基于EEG信号的听觉和嗅觉调节方法的研究,用于基于EEG信号的异常驾驶员情绪
Bangbei Tang1,2, Yan Li1, Yingzhang Wu3
1School of Intelligent Manufacturing Engineering, Chongqing University of Arts and Sciences, Chongqing, China.
Frontiers in human neuroscience
|July 1, 2025
概括
司机 司机 司机 司机
科学领域:
- 神经科学和认知心理学
- 人与计算机的交互
- 交通安全研究 交通安全研究
背景情况:
- 司机在危险情况下会经历诸如紧张和愤怒之类的异常情绪,增加道路风险.
- 电脑电图 (EEG) 提供了一种客观的方法来识别和管理驾驶员的情绪.
研究的目的:
- 开发基于EEG的模型来识别驾驶员的紧张和愤怒.
- 评估音乐和香味干预措施在调节这些情绪方面的有效性.
主要方法:
- 在模拟环境中收集了54名司机的EEG数据 (1260个样本).
- 提取时间频域特征并使用BPNN,KNN和SVM进行分析以识别情绪.
- 评估了音乐,香水及其组合对情绪状态的影响.
主要成果:
- 音乐和香味干预减少了紧张和愤怒,与主观报告相关.
- 音乐对轻度/中度紧张最有效 (68.75%的降低);香水对高压 (43%的降低).
- 气味最适合轻度/中等程度的愤怒 (降低73.75%);音乐对高愤怒 (58%降低).
结论:
- 验证了情绪识别模型和调节评估系统的可靠性.
- 研究结果为管理驾驶员情绪和优化个性化调节策略提供了科学证据.
