【摘 要】
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以视频和音频参数为基础,模糊判断监测分析管制员疲劳状态并自动告警,防止不安全事件发生,可大幅度减少空管指挥中因"人为因素"带来的安全隐患。本研究对管制员疲劳相关文献
【机 构】
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中国民用航空西南地区空中交通管理局;
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以视频和音频参数为基础,模糊判断监测分析管制员疲劳状态并自动告警,防止不安全事件发生,可大幅度减少空管指挥中因"人为因素"带来的安全隐患。本研究对管制员疲劳相关文献进行了梳理,对研究目的、研究内容以及整体思路进行了阐述,并提出了可行性方案,最终形成以人脸和声纹疲劳状态识别及核心算法为基础,运用深度学习为代表的人工智能技术结合大数据分析,实现自动实时监测管制员疲劳状态并及时提示带班主任进行干预的研究设计。
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