一种实车环境下的多模态驾驶员情绪识别方法及系统

本发明公开了一种实车环境下的多模态驾驶员情绪识别方法及系统，属于智能驾驶技术领域，通过确定生理、图像模态对应的预测标签，当预测标签不一致时，确定当前生理、图像模态对应的不同情绪类别的预测概率，分别获取生理、图像模态的置信度；当模态冲突度不小于预设的冲突门限或最小值不超过预设的置信度门限时，将预测标签标记为冲突状态。当冲突状态下的生理、图像模态的置信度的差值不大于置信度差距容忍度时，对当前的生理、图像模态的预测概率进行历史状态平滑修正。该方法能够显著降低单模态识别偏差带来的整体误判风险，提升多模态情绪识别系统在真实驾驶场景中的可解释性。