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申请/专利权人：中国民用航空飞行学院

摘要：本发明涉及航空监测的技术领域，提供民用航空旅客状态监测方法及预警系统，在飞机舱处于舱门打开状态及舱门关闭和舱内环境封闭调节状态时，均采集飞机舱内部的环境数据和旅客的生理数据，生成旅客的生理状态与机舱环境初始关联信息以及生理状态与机舱环境实时关联信息，利用生理状态与机舱环境初始关联信息，对生理状态与机舱环境实时关联信息进行修正，得到有效生理状态数据，从机舱环境变化和旅客自身身体状态来校正生理状态数据，提高生理状态数据的可信度；识别旅客的面部状态信息，与旅客的生理异常状态预测信息对比，判断旅客是否处于身体异常状态并进行报警通知操作，及时发现旅客的身体状态变化情况，保障旅客在整个飞行航程中的安全性。

主权项：1.民用航空旅客状态监测方法，其特征在于，其包括如下步骤：步骤S1，在飞机舱处于舱门打开状态时，采集飞机舱内部的第一环境数据；对飞机座位进行视觉识别，判断旅客是否已经正常位于座位上，以此采集所述旅客的第一生理数据；基于所述第一环境数据和所述第一生理数据，得到所述旅客的生理状态与机舱环境初始关联信息；步骤S2，在飞机舱处于舱门关闭和舱内环境封闭调节状态时，采集飞机舱内部的第二环境数据，同时采集所述旅客的第二生理数据；基于所述第二环境数据和所述第二生理数据，得到所述旅客的生理状态与机舱环境实时关联信息；步骤S3，基于所述生理状态与机舱环境初始关联信息，对所述生理状态与机舱环境实时关联信息进行修正，得到所述旅客的有效生理状态数据；并基于所述有效生理状态数据，得到所述旅客的生理异常状态预测信息，包括基于所述生理状态与机舱环境初始关联信息，确定所述旅客在未处于封闭环境下环境参数对生理参数浮动变化的扰动影响因子；再基于所述扰动影响因子，对所述生理状态与机舱环境实时关联信息进行修正，得到所述旅客的有效脉搏数据和有效血氧浓度数据；对所述有效脉搏数据和所述有效血氧浓度数据进行神经网络学习，预测所述旅客在整个飞机航行过程中发生脉搏异常或血氧浓度异常事件对应的时间信息，以此作为生理异常状态预测信息；步骤S4，在飞机舱处于舱门关闭和舱内环境封闭调节状态时，对位于所述座位的旅客进行视觉识别，得到所述旅客的面部状态信息；将所述生理异常状态预测信息和所述面部状态信息进行对比，判断所述旅客是否处于身体异常状态，从而在飞机舱内部进行报警通知操作。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国民用航空飞行学院 民用航空旅客状态监测方法及预警系统