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龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利飞行员工作负荷识别方法以及装置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：CN120732423B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202510744327.8，技术领域涉及：A61B5/18；该发明授权飞行员工作负荷识别方法以及装置是由汪海波;司海青;赵岩;蔡中长;潘亭;李根;李忆轩设计研发完成，并于2025-06-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本飞行员工作负荷识别方法以及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及计算机技术领域，具体涉及飞行员工作负荷识别方法、装置、电子设备、存储介质及程序产品。获取目标飞行员对应的生理时序数据、脑电时序数据、眼动图像数据以及面部图像数据；将生理时序数据、脑电时序数据、眼动图像数据以及面部图像数据输入至预设工作负荷识别模型，输出目标飞行员对应的当前工作负荷等级；基于当前工作负荷等级，输出预警信息。通过及时的预警，能够有效降低因飞行员工作负荷过高引发的飞行事故风险，保障飞行安全。

本发明授权飞行员工作负荷识别方法以及装置在权利要求书中公布了：1.一种飞行员工作负荷识别方法，其特征在于，所述方法包括： 获取目标飞行员对应的生理时序数据、脑电时序数据、眼动图像数据以及面部图像数据；所述生理时序数据包括心电数据、肌电数据以及呼吸数据中的至少一种； 将所述生理时序数据、所述脑电时序数据、所述眼动图像数据以及所述面部图像数据输入至预设工作负荷识别模型，输出所述目标飞行员对应的当前工作负荷等级； 基于所述当前工作负荷等级，输出预警信息； 所述预设工作负荷识别模型包括第一特征提取网络和第二特征提取网络，所述将所述生理时序数据、所述脑电时序数据、所述眼动图像数据以及所述面部图像数据输入至预设工作负荷识别模型，输出所述目标飞行员对应的当前工作负荷等级，包括： 将所述生理时序数据以及所述脑电时序数据输入至所述第一特征提取网络，生成时序模态特征； 将所述面部图像数据以及所述眼动图像数据输入至所述第二特征提取网络，生成视觉模态特征； 对所述时序模态特征和所述视觉模态特征进行融合处理，生成目标融合特征； 基于所述目标融合特征，输出所述目标飞行员对应的所述当前工作负荷等级； 其中，所述第一特征提取网络包括第一子特征提取分支、第二子特征提取分支以及第一子特征融合网络，所述将所述生理时序数据以及所述脑电时序数据输入至所述第一特征提取网络，生成所述时序模态特征，包括： 将所述生理时序数据输入至所述第一子特征提取分支，并将所述脑电时序数据输入至所述第二子特征提取分支； 所述第一子特征提取分支对所述生理时序数据进行特征提取，生成生理信号序列；所述生理信号序列中包括呼吸数据特征、心电数据时域特征、心电数据频域特征、心电数据非线性特征、肌电数据特征中的至少一项； 基于稀疏注意力评分方法，对所述生理信号序列进行特征提取，生成生理信号矩阵； 基于多周期卷积核对所述生理信号矩阵进行特征提取，输出生理模态特征； 所述第二子特征提取分支计算所述脑电时序数据对应的能量谱密度和功率谱密度； 基于所述能量谱密度和所述功率谱密度，对所述脑电时序数据进行特征提取，输出脑电模态特征； 所述第一子特征融合网络对所述生理模态特征和所述脑电模态特征进行融合，生成所述时序模态特征。

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