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基于深度學(xué)習(xí)的多模態(tài)情緒識(shí)別與疲勞駕駛檢測(cè)

2019-02-01 15:43:25·  來源：智車科技  
　
1月10日在2019國(guó)家智能產(chǎn)業(yè)峰會(huì)上，上海交通大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程系仿腦計(jì)算與機(jī)器智能研究中心主任呂寶糧教授針對(duì)情緒識(shí)別與疲勞駕駛檢測(cè)問題做了精彩的報(bào)告。
1月10日在2019國(guó)家智能產(chǎn)業(yè)峰會(huì)上，上海交通大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程系仿腦計(jì)算與機(jī)器智能研究中心主任呂寶糧教授針對(duì)情緒識(shí)別與疲勞駕駛檢測(cè)問題做了精彩的報(bào)告。
 
近日，中新網(wǎng)報(bào)道了一起發(fā)生在湖州的交通事故：一輛小轎車以120邁的速度沖破高速公路護(hù)欄，在落差為四米左右的高空中滑行五六十米落地，砸入一片茂密的夾竹桃林。據(jù)駕駛員稱，車內(nèi)倆人是一對(duì)夫妻，趁著周末到湖州安吉旅游，回去路上車輛開了120KM/H的定速巡航。由于玩得太累了，開著開著兩個(gè)人都打起了瞌睡，方向一偏車便沖出護(hù)欄發(fā)生了事故。
各種ADAS技術(shù)讓車輛越來越智能，人開車時(shí)的注意力反而下降，容易產(chǎn)生疲勞。據(jù)統(tǒng)計(jì)，在2006-2010年內(nèi)，中國(guó)交通事故引起的死亡人數(shù)每年超過7.5萬。據(jù)美國(guó)國(guó)家公路交通安全管理局的統(tǒng)計(jì)，僅2015年，就有近9萬次交通事故是由疲勞駕駛引發(fā)的。目前針對(duì)酒后駕駛、超速、超載等問題，已經(jīng)有很好的檢驗(yàn)技術(shù)，但是還沒有可靠的疲勞駕駛檢測(cè)技術(shù)。疲勞駕駛檢測(cè)的困難之處在于疲勞駕駛是一個(gè)過程，不像酒后駕駛是一個(gè)時(shí)間點(diǎn)，而且對(duì)于疲勞級(jí)別的判斷，沒有客觀的指標(biāo)。
 
1月10日在2019國(guó)家智能產(chǎn)業(yè)峰會(huì)上，上海交通大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程系仿腦計(jì)算與機(jī)器智能研究中心主任呂寶糧教授針對(duì)情緒識(shí)別與疲勞駕駛檢測(cè)問題做了精彩的報(bào)告。報(bào)告詳細(xì)介紹了國(guó)內(nèi)外情感-腦-計(jì)算機(jī)交互的研究動(dòng)態(tài)，和呂教授團(tuán)隊(duì)近幾年在探索情緒識(shí)別的穩(wěn)定腦電模式、應(yīng)用遷移學(xué)習(xí)解決腦電個(gè)體差異和跨場(chǎng)景域適用問題、以及腦電與前額眼電融合的疲勞駕駛檢測(cè)模型等方面的部分研究結(jié)果。他認(rèn)為：隨著干電極腦電采集技術(shù)、可穿戴設(shè)備和5G技術(shù)的迅速發(fā)展，基于腦電的情緒識(shí)別與疲勞駕駛檢測(cè)正在從實(shí)驗(yàn)室走向真實(shí)環(huán)境，為開發(fā)面向?qū)嶋H應(yīng)用的情緒預(yù)警與疲勞駕駛檢測(cè)系統(tǒng)提供了新的技術(shù)手段。以下為智車科技整理的呂寶糧教授發(fā)言。
我今天想從以下這幾個(gè)方面進(jìn)行介紹，首先我介紹一下情緒識(shí)別和疲勞監(jiān)測(cè)研究的背景，接下來介紹兩方面的研究現(xiàn)狀，第三部分主要是介紹我們最近幾年在這個(gè)領(lǐng)域的一些工作，最后做一些小結(jié)和展望。
 
