一种基于多模态数据融合的飞行人员操作状态识别方法和系统

本申请涉及航空安全监控技术领域，提供一种基于多模态数据融合的飞行人员操作状态识别方法和系统，解决现有技术中误判率高、环境适应性差的问题。本申请方法包括：同步采集飞行人员的脑电信号、头部惯性测量单元角速度、眼动轨迹及飞行器的俯仰角与滚转角参数；对脑电信号动态分割构建脑电动态拓扑图，并生成头部稳定指数；提取前额叶脑区的波持续特征，与头部稳定指数加权融合生成认知冲突特征向量；将眼动轨迹坐标转换至座舱三维坐标系生成空间编码，通过时空卷积核融合空间分布与轨迹密度梯度，构造时空特征体；识别操作状态为正常、预警或失控三级。本申请实现了飞行人员操作状态的精准分级预警，显著提升飞行安全监控的实时性与准确性。