【摘 要】
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驾驶过程中因为情绪波动过大而造成的驾驶状态失常现象,如路怒症等,是导致道路交通事故的重要因素之一,甚至可能造成严重的人员伤亡。近年来,随着交通的发展与科技水平的提高,驾车出行成为人们日常生活中密不可分的一部分。因此,对于驾驶员情绪的检测与预警工作成为研究者们关注的热点。现有的情绪波动识别检测工作主要基于视觉和生物信号的检测手段。然而,基于视觉的方法具有视觉阻塞或失真问题,基于生物信号的方法具有侵入
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驾驶过程中因为情绪波动过大而造成的驾驶状态失常现象,如路怒症等,是导致道路交通事故的重要因素之一,甚至可能造成严重的人员伤亡。近年来,随着交通的发展与科技水平的提高,驾车出行成为人们日常生活中密不可分的一部分。因此,对于驾驶员情绪的检测与预警工作成为研究者们关注的热点。现有的情绪波动识别检测工作主要基于视觉和生物信号的检测手段。然而,基于视觉的方法具有视觉阻塞或失真问题,基于生物信号的方法具有侵入性、隐私侵犯等不足,且其使用的设备也会带来不便或额外成本。相对而言,基于WiFi信号的无线感知技术具有非视距、无侵入性、成本低、易部署、不受光照条件限制、扩展性强等一系列优势,适用于在车辆空间内进行动作识别以检测驾驶员情绪波动。本文从WiFi信号与人体动作的联系出发,提出一种新的基于WiFi信号的驾驶员情绪波动识别框架Wi Driver,以克服现有方法的不足。Wi Driver首先通过菲涅耳区设计天线位置区域以达到最佳信号采集效果。其次,通过收集驾驶员油门与刹车动作的信道状态信息（Channel State Information,CSI）进行情绪识别系数计算,通过基于识别系数与长短期记忆网络（Long Short-Term Memory,LSTM）的情绪判别器进行情绪波动识别。实验将Wi Driver部署在商业WiFi基础设施中,并评估其在真实驾驶环境中的性能。实验结果表明Wi Driver在真实场景中的平均识别率达到83.9%。
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