摘要
通过脑电检测技术读取137名动车组司机值乘前10 min的脑电信号,通过人工智能训练的脑电数据模型评估出乘状态,结合自主设计的调查问卷,采用卡方检验和有序逻辑回归分析的统计方法对结果进行关联性分析。结果表明,通过脑电检测技术检测得到的司机出乘状态与其自评注意力集中困难存在显著相关性(p<0.05);驾驶年龄越大,司机在出乘前越容易疲劳(p<0.01);司机出乘前后身体状态存在显著相关性(p<0.01),提示脑电检测技术可用于评估动车组司机出乘时的身体状态。
-
单位中国铁道科学研究院集团有限公司; 上海交通大学