ПРИКЛАДНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ

Разработка и использование интеллектуальных касок для контроля состояния здоровья сотрудников МЧС во время проведения аварийно-спасательных работ

Авторы

  • Владимир Юрьевич Малкин Луганский государственный университет им. В. Даля, 267000, Луганск, кв. 20-го летия, д. 11
  • Александр Тимофеевич Павленко Луганский государственный университет им. В. Даля, 267000, Луганск, кв. 20-го летия, д. 11
  • Александр Васильевич Красногрудов Луганский государственный университет им. В. Даля, 267000, Луганск, кв. 20-го летия, д. 11

Как цитировать

ГОСТ Малкин В. Ю., Павленко А. Т., Красногрудов А. В. Разработка и использование интеллектуальных касок для контроля состояния здоровья сотрудников МЧС во время проведения аварийно-спасательных работ // СТРОИТЕЛЬНЫЕ И ДОРОЖНЫЕ МАШИНЫ. 2025. Т. 69. № 9. С. 136-145.
APA Малкин, В. Ю., Павленко, А. Т. & Красногрудов, А. В. (2025). Разработка и использование интеллектуальных касок для контроля состояния здоровья сотрудников МЧС во время проведения аварийно-спасательных работ. СТРОИТЕЛЬНЫЕ И ДОРОЖНЫЕ МАШИНЫ, 69(9), 136-145.

Аннотация

Статья посвящена разработке и апробации интеллектуальной каски для непрерывного мониторинга состояния здоровья сотрудников МЧС в процессе аварийно-спасательных работ, с целью раннего выявления критических состояний и снижения травматизма за счет перехода от эпизодического контроля к проактивной аналитике на основе многопараметрических данных. Материалы и методы включают создание прототипа на базе штатной защитной каски с интеграцией оптического пульсоксиметра(ЧСС, SpO2), ушного цифрового термометра, трёхосевого акселерометра и гироскопа (детекция падений/ударов), электрохимического сенсора CO и малопотребляющего микроконтроллера, обеспечивающих первичную обработку и передачу телеметрии по LoRaWAN на шлюз и сервер с СУБД временных рядов, дашбордом и аналитическими модулями(в т. ч. LSTM-прогноз). Эксперимент проведён с участием 30 добровольцев в трёх сценариях, имитирующих реальную обстановку: высокая температура и задымление, разбор завалов(высокая физическая нагрузка), загазованная среда (контролируемый CO); параллельно выполнялась медицинская верификация измерений. Результаты показывают статистически значимое снижение ВСР(SDNN с 138,4±15,2 мс в покое до 39,7±7,1 мс при совмещённой нагрузке; RMSSD с 45,6±8,3 до 12,9±3,6 мс), падение SpO2 до 93,4±1,9%(у 15% ≤92%), рост температуры тела до 38,6±0,4 °C и повышение CO до 155,7±23,8 ppm; средняя задержка тревожного оповещения составляла 2,5-3,7 с. Классификация состояний достигла Accuracy 98,0%, Recall 97,7% и специфичности 98,1%, при низкой доле ложных тревог(1,9%) и редких пропусков событий(2,3%); интегральный индекс функционального состояния, сформированный по AHP-весам ВСР/SpO2/температуры/акселерометрии, повысил предиктивность, а LSTM обеспечила прогноз ИФС на 5-7 минут вперёд с точностью около 85%. Обсуждение фиксирует снижение риска переутомления, гипоксии и теплового удара за счёт раннего распознавания опасных трендов и подтверждает целесообразность интеграции касок в единый контур управления МЧС; ограничения исследования связаны с объёмом выборки и моделируемыми условиями, перспективы – миниатюризация, увеличение автономности, расширение набора датчиков и персонализация алгоритмов.

Ключевые слова

интеллектуальная каска мониторинг физиологических параметров МЧС вариабельность сердечного ритма LoRaWAN

Библиографические ссылки

Борисенко М.В. Применение программно-аппаратного комплекса для мониторинга состояния здоровья и оценки работоспособности работников транспорта// Проблемы безопасности на транспорте: мат. VI Межд. науч.-прак. конф. Под ред. В.И. Сенько. Гомель, 2012. С. 58-59.

