【摘 要】
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驾驶员情绪状态的实时识别与预警,对保证道路交通安全系统的正常运行有着重要的作用与意义。本研究基于便携式脑电设备采集了16位被试前额双通道脑电数据,分别从时域和频域上
【机 构】
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北京市地铁运营有限公司地铁运营技术研发中心/地铁运营安全保障技术北京市重点实验室
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驾驶员情绪状态的实时识别与预警,对保证道路交通安全系统的正常运行有着重要的作用与意义。本研究基于便携式脑电设备采集了16位被试前额双通道脑电数据,分别从时域和频域上进行特征提取,使用集成学习分类的方法对正负情绪进行分类。结果显示频域特征以及特征的不对称指数在正负性情绪的分类起到了关键的作用,得到基于梯度提升决策树(GBDT)分类器的正负情绪识别准确率最佳,为92.4%。本研究提出了一种对驾驶员正负性情绪状态识别的新方法,为后续情绪状态的实时识别奠定了基础。
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