情感计算在智能交通中的“驾驶员情感状态预警”：从识别到干预的闭环系统设计？ 热门官方

回答：闭环系统流程：①多模态识别：实时采集驾驶员面部表情（摄像头）、语音（车内麦克风）、生理信号（方向盘握力、心率）、车辆状态（急刹频率、车道偏离次数），用多模态模型识别“愤怒”“疲劳”“分心”；②风险等级判定：结合情感强度（如“愤怒”强度>0.7）与车辆状态（如急刹>3次/分钟）判定风险等级（低/中/高）；③分级干预：低风险（如“轻度分心”）推送语音提醒“请集中注意力”；中风险（如“中度疲劳”）降低车载音乐音量并开启空调新风；高风险（如“强烈愤怒”+急刹）自动减速并导航至最近服务区；④干预效果反馈：监测干预后驾驶员情感状态（如愤怒强度降至0.3）与车辆状态（急刹停止），优化下次干预策略。某车企实测显示，系统使危险驾驶行为减少60%，事故率降低45%。