情緒識(shí)別和疲勞監(jiān)測(cè)研究的背景
 
在2015年，德國(guó)之翼航空公司發(fā)生了一個(gè)非常悲慘的空難事件，這個(gè)事件是由于副駕駛由于自殺引起的，有了這個(gè)事件以后，歐盟對(duì)于駕駛員的精神評(píng)估非常重視。第二個(gè)事故發(fā)生在臺(tái)灣，臺(tái)灣飛日本的新干線每小時(shí)270公里速度下發(fā)生的事故，盡管這個(gè)事故沒造成人員傷亡，但是使乘客感到非常的恐懼。
 
再看看交通事故，實(shí)際上據(jù)不完全統(tǒng)計(jì)我們國(guó)家從06年—10年由于交通事故的死亡人數(shù)每年超過7.5萬，美國(guó)2015年統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)9萬次交通事故是由于疲勞駕駛引起的，大家如果開車的話，每個(gè)人都會(huì)體驗(yàn)過疲勞駕駛的一些情況。
 
現(xiàn)在對(duì)飲酒駕駛，超員超載有非常好的技術(shù)，但是很遺憾全世界對(duì)疲勞駕駛沒有一個(gè)很好監(jiān)測(cè)，首先什么是疲勞？如何度量？因此最大的難點(diǎn)，疲勞是一個(gè)過程，不是一個(gè)時(shí)間點(diǎn)，所以我們必須要開發(fā)一套監(jiān)控系統(tǒng)來監(jiān)測(cè)這個(gè)疲勞。
 
我們現(xiàn)在來看國(guó)家的法規(guī)，實(shí)際上由于前幾年高速大巴事故太多了，經(jīng)?？吹酱蟀退懒撕芏嗳?，所以國(guó)家實(shí)在沒有辦法，國(guó)家出臺(tái)了政策：一是不能連續(xù)超過四個(gè)小時(shí)開車，第二深夜2點(diǎn)到5點(diǎn)禁止大巴上路，這是對(duì)國(guó)家資源一個(gè)巨大的浪費(fèi)。我當(dāng)年在日本留學(xué)的時(shí)候，比較窮，基本上從京州到東京基本坐夜班的大巴，既便宜又經(jīng)濟(jì)，我們想想現(xiàn)在有13萬公里的高速，正常時(shí)間不讓大巴上去，浪費(fèi)時(shí)間，而且這個(gè)規(guī)則也不能很好地控制疲勞駕駛。
 
我們說另一個(gè)方面現(xiàn)在國(guó)家高速鐵路發(fā)展的非常快，我們要保證高鐵的安全，一方面線路，各方面車的硬件需要有很好的技術(shù)保障，另一個(gè)很重要的我們駕駛員，大家可能不知道我們現(xiàn)在高鐵司機(jī)人數(shù)已經(jīng)超過一萬人，這么大的人群我們?nèi)绾文軌蛑浪木駹顟B(tài)，比如說德國(guó)航空公司這樣的事件能不能避免？實(shí)際上對(duì)我們科技工作者提出一個(gè)挑戰(zhàn)。
 
我們從十年前，在上海交通大學(xué)成立一個(gè)團(tuán)隊(duì)，當(dāng)時(shí)研究目標(biāo)就是希望開發(fā)一套可穿戴設(shè)備，無限干電極腦電信號(hào)和生理信號(hào)來對(duì)疲勞現(xiàn)象進(jìn)行監(jiān)控。我們的目標(biāo)是什么？現(xiàn)在在鐵路上調(diào)度員只能看到火車跑到什么地方，不知道人什么狀況，我們未來就希望對(duì)每一個(gè)駕駛員我們有一個(gè)窗口，能適時(shí)監(jiān)控他的精神狀態(tài)和疲勞情況，當(dāng)然不限于高鐵，包括飛行員，包括長(zhǎng)途大巴，實(shí)際上為了這個(gè)目標(biāo)，我們?cè)趯?shí)驗(yàn)室建立了一個(gè)模擬駕駛系統(tǒng)，可以模擬各種天氣和場(chǎng)景。
這是一個(gè)桑塔納的舊車，我們武裝了各種傳感器，腦電、眼電，方向盤的握力，希望能夠通過多模態(tài)建立精準(zhǔn)的模型?，F(xiàn)在看看情緒識(shí)別這件事情，最近隨著人工智能的發(fā)展大家覺得越來越重要，比如說在16年美國(guó)提出來未來人類20個(gè)大問題，其中第三個(gè)問題是我們意識(shí)的本質(zhì)是什么？第15個(gè)問題就是我們能不能利用可穿戴設(shè)備監(jiān)測(cè)我們的情緒，對(duì)于15個(gè)問題，大家都熟悉Prof教授，她的回答很保守，“在未來十年，可穿戴設(shè)備可以為我們的健康提供個(gè)性化的預(yù)報(bào)。比如，基于用戶最近的壓力、睡眠、社交情感活動(dòng)，讓我們的健康和幸福指數(shù)在未來一周提高80%。未來20年，可穿戴式設(shè)備和從其獲得的分析數(shù)據(jù)，能顯著降低精神和神經(jīng)疾病的發(fā)病幾率。”
 
