omnaОмский научный вестникOmsk Scientific Bulletin1813-82252541-7541Омский государственный технический университет10.25206/1813-8225-2026-198-130-137ACXYIWomna-417Research ArticleЭЛЕКТРОНИКА, ФОТОНИКА, ПРИБОРОСТРОЕНИЕ И СВЯЗЬELECTRONICS, PHOTONICS, APPLIANCE AND COMMUNICATIONSКогнитивно-графический интерфейс рабочего места диспетчера ситуационного центра агропромышленного предприятияCognitive graphical interface of the dispatcher workplace of the situational center in the agro-industrial enterprisehttps://orcid.org/0000-0003-1311-2194МацеевичС. В.MatseevichS. V.

Мацеевич Сергей Вячеславович, ассистент кафе­дры «Искусственный интеллект»    

125167, г. Москва, пр. Ленинградский, 49/2

AuthorID (РИНЦ): 1219969

AuthorID (SСOPUS): 57224201870

Matseevich Sergey Vyacheslavovich, Assistant at the Artificial Intelligence Department    

Leningradsky Ave., 49/2, Moscow, 125167

AuthorID (RSCI): 1219969

AuthorID (SСOPUS): 57224201870

cvmac@mail.ruhttps://orcid.org/0000-0002-9791-142XТимошенкоА. В.TimoshenkoA. V.

Тимошенко Александр Васильевич, доктор тех­нических наук, профессор, профессор кафедры    

125167, г. Москва, пр. Ленинградский, 49/2 «Информационная безопасность»

AuthorID (РИНЦ): 525742

AuthorID (SСOPUS): 57217674240

Timoshenko Alexander Vasilyevich, Doctor of Technical Sciences, Professor, Professor of the Information Security Department    

Leningradsky Ave., 49/2, Moscow, 125167

AuthorID (RSCI): 525742

AuthorID (SСOPUS): 57217674240

u567ku78@gmail.comКозыревВ. А.KozyrevV. A.

Козырев Вадим Алексеевич, директор  

150025, г. Ярославль, ул. Магистральная, 40А

Kozyrev Vadim Alekseevich, Director  

Magistralnaya St., 40A, Yaroslavl, 150025

zapchasti@t-srv76.comЗюзинГ. М.ZyuzinG. A.

Зюзин Глеб Максимович, заведующий кабинетом по метрологии и радиоизмерениям    

150001, г. Ярославль, пр. Московский, 28

Zyuzin Gleb Maximovich, Head of the Metrology and Radio Measurements Office    

Moskovsky Ave., 28, Yaroslavl, 150001

glebzuzin245@gmail.comhttps://orcid.org/0000-0003-0512-7652МацеевичА. В.MatseevichA. V.

Мацеевич Андрей Вячеславович, кандидат техни­ческих наук, преподаватель кафедры «Искусствен­ный интеллект»    

125167, г. Москва, пр. Ленинградский, 49/2

AuthorID (РИНЦ): 812642

AuthorID (SСOPUS): 57196016987

Matseevich Andrey Vyacheslavovich, Candidate of Technical Sciences, Lecturer of the Artificial Intelligence Department    

Leningradsky Ave., 49/2, Moscow, 125167

AuthorID (RSCI): 812642

AuthorID (SСOPUS): 57196016987

avmac@mail.ruФинансовый университет при Правительстве Российской ФедерацииРоссияFinancial University under the Government of the Russian FederationRussian FederationООО «ТехСервис»РоссияLLC “Techservice”Russian FederationЯрославское высшее военное училище противовоздушной обороныРоссияYaroslavl Higher Military School of Air DefenseRussian Federation20260707202602130137Copyright © Мацеевич С.В., Тимошенко А.В., Козырев В.А., Зюзин Г.М., Мацеевич А.В., 20262026Мацеевич С.В., Тимошенко А.В., Козырев В.А., Зюзин Г.М., Мацеевич А.В.Matseevich S.V., Timoshenko A.V., Kozyrev V.A., Zyuzin G.A., Matseevich A.V.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://onv.omgtu.ru/jour/article/view/417

Актуальность исследования обусловлена необходимостью повышения эффективности управления сложной сельскохозяйственной техникой в агропромышленных предприятиях Российской Федерации. В условиях роста количества аварийных и нештатных ситуаций ключевая роль отводится диспетчеру ситуационного центра, оперативность действий которого напрямую зависит от качества графического интерфейса системы визуализации. Целью работы является сокращение времени ликвидации аварийных ситуаций путём оптимизации времени анализа информации и принятия решения диспетчером на основе применения когнитивно-графического интерфейса.

В статье предложена оригинальная формализация общего времени ликвидации аварии, представленного в виде суммы четырёх независимых компонентов: времени обнаружения и идентификации аварии, времени анализа информации и принятия решения, времени на логистику и времени устранения аварии. Показано, что наиболее управляемым фактором является второй компонент, зависящий от метода поддержки принятия решения и качества графического интерфейса. Для его оптимизации разработан когнитивно-графический интерфейс на основе фрактала Новоселова, реализующий иерархическую самоподобную структуру визуализации. В едином интерактивном окне интегрированы 36 контролируемых параметров, сгруппированных в шесть смысловых блоков (сложность ситуации, опасность, метеоусловия, состав бригады, доступные средства, логистика).

