典型文献
通用航空飞行员异常行为检测及预警系统设计与实现
文献摘要：
为了实现通用航空飞行安全精准智慧监管,以通用航空飞行员驾驶舱异常行为图像和视频数据为基础,设计了通用航空飞行员异常行为检测预警系统.该系统采用高精度摄像头实现通用航空器驾驶舱飞行员行为动作图像和视频捕获,结合改进的YOLOv3 深度学习算法开展飞行员异常行为识别检测并建立声音和灯光告警触发机制,实现飞行员异常行为检测预警可视化.通过树莓派将预警信息上传云端,同步实现图像和视频数据实时存储及可追溯性.经实验测试验证,驾驶舱中飞行员抽烟行为检测准确率达 88％、打电话行为检测准确率达 92％,表明该系统能稳定且有效实现面向通用航空运行安全的飞行员异常行为检测预警,为下一步开展通用航空器机载原型系统适航工程验证奠定基础.
文献关键词：
驾驶异常行为;检测预警;改进YOLOv3;深度学习;图像视频采集
中图分类号：
作者姓名：
陈农田;满永政;袁浩;董俊杰;宁威峰;李俊辉
作者机构：
中国民用航空飞行学院航空工程学院,四川广汉 618307;中国民用航空飞行学院民航安全工程学院,四川广汉 618307
文献出处：
引用格式：
[1]陈农田;满永政;袁浩;董俊杰;宁威峰;李俊辉-.通用航空飞行员异常行为检测及预警系统设计与实现)[J].实验室研究与探索,2022(11):71-75
A类：
灯光告警,驾驶异常行为,图像视频采集
B类：
飞行员,异常行为检测,预警系统,系统设计与实现,航空飞行安全,智慧监管,驾驶舱,视频数据,检测预警,摄像头,通用航空器,作图,YOLOv3,深度学习算法,异常行为识别,识别检测,触发机制,树莓派,预警信息,信息上传,云端,可追溯性,实验测试,测试验证,抽烟,检测准确率,打电话行为检测,空运,运行安全,机载,原型系统,适航工程,工程验证
AB值：
0.240303
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