【摘 要】
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目的为保障民航安全,开发实时检测管制员疲劳的技术方法,积极进行疲劳预警。方法通过模拟管制实验采集正常与剥夺睡眠状态下受试者的脑电、心电、呼吸、体温和眼动等多源数据
【基金项目】
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国家自然科学基金(U1333112);中国民航局安全能力专项资金(TMSA2017-246-1/2);中央高校基本科研业务费专项资金(3122014B007)
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目的为保障民航安全,开发实时检测管制员疲劳的技术方法,积极进行疲劳预警。方法通过模拟管制实验采集正常与剥夺睡眠状态下受试者的脑电、心电、呼吸、体温和眼动等多源数据并计算疲劳特征指标,同时记录受试者的主观疲劳程度和操作绩效,在此基础上建立识别管制疲劳状态的CART决策树模型。结果 RR间期、LF/HF、快波/慢波、PERCLOS和扫视速度均与管制员疲劳呈较强相关,利用决策树融合这五项指标构建疲劳检测模型,其识别受试者正常与疲劳状态的准确率为94. 4%,对5级疲劳度的预测准确度为77. 5%。结论该模型可以为管制员疲劳监测和预警提供技术手段。
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