Полученные результаты экспериментальной оценки показывают, что применение предложенного интерфейса позволяет сократить время анализа информации и принятия решения на 30–40 % по сравнению с классическими интерфейсами без потери точности. Разработанные принципы могут быть использованы при модернизации программного обеспечения ситуационных центров агропромышленных предприятий.

The relevance of the research is determined by the need to improve the efficiency of managing complex agricultural equipment in agricultural enterprises of the Russian Federation. In the context of an increasing number of emergencies, a key role is assigned to the dispatcher of the situation center, whose efficiency of actions directly depends on the quality of the graphical interface of the visualization system Therefore, the aim of the research is to reduce the time for eliminating emergency situations by optimizing the time of the information analysis and decision-making by the dispatcher based on a cognitive-graphical interface.

The article proposes an original formalisation of the total time to eliminate an accident, presented as the sum of four independent components: the time to detect and identify an accident, the time to analyse information and make a decision, the time for logistics and the time to eliminate an accident. It is shown that the most manageable factor is the second component, which depends on the method of decision support and the quality of the graphical interface. To optimize it, the authors provide a cognitive graphical interface based on the Novoselov fractal, which implements a hierarchical self-similar visualisation structure. Moreover, 36 controlled parameters are integrated in a single interactive window, grouped into six semantic blocks (complexity of the situation, danger, weather conditions, team composition, available funds, logistics).

The experimental results show that the proposed interface reduces the time for information analysis and decision-making by 30–40 % compared to classical interfaces without loss of accuracy. The developed principles can be used to modernize the software of situational centers of agro-industrial enterprises.

