动态多生物信号融合用于检测车辆中驾驶员和乘客的心理状态
IEEE journal of biomedical and health informatics
|May 14, 2025
概括
使用动态多生物信号融合 (DMBF) 检测驾驶员的心理状态可以提高交通安全. 这种新的方法整合了生物信号质量,并使用了注意力机制来提高复杂的运输系统的准确性.
科学领域:
- 人与计算机的交互
- 生物医学工程 生物医学工程
- 运输安全运输安全
背景情况:
- 自动驾驶汽车的进步需要监控驾驶员和乘客的心理状态,以确保安全和用户体验.
- 现有的多生物信号融合方法没有考虑信号质量和单个模式的贡献.
- 需要复杂的技术来准确解释复杂的生物信号以检测心理状态.
研究的目的:
- 引入动态多生物信号融合 (DMBF) 功能,可对驾驶员和乘客的心理状态进行可靠的检测.
- 开发一种能够考虑生物信号质量和模式特定信息的方法.
- 提高在运输中心理状态监测的准确性和多功能性.
主要方法:
- 实施了动态门机制,并进行了信心意识学习,以根据数据质量评估生物信号的可靠性.
- 利用时空注意模块捕获和整合关键的生物信号模式跨道和时间.
- 在五个不同的数据集上评估了DMBF方法,包括运动恶心,嗜睡,分心,情绪和持续的注意力.
主要成果:
- 在所有五个数据集中,DMBF实现了卓越的表现,F1得分为0.5569 (运动恶心),0.7187 (昏昏欲睡),0.6647 (分心),0.9378 (情绪) 和0.8092 (持续注意).
- 实验结果和废弃性研究证实了DMBF的稳定性和多功能性,与现有的基线模型相比.
- 该方法有效地整合了多模式生物信号,考虑到其质量和生物标志物潜力.
结论:
- 动态多生物信号融合 (DMBF) 为检测驾驶员和乘客精神状态提供了更可靠和更适应的方法.
- 这些发现突显了多元生物信号处理中自信意识学习和注意力机制的重要性.
- DMBF为提高交通安全和乘客体验提供了坚实的基础,并有可能用于更广泛的生物信号监控应用.
