据世界卫生组织 (WHO) 最近报告,智能手机、多媒体系统或广告牌等智能设备的大量使用导致驾驶时注意力分散,并因此导致致命事故。基于脑电图的脑机接口 (BCI) 已被提议作为一种有前途的分心检测方法。然而,现有的解决方案并不适合驾驶场景。它们没有考虑互补数据源(例如上下文数据),也没有保证组件之间实时通信的真实场景。这项工作提出了一种使用 BCI 和逼真的驾驶模拟器检测分心的自动框架。该框架采用不同的监督机器学习 (ML) 模型,使用脑电图 (EEG) 和汽车传感器收集的情境驾驶数据(例如越线或物体检测)对不同类型的分心进行分类。已经使用无分心的驾驶场景和类似的场景对该框架进行了评估,其中对十个受试者产生了视觉和认知分心。所提出的框架使用 EEG 实现了 83.9% 的二分类 𝐹 1 得分,使用 EEG 实现了 73% 的多分类模型,通过将情境驱动纳入训练数据集,二分类提高了 7%,多分类提高了 8%。最后,神经生理学研究证实了结果,结果显示选择性注意和多任务处理中的电压明显更高。
1。尼日利亚尼日利亚大学生物科学学院微生物学系,尼日利亚。ncv22@ic.ac.uk(V.C.N.); nnenna.okafor.pg04212@unn.edu.ng(nao); reuben.onwe.199114@unn.edu.ng(r.o.o。); nneka.uzochukwu@unn.edu.ng。2。应用生物科学和生物技术,南肯辛顿校园,伦敦帝国学院,伦敦SW7 2AZ,英国。3。尼日利亚拉各斯阿科科斯大学微生物学系。 4。 生命科学学院,沃里克大学,吉布特山校园,英国考文垂,oluwatosinoraba@gmail.com(oo)5。 生物医学科学,纽约州锡拉丘兹,纽约州锡拉丘兹,美国13210,美国6。 尼日利亚阿布贾大学阿布贾大学教学医院的妇产科和妇科系,尼日利亚。 7。fine@uath.gov.ng8。 KNCV TB基金会,尼日利亚阿布贾FCT 900211; nnwokoye@kncvnigeria.org *通信:anthonyc.ike@unn.edu.ng(ai);电话。 : +234-706-631-7800尼日利亚拉各斯阿科科斯大学微生物学系。4。生命科学学院,沃里克大学,吉布特山校园,英国考文垂,oluwatosinoraba@gmail.com(oo)5。 生物医学科学,纽约州锡拉丘兹,纽约州锡拉丘兹,美国13210,美国6。 尼日利亚阿布贾大学阿布贾大学教学医院的妇产科和妇科系,尼日利亚。 7。fine@uath.gov.ng8。 KNCV TB基金会,尼日利亚阿布贾FCT 900211; nnwokoye@kncvnigeria.org *通信:anthonyc.ike@unn.edu.ng(ai);电话。 : +234-706-631-7800生命科学学院,沃里克大学,吉布特山校园,英国考文垂,oluwatosinoraba@gmail.com(oo)5。生物医学科学,纽约州锡拉丘兹,纽约州锡拉丘兹,美国13210,美国6。尼日利亚阿布贾大学阿布贾大学教学医院的妇产科和妇科系,尼日利亚。7。fine@uath.gov.ng8。KNCV TB基金会,尼日利亚阿布贾FCT 900211; nnwokoye@kncvnigeria.org *通信:anthonyc.ike@unn.edu.ng(ai);电话。: +234-706-631-7800
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