實(shí)際上對(duì)于情感計(jì)算和情緒識(shí)別，隨著人工智能發(fā)展，很多公司都非常重視。但是很遺憾，對(duì)于這個(gè)方面的研究，一個(gè)是投入的人力不夠，另外在神經(jīng)科學(xué)和理論方面也是比較欠缺，我們說情緒在神經(jīng)科學(xué)里面，由于動(dòng)物的本性，基本上就是在研究恐懼的心理，就是說我要研究動(dòng)物是否高興，我們?cè)趺磥碇浪窃趺锤吲d，基本狀態(tài)比較單一，盡管心理學(xué)情緒是非常悠久的歷程，但是沒有定義。現(xiàn)在精神疾病包括抑郁癥基本上停留在客觀和定性的指標(biāo)，我們現(xiàn)在大多數(shù)所謂的情感標(biāo)識(shí)基本上是依據(jù)圖象、文本、聲音，這些信號(hào)容易獲取，但是這個(gè)模型不準(zhǔn)確，我們是粗略的估計(jì)人的情緒狀態(tài)。
 
傳統(tǒng)的基于視頻圖像的疲勞駕駛檢測(cè)
關(guān)于疲勞駕駛檢測(cè)，大家知道我們可以用視頻錄像，在方向盤里面加一個(gè)攝象頭。根據(jù)1994年提出的PERCLOS，人的眼睛閉眼的狀態(tài)可以判定你是不是疲勞，這個(gè)方法的優(yōu)點(diǎn)是它非常的廉價(jià)，但是它最大的問題是它有延遲，判定窗口至少需要30秒到一分鐘，很難做預(yù)測(cè)，就是說用這個(gè)眼睛閉合的那么久來測(cè)試，往往兩秒鐘就會(huì)發(fā)生很嚴(yán)重的交通事故，問題是很難預(yù)測(cè)因?yàn)橛羞@個(gè)延時(shí)時(shí)間。
 
情緒識(shí)別和疲勞駕駛檢測(cè)的科學(xué)問題和技術(shù)挑戰(zhàn)？
 
所以我們就希望能夠通過生理信號(hào)，特別是腦電信號(hào)。首先我們要提出對(duì)情緒的度量，我們要制定法律，什么是疲勞，疲勞程度是什么，醫(yī)學(xué)研究表明，腦電科是最好的，現(xiàn)在可做成可穿戴設(shè)備，但是用腦電波來做情緒識(shí)別和情緒檢測(cè)也有很多科學(xué)類和技術(shù)類的挑戰(zhàn)，比如這里列了幾點(diǎn)：
  • 多模態(tài)信號(hào)融合是否對(duì)情緒識(shí)別和疲勞檢測(cè)模型有效？
  • 表征情緒的腦電模式隨時(shí)間推移是否穩(wěn)定？
  • 如何解決被試間腦電信號(hào)的差異問題？
  • 是否能用干電極腦電采集技術(shù)實(shí)現(xiàn)疲勞駕駛檢測(cè)？
  • 如何提升干電極可穿戴腦電設(shè)備的舒適性？
下面針對(duì)這些問題提出我們最近幾年的一些研究方案。
 
多模態(tài)的情緒識(shí)別與疲勞駕駛檢測(cè)
 
總起來說，根據(jù)我們經(jīng)驗(yàn)和其他方面研究，對(duì)于這種復(fù)雜的疲勞和情緒狀態(tài)，多模態(tài)肯定是一個(gè)非常好的手段，因?yàn)槟悻F(xiàn)在很難找到一個(gè)單一的信號(hào)能夠?qū)@個(gè)模型進(jìn)行辨識(shí)。
 
