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龙图腾网获悉民航上海医院申请的专利一种眼动数据和飞行数据融合驱动的飞行员EBT训练目标胜任力识别的方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120316645B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510389418.4，技术领域涉及：G06F18/2431；该发明授权一种眼动数据和飞行数据融合驱动的飞行员EBT训练目标胜任力识别的方法及系统是由朱佳梅;张琳;徐妍;陈凯;刘牡丹;乔樑;田增光;杨亚锋;孙行忠;任斌设计研发完成，并于2025-03-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种眼动数据和飞行数据融合驱动的飞行员EBT训练目标胜任力识别的方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种眼动数据和飞行数据融合驱动的飞行员EBT训练目标胜任力识别的方法及系统，包括：S0：获取飞行员开展EBT训练过程的眼动数据，构建GDETC网络实现眼动数据的时空轨迹聚类，提取飞行员凝视时空轨迹；S1：从EBT胜任力评估工作单与飞行数据中提取出胜任力评估分数和差错时空点数据；S2：构建VAE‑STRF网络，对S0、S1中提取的数据进行融合，提取飞行员关键胜任力评估分数矩阵，建立飞行员关键胜任力评估模型，输出EBT训练的目标胜任力。本发明通过飞行员EBT训练过程中的眼动数据识别出飞行员后续需要继续提升的目标胜任力，能够替代现有的人工评价体系，为提升飞行员的训练针对性提供有效的决策支持。

本发明授权一种眼动数据和飞行数据融合驱动的飞行员EBT训练目标胜任力识别的方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种眼动数据和飞行数据融合驱动的飞行员EBT训练目标胜任力识别的方法，其特征在于，所述方法包括： S0：获取飞行员开展EBT训练过程的眼动数据，构建轨迹聚类网络实现眼动数据的时空轨迹聚类，提取飞行员凝视时空轨迹，包括： S0.1：采集飞行员在EBT训练过程中的眼动数据，对于驾驶舱视觉空间进行区域分割，将舱内视觉空间信息与眼动数据相关联，提取出时空关联的眼动特征集合； S0.2：通过滑移动态时间窗口技术对眼动特征集合进行切片，通过动态时间规整法将不同时间片段中非线性变化的眼动数据对齐，并通过逐点匹配进行相似性计算，形成眼动时空轨迹相似度矩阵DDTW_0，设定相似性阈值θDTW过滤无效特征，形成输入下一步的轨迹相似性矩阵DDTW_new； S0.3：将切片后的眼动特征Gk和轨迹相似性矩阵DDTW_new输入构建的轨迹聚类网络，计算轨迹的密度，将所有时间片段轨迹聚类为多个簇，每个簇代表一种注视行为模式，其中低密度轨迹簇表征非典型行为，高密度轨迹簇表征凝视行为模式，通过高密度轨迹簇中心的特征数据构成凝视时空轨迹特征Fgaze； S1：获取训练后的EBT胜任力评估工作单、飞行数据、标准基线飞行数据和参数阈值，构建多源数据融合分层提取网络，提取关联差错时空点的飞行数据流、关联评分和胜任力的OBj数据流； S2：构建VAE-STRF网络，对S0、S1中提取的数据进行融合，提取飞行员关键胜任力评估分数矩阵，建立飞行员关键胜任力评估模型，输出EBT训练的目标胜任力。

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