Despite the swift development in the field HMI, the machine control remains solely a human task. The most common cause of faults in the operation of complex man-machine systems designed for high reliability is the failure of human factor, typically caused by fatigue and loss of attention. It is assumed that the best guidance for detection of such situation is brain activity, since the brain is responsible for the psycho-physiological state of a person. The seeking for the relation between the state of the operator and their level of vigilance is an aim of the field of Neuroiformatics.

The typical representative of an operator is a vehicle driver. The common result of the driver failure is a traffic accident and the subseqent physical damage and casualties. We focus on the detection and prevention of the situations when the driver's vigilance drops below certain level. The principal idea is to monitor the psycho-physiological state of the driver and assess whether the driver is still competent enough to continue driving. We propose a model of a system that will make the assessment on the basis EEG signal processing, automated visual recognition and analysis of driving behaviour.

The relation between the psycho-physiological state of human operators and their level of vigilance has been of interest to neurologists for several decades. There is a considerable amount of neurological data measured within a number of experiments within various research projects in this field. Since data acquisition is a complex and expensive process, there is an effort to exploit the existing data more effectively. We present our approach that is expected to result in a more effective utilization of such data. The principal idea is to propose a generic structure of such data and to develop tools that will allow the researchers to gather the data and build compact datasets with well defined criteria for acquisition and structure. This dataset is to be called the „Neuroinformatic Database“. The second step is to design an environment, that would allow the neuroinformatic community to share and interchange the content of their own neuroinformatic databases.

Navzdory vývoji na poli systémů člověk-stroj zůstává role lidského operátora stále nezastupitelná. Ve složitých systémech je však právě selhání lidského faktoru nejčastější příčinou poruch a takové selhání je často způsobeno únavou lidského operátora. Jako nejvhodnější vodítko pro detekci stavů únavy se jeví vyhodnocování mozkové aktivity, neboť mozek je m.j. původcem psycho-fyziologockého stavu člověka. Hledání vzájemných souvislostí mezi mozkovou aktivitou člověka a jeho mírou únavy je jeden z úkolů vědního oboru zvaného neuroinformatika.

Typickým reprezentantem operátora v systému člověk-stroj je řidič vozidla, běžným důsledkem selhání jsou pak dopravní nehody a následné hmotné škody, újma na zdraví a ztráty na životech. Předkládaná práce je zaměřena na detekci a předcházení situacím, kdy míra pozornosti řidiče klesne pod stanovenou mez. Navrhujeme systém pro vyhodnocování míry pozornosti operátora na základě zpracování měřeného EEG, automatizované vizuální kontroly a vyhodnocování řidičských reakcí.

Souvislosti mezi mírou bdělosti, pozornosti člověka a jeho psycho-fyziologickým stavem jsou předmětem výzkumů již po několik desetiletí, ze kterých se za tuto dobu se podařilo sesbírat značné množství experimentálních dat. Protože tato data jsou často využita pouze v rámci vlastniho experimentu a protože jejich pořizování je poměrně nákladná a časově náročná činnost, existují snahy o efektivnější využití těchto dat. Klíčovým problémem, na který se zaměřujeme v naší práci, je definice obecné struktury a formátu dat současně s návrhem a implementací nástrojů, které umožní z experimentálních dat vytvářet kompaktní celky s jasně definovanou strukturou a popisem okolností jejich pořízení. Tyto celky pak nazýváme neuroinformatickými databázemi. Dalším krokem je pak vývoj platformy pro sdílení těchto dat v rámci zainteresovaných výzkumných pracovišť.