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公开(公告)号:CN116269380A
公开(公告)日:2023-06-23
申请号:CN202310104029.3
申请日:2023-02-02
Applicant: 武汉理工大学
Abstract: 本发明公开了一种智能船舶驾驶员心理负荷评估系统及方法,其中系统包括:智能手环,佩戴在驾驶员的手腕上,用于采集驾驶员的生理数据,所述生理数据包括脉搏信号和皮肤电信号;红外检测仪,用于采集驾驶员的行为数据,所述行为数据包括眨眼率;计时模块,获取驾驶员的操作反应时间;数据处理模块,将采集到的脉搏信号、皮肤电信号、眨眼率、操作反应时间输入预先构建好的心理负荷综合评估模型,输出预测结果;其中,所述心理负荷综合评估模型基于CRITIC客观赋权法进行构建获得。本发明基于CRITIC客观赋权法,融合驾驶员的生理数据和行为数据,能够较为客观、全面地评估智能船舶驾驶员在驾驶过程中的心理负荷状态,可广泛应用于生理监测领域。
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公开(公告)号:CN115510644A
公开(公告)日:2022-12-23
申请号:CN202211162466.2
申请日:2022-09-23
Applicant: 武汉理工大学
Abstract: 本发明公开了一种内河多场景船舶航行风险致因分析方法、系统及介质,其中方法包括:基于对目标航行场景特点的分析,从致险因子要素、承险体要素、孕险环境要素、事故状态要素对四个场景的风险要素进行分析;根据风险要素的分析结果和船舶协同机制筛选初始风险,对筛选获得的初始风险所影响的阶段进行定义;根据定义的结果构建航行风险的系统动力学模型;建立系统动力学模型的函数方程式,以反映各个风险之间的变化关系;根据建立获得的函数方程式对目标航行场景下的风险致因进行仿真和分析。本发明为内河多场景船舶航行风险致因分析构建了系统动力学模型,能够为内河交通安全提供一定的指导。本发明可广泛应用于内河航行风险分析技术。
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公开(公告)号:CN115310673A
公开(公告)日:2022-11-08
申请号:CN202210824879.6
申请日:2022-07-14
Applicant: 武汉理工大学
Abstract: 本发明公开了一种航行风险的辨识与防控方法、系统、装置及存储介质。该方法通过获取基本事件数据;并构建航行风险故障树模型;接着,通过故障树模型对基本事件数据进行分析,得到关键风险因素;根据关键风险因素和交通事故报告,构建事件树模型;随后通过事件树模型对基本事件数据进行评价,得到关键事故后果;根据关键风险因素和关键事故后果,构建Bow‑Tie模型;然后,通过Bow‑Tie模型生成防控策略。该方法通过获取基本事件数据,将故障树模型、事件树模型和Bow‑Tie模型进行结合,能够生成针对性的船舶航行风险的防控策略以供用户进行参考,有效地提升了混合航行场景下的航行安全,进而达到风险防控的目的。本发明可广泛应9用于事故风险预测技术领域内。
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公开(公告)号:CN119228005A
公开(公告)日:2024-12-31
申请号:CN202411122323.8
申请日:2024-08-15
Applicant: 武汉理工大学
IPC: G06Q10/0631 , A61B5/18 , A61B5/16 , G16H50/30
Abstract: 本申请实施例提供了一种船舶驾驶员航行任务规划方法、系统、设备及存储介质,属于人工智能技术领域。该方法通过数据采集装置获取船舶驾驶员在当前航行任务下的驾驶员监测数据,驾驶员监测数据包括心率变异性、皮肤电活动、皮肤温度和活动状态的监测指标数据,通过训练好的心理负荷分析模型,根据驾驶员监测数据确定综合心理负荷指数,然后判断航行任务的综合心理负荷指数是否大于负荷阈值,当综合心理负荷指数大于负荷阈值,则重新规划航行任务。本申请实时分析驾驶员在航行过程中的心理负荷,在心理负荷过大时调整航行任务,从而根据心理负荷合理规划航行任务,降低驾驶员心理负荷,从而提高航行安全性。
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公开(公告)号:CN115691812A
公开(公告)日:2023-02-03
申请号:CN202211646002.9
申请日:2022-12-21
Applicant: 武汉理工大学
IPC: G16H50/30 , G06Q10/0639 , G06Q50/30 , G06F18/23213 , G06F18/214
Abstract: 本发明公开了一种适用于智能船舶机舱轮机员的脑力负荷评估系统,包括工作场景库模块、一体化电子设备、建立评估模型和实际航行评估。通过红外技术和图像识别技术来解决轮机员在智能机舱中工作时的眼部数据采集问题;提出了通过轮机员的眼动数据、操作时间与主观负荷感受来综合评估轮机员的脑力负荷,是一种融合了多种负荷测量手段的,且较为符合智能机舱实际工作情况的方法;通过K‑means聚类算法来建立轮机员脑力负荷综合评估模型,在实验场景以及样本数据有限的情况下,通过不断地迭代最终得到一个较为准确的聚类模型;提出为每位轮机员建立一个专属数据库,通过与轮机员自身的历史数据模型进行聚类,能提高评估的准确度。
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