与飞行员行为相关的人为因素是影响航空安全的重要方面。飞机的运动状态是飞行员需要获取的飞机的最重要的状态信息,飞行员对飞机运动状态的认知最主要的是靠人体视觉系统和前庭系统,其中,视觉系统认知和处理了80%以上外界环境中的运动信息。因此,对于飞行员视觉认知的研究是飞行员建模研究的一个重要研究方向。利用图像处理的方法,包括对摄像机采集到的舱外视景图像进行灰度化、滤波和阈值处理等图像预处理,以及对预处理后的图像进行基于Canny算子的边缘检测和Hough变换,我们可以从舱外视景图中提取到我们感兴趣的天际线、跑道中线和跑道边线等特征信息。本文将模糊数学的理念应用于飞行员视觉认知建模的研究中,通过实验的方式建立了飞行员在目视进近阶段的舱内和舱外视觉认知知识库。通过将飞行员看做有限状态机的方式,我们实现了飞行员舱外视觉认知模型和舱内视觉认知模型的整合,最终得到了在目视进近阶段完整的飞行员视觉认知模型。本文通过将舱外视觉认知模型的知识库划分为长时记忆、短时记忆和缓冲区,以舱内仪表认知模型向舱外视景认知模型反馈的形式,实现了飞行员视觉认知模型简单的自我学习机制。本文最后利用动态时间规整算法(DTM)证明了视觉认知模型和人类飞行员在飞行任务中产生了相同的视觉认知,验证了模型的可靠性。