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抽象的交通事故是年轻人中死亡的主要原因，这个问题今天造成了大量受害者。已经提出了几种技术来预防事故，是大脑计算机界面（BCIS）是最有前途的。在这种情况下，BCI被用来检测情绪状态，集中问题或压力很大的情况，这可能在道路上起着基本作用，因为它们与驾驶员的决定直接相关。但是，没有广泛的文献应用BCI来检测受试者在驾驶场景中的情绪。在这种情况下，需要解决一些挑战，例如（i）执行驾驶任务对情绪检测的影响以及（ii）在驾驶场景中哪些情绪更可检测到的情绪。为了改善这些挑战，这项工作提出了一个框架，该框架着重于使用机器学习和深度学习算法的脑电图来检测情绪。此外，已经设计了一个用例，其中有两种情况。第一种情况是聆听声音作为要执行的主要任务，而在第二种情况下，聆听声音成为次要任务，这是使用驾驶模拟器的主要任务。以这种方式，旨在证明BCI在这种驾驶方案中是否有用。结果改善了文献中现有的结果，可用于检测两种情绪（非刺激和愤怒）的准确性99％，三种情绪（非刺激性，愤怒和中性）的93％，四种情绪（非刺激性情绪（非刺激）（非刺激性，愤怒，中立和快乐）的精度为75％。
通过大脑 - 计算机界面检测情绪时，分析驾驶任务的影响
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