摘要
本发明涉及视疲劳监测与健康监测技术领域,公开了一种远程塔台空中交通管制员视疲劳监测方法。通过同步采集眼动、心电、工作负荷及环境多模态数据,结合视功能测试生成标注标签,构建高维特征数据集;采用主成分分析降维提取关键特征,并通过LightGBM模型训练实现视疲劳状态的实时预测;对眼动数据采用滑动中值滤波与注视事件合并策略,心电数据通过Bior4.4小波分解去除基线漂移并提取HRV特征;基于加权融合的视功能指标生成视疲劳标签;利用TPE优化模型超参数;实时监测中,系统根据模型输出触发警报。本发明实现了非侵入式、高精度的视疲劳监测,有效适应远程塔台复杂环境,显著提升管制员健康管理效率与航空运行安全性。
技术关键词
LightGBM模型
疲劳监测方法
塔台
视疲劳状态
协方差矩阵
特征值
眼动数据
主成分分析降维
功能测试设备
时域特征
频域特征
健康监测技术
负荷
独立成分分析
电信号
离散小波变换
主成分分析法
系统为您推荐了相关专利信息
图谱
计算机程序产品
推荐系统算法
协方差矩阵
实体
激光雷达
外参标定方法
姿态关系
作业车辆
协方差矩阵
协方差矩阵
跟踪方法
量测噪声
变分贝叶斯方法
参数