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第53卷第1期电子科技大学学报Vol.53No.1

2024年1月JournalofUniversityofElectronicScienceandTechnologyofChinaJan.2024

基于脑电信号空域特征的紧急制动行为识别

11,2*1,21

袁月婷,闫光辉,常文文,张玉婵

(1.兰州交通大学电子与信息工程学院,兰州730070;

2.甘肃日报报业集团甘肃省媒体融合技术与传播重点实验室,兰州730030)

摘要基于脑电信号对紧急制动行为的分类识别和预测,是开发以人为中心的智能辅助驾驶系统的关键问题。为实现对

驾驶过程中紧急制动和正常驾驶行为的分类识别,提出了基于PLV的特征表示方法来构建功能性脑网络,结合对网络特征

参数的统计分析,确定显著性差异的特征参数,以及通过对数欧式距离提取脑电信号空域特征,并结合机器学习算法完成对

紧急制动和正常驾驶行为的分类识别。实验结果表明,针对17名被试的紧急制动和正常驾驶的分类准确率均高于84%,最

高准确率达到95.7%;对功能性脑网络的分析结果表明,在两种驾驶行为过程中,脑区间的交互都涉及全脑区,且在紧急制

动过程中,脑区间的交互主要出现在额−中央−颞叶区,这与紧急制动下大脑更专注于判断决策相符。研究结果对理解驾驶

过程中,尤其是紧急制动过程中驾驶员对应脑区间的依赖关系,以及开发智能辅助驾驶系统在驾驶过程中提前识别紧急制动

意图具有一定的参考价值。

关键词驾驶行为;紧急制动;脑电信号;脑功能网络;对数欧式距离

中图分类号U471.15;TP391文献标志码ADOI10.12178/1001-0548.2022380

EmergencyBrakingBehaviorRecognitionBasedon

SpatialFeaturesofEEG

11,2*1,21

YUANYueting,YANGuanghui,CHANGWenwen,andZHANGYuchan

(1.SchoolofElectronicandInformationEngineering,LanzhouJiaotongUniversity,Lanzhou730070,China;

2.GansuProvincialKeyLaboratoryofMediaConvergenceTechnologyandCommunication,Gan

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