空中交通管制员疲劳检测与管理综述

摘要：

我国民航事业的发展需要依靠大型运输客机的自主研发和高效的空中交通管理体系两大软硬实力的支撑.空中交通管制员作为空中交通管理的核心要素,其疲劳状态的检测与管理对于航空安全具有重要作用.本文首先从传统主观量表评定和客观评定方法两个方面详细阐述了国内外疲劳检测的研究成果,分析其优缺点;然后介绍了基于语音分析的管制员疲劳特征提取与检测算法,并且着重介绍了基于深度学习模型的语音疲劳状态识别算法;最后阐述了管制员疲劳检测成果对管制运行安全和效率提升的应用前景.研究成果可为从事管制员疲劳检测与管理的研究人员提供参考和借鉴.

关键词：空中交通管理;管制员;疲劳检测;语音分析;特征提取;深度学习

所属期刊栏目：12

分类号：V355(航空港（站）、机场及其技术管理)

资助基金：国家自然科学基金;民航局空管局科技创新项目

在线出版日期：2021-12-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共13页

页码：26-38