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认知分心情境下驾驶人应激反应行为研究
被引量：
2
1
作者
杨艳群
黄永健
+2 位作者
罗秀玲
Said M.EASA
郑新夷
《重庆交通大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第3期54-63,115,共11页
选取40名被试,采用2-back任务诱导认知分心,利用驾驶模拟系统构建行人-机动车、非机动车-机动车和机动车-机动车等3种应激场景,开展了不同应激场景正常驾驶及认知分心驾驶2种工况驾驶人的应激反应实验研究;根据采集的被试的眼动、脑电...
选取40名被试,采用2-back任务诱导认知分心,利用驾驶模拟系统构建行人-机动车、非机动车-机动车和机动车-机动车等3种应激场景,开展了不同应激场景正常驾驶及认知分心驾驶2种工况驾驶人的应激反应实验研究;根据采集的被试的眼动、脑电和驾驶行为等数据,分析了认知分心驾驶工况驾驶人的应激反应行为特性;对实验结果进行集对分析(SPA),完成了不同应激场景下驾驶人应激反应行为的安全性评估。结果表明:驾驶人应激反应行为的安全性因受认知分心的影响而降低,其中在行人应激场景下的影响最为显著。
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关键词
交通工程
认知分心
应激反应
驾驶模拟
集对分析
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职称材料
基于脑电的隧道施工人员危险预测能力分类模型
被引量：
1
2
作者
陈胜利
冯洋
杨艳群
《安全与环境学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第12期4442-4448,共7页
在隧道施工中,许多灾害威胁着工地现场施工人员的生命安全,一旦灾害发生,很难救援。但通过人员的早期干预,可以防止许多灾害的发生,这有赖于施工人员的危险预测能力。基于虚拟现实场景,研究了隧道施工人员的脑电数据与危险预测能力之间...
在隧道施工中,许多灾害威胁着工地现场施工人员的生命安全,一旦灾害发生,很难救援。但通过人员的早期干预,可以防止许多灾害的发生,这有赖于施工人员的危险预测能力。基于虚拟现实场景,研究了隧道施工人员的脑电数据与危险预测能力之间的关系,并通过自动机器学习框架比较了16种分类模型之间在危险预测能力上的优劣情况;然后,以获得的脑电数据集为基础,建立了Logistic回归分类模型,以判别施工人员危险预测能力的3个不同阶段。结果表明,该分类模型识别效果较好,F_(1)为0.6028。在分类识别中,最关键的特征是脑电δ波和γ波的功率谱密度,这与传统的危险知觉研究不同。提出的分类模型将有助于隧道施工人员更好地了解施工中危险源的变化,减少不安全行为,实现更大的安全性。
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关键词
安全人体学
事故预防
危险预测
隧道施工人员
自动机器学习
分类模型
脑电图
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职称材料
题名
认知分心情境下驾驶人应激反应行为研究
被引量：
2
1
作者
杨艳群
黄永健
罗秀玲
Said M.EASA
郑新夷
机构
福州大学
土木工程学院
福州大学交通心理与行为国际联合实验室
多伦多大都会
大学
土木工程系
福州大学
人文社会科学院
出处
《重庆交通大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第3期54-63,115,共11页
基金
河北省交通运输厅科技项目(SH2018-5)
福建省教育科学规划课题(FJJKBK21-173)。
文摘
选取40名被试,采用2-back任务诱导认知分心,利用驾驶模拟系统构建行人-机动车、非机动车-机动车和机动车-机动车等3种应激场景,开展了不同应激场景正常驾驶及认知分心驾驶2种工况驾驶人的应激反应实验研究;根据采集的被试的眼动、脑电和驾驶行为等数据,分析了认知分心驾驶工况驾驶人的应激反应行为特性;对实验结果进行集对分析(SPA),完成了不同应激场景下驾驶人应激反应行为的安全性评估。结果表明:驾驶人应激反应行为的安全性因受认知分心的影响而降低,其中在行人应激场景下的影响最为显著。
关键词
交通工程
认知分心
应激反应
驾驶模拟
集对分析
Keywords
traffic engineering
cognitive distraction
stress response
driving simulation
set pair analysis(SPA)
分类号
U491.254 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
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职称材料
题名
基于脑电的隧道施工人员危险预测能力分类模型
被引量：
1
2
作者
陈胜利
冯洋
杨艳群
机构
青海省交控建设工程集团有限公司
福州大学
土木工程学院
福州大学交通心理与行为国际联合实验室
出处
《安全与环境学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第12期4442-4448,共7页
文摘
在隧道施工中,许多灾害威胁着工地现场施工人员的生命安全,一旦灾害发生,很难救援。但通过人员的早期干预,可以防止许多灾害的发生,这有赖于施工人员的危险预测能力。基于虚拟现实场景,研究了隧道施工人员的脑电数据与危险预测能力之间的关系,并通过自动机器学习框架比较了16种分类模型之间在危险预测能力上的优劣情况;然后,以获得的脑电数据集为基础,建立了Logistic回归分类模型,以判别施工人员危险预测能力的3个不同阶段。结果表明,该分类模型识别效果较好,F_(1)为0.6028。在分类识别中,最关键的特征是脑电δ波和γ波的功率谱密度,这与传统的危险知觉研究不同。提出的分类模型将有助于隧道施工人员更好地了解施工中危险源的变化,减少不安全行为,实现更大的安全性。
关键词
安全人体学
事故预防
危险预测
隧道施工人员
自动机器学习
分类模型
脑电图
Keywords
safety somatology
accident prevention
hazard prediction
tunnel workers
auto machine learning
classifier model
Electroencephalogram(EEG)
分类号
X928 [环境科学与工程—安全科学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
认知分心情境下驾驶人应激反应行为研究
杨艳群
黄永健
罗秀玲
Said M.EASA
郑新夷
《重庆交通大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2024
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于脑电的隧道施工人员危险预测能力分类模型
陈胜利
冯洋
杨艳群
《安全与环境学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023
1
在线阅读
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职称材料
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参考文献
引证文献
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