摘要
本发明提供一种基于脑电信号的VR火灾场景下船员情绪识别方法,包括:基于VR技术搭建船舶火灾三维场景;船员与船舶火灾三维场景交互进行火灾扑救训练,脑电仪实时采集船员的脑电信号;对脑电信号进行离散小波变换,得到五个子频段;分别对五个子频段进行特征提取,得到特征矩阵;对特征矩阵进行归一化处理得到最终特征;将最终特征输入机器学习分类模型,机器学习分类模型输出情绪识别结果。通过在子频段的特征提取时,计算子频段数据的集中趋势,离散程度和分布形状,从多个方面分析脑电信号的特征,增强了本发明方法的鲁棒性和准确性,从而精确识别船员的情绪变化,进而对船员的消防训练给出合理建议。
技术关键词
情绪识别方法
火灾场景
机器学习分类模型
频段
船舶火灾
离散小波变换
脑电仪
矩阵
分析脑电信号
数据
总量
鲁棒性
消防
滤波