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申请/专利权人：中国民用航空飞行学院

摘要：本发明公开了一种基于眼动数据的飞行学员疲劳评估系统，涉及电数字数据处理技术领域，具体包括：数据采集模块用于搭建眼动数据采集存储平台，采集不同疲劳程度下学员飞行数据；数据处理模块用于对热点图进行处理，然后对热点图进行模拟，生成模拟数据库；飞行疲劳状态分析模块用于对待测飞行学员不同阶段的眼动数据赋予不同疲劳程度的影响比例，对赋值后的数据进行后期飞行状态的预测，将预测结果作为待测飞行学员在疲劳状态下的飞行结果；结果输出模块用于输出待测飞行学员的正常状态与模拟的疲劳状态下的飞行结果。本发明实现在教学时评估飞行学员在整个飞行进程中产生疲劳状态的飞行效果，达到对飞行学员教学预警的作用。

主权项：1.一种基于眼动数据的飞行学员疲劳评估系统，其特征在于，包括数据采集模块、数据处理模块、飞行疲劳状态分析模块和结果输出模块；所述数据采集模块用于搭建眼动数据采集存储平台，采集不同疲劳程度下标准飞行员飞行数据与待测飞行学员飞行数据，依据时间顺序将采集的所有飞行员的眼动数据生成不同飞行阶段时飞行员在飞行仪表区域上眼动数据的热点图；所述数据处理模块用于对热点图进行初步处理，然后利用深度卷积生成对抗网络对不同疲劳状态下标准飞行员数据处理后的热点图进行模拟，并生成模拟数据库，基于所述模拟数据库扩展飞行员的疲劳数据，通过扩展后的数据分析得到疲劳程度与眼动数据的疲劳度关联性与影响比例，计算影响飞行效果的注意力分布区域与不同疲劳程度下眼动数据分布的变化；所述通过扩展后的数据分析得到疲劳程度与眼动数据的疲劳度关联性与影响比例，包括：基于所述模拟数据库扩展标准飞行员的疲劳数据，将模拟的与实际的标准飞行员的不同疲劳状态下的数据集作为统计样本，对不同程度疲劳状态下标准飞行员眼动数据的变化进行统计分析，通过将中度疲劳与重度疲劳程度下的眼动数据与无疲劳程度下的眼动数据进行对比，分析计算眼动数据与疲劳程度的影响比例，从而得出所述疲劳程度对眼动数据产生影响时各飞行仪表区域的注意力分布的变化；计算影响飞行效果的各注意力区域关联性数值时，对标准飞行员无疲劳状态下各个飞行阶段在仪表上所有注意力分布区域的占比与有效总时长进行统计，获得影响飞行效果的注意力分布区域，将该区域作为针对待测飞行学员赋予疲劳状态时所要进行图像处理的区域；所述飞行疲劳状态分析模块用于对待测飞行学员不同阶段的眼动数据赋予不同疲劳程度的影响比例，使用长短时记忆神经网络对赋值后的数据进行后期飞行状态的预测，并将预测结果作为待测飞行学员在疲劳状态下的飞行结果；所述用于对待测飞行学员不同阶段的眼动数据赋予不同疲劳程度的影响比例，包括：依据不同疲劳程度对眼动数据的影响比例，对待测飞行学员在起飞、前段、后段三个阶段进行相应的处理，对待测飞行学员经数据处理模块处理后的二值化热点图中影响飞行效果的注意力分布区域进行赋值，利用二值化图像的特性，按照疲劳程度影响眼动数据的比例，若影响比例上升，将图像中标记为学员眼动记录的区域中的眼动的范围进行边缘性扩大，若影响比例下降，则将图像中标记为学员眼动记录的区域中的眼动的范围进行边缘性缩小；所述使用长短时记忆神经网络对赋值后的数据进行后期飞行状态的预测，包括：将标准飞行员无疲劳状态下的眼动数据作为训练集输入到长短时记忆神经网络中进行拟合训练，然后将待测飞行学员进行疲劳赋值后的数据输入到训练好的长短时记忆网络拟合模型中进行预测，其中，每个待测飞行学员在不同飞行阶段呈现一种疲劳状态或渐进式疲劳状态，即待测飞行学员在起飞阶段无疲劳，飞行前段中度疲劳，飞行后段重度疲劳，或者待测飞行学员在前段、后段皆保持中度疲劳状态；所述结果输出模块用于输出待测飞行学员的正常状态与模拟的疲劳状态下的飞行结果。

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