我們想報(bào)告的第一部分就是我們利用多模態(tài)的方式來做情緒識(shí)別，這里面我們用了兩個(gè)模態(tài)，一個(gè)是腦電信號(hào)，一個(gè)是眼動(dòng)信號(hào)。大概在四年前提出了這個(gè)方案，為什么采用這兩個(gè)模態(tài)而不是別的？因?yàn)閯偛盘岬搅四X電信號(hào)不管是神經(jīng)科學(xué)還是醫(yī)學(xué)類，它是最能直接反映人的情緒和狀況，它是表現(xiàn)了我們?nèi)祟悆?nèi)部的狀況，眼動(dòng)儀和追蹤儀剛好是表明你的外部的狀態(tài)，而且隨著現(xiàn)在的技術(shù)發(fā)展，眼動(dòng)儀追蹤已經(jīng)可以戴上眼鏡了。最近韓國(guó)一個(gè)公司可以把眼動(dòng)儀集成到一個(gè)非常好穿戴設(shè)備。
有了這樣的兩個(gè)模態(tài)，我們看看能否對(duì)情緒識(shí)別起到幫助。剛才說到了實(shí)際上這兩個(gè)信息有個(gè)互補(bǔ)的特性，腦電信號(hào)反映了神經(jīng)的內(nèi)部，眼動(dòng)剛好是外部的潛意識(shí)行為，當(dāng)然也可以追加其他的一些模態(tài)的情況。
 
在研究中，我們就發(fā)現(xiàn)，如果你單純用腦電和眼動(dòng)儀可以達(dá)到78%左右的識(shí)別率，如果把這兩個(gè)模態(tài)融合起來，用一個(gè)模糊積分的方法，可以提高將近10個(gè)百分比，為什么會(huì)提高這么大的識(shí)別率？
 
實(shí)際上這里面的原因是這樣的，我們發(fā)現(xiàn)對(duì)于正面情緒，腦電信號(hào)識(shí)別率不高，對(duì)于負(fù)面情緒和中性情緒恰好是眼動(dòng)信號(hào)比較薄弱，特別負(fù)面情緒誤判成中性情緒，這時(shí)候眼動(dòng)信號(hào)要比腦電數(shù)據(jù)精準(zhǔn)，由于他們很好的互補(bǔ)，所以說這兩模態(tài)的信息融合起來就可以提升模式的準(zhǔn)確率。
 
第二個(gè)問題在用腦電做情緒也好，做疲勞檢測(cè)也好，研究之前，有一個(gè)問題，大家都沒有重視，就是說對(duì)于情緒來講，腦電模式會(huì)不會(huì)隨著時(shí)間變化，我們說對(duì)于人臉的圖象不會(huì)變，我今天高興是這樣，明天后天這個(gè)高興的模式都是一樣的，而且中國(guó)人是這樣，美國(guó)人、日本人也類似，但是對(duì)于腦電細(xì)胞我們不清楚。研究發(fā)現(xiàn)，這是一個(gè)能量分布，我們可以把腦電是一個(gè)時(shí)間序列型號(hào)，可以把它分成五個(gè)頻段，對(duì)高興正面，它的顳葉興趣能量非常高，但是對(duì)負(fù)面和中性情緒能量分布就不是很高，有明顯的區(qū)別，另外可以從這個(gè)腦電圖可以看出，實(shí)際上中性情緒和負(fù)面情緒比較類似。
 
能量分布會(huì)不會(huì)隨著時(shí)間變掉，今天是這個(gè)模式，明天是不是會(huì)其他模式，我們這個(gè)研究就回答了這個(gè)問題，腦電模式至少對(duì)三類情緒，現(xiàn)在我們已經(jīng)做到五類情緒，這個(gè)模式是能控制的，從人體的結(jié)構(gòu)來看，也是符合這個(gè)結(jié)論的，就是說你的大腦就是這樣的結(jié)構(gòu)，你不會(huì)今天受到事情是這樣的反映，明天就會(huì)變到另外一個(gè)反映，這是一個(gè)自然的表現(xiàn)。我們的結(jié)果通過實(shí)驗(yàn)證明，這個(gè)腦電模式對(duì)情緒識(shí)別是穩(wěn)定的，這個(gè)結(jié)果實(shí)際上我們投到MIT技術(shù)層面，馬上報(bào)道了我們這個(gè)結(jié)果，就是說智能機(jī)器人與人類溝通是如何識(shí)別情緒變化，說中國(guó)團(tuán)隊(duì)給出了一個(gè)答案。
 