Бушманов А.Ю., Возовиков И.Н., Арутюнов Ю.А., Самойлов А.С. Автоматизированная система мониторинга сердечной деятельности лиц, работающих во вредных, опасных и особо опасных условиях// Актуальные проблемы диагностики, профилактики и лечения профессионально обусловленных заболеваний: мат. Всерос. науч.-прак. конф.(14-15 октября 2013 г., Сочи). Сочи, 2013. С. 38-39.

Варнавский А.Н. Разработка автоматизированной системы предотвращения возникновения негативных функциональных состояний и производственно-обусловленных заболеваний работников предприятий. НИР: грант № СП-358.2015.5. Совет по грантам Президента Российской Федерации. М., 2015.

Зинин А.С., Егоров А.С., Козярский Д.Ю., Ширяев А.Д., Шитц Е.В. Автоматизированное рабочее место диспетчера скорой медицинской помощи: инструктивно-методические рекомендации по использованию пакета прикладных программ ППП «АРМ СМП». Л., 1989. 38 с.

Ишкинина Е.Р., Успенская Н.Н. Повышение безопасности при эксплуатации интеллектуальных датчиков со взрывозащитной категорией// Актуальные проблемы и современные технологии обеспечения пожарной, экологической и промышленной безопасности: мат. Всерос. науч.-прак. конф. 2017. С. 117-119.

Карванов Р.А., Низамова Г.И., Абдрахманов Н.Х., Валекжанин Д.Ю. Повышение безопасности при текущем и капитальном ремонтах нефтеконденсатных скважин с применением интегрированных средств индивидуальной защиты в ПАО «Газпромнефть»// Научно-технический журнал «Защита окружающей среды в нефтегазовом секторе». 2022. № 2(305). С. 41-48.

Максымив В.С., Романов А.Ф., Никулин А.Н. Контроль применения средств индивидуальной защиты головы «Умная каска»// Горный информационно-аналитический бюллетень (научно-технический журнал). 2017. № S5-1. С. 422-430.

Масликов А.И., Скасырская О.А. Автоматизированный контроль применения средств индивидуальной защиты с помощью технологий искусственного интеллекта// Радионавигация и время: труды СЗРЦ Концерна ВКО «Алмаз-Антей». 2021. № 7(15). С. 74-84.

Плакидин В.Г. Значение автоматизированной скрининговой диагностики заболеваний для совершенствования медико-профилактических мероприятий у работников птицефабрик Архангельской области: дис.... канд. мед. наук. Архангельск, 1994. 23 с.

Поликарпов Д.С. Обоснование концепции системы контроля состояния сотрудников МЧС // Актуальные вопросы совершенствования инженерных систем обеспечения пожарной безопасности объектов: мат. XI Всерос. науч.-прак. конф. Иваново, 2024. С. 293-295.

Попов В.А., Николенко С.Д. Технология проведения аварийно-спасательных и других неотложных работ: метод. указания. Воронеж, 2010. 72 с.

Сарманаев С.Х. Применение технологий искусственного интеллекта для поддержки принятия решения медицинскими работниками в ходе оказания медицинской помощи при химической травме// Развивая вековые традиции, обеспечивая «Санитарный щит» страны: мат. XIII Всерос. съезда гигиенистов, токсикологов и санитарных врачей с межд. участ., посв. 100-летию основания Государственной санитарно-эпидемиологической службы России. Мытищи, 2022. С. 247-250.

Сидоров Д.А. Умная каска. Пат. RU 198230 U1, 25.06.2020. М.: Федеральная служба по интеллектуальной собственности РФ, 2020.

Тарасова О.С., Николаев Р.Д. Автоматизированный учёт медицинских осмотров работников// Энергия-2017: мат. конф. в 6-ти томах. Иваново: Ивановский государственный энергетический университет им. В.И. Ленина, 2017. С. 126-128.

Усачев Н.А., Сурнин Д.И., Наумова В.И. Комплексная оценка состояния здоровья сотрудников ООО «Сиэнси Мастер»// Профессионально-личностное развитие студентов в образовательном пространстве физической культуры: мат. VI Всерос. науч.-прак. конф.(24-25 ноября 2016 г., Тольятти). Тольятти, 2016. С. 307-313.

Выпуск

Раздел

ПРИКЛАДНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ

Метрики

165 просмотров
0 скачиваний
Хотите опубликоваться?
Подать статью

Машиночитаемые метаданные

Похожие статьи

<< < 1 2 3 4 > >> 

Вы также можете начать расширеннвй поиск похожих статей для этой статьи.

Наиболее читаемые статьи этого автора (авторов)