информационно-измерительные системыуправляющие системыподдержка принятия решенийкогнитивно-графический интерфейсэргономические характеристикиситуационный центрinformation and measurement systemscontrol systemsdecision supportcognitive-graphical interfaceergonomic featuressituational centerReferencesЖиздюк А. А., Буйлов В. Н., Чумакова С. В., Ахилбеков М. Н. Применение цифровых двойников технологических машин в АПК при эксплуатации и сервисном обслуживании // Агроинженерия. 2025. Т. 27, № 1. С. 20–25. https://doi.org/10.26897/2687-1149-2025-1-20-25. EDN: CCHMVF.Zhizdyuk A. A., Builov V. N., Chumakova S. V., Akhilbekov M. N. Application of digital twins of technological farm machines during their operation and maintenance. Agricultural Engineering. 2025;27(1):20–25. https://doi.org/10.26897/2687-1149-2025-1-20-25. EDN: CCHMVF. (In Russ.).Черныш А. П. Конструкторско-технологическое обеспечение надежности машин агропромышленного комплекса при ремонте путем формирования технологических ремонтных блоков: монография. Кемерово: Кузбасская ГСХА, 2013. 320 с. ISBN 978-5-902282-24-2. EDN: RJLYNP.Chernysh A. P. Konstruktorsko-tekhnologicheskoye obespecheniye nadezhnosti mashin agropromyshlennogo kompleksa pri remonte putem formirovaniya tekhnologicheskikh remontnykh blokov. Kemerovo, 2013. 320 p. ISBN 978-5-90228224-2. EDN: RJLYNP. (In Russ.).Подвесовский А. Г., Титарев Д. В., Исаев Р. А. Нечеткие когнитивные модели в задачах анализа и планирования программных проектов // Вестник компьютерных и информационных технологий. 2019. № 8. С. 22–31. https://doi.org/10.14489/vkit.2019.08.pp.022-031. EDN: XBXEXX.Podvesovskii A. G., Titarev D. V., Isaev R. A. Fuzzy cognitive models in software projects analysis and planning. Herald of Computer and Information Technologies. 2019;8: 22–31. https://doi.org/10.14489/vkit.2019.08.pp.022-031. EDN: XBXEXX. (In Russ.).Паздерин А. В. Существующая система противоаварийной автоматики Единой энергосистемы России и направления ее развития // Спецвыпуск «Россети». 2025. № 2 (37). С. 30–33. EDN: YHQBUQ.Pazderin A. V. The existing system of emergency control automation of the Unified Energy System of Russia and directions of its development. Rosseti Special Issue. 2025;2(37):30–33. EDN: YHQBUQ. (In Russ.).Листюхин В. А. Перспективы внедрения информационно-измерительных систем контроля параметров ВЛ 0,4–10 кВ в сложных метеорологических условиях // Спецвыпуск «Россети». 2023. № 3 (30). С. 26–31. EDN: JRCNUF.Listyukhin V. A. Prospects for the implementation of information-measuring systems for monitoring parameters of 0.4–10 kV overhead lines in difficult weather conditions. Rosseti Special Issue. 2023;3(30):26–31. EDN: YHQBUQ. (In Russ.).Подоплелова Е. С. Анализ методов многокритериального принятия решений на примере задачи ранжирования // Известия ЮФУ. Технические науки. 2023. № 3 (233). С. 118–125. https://doi.org/10.18522/2311-3103-2023-3-118-125. EDN: QWZEBE.Podoplelova E. S. Analysis of multi-criteria decision-making methods on the example of the ranking problem. Izvestiya YuFU. Engineering Sciences. 2023;3(233):118–125. https://doi.org/10.18522/2311-3103-2023-3-118-125. EDN: QWZEBE. (In Russ.).Пищухина Т. А. Проектирование схемы системы поддержки принятия решений на основе онтологии перекомпонуемого производства // Онтология проектирования. 2022. № 2 (44). С. 231–244. https://doi.org/10.18287/2223-9537-2022-12-2-231-244. EDN: UXPDWX.Pishchukhina T. A. Designing a scheme of a decision support system based on the ontology of reconfigurable manufacturing. Ontology of Designing. 2022;2(44):231–244. https://doi.org/10.18287/2223-9537-2022-12-2-231-244. EDN: UXPDWX. (In Russ.).Емельянова Ю. Г., Фраленко В. П. Методы когнитивнографического представления информации для эффективного мониторинга сложных технических систем // Программные системы: теория и приложения. 2018. № 4. С. 117–158. https://doi.org/10.25209/2079-3316-2018-9-4-117-158. EDN: HYAUHE.Yemel'yanova Yu. G., Fralenko V. P. Methods of cognitivegraphical representation of information for effective monitoring of complex technical systems. Program Systems: Theory and Applications. 2018;4:117–158. https://doi.org/10.25209/2079-3316-2018-9-4-117-158. EDN: HYAUHE. (In Russ.).Емельянова Ю. Г. Разработка методов когнитивного отображения состояний динамических систем реального времени // Искусственный интеллект и принятие решений. 2016. № 3. С. 21–30. EDN: WWUTID.Yemel'yanova Yu. G. Development of methods for cognitive mapping of states of real-time dynamic systems. Artificial Intelligence and Decision Making. 2016;3:21–30. EDN: WWUTID. (In Russ.).Емельянова Ю. Г., Фраленко В. П., Хачумов В. М. Методы комплексного оценивания когнитивных графических образов // Программные системы: теория и приложения. 2018. Т. 9, № 3 (38). С. 49–63. https://doi.org/10.25209/2079-3316-2017-9-3-49-63 EDN: YAJGJF.Emelyanova Yu., Fralenko V., Khachumov V. Methods of complex estimation of cognitive graphic images. Program Systems: Theory and Applications. 2018;9(3):49–63. https://doi.org/10.25209/2079-3316-2017-9-3-49-63. EDN: YAJGJF. (In Russ.).Paas F., Tuovinen J., Tabbers H. [et al.]. Cognitive load measurement as a means to advance cognitive load theory. Educational Psychologist. 2003;38(1):63–71. https://doi.org/10.1207/S15326985EP3801_8.Paas F., Tuovinen J., Tabbers H. [et al.]. Cognitive load measurement as a means to advance cognitive load theory. Educational Psychologist. 2003;38(1):63–71. https://doi.org/10.1207/S15326985EP3801_8.Новикова С. И. Ритмы ЭЭГ и когнитивные процессы // Современная зарубежная психология. 2015. Т. 4, № 1. С. 91–108. EDN: TZJDZX.Novikova S. I. EEG Rhythms and Cognitive Processes. Journal of Modern Foreign Psychology. 2015;4(4):77–86. https://doi.org/10.17759/jmfp.2015040410. (In Russ.).Szafir D. A. Modeling color difference for visualization design. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics. 2016;22(1):392–401. https://doi.org/10.1109/TVCG.2017.2744359.Szafir D. A. Modeling color difference for visualization design. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics. 2016;22(1):392–401. https://doi.org/10.1109/TVCG.2017.2744359.Prudnikov S. I. Decision support model for intellectual property management. Journal of Computational and Engineering Mathematics. 2025;12(4):61–70. https://doi.org/10.14529/jcem25040.Prudnikov S. I. Decision support model for intellectual property management. Journal of Computational and Engineering Mathematics. 2025;12(4):61–70. https://doi.org/10.14529/jcem25040.Endert A., Ribarsky W., Turkay C. [et al.]. The state of the art in integrating machine learning into visual analytics. Computer Graphics Forum. 2017;36(8):458–486. https://doi.org/10.1111/cgf.13092.Endert A., Ribarsky W., Turkay C. [et al.]. The state of the art in integrating machine learning into visual analytics. Computer Graphics Forum. 2017;36(8):458–486. https://doi.org/10.1111/cgf.13092.Joye Y., Steg L., Unal A. [et al.]. When complex is easy on the mind: Internal repetition of visual information in complex objects is a source of perceptual fluency. Journal of Experimental Psychology: Human Perception and Performance. 2016;1(42):103–114. https://doi.org/10.1037/xhp0000105.Joye Y., Steg L., Unal A. [et al.]. When complex is easy on the mind: Internal repetition of visual information in complex objects is a source of perceptual fluency. Journal of Experimental Psychology: Human Perception and Performance. 2016;1(42):103–114. https://doi.org/10.1037/xhp0000105.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.