45、医疗人工智能系统助力驾驶员行为监测

医疗人工智能系统助力驾驶员行为监测

1. 驾驶员行为监测技术现状

驾驶员行为监测对于预防道路事故、保障交通安全至关重要。目前，在硬件和数据处理方面已经有了多种技术手段。
- 脑电信号处理 ：脑电（EEG）信号与特定的神经认知功能相关，它会在较短时间内产生大量空间定向数据，从而引发大数据问题。为解决这一问题，Dong等人提出的基于加权主成分分析（WPCA）的特征约简方法可用于降低EEG信号的维度，以满足实时诊断的实时处理需求。
- 可穿戴设备 ：如单通道EEG设备等可穿戴技术正被研究和应用于疲劳监测。Morales等人的研究发现，基于TGAM芯片的单通道EEG设备能够检测驾驶员在执行如驾驶这类复杂动态日常任务时的精神状态变化。
- 其他监测技术 ：除了可穿戴设备，还有多种技术用于实时监测驾驶员状态，包括但不限于摄像头、智能手机、车载监测系统和便携式排放测量系统（PEMS）等。例如，Kashevnik等人开发的系统利用安装在车辆挡风玻璃上的智能手机和前置摄像头，结合摄像头视频帧和其他传感器信息，检测驾驶员的危险状态，如困倦、分心、激进驾驶和高心率等，这些状态可能导致道路事故。

2. AI系统设计、机器学习与驾驶员行为预测

在AI系统设计中，人们与融入统计概率的数据驱动系统（如AI系统）的交互并不简单。许多研究表明，人们在与基于概率模型的工具和技术协作时，会考虑自己的情感和文化价值观。同时，由于难以理解复杂模型和技术的工作原理，人们会对这些系统产生不信任感。
因此，在人机交互（HCI）领域，强调数据驱动系统应与考虑人类价值观的现有