks that are similar in content. Представлены математические модели и методы оценки уровня подготовки экипажа на основе данных видеоокулографии. Полученные результаты опираются на сравнения исследуемых фрагментов глазодвигательной активности пилотов с сопоставимыми паттернами данных видеоокулографии различных типов и качества исполнения, содержащимися в заранее сформированной специализированной базе данных. Для получения оценок применяется сложная комбинация методов анализа случайных процессов и многомерного статистического анализа. «Интеллект» диагностических средств содержится в эмпирических данных и может гибко изменяться по мере их накопления. Рассмотренный пример определения режима полета и квалификации пилота по данным видеоокулографии позволяет говорить о возможности значимой дискриминации траекторий движения взора пилотов на разных фазах полета и значимой дискриминации траекторий движения взора опытных и неопытных пилотов на определенных фазах полета. Важным новым компонентом представленных результатов является дискриминантный анализ для решения задачи классификации лётных упражнений, построенный на принципах квантовых вычислений. Область применения рассмотренного подхода не ограничивается авиационными приложениями и