一种基于GCN-T算法的飞行员岗前疲劳累积预测方法

本发明涉及疲劳检测技术领域，具体涉及一种基于GCN‑T算法的飞行员岗前疲劳累积预测方法，该方法包括飞行员在上岗前基于Stroop疲劳刺激实验获取飞行员的原始EEG信号；将原始EEG信号经预处理提取EEG数据后，输入至GCN‑Transformer模型进行分类，获取飞行员上岗前的状态；其中该状态包括正常状态、一般疲劳或重度疲劳；本发明通过引入短时疲劳刺激结合脑电图（EEG）对飞行员疲劳状态的预测，该方法能够在不干扰飞行员正常工作任务的情况下，评估其未来的疲劳风险。