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申请/专利权人：绍兴清研微科技有限公司
摘要：本发明属于飞行安全技术领域，具体涉及一种多维力学特征融合的飞行员姿态评估方法及系统，结合飞机动态数据、操纵杆力反馈、飞行员生理与行为数据，实现了对飞行员姿态的多维度、立体化评估，提升了评估的全面性和准确性，借助先进的信号处理技术和惯性导航系统，能实时解算飞行员身体姿态，为飞行中姿态监测提供实时、动态的支持。运用机器学习和深度神经网络技术，构建出能够准确评估飞行员姿态的智能模型。该模型不仅能够提供姿态得分，还能通过交叉验证确保评估的稳定性和泛化能力。将评估模型接入飞机系统，实现实时姿态监测与即时反馈，有助于飞行员即时调整操作姿态和策略，减少错误操作，提升飞行安全性和效率。
主权项：1.一种多维力学特征融合的飞行员姿态评估方法，其特征在于，包括以下具体步骤：a获取飞行过程中飞机的动态数据，包括但不限于三维加速度、角速度、高度、速度及外部气象条件，并对动态数据剔除高频噪声进行预处理；b实施信号分割，根据飞行阶段的不同，将连续的飞行数据分割成多个评估时段，并采用惯性导航系统数据，解算飞行员的身体姿态角；c分析操纵杆力反馈信息，量化飞行员对飞行器操控的力度与技巧，并通过安装于飞行员服装上的压力传感器，监测并记录飞行员在座椅上的坐姿分布，评估坐姿稳定性；d获取飞行员的多元数据信息，包括：结合眼动追踪技术，分析飞行员视线方向与飞行场景的交互，反映注意力分配情况；利用生物电抗仪测量飞行员皮肤电导率，间接评估其紧张度与压力水平；收集并分析飞行员语音指令，评估其口头指令的清晰度与决策速度；e运用机器学习算法对多元数据信息进行特征提取，挑选出与飞行姿态相关的指标，并应用数据融合技术，将提取的特征进行多维度整合，构建全面的飞行员姿态评估模型；f训练一个深度神经网络模型，所述深度神经网络模型的输入为融合后的多维特征向量，输出为姿态评估得分，并采用交叉验证方法检验模型的稳健性与泛化能力；g将飞行员姿态评估模型接入飞机系统中，在飞行环境中进行实时姿态监测，根据模型预测结果给予即时反馈。
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