基于深度学习的船员工作负荷评估方法及系统

本发明提供一种基于深度学习的船员工作负荷评估方法及系统，涉及航海安全监测技术领域，所述方法步骤包括采集船员在目标航海场景中的脑电信号及操作行为数据，并对脑电信号进行预处理；提取预处理后的脑电信号中的多个频段的功率特征，并计算与工作负荷相关的组合指标，结合目标航海场景以及对应的操作行为数据构建多维度特征集；构建包含卷积神经网络与双向长短期记忆网络的深度学习模型，以多维度特征集作为输入，以工作负荷等级作为输出，对深度学习模型进行训练、优化和评估；将实时采集并预处理后的船员脑电信号输入至训练好的深度学习模型中，输出当前的工作负荷等级，并根据当前负荷等级与当前航海场景对应的操作行为触发分级预警。