基于多模态生理信号的驾驶人脑力负荷评估

来源 :深圳大学学报(理工版 | 被引量 : 0次 | 上传用户:battichen
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准确评估驾驶人脑力负荷状态对降低因驾驶人脑力负荷过载导致的交通事故具有重要意义.基于典型驾驶场景,结合N-back认知负荷次任务,设计不同难度的驾驶任务实验,研究驾驶人脑力负荷.实验收集驾驶人在任务完成过程中的多种模态生理信号(脑电、心电和皮电信号)及美国航空航天局任务负荷指数量表主观脑力负荷数据,提出基于多模态生理信号特征分析和模式识别的驾驶人脑力负荷分类模型,并比较不同模态生理信号及其组合在3种典型机器学习算法(随机森林、决策树和k最近邻模型)中的脑力负荷分类识别效果.研究表明,基于不同模态生理信号组合的脑力负荷分类模型具有不同的分类准确率.单一模态生理信号的分类模型中,基于皮电、心电和脑电信号的分类模型准确率依次增加;基于多模态生理信号的分类模型准确率普遍优于单一模态分类模型;基于脑电、心电及皮电3模态生理信号的随机森林分类模型具有最高的分类准确率.
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