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- 通用航空飞行员异常行为检测及预警系统设计与实现
- 作者： 陈农田 满永政 袁浩 董俊杰 宁威峰 李俊辉 来源： 实验室研究与探索 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 检测预警 深度学习 改进YOLOv3 图像视频采集 驾驶异常行为
- 描述： 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。