Analysis of EEG Characteristics of Drivers at the Entrance and Exit of an Undersea Tunnel and Research on Driving Safety
Notice bibliographique
Résumé
To study the influence of illumination and longitudinal slope at the entrance and exit of an undersea tunnel on driver EEG characteristics, a real vehicle experiment was performed with the Jiaozhou Bay Undersea Tunnel. The experimental data of a driver’s real vehicle experiment were collected using an illuminance meter, EEG instrument, video recorder and other experimental equipment. The EEG power spectrum was classified according to frequency, the difference between the EEG power spectrum at the entrance and exit sections and other regions was analyzed, and the influence of the illumination and longitudinal slope of the undersea tunnel on the brain activity of drivers was studied. The region near the entrance and exit of the undersea tunnel was divided equidistantly, the changes in the EEG power of the driver during the process of entering and exiting the undersea tunnel were analyzed, and the changes in brain activity and different brain regions during the process were studied. Based on the EEG power, the model of illumination, longitudinal slope and their coupling effect was established. The traffic safety of the entrance and exit of the undersea tunnel was analyzed, and a high-risk driving region was found. The results show that the power spectrum of the entrance and exit sections of the undersea tunnel is obviously different from those of other sections. At 50 m behind the entrance point and 50 m in front of the exit point of the undersea tunnel, the power of the β wave changes rapidly and is at a high level. The consistency between the variation law of the β wave and the variation law of illumination is high. At the entrance and exit of the undersea tunnel, the active regions of the driver’s brain are concentrated in the frontal lobe and occipital lobe.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».