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龍圖騰網恭喜南京航空航天大學申請的專利一種機坪管制員實時累計工作負荷評估方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN118095925B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-29發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202410112180.6，技術領域涉及：G06Q10/0639；該發明授權一種機坪管制員實時累計工作負荷評估方法是由邵荃;蔣開玥;張生潤;沈志遠設計研發完成，并于2024-01-26向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種機坪管制員實時累計工作負荷評估方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種機坪管制員實時累計工作負荷評估方法，包括以下步驟：1獲取非侵入性數據并對數據進預處理；2根據無監督聚類算法對樣本進行分類；并劃分負荷等級；3使用特征權重進行特征選擇，選擇分類準確度最高的作為機坪管制員工作負荷實時評估的融合特征指標組合；4對選擇后的特征進行多種方式的特征融合，獲取分類準確度最高的特征組合作為機坪管制員工作負荷實時評估的特征指標組合；5對選出的特征指標組合進行數值轉化，獲取人員實時累計工作負荷的數值表示形式，并與其表征的負荷等級對應，分析人員工作負荷的閾值；本發明提升了現有工作負荷數值表達方式的評估準確度，提高負荷管理的決策科學性。

本發明授權一種機坪管制員實時累計工作負荷評估方法在權利要求書中公布了：1.一種機坪管制員實時累計工作負荷評估方法，其特征在于，包括以下步驟：（1）獲取民航機場中機坪管制員工作狀態下非侵入性數據，并對數據進行預處理；非入侵性數據包括：面部視頻、眼動特征和呼吸波形；預處理包括對齊數據樣本，提取在工作期間產生明顯變化、能夠反映管制員工作負荷變化狀況的特征；面部視頻包括疲勞實時監測系統和眼動數據記錄分析系統；其中，疲勞實時檢測系統實時識別眼睛長寬比和記錄告警信息出現的次數、記錄每次告警的時長；利用每300幀平滑窗口內眼睛長寬比小于0.3的幀所占的比例表示眼睛閉合百分比；將眼睛長寬比、眼睛閉合百分比加權得到表示眼部特征的數值M；公式如下： ； ；其中，PERCLOS表示眼睛閉合百分比，N表示幀數，EAR表示眼睛長寬比，M為眼部特征的表示數值；（2）根據無監督聚類算法對樣本進行分類；并劃分負荷等級；具體如下：首先，確定樣本分類最優的簇數，并據此對樣本進行聚類；然后，對于聚類后的結果，根據在同一連續工作時段內，人員工作負荷累計增大的原則，觀察各簇中樣本采集時間的分布及各項特征數據的相對大小，并為該簇中的數據樣本添加負荷等級映射；（3）使用特征權重進行特征選擇，剔除權重數值較小的特征；將剩余特征輸入多種機器學習分類器，選擇評估表現和穩定性較好的分類器或集成學習方法，選擇分類準確度最高的作為機坪管制員工作負荷實時評估的融合特征指標組合；具體如下：使用隨機森林算法計算全部特征的權重，根據特征權重的計算結果確定特征保留閾值為0.04-0.10；選擇支持向量機、決策樹、隨機森林、KNN、邏輯回歸、神經網絡六種基礎模型和投票法、堆疊法、bagging和boosting四種集成學習方法形成四個集成模型，使用5折交叉驗證法訓練，留出20%的樣本作為橫向比較使用的測試集，繪制學習曲線，并使用測試集計算每個分類器的分類準確度、精度-召回比率和F1-score，比較各個分類算法的效果和優度；（4）對選擇后的特征進行多種方式的特征融合，獲取分類準確度最高的特征組合作為機坪管制員工作負荷實時評估的特征指標組合；具體如下：采用線性早融合方法、基于特征選擇的深層聯合自編碼模型、神經網絡高維特征轉化、最大值融合、平均值融合、貝葉斯規則融合進行特征兩兩耦合、多特征耦合，并輸入到步驟（3）得到的較優分類算法中，分別比較分類及預測準確率，獲得精度最高的融合特征組合；（5）對選出的特征指標組合進行數值轉化，獲取人員實時累計工作負荷的數值表示形式，并與其表征的負荷等級對應，分析人員工作負荷的閾值；具體如下：將獲得精度最高的融合特征組合的使用最大-最小標準化方法進行數據標準化處理，然后進行數值轉化，公式如下： ；其中，代表特征融合后的各維度特征數值，N代表標準化方法。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人南京航空航天大學，其通訊地址為：213300 江蘇省南京市溧陽市濱河東路29號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。