一种基于融合特征的驾驶员精神紧张程度识别方法

摘要

本发明公开了一种基于融合特征的驾驶员精神紧张程度识别方法，基于驾驶员的心电信号、皮肤电导信号、肌电信号等生理信号，提出了多层次双通道融合的精神紧张程度识别方法，将从卷积神经网络CNN和长短时记忆网络LSTM双通道提取的深度时间、空间情感特征和浅层时频域特征进行多层次特征融合，解决了现有精神紧张程度识别方法存在生理信号特征利用不充分和过分依赖数据量的问题，获得了更具表征性的精神紧张特征，在当前的研究基础上进一步细化精神紧张程度分类，能够更精确地识别驾驶员的精神紧张程度。