面向轻度认知障碍老年驾驶员的车载感知与数据分析
人机交互
2023-11-17 v1 人工智能
摘要
驾驶是一项复杂的日常活动，可反映与年龄和疾病相关的认知衰退。因此，与无轻度认知障碍（MCI）者相比，驾驶表现的缺陷可反映认知功能的变化。越来越多的证据表明，在日常环境中对老年人驾驶表现进行无扰监测，可能使我们检测到细微的早期认知变化。本文的目标包括：设计能够获取高精度定位与车联网数据的低成本车载感知硬件，识别认知早期变化的重要指标，并在真正正常的日常驾驶条件下利用机器学习方法检测认知障碍的早期预警信号。我们比较了 MCI 驾驶员与非 MCI 驾驶员的统计分析，结果显示 MCI 驾驶员表现出更平稳、更安全的驾驶模式。这表明 MCI 驾驶员意识到自身状况，并倾向于避免不稳定的驾驶行为。此外，我们的随机森林（Random Forest）模型在数据评估中识别出夜间出行次数、出行次数和受教育程度为最具影响力的因素。
引用
@article{arxiv.2311.09273,
title = {In-vehicle Sensing and Data Analysis for Older Drivers with Mild Cognitive Impairment},
author = {Sonia Moshfeghi and Muhammad Tanveer Jan and Joshua Conniff and Seyedeh Gol Ara Ghoreishi and Jinwoo Jang and Borko Furht and Kwangsoo Yang and Monica Rosselli and David Newman and Ruth Tappen and Dana Smith},
journal= {arXiv preprint arXiv:2311.09273},
year = {2023}
}
备注
6 pages, 5 figures, IEEE HONET Conference