恭喜中国民航大学靳慧斌获国家专利权
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龙图腾网恭喜中国民航大学申请的专利管制员工作模式的感知方法和装置、电子设备、存储介质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：CN114333042B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-04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：202210001391.3，技术领域涉及：G06V40/18；该发明授权管制员工作模式的感知方法和装置、电子设备、存储介质是由靳慧斌;楚明健;李杨;杨瑜;姚华飞;邹国良设计研发完成，并于2022-01-04向国家知识产权局提交的专利申请。
本管制员工作模式的感知方法和装置、电子设备、存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开一种管制员工作模式的感知方法和装置、电子设备、存储介质，包括：采集眼动数据；对眼动数据进行预处理；对预处理后的眼动数据进行初步加工得到眼动特征；按照是否时序相关对眼动特征进行分类；对不同类型眼动特征进行进一步加工并分别提取深层特征；对深层特征进行拼接；根据拼接后的深层特征预测管制员工作模式。采用本发明技术方案，能够稳定和准确有效地对管制员工作状态感知并进行预测。
本发明授权管制员工作模式的感知方法和装置、电子设备、存储介质在权利要求书中公布了：1.一种管制员工作模式的感知方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤S1、采集眼动数据；步骤S2、对所述眼动数据进行预处理；步骤S3、对预处理后的眼动数据进行初步加工，得到基本眼动特征；步骤S4、对所述基本眼动特征进行分类；步骤S5、对不同种类基本眼动特征提取深层特征；步骤S6、对所述深层特征进行拼接；步骤S7、根据拼接后的深层特征预测管制遗忘；其中，所述步骤S5中，使用CNN-LSTM神经网络处理时序相关基本眼动特征，提取深层特征；同时使用CNN神经网络处理时序无关基本眼动特征，提取深层特征；所述步骤S6中，将时序相关基本眼动特征经过CNN-LSTM处理后得到的深层特征与时序无关基本眼动特征经过CNN神经网络处理后得到的深层特征进行拼接；步骤S7中，将拼接后的数据xfinal送入包含一个全连接层的分类器进行最后的分类，并用Softmax函数来得到概率型的预测结果，得到两个概率值，分别表示当前时刻管制员是否可能出现管制遗忘的概率。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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