基于置信规则库的驾驶人愤怒情绪识别模型

万平，吴超仲，林英姿，马晓凤，黄珍

（1.武汉理工大学智能交通系统研究中心，武汉430063；2.水路公路交通安全控制与装备教育部工程技术研究中心，武汉430063；3.东北大学智能人机系统实验室，波士顿02115，美国；4.武汉理工大学自动化学院，武汉430070）

基于置信规则库的驾驶人愤怒情绪识别模型

万平1,2，吴超仲1,2，林英姿3，马晓凤1,2，黄珍*4

（1.武汉理工大学智能交通系统研究中心，武汉430063；2.水路公路交通安全控制与装备教育部工程技术研究中心，武汉430063；3.东北大学智能人机系统实验室，波士顿02115，美国；4.武汉理工大学自动化学院，武汉430070）

针对“路怒症”诱发的攻击性驾驶行为影响交通安全问题，提出一种基于生理与脑电特征的驾驶人愤怒情绪识别模型.招募15名被试在武汉市区开展限时实车试验.由于所选实验线路为交通繁忙路段，被试易被行人横穿马路、车辆加塞等道路事件诱发愤怒情绪.实验中采用愤怒量表记录被试的愤怒等级，以及采用生物反馈仪与脑电记录仪记录被试的生理和脑电信号.将血容量脉冲、皮肤电导、δ波百分比与β波百分比这四项生理与脑电指标作为模型输入，建立基于置信规则库的愤怒情绪识别模型.验证结果表明，该模型的识别精度(82.24%)较BP神经网络、SVM分别提高7.15%、5.02%.研究结果可为开发基于生理和脑电信号的驾驶情绪识别设备提供理论支持.

智能交通；情绪识别；置信规则库；愤怒驾驶；实车试验

1 引言

调查显示我国有60.72%的车主曾有过“路怒”[1]，“路怒症”已成为我国……