驾驶员生理唤醒变化点的多模态估计

检测压力、困倦和疲劳等不安全驾驶状态是保障驾驶安全的重要组成部分，也是车辆自动干预系统的必要前提。这些令人担忧的状况主要与驾驶员过低或过高的唤醒水平相关。在本研究中，我们描述了一个处理驾驶过程中来自可穿戴传感器的多模态生理时间序列、并定位驾驶员生理唤醒状态显著变化点的框架。这些变化点可能指示需要及时干预的事件。我们对心率和呼吸率测量值应用时间序列分割，并使用三个公开数据集量化其在捕捉作为唤醒参考指标的皮肤电活动以及自我报告压力评分方面变化点的鲁棒性。我们的实验表明，生理测量是唤醒变化点的真实指标，并在广泛的消融研究中表现鲁棒。