一种基于机器学习的驾驶员路怒情绪检测方法

本发明公开了一种基于机器学习的驾驶员路怒情绪检测方法，包括：a：通过车内摄像头采集驾驶员面部表情图像；b：通过语音识别系统分析驾驶员的语音信号；c：通过传感器采集驾驶员的心率、呼吸速率等生理信号；d：使用环境感知模块收集车辆周围的交通状况信息；e：对步骤a至d中获得的数据进行特征提取；f：将步骤e中提取的特征输入至预先训练好的多模态融合模型中，以识别驾驶员是否处于路怒情绪状态；g：若步骤f的结果指示驾驶员处于路怒情绪状态，则触发相应的干预措施，使用多模态数据融合与特征提取技术，能够更准确地识别面部表情和语音中的细微变化，提高了路怒情绪检测的准确性和可靠性。