Emo-aware: an intelligent and personalized model for driver emotion and health metrics assessment in advanced driver assistance systems
Emo-aware: یک مدل هوشمند و شخصی‌سازی‌شده برای ارزیابی شاخص‌های هیجانی و سلامت راننده در سامانه‌های پیشرفته کمک‌راننده
چکیده
Driving can be enhanced if the vehicle quickly responds to the driver’s emotions. Accurate recognition of the driver’s emotional state is essential for advanced driver assistance systems (ADAS). The existing models restrict to single-modal data and fail to acquire hidden emotions which affects the prediction accuracy. Also, they lack real time data integration with self driving vehicles. Thus, a more robust multimodal model is needed to combine driver’s vital metrics and emotional behaviors for enhanced safety and dynamic vehicle-human interactivity. The proposed model ‘Emo-Aware’ blends real-time data from multiple sensors, including face emotion detection cameras, speech emotion detection microphones, heart rate sensors, and blood pressure sensors. The captured data are preprocessed to remove noise, retrieve relevant features and amplify to the desired state. Further, it processes this integrated data using a CNN model with hard voting method to precisely assess driver’s sentiments. The proposed framework is validated in a simulator using benchmark multimodal datasets, demonstrating its effectiveness for driver emotion assessment and laying groundwork for future real-world ADAS deployment. The robustness of model lies in its capability to adjust driving constraints on basis of the emotion quotient of driver thereby providing a personalized driving environment. Upon model’s implementation, there is a notable rise in accuracy and fall in the loss function. The diagonal values in the confusion matrix represent class-wise emotion detection accuracies of 0.92, 0.93, 0.91, 0.95, 0.92, and 0.86, corresponding to the emotions of disgust, fear, happiness, neutrality, sadness, and surprise, respectively. The results for discrete functional modules are also gauged. The speech-sentiment module recorded the optimal values, 0.94, 0.93, 0.91, and 0.92, respectively, for accuracy, precision, recall, and f-score. The blood pressure module reported the MSE, RMSE, MAE, and R-squared values as 6 mmHg² and 2.6 mmHg, 2.2 mmHg, and 0.96, respectively. Furthermore, the Face module also recorded the optimum values of 0.95, 0.94, 0.93, and 0.93 for accuracy, precision, recall, and f-score, respectively. Therefore, the model can be beneficial for advanced driver emotion detection that not only emphasizes safety but also examines the relationship between drivers and their vehicles through personalized emotionally aware interactions.
رانندگی می‌تواند در صورتی بهبود یابد که وسیله نقلیه به سرعت به هیجانات راننده واکنش نشان دهد. شناسایی دقیق وضعیت هیجانی راننده برای سامانه‌های پیشرفته کمک‌راننده (ADAS) ضروری است. مدل‌های موجود به داده‌های تک‌وجهی محدود می‌شوند و قادر به شناسایی هیجانات پنهان نیستند که این امر بر دقت پیش‌بینی تأثیر می‌گذارد. همچنین، این مدل‌ها فاقد یکپارچه‌سازی داده‌های بلادرنگ با خودروهای خودران هستند. بنابراین، نیاز به یک مدل چندوجهی مقاوم‌تر وجود دارد تا شاخص‌های حیاتی و رفتارهای هیجانی راننده را برای افزایش ایمنی و تعامل پویای انسان و خودرو ترکیب کند. مدل پیشنهادی «Emo-Aware» داده‌های بلادرنگ را از حسگرهای متعدد، از جمله دوربین‌های شناسایی هیجان چهره، میکروفون‌های شناسایی هیجان گفتار، حسگرهای ضربان قلب و حسگرهای فشار خون ترکیب می‌کند. داده‌های جمع‌آوری‌شده پیش‌پردازش می‌شوند تا نویز حذف، ویژگی‌های مرتبط استخراج و به وضعیت مطلوب تقویت شوند. سپس این داده‌های یکپارچه با استفاده از مدل CNN و روش hard voting برای ارزیابی دقیق احساسات راننده پردازش می‌شوند. چارچوب پیشنهادی در شبیه‌ساز با استفاده از داده‌مجموعه‌های چندوجهی مرجع اعتبارسنجی شده و اثربخشی آن برای ارزیابی هیجان راننده و فراهم‌سازی زمینه برای استقرار آتی در ADAS واقعی را نشان می‌دهد. پایداری مدل در توانایی آن برای تنظیم محدودیت‌های رانندگی بر اساس ضریب هیجانی راننده نهفته است و بدین ترتیب محیط رانندگی شخصی‌سازی‌شده‌ای فراهم می‌شود. با پیاده‌سازی مدل، افزایش قابل توجهی در دقت و کاهش تابع خطا مشاهده می‌شود. مقادیر قطری ماتریس سردرگمی دقت شناسایی هیجان به تفکیک کلاس را به ترتیب 0.92، 0.93، 0.91، 0.95، 0.92 و 0.86 برای هیجانات انزجار، ترس، شادی، خنثی، غم و شگفتی نشان می‌دهد. نتایج ماژول‌های عملکردی مجزا نیز ارزیابی شده‌اند. ماژول احساس-گفتار مقادیر بهینه 0.94، 0.93، 0.91 و 0.92 را به ترتیب برای دقت، دقت مثبت، یادآوری و f-score ثبت کرده است. ماژول فشار خون مقادیر MSE، RMSE، MAE و R-squared را به ترتیب 6 mmHg² و 2.6 mmHg، 2.2 mmHg و 0.96 گزارش کرده است. همچنین، ماژول چهره نیز مقادیر بهینه 0.95، 0.94، 0.93 و 0.93 را به ترتیب برای دقت، دقت مثبت، یادآوری و f-score ثبت کرده است. بنابراین، این مدل می‌تواند برای شناسایی پیشرفته هیجان راننده مفید باشد که نه تنها بر ایمنی تأکید دارد بلکه رابطه بین رانندگان و خودروهایشان را از طریق تعاملات شخصی‌سازی‌شده و آگاه از هیجان بررسی می‌کند.