第二個(gè)挑戰(zhàn)用所有的生理信號(hào)就會(huì)遇到有問題，由于生理信號(hào)，特別是腦電信號(hào)本身是非平穩(wěn)信號(hào)，它的統(tǒng)計(jì)特性會(huì)隨著時(shí)間的變化而變化，第二人和人生理信號(hào)差別也很大，三是以采集信號(hào)的時(shí)間不一樣。
 
由于這樣的變化，傳統(tǒng)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和測(cè)試數(shù)據(jù)一定是同分布的，如果是這個(gè)條件變掉以后，往往會(huì)下降很多，特別對(duì)于腦電系統(tǒng)，在這里我們?cè)噲D用遷移學(xué)習(xí)來解決這個(gè)問題，對(duì)目標(biāo)有很多充足的數(shù)據(jù)，對(duì)目標(biāo)率可能沒有標(biāo)號(hào)，甚至標(biāo)很小，我們能不能對(duì)新的用戶建立好的模型呢？在這里，我們?cè)噲D用遷移學(xué)習(xí)來解決這個(gè)問題，用了很多遷移學(xué)習(xí)的方法，其中一個(gè)參數(shù)直推遷移方法。在研究中表明，參數(shù)直推遷移在這些三四個(gè)遷移方法表現(xiàn)最好，它要比傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法要提高將近20%個(gè)識(shí)別率，當(dāng)然這是我們兩年前的工作，現(xiàn)在更新的模型比這個(gè)又有很大的一個(gè)提升。至少在這個(gè)地方可以得出這樣一個(gè)結(jié)論，通過遷移學(xué)習(xí)可以克服生理信號(hào)被試之間的差異問題和長(zhǎng)久差異。
 
接下來我想給大家分享一下，我們用眼電信號(hào)和腦電信號(hào)來做疲勞駕駛的檢測(cè)。
 
眼電信號(hào)和腦電信號(hào)來做疲勞駕駛的檢測(cè)
 
根據(jù)傳統(tǒng)的眼電信號(hào)，只需要佩戴四個(gè)傳感器放到眼睛周圍，就可以把眼電信號(hào)采集下來，但是我們發(fā)現(xiàn)放在這個(gè)位置會(huì)遮擋你的視線，不利于做穿戴設(shè)備，我們就提出了一個(gè)新的方案叫前額眼電。把這個(gè)放在前額，放在前額有幾個(gè)優(yōu)點(diǎn)，一是對(duì)電的要求非常寬松，因?yàn)楝F(xiàn)在單電機(jī)，如果放在有頭發(fā)的區(qū)域還是比較困難，放在前額比較容易，另外我們沒有遮擋，比如說我們高鐵司機(jī)他們本來就要戴工作帽，就可以把這個(gè)可以放在帽子里，很適合做可穿戴設(shè)備。
 
通過比較三種方案，一是前額眼電放在這個(gè)地方它可以同時(shí)采集用眼電信號(hào)和腦電信號(hào)，比較了這個(gè)位置和放在耳朵上面顳葉和放在枕葉，我們過去放在研究放在枕葉非常好，這個(gè)地方利用眼動(dòng)儀作為疲勞駕駛的一個(gè)狀態(tài)，理論上講每個(gè)人的疲勞和情緒狀態(tài)真正的變化我們是不知道的，只有通過剛才提到的眼動(dòng)儀來對(duì)這個(gè)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注，另外因?yàn)槟X電信號(hào)是時(shí)間序列，我們引入了兩個(gè)模型，一個(gè)是連續(xù)條件神經(jīng)場(chǎng)，另外一個(gè)是連續(xù)條件神經(jīng)場(chǎng)來討論動(dòng)態(tài)的變化，這是我們最后的結(jié)果，通過這個(gè)結(jié)果可以看放到前額和放在枕葉和顳葉差不多的，考慮到使用，顯然放在前額是非常好，因?yàn)榭梢宰龊芎玫拇┐髟O(shè)備。
 
