基于机器学习的无人机操作员行为预测方法及系统

本发明涉及无人机控制技术领域，公开了基于机器学习的无人机操作员行为预测方法及系统，该方法包括：采集操作指令序列、视觉注视轨迹及生理信号等多模态行为数据；通过噪声抑制和时序特征处理生成参数演化特征数据；构建操作模式‑行为响应关联模型，分析意图关联性并评估意图概率；识别行为影响范围，耦合操作状态模式生成状态作用耦合数据；基于机器学习模型预测操作员行为并调整无人机操作参数。系统包括场景监测模块、数据处理模块、意图分析模块、状态评估模块和行为预测模块。本发明实现了多模态数据的高效整合与动态预测，提升了无人机操作的智能化水平和响应准确性。