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第24卷第4期软件导刊Vol.24No.4
2025年4月SoftwareGuideApr.2025
一种预测驾驶注意力的多尺度注意力模型
蒋超，郜东瑞，李芃锐，赵长名
（成都信息工程大学计算机学院，四川成都610225）
摘要：近年来，许多研究致力于利用EEG与EOG多模态数据预测驾驶注意力，但有效融合这两种模态数据仍是一
项充满挑战的任务。为此，提出一个基于多模态的多尺度通道注意力回归模型（MMCAR-Net）预测驾驶注意力。首
先，通过多尺度感知单元（Multi-ScaleInception）从EEG、EOG模态数据中分别提取多尺度特征；其次，在多个尺度上
有序合并EEG与EOG特征以增强融合特征的多样性；最后，引入多尺度通道注意力机制为多尺度特征赋予差异化权
重，以强化与注意力预测相关的特征，提升模型对驾驶注意力相关特征的敏感性和表达能力。在SEED-VIG数据集
上的实验表明，所提模型在个体内实验组中取得的PCC与RMSE分别为0.959和0.064，在跨被试实验组中对应数值
为0.892和0.112。
关键词：驾驶注意力预测；多尺度感知单元；多尺度通道注意力机制；特征融合
DOI：10.11907/rjdk.241158开放科学（资源服务）标识码（OSID）：
中图分类号：TP391文献标识码：A文章编号：1672-7800（2025）004-0018-07
AMulti-ScaleAttentionModelforDrivingAttentionPrediction
JIANGChao，GAODongrui，LIPengrui，ZHAOChangming
（SchoolofComputerScience，ChengduUniversityofInformationScienceandTechnology，Chengdu610225，China）
Abstract：Inrecentyears，manystudieshavebeendedicatedtothepredictionofdrivingattentionbyutilizingmultimodaldataderivedfrom
EEGandEOG.However，effectivelyfusingthesetwomodaldataremainsachallengingtask.Inthispaper，amethodologynamedthemulti‐
modalmultiscalechannelattentionregressionnetworkfordrivingattentionpredictionwasintroduced.Themodelemploysamulti-scaleincep‐
tionunittoextractmulti-scalefeaturesfrombothEEGandEOGdata.Subsequently，itsequentiallymergesEEGandEEGfeaturesatdifferent
scales，enhancingthediversityoffusedfeatures.Concurrently，amulti-scalechannel
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