基于多模态生理信号的飞行员状态预测

简介：
本研究聚焦于利用多种生理信号（如心率、脑电波）构建模型，旨在准确预测飞行员在飞行任务中的心理与生理状态，以提升航空安全。 本段落主要探讨了通过多模态深度学习网络对飞行员的心理状态（包括分心、工作负荷过大及疲劳）进行分类的方法。在航空领域，飞行员的认知能力对于飞行安全至关重要，因为操作飞机需要高度复杂的认知技能。据数据显示，超过70%的航空事故是由人为错误导致的，并且这些错误往往与飞行员的认知表现有关。 为了防止由心理状态恶化引发的重大安全事故，开发一种能够检测不同心理状态（如分心、工作负荷过大和疲劳）的自动化系统显得十分必要。传统的生物信号数据，包括脑电图(EEG)、心电图(ECG)、呼吸信号以及皮肤电活性(EDA)，已被用来研究飞行员的心理状态变化。 本研究通过结合多种生理信号（即EEG、ECG、呼吸及EDA），并利用多模态深度学习(MDL)网络来创建一个稳健的检测系统。该方法涉及实验设计、数据采集与处理，选择合适的神经网络模型以及基线介绍，并最终评估训练效果。 在具体研究过程中，飞行员可能被安排执行模拟飞行任务以诱发不同心理状态，在此期间记录其生理信号。这些原始数据需要经过预处理步骤（例如去除噪声和滤波），以便提高后续分析的准确性和可靠性。MDL网络能够同时处理不同类型的数据，并通过集成卷积神经网络(CNN)层与循环神经网络(RNN)层来捕捉时间序列模式，从而识别飞行员的心理状态。 在模型训练阶段，通常会采用交叉验证策略评估其泛化能力，并使用诸如准确率、召回率和F1分数等性能指标进行评价。此外，通过与其他基线方法（如传统的机器学习算法或单模态深度学习网络）的比较来进一步证明MDL网络的优势。 总之，这项研究利用多模态生理数据与深度学习技术相结合的方法识别飞行员的心理状态，旨在提高飞行安全性。此技术不仅有助于实时监控飞行员的认知状况，在其他高压力工作环境中也有广泛应用前景。这表明了人机交互效率和安全性的提升具有重要的意义。