一种多模态数据融合的驾驶人工作负荷实时识别及其与行为、生理特征映射方法

本发明公开了一种多模态数据融合的驾驶人工作负荷实时识别及其与行为、生理特征映射方法，包括：驾驶负荷量化分级方法为驾驶负荷映射与识别模型提供标签数据；使用滤波算法对行为、生理特征数据进行处理；通过特征工程方法进行模型输入特征选择；选取GBDT、神经网络、KNN和随机森林基学习器，分别基于前述数据进行学习与训练；通过堆叠学习方法，将各基学习器的模型训练结果作为输入，逻辑回归方法作为元学习器训练，综合基学习器的训练结果，以优化计算效率并保持高映射精度。本发明通过融合多维、多源数据，实现了驾驶人工作负荷与行为、生理特征的映射建模关系，以实时捕捉驾驶人在不同驾驶负荷变化。