論文の概要: Decoding EEG-based Workload Levels Using Spatio-temporal Features Under Flight Environment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.09423v1
• Date: Fri, 10 Nov 2023 08:47:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-15 14:24:07.627260
• Title: Decoding EEG-based Workload Levels Using Spatio-temporal Features Under Flight Environment
• Title（参考訳）: 時空間特徴を用いた飛行環境下での脳波に基づくワークロードレベルの復号
• Authors: Dae-Hyeok Lee, Sung-Jin Kim, Si-Hyun Kim, Seong-Whan Lee
• Abstract要約: 本研究は,異なる作業負荷レベルを分類する深層学習技術の導入の可能性について紹介する。 我々の知る限りでは、この研究はパイロットの負荷レベルを分類する最初の試みである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.9928699910032
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The detection of pilots' mental states is important due to the potential for their abnormal mental states to result in catastrophic accidents. This study introduces the feasibility of employing deep learning techniques to classify different workload levels, specifically normal state, low workload, and high workload. To the best of our knowledge, this study is the first attempt to classify workload levels of pilots. Our approach involves the hybrid deep neural network that consists of five convolutional blocks and one long short-term memory block to extract the significant features from electroencephalography signals. Ten pilots participated in the experiment, which was conducted within the simulated flight environment. In contrast to four conventional models, our proposed model achieved a superior grand--average accuracy of 0.8613, surpassing other conventional models by at least 0.0597 in classifying workload levels across all participants. Our model not only successfully classified workload levels but also provided valuable feedback to the participants. Hence, we anticipate that our study will make the significant contributions to the advancement of autonomous flight and driving leveraging artificial intelligence technology in the future.
• Abstract（参考訳）: パイロットの精神状態の検出は、異常な精神状態が破滅的な事故を引き起こす可能性があるため重要である。 本研究は,作業負荷レベル,特に正常状態,低負荷,高負荷など,さまざまな作業負荷レベルを分類するためのディープラーニング技術の適用可能性について紹介する。 私たちの知る限りでは、この研究はパイロットのワークロードレベルを分類する最初の試みです。 脳波信号から重要な特徴を抽出するために、5つの畳み込みブロックと1つの長い短期記憶ブロックからなるハイブリッドディープニューラルネットワークを用いる。 実験には10人のパイロットが参加し、模擬飛行環境で行われた。 従来の4つのモデルとは対照的に,提案モデルは0.8613の精度が向上し,全参加者の作業負荷レベルを分類する上で,従来のモデルよりも0.0597以上向上した。 私たちのモデルは、ワークロードレベルをうまく分類するだけでなく、参加者に貴重なフィードバックを与えました。 したがって、我々の研究は、自律飛行の進歩と将来人工知能技術を活用した運転に重要な貢献を期待する。

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