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申请/专利权人：四川大学
摘要：本申请涉及一种基于多模态认知数据融合的管制员工作状态检测方法。所述方法包括：收集真实管制工作过程中管制员的多模态数据，并进行数据预处理，得到多模态管制员工作状态数据集；构建基于多模态决策融合的管制员工作状态检测模型，管制员工作状态检测模型包括单模态决策模块和决策级融合模块；基于多模态管制员工作状态数据集训练所述管制员工作状态检测模型；将实时管制员多模态数据输入训练后的管制员工作状态检测模型中，得到目标工作状态。在对管制员工作状态进行检测时，收集多模态的数据，结合机器深度学习对多方面多角度的数据进行分析监测，得到管制员的工作状态概率分布，实时确定管制员的工作状态，能够准确检测管制员的工作状态。
主权项：1.一种基于多模态认知数据融合的管制员工作状态检测方法，其特征在于，所述方法包括：收集真实管制工作过程中管制员的多模态数据，并进行数据预处理，得到多模态管制员工作状态数据集；构建基于多模态决策融合的管制员工作状态检测模型，所述管制员工作状态检测模型包括单模态决策模块和决策级融合模块，其中，所述单模态决策模块用于基于单模态数据得到对应的工作状态，所述决策级融合模块用于融合各个单模态决策模块的工作状态得到最终工作状态；基于所述多模态管制员工作状态数据集训练所述管制员工作状态检测模型；将实时管制员多模态数据输入训练后的所述管制员工作状态检测模型中，得到目标工作状态。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 四川大学 基于多模态认知数据融合的管制员工作状态检测方法
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