基于置信规则库的驾驶人愤怒情绪识别模型

发布时间：2017-11-09 19:26

  本文关键词：基于置信规则库的驾驶人愤怒情绪识别模型

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【摘要】：针对"路怒症"诱发的攻击性驾驶行为影响交通安全问题,提出一种基于生理与脑电特征的驾驶人愤怒情绪识别模型.招募15名被试在武汉市区开展限时实车试验.由于所选实验线路为交通繁忙路段,被试易被行人横穿马路、车辆加塞等道路事件诱发愤怒情绪.实验中采用愤怒量表记录被试的愤怒等级,以及采用生物反馈仪与脑电记录仪记录被试的生理和脑电信号.将血容量脉冲、皮肤电导、δ波百分比与β波百分比这四项生理与脑电指标作为模型输入,建立基于置信规则库的愤怒情绪识别模型.验证结果表明,该模型的识别精度(82.24%)较BP神经网络、SVM分别提高7.15%、5.02%.研究结果可为开发基于生理和脑电信号的驾驶情绪识别设备提供理论支持.
【作者单位】： 武汉理工大学智能交通系统研究中心;水路公路交通安全控制与装备教育部工程技术研究中心;东北大学智能人机系统实验室;武汉理工大学自动化学院;
【基金】：国家自然科学基金(51178364) 国家科技支撑计划课题(2014BAG01B03) 美国国家科学基金(1333524) 国家留学基金管理委员会(201406950045)
【分类号】：U491.25
【正文快照】： 1引言调查显示我国有60.72%的车主曾有过“路怒”[1],“路怒症”已成为我国道路交通的一种普遍现象,它会显著降低驾驶人的感知、判断、决策能力,并产生攻击性驾驶行为,危害道路交通安全[2].美国高速公路交通安全管理局的统计证实与情绪化驾驶(愤怒、悲伤)有关的交通事故约占总

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本文编号：1163270