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龙图腾网获悉中国民用航空西南地区空中交通管理局;中国民用航空总局第二研究所申请的专利基于工作类型和昼夜节律的岗中管制员疲劳预测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120853982B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511354544.2，技术领域涉及：G16H50/70；该发明授权基于工作类型和昼夜节律的岗中管制员疲劳预测方法是由滕冀川;田小强;吴喜生;刘辉;王颖;王丽伟;陈欣然;刘丹;王绍楠;杨倩;李杰;潘成军设计研发完成，并于2025-09-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于工作类型和昼夜节律的岗中管制员疲劳预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及空中交通管理技术领域，公开了基于工作类型和昼夜节律的岗中管制员疲劳预测方法，包括：获取管制员岗中的人脸视频帧，计算得到表示眼睑闭合占比的PERCLOS时间序列；获取与管制任务相关的外生因子；对PERCLOS时间序列和外生因子进行编码，输入至已训练的时序神经网络模型，时序神经网络模型被配置为对工作类型、昼夜节律和工作需求分别施加不同的权重以进行差异化建模；基于时序神经网络模型的输出，生成覆盖预设预测时间窗口的疲劳水平曲线。本发明旨在解决现有技术中疲劳监测方法响应滞后且对动态工作场景适应性不足的技术问题，从而提供一种能够主动、精准地预测管制员未来疲劳发展趋势的方法。

本发明授权基于工作类型和昼夜节律的岗中管制员疲劳预测方法在权利要求书中公布了：1.基于工作类型和昼夜节律的岗中管制员疲劳预测方法，其特征在于，包括步骤： 获取管制员岗中的人脸视频帧，计算得到表示眼睑闭合占比的PERCLOS时间序列； 获取与管制任务相关的外生因子，所述外生因子至少包括工作类型、昼夜节律以及工作需求中的一种或多种； 对所述PERCLOS时间序列和所述外生因子进行编码获得输入特征，输入至已训练的时序神经网络模型，所述时序神经网络模型被配置为对所述工作类型、所述昼夜节律和所述工作需求分别施加不同的权重以进行差异化建模； 基于所述时序神经网络模型的输出，生成覆盖预设预测时间窗口的疲劳水平曲线； 还包括： 将所述疲劳水平曲线与根据所述工作类型、昼夜节律与工作需求确定的条件化阈值进行比较； 当所述疲劳水平曲线在未来某一时间点的值将超过所述条件化阈值时，生成提前告警信息； 所述时序神经网络模型包括因子门控结构，其通过基于所述外生因子中至少一种的因子向量生成通道级权重，对所述输入特征中的时序部分进行差异化加权后再进行时序建模； 所述时序神经网络模型进一步包括个体化适配层，所述个体化适配层在冷启动时采用基于人群分层先验的初始参数，并在采集到的个体PERCLOS时间序列与外生因子数据满足预设条件时，执行少样本的在线微调以优化对个体管制员的预测。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国民用航空西南地区空中交通管理局;中国民用航空总局第二研究所，其通讯地址为：610202 四川省成都市双流区双流国际机场西南空管局办公楼410室；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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