基于决策融合的驾驶舱综合告警系统

AITNT
正文
推荐专利
基于决策融合的驾驶舱综合告警系统
申请号:CN202510014344
申请日期:2025-01-06
公开号:CN119888978B
公开日期:2025-11-11
类型:发明专利
摘要
一种基于决策融合的驾驶舱综合告警系统,包括:数据采集模块、数据同步与预处理模块、模型训练与预测模块和告警模块,其中:数据采集模块采集飞行员操作数据、姿态数据和生理数据;数据同步与预处理模块根据飞行员操作数据、姿态数据和生理数据进行时间同步,并进行噪声消除和特征提取;模型训练与预测模块通过支持向量机(SVM)模型和长短时记忆网络(LSTM)模型对输入数据特征进行训练与预测,并对这两类模型的预测结果进行决策级融合;告警模块基于预测的结果,结合当前飞行阶段,根据告警阈值判断结果和告警优先级给出相应的告警。本发明通过综合飞行员操作数据、姿态数据及生理数据,利用决策融合算法和多层告警机制,实现对飞行员行为状态的实时监测,并在出现非正常行为时及时发出告警。
技术关键词
综合告警系统 驾驶舱 压力传感器阵列 告警模块 数据同步 决策 负荷 噪声消除单元 数据采集模块 Stacking算法 支持向量机 飞行员生理数据 特征提取单元 通道 Softmax函数 脑电信号特征 飞行员座椅
系统为您推荐了相关专利信息
1
一种多功能医用自助服务方法及系统
医疗自助服务 生态 就诊系统 软件 智能匹配算法
2
设于自行车把套的健康预警系统
健康预警系统 指数 一维卷积神经网络 风险 序列
3
一种弹性关节在线力矩补偿与控制方法及系统
力矩补偿方法 非线性误差 弹性元件 滤波器系数 关节电机
4
一种基于插值法的飞机传感器数据同步采集方法
数据同步采集方法 飞机传感器 插值法 飞机燃油油量传感器 控制采样时刻
5
基于深度学习的风险行为感知方法及装置
风险 轨迹特征 多任务联合训练 神经网络模型 分布直方图
添加客服微信openai178,进AITNT官方交流群
驱动智慧未来:提供一站式AI转型解决方案
沪ICP备2023015588号