【摘 要】
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车载信息系统的使用,道路交通控制信息的复杂,增加了驾驶员脑力负荷量.为对驾驶员脑力负荷进行有效识别,为自动辅助驾驶系统以及交通信息的整合优化设计提供依据,以驾驶员脑
【机 构】
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西南交通大学交通运输与物流学院,成都市事故预防处
【基金项目】
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国家自然科学基金(51108390), 国家自然科学基金委铁道联合基金资助(U1234206).
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车载信息系统的使用,道路交通控制信息的复杂,增加了驾驶员脑力负荷量.为对驾驶员脑力负荷进行有效识别,为自动辅助驾驶系统以及交通信息的整合优化设计提供依据,以驾驶员脑电信号δ(0.54 Hz),θ(48 Hz),α(813 Hz),β(1330Hz)频谱幅值为输入特征,结合SVM模型构建了驾驶员脑力负荷识别模型.在此基础上,基于驾驶模拟器实验数据,对该模型予以试算.结果表明,模型识别正确率可达93.8%~96.5%.该模型对驾驶员脑力负荷识别具有较高准确性,可用于驾驶员脑力负荷识别.
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