另外很大的挑戰(zhàn)就是如何開發(fā)舒適的可穿戴設(shè)備，和視頻相比，生理信號(hào)必須用可穿戴設(shè)備，高鐵司機(jī)飛行員，我們一般的用戶可能比較困難，現(xiàn)在的研究的主要目的是為了做出標(biāo)注，滿足像高鐵司機(jī)這樣的一些要求。
 
我們微納電子學(xué)劉景全教授他們開發(fā)了用導(dǎo)電的纖維，不是金屬。我們?cè)卺t(yī)院或者其他傳統(tǒng)辦法要花時(shí)間，用時(shí)間長(zhǎng)了腦電波會(huì)干掉，性能下降，這是我們用3D打印做的一個(gè)簡(jiǎn)單的圖，和實(shí)踐比較基本性能是差不多的。接下來的工作就是把我們剛才在實(shí)驗(yàn)室的疲勞駕駛檢測(cè)工作把它應(yīng)用到真實(shí)的場(chǎng)景，另外這些眼電設(shè)備都是我們自己開發(fā)的，當(dāng)然這個(gè)設(shè)備現(xiàn)在還是比較粗糙，但是這個(gè)信號(hào)質(zhì)量可以達(dá)到我們的要求。
這是我們?cè)诮煌ù髮W(xué)民航校區(qū)開車的路徑，大概設(shè)有三公里多，我們用電動(dòng)車，這個(gè)實(shí)驗(yàn)在各種路況下做了一個(gè)對(duì)比實(shí)驗(yàn)。一個(gè)是是20名學(xué)生在實(shí)驗(yàn)室里模擬情況，另外是10名學(xué)生參加了真實(shí)的實(shí)驗(yàn)，在真實(shí)的實(shí)驗(yàn)里又下雨天，有傍晚，最后得到的結(jié)果是在實(shí)驗(yàn)室的模擬駕駛情況我們用前額眼點(diǎn)可以達(dá)到71%的準(zhǔn)確率，如果到了真實(shí)駕駛環(huán)境這個(gè)性能會(huì)比實(shí)驗(yàn)室有所下降，下降到66%，但是基礎(chǔ)上不降，這個(gè)方案是可行的，因?yàn)檫@個(gè)地方有很多可以繼續(xù)工作的空間，包括我們信號(hào)的渠道，包括我們數(shù)據(jù)量的大小都可以進(jìn)行改造，至少從這個(gè)研究來講，我們是可以按照這個(gè)路線來做這個(gè)實(shí)用化。
 
除了剛才講的算法之外，我們從2年前把情緒識(shí)別疲勞駕駛檢測(cè)多模態(tài)數(shù)據(jù)作為公開的數(shù)據(jù)集供研究來使用，這個(gè)數(shù)據(jù)到去年10月份開始大概有三十多個(gè)用戶，也歡迎大家對(duì)這個(gè)領(lǐng)域感興趣的同仁們一起來使用這個(gè)數(shù)據(jù)庫。
 
這是一個(gè)四類的數(shù)據(jù)，相關(guān)的工作室發(fā)表的去年的雜志上，這是疲勞駕駛檢測(cè)的多模態(tài)數(shù)據(jù)，腦電和眼動(dòng)數(shù)據(jù)。
 
總結(jié)和展望
最后我做了一些簡(jiǎn)單的總結(jié)和展望，通過我們這個(gè)研究，腦電和眼動(dòng)信號(hào)的融合能大大提升情緒識(shí)別的精度；前額眼電提供了一種實(shí)用化的疲勞駕駛檢測(cè)方案；遷移學(xué)習(xí)是解決跨被試數(shù)據(jù)差異問題的有效方法；隨著可穿戴設(shè)備、5G技術(shù)和深度學(xué)習(xí)的發(fā)展，未來3-5年情緒識(shí)別與疲勞駕駛檢測(cè)的研究有望解決：n特殊崗位人員的情緒識(shí)別與預(yù)警；高鐵司機(jī)、飛行員、長(zhǎng)途客車司機(jī)、危險(xiǎn)品運(yùn)輸司機(jī)等人員的疲勞駕駛實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)；多模態(tài)情感腦-機(jī)交互的抑郁情緒評(píng)估與干預(yù)。
我們期待著能夠解決一些實(shí)際問題可以為國(guó)家為社會(huì)的安定作出一點(diǎn)貢獻(xiàn)，我的報(bào)告就到這里，謝謝大家。
 
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