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龙图腾网获悉中国民用航空西南地区空中交通管理局;南京航空航天大学申请的专利基于多层感知机的疲劳检测方法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：CN121059165B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202511598303.2，技术领域涉及：A61B5/16；该发明授权基于多层感知机的疲劳检测方法是由郑曦;王艳军;胡翼;许文杰;廖微;沈浩然;张霁炜;蔡昆杰;黄玲琳;田晨;肖曦;吕科霖设计研发完成，并于2025-11-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多层感知机的疲劳检测方法在说明书摘要公布了：本发明属于生理状态监测技术领域，公开了基于多层感知机的疲劳检测方法，包括：采集反映管制员生理状态的第一模态数据，以及反映管制员行为状态的第二模态数据；利用多分支多层感知机对第一模态数据和第二模态数据进行处理，以生成融合特征，其中，处理包括：在多分支多层感知机的第一分支中处理第一模态数据，以生成第一特征；在多分支多层感知机的第二分支中处理第二模态数据，以生成第二特征；以及在多分支多层感知机的中间层融合第一特征和第二特征，以生成融合特征，确定管制员的疲劳等级。本发明解决了现有疲劳检测方法在融合异构多模态数据时存在的融合深度不足、难以捕捉非线性关联，以及模型静态、缺乏自适应优化能力的技术问题。

本发明授权基于多层感知机的疲劳检测方法在权利要求书中公布了：1.基于多层感知机的疲劳检测方法，其特征在于，包括： 采集反映管制员生理状态的第一模态数据，以及反映所述管制员行为状态的第二模态数据； 利用一多分支多层感知机对所述第一模态数据和所述第二模态数据进行处理，以生成一融合特征，其中，所述处理包括： 在所述多分支多层感知机的一第一分支中处理所述第一模态数据，以生成第一特征； 在所述多分支多层感知机的一第二分支中处理所述第二模态数据，以生成第二特征； 在所述多分支多层感知机的一中间层融合所述第一特征和所述第二特征，以生成所述融合特征； 基于所述融合特征，确定所述管制员的疲劳等级； 还包括： 当所述疲劳等级超过一预设阈值时，触发一干预措施； 根据与所述干预措施相关的反馈数据，在线更新所述多分支多层感知机； 所述多分支多层感知机的训练方法包括： 利用一加权焦点损失函数对所述多分支多层感知机进行训练，所述加权焦点损失函数包括： 一类别平衡权重项，用于为预设的中度疲劳与重度疲劳样本赋予比普通疲劳等级样本更高的静态损失权重； 一动态聚焦项，用于根据模型对样本的预测概率动态地衰减简单样本的损失； 所述多分支多层感知机的训练方法包括： 采用一优化策略对所述多分支多层感知机进行训练，所述优化策略包括： 采用一AdamW优化器，并结合一周期性重启的余弦退火学习率调度来更新所述多分支多层感知机的参数； 在训练后期，采用一随机权重平均高斯方法收集多组所述多分支多层感知机的权重参数，并基于所述多组权重参数计算一权重均值和一权重协方差，以生成一用于确定所述疲劳等级的贝叶斯模型集。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国民用航空西南地区空中交通管理局;南京航空航天大学，其通讯地址为：610202 四川省成都市双流区双流国际机场西南空管局办公楼410室；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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