快速准确的飞行员典型动作行为检测对于飞行员执行标准飞行程序（SOP, standard operating procedure）及其工作 负荷评估十分重要。针对传统方法存在实时性差、准确率低、误检率高和视频检测被遮挡下无法检测等问题，本文提出一种 基于 YOLOv8 的飞行员动作检测框架，通过嵌入注意力机制增强操作区域特征表达，实现了典型动作行为的检测。首先， 本文通过构建数据集，其中涵盖多种飞行员典型动作；其次建立基于 YOLOv8 的飞行员行为动作检测模型并嵌入注意力机 制；最后，基于典型动作数据库完成了设计动作判定规则，通过分析关节点空间关系并持续帧数校验实现了典型手臂动作的 精准检测。通过地面模拟仿真实验，验证了该框架下的检测模型的有效性，为工程化部署提供了一套有效解决方案。