基于CART决策树的管制员疲劳检测研究

• 作者: 吕川 朱国蕾 靳慧斌
• 来源期刊: 航天医学与医学工程
• 学科: 医学
• 关键词: 空中交通管制 疲劳检测 生理参数 眼动 决策树
• 年，卷（期）: 2018,（6）
• 所属期刊栏目: 学术论著
• 页码范围: 601-606
• 页数: 6页
• 分类号: R857.1
• 语种: 中文
• DOI: 10.16289/j.cnki.1002-0837.2018.06.004

摘要

目的 为保障民航安全,开发实时检测管制员疲劳的技术方法,积极进行疲劳预警.方法 通过模拟管制实验采集正常与剥夺睡眠状态下受试者的脑电、心电、呼吸、体温和眼动等多源数据并计算疲劳特征指标,同时记录受试者的主观疲劳程度和操作绩效,在此基础上建立识别管制疲劳状态的CART决策树模型.结果 RR间期、LF/HF、快波/慢波、PERCLOS和扫视速度均与管制员疲劳呈较强相关,利用决策树融合这五项指标构建疲劳检测模型,其识别受试者正常与疲劳状态的准确率为94.4％,对5级疲劳度的预测准确度为77.5％.结论 该模型可以为管制员疲劳监测和预警提供技术手段.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	靳慧斌		51	145	8.0	10.0
2	朱国蕾		9	19	3.0	4.0
3	吕川		4	5	1.0	2.0