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基于非接触式感知的飞行学员认知负荷评估研究
1
作者
罗诗涵
张晨阳
+6 位作者
朱文兵
李沁洋
潘晴
袁家俊
Muhammad Junaid
徐芳
蒋朝哲
《中国安全生产科学技术》
北大核心
2025年第2期67-73,共7页
为解决接触式生理数据采集带来的低舒适性和对飞行员的干扰,提出1种基于非接触式面部识别方法和NASA工作负荷指数(NASA-TLX)的认知负荷评估方法来确保飞行员安全,对21名飞行学员在不同飞行阶段的认知负荷进行评估。首先,使用NASA-TLX量...
为解决接触式生理数据采集带来的低舒适性和对飞行员的干扰,提出1种基于非接触式面部识别方法和NASA工作负荷指数(NASA-TLX)的认知负荷评估方法来确保飞行员安全,对21名飞行学员在不同飞行阶段的认知负荷进行评估。首先,使用NASA-TLX量表来主观衡量飞行学员在不同飞行阶段所经历的认知负荷。随后,使用FaceReader提取面部表情特征进行特征分析,并使用分类模型对认知负荷水平分类。研究结果表明:LSTM,LSTM+Transformer和CNN+Transformer模型是认知负荷分类的有效工具,分类准确率分别为93.68%,94.64%和94.77%;随机森林特征选择和主成分分析在大幅降低特征维度的同时,可保持一定的分类准确性。研究结果验证了非接触式感知在识别飞行学员认知负荷方面的可行性,可为真实条件下飞行员认知负荷评估提供参考。
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关键词
航空运输
认知负荷评估
FaceReader
飞行员安全
深度学习
机器学习
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职称材料
题名
基于非接触式感知的飞行学员认知负荷评估研究
1
作者
罗诗涵
张晨阳
朱文兵
李沁洋
潘晴
袁家俊
Muhammad Junaid
徐芳
蒋朝哲
机构
西南交通大学交通运输与物流学院
中国民用航空飞行学院飞行技术学院
四川旅游学院财务处
出处
《中国安全生产科学技术》
北大核心
2025年第2期67-73,共7页
基金
民航飞行技术与飞行安全重点实验室开放基金项目(FZ2021KF05)
2023年国际研究生教育教学改革项目(GYJG[2023]Y13)。
文摘
为解决接触式生理数据采集带来的低舒适性和对飞行员的干扰,提出1种基于非接触式面部识别方法和NASA工作负荷指数(NASA-TLX)的认知负荷评估方法来确保飞行员安全,对21名飞行学员在不同飞行阶段的认知负荷进行评估。首先,使用NASA-TLX量表来主观衡量飞行学员在不同飞行阶段所经历的认知负荷。随后,使用FaceReader提取面部表情特征进行特征分析,并使用分类模型对认知负荷水平分类。研究结果表明:LSTM,LSTM+Transformer和CNN+Transformer模型是认知负荷分类的有效工具,分类准确率分别为93.68%,94.64%和94.77%;随机森林特征选择和主成分分析在大幅降低特征维度的同时,可保持一定的分类准确性。研究结果验证了非接触式感知在识别飞行学员认知负荷方面的可行性,可为真实条件下飞行员认知负荷评估提供参考。
关键词
航空运输
认知负荷评估
FaceReader
飞行员安全
深度学习
机器学习
Keywords
air transport
cognitive load assessment
FaceReader
pilot safety
deep learning
machine learning
分类号
X913 [环境科学与工程—安全科学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于非接触式感知的飞行学员认知负荷评估研究
罗诗涵
张晨阳
朱文兵
李沁洋
潘晴
袁家俊
Muhammad Junaid
徐芳
蒋朝哲
《中国安全生产科学技术》
北大核心
2025
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