摘要
本发明涉及视疲劳监测与健康监测技术领域，公开了一种远程塔台空中交通管制员视疲劳监测方法。通过同步采集眼动、心电、工作负荷及环境多模态数据，结合视功能测试生成标注标签，构建高维特征数据集；采用主成分分析降维提取关键特征，并通过LightGBM模型训练实现视疲劳状态的实时预测；对眼动数据采用滑动中值滤波与注视事件合并策略，心电数据通过Bior4.4小波分解去除基线漂移并提取HRV特征；基于加权融合的视功能指标生成视疲劳标签；利用TPE优化模型超参数；实时监测中，系统根据模型输出触发警报。本发明实现了非侵入式、高精度的视疲劳监测，有效适应远程塔台复杂环境，显著提升管制员健康管理效率与航空运行安全性。
