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摘要:
以视频和音频参数为基础,模糊判断监测分析管制员疲劳状态并自动告警,防止不安全事件发生,可大幅度减少空管指挥中因"人为因素"带来的安全隐患.本研究对管制员疲劳相关文献进行了梳理,对研究目的、研究内容以及整体思路进行了阐述,并提出了可行性方案,最终形成以人脸和声纹疲劳状态识别及核心算法为基础,运用深度学习为代表的人工智能技术结合大数据分析,实现自动实时监测管制员疲劳状态并及时提示带班主任进行干预的研究设计.
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文献信息
篇名 空中交通管制员疲劳状态监测告警技术研究
来源期刊 民航学报 学科
关键词 管制员 疲劳 监测 人脸 声纹
年,卷(期) 2020,(6) 所属期刊栏目 人力资源管理|HUMAN RESOURCES MANAGMENT
研究方向 页码范围 63-68
页数 6页 分类号 X924.3
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.2096-4994.2020.06.016
五维指标
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
管制员
疲劳
监测
人脸
声纹
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
民航学报
双月刊
2096-4994
10-1526/V
16开
北京市朝阳区光熙门北里甲31号
2017
chi
出版文献量(篇)
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