Détection du stress d'un conducteur à l'aide d'un réseau de neurone artificiel sous Keras

Publié: 01-07-2020

Dans le code suivant, vous verrez comment traiter un ensemble de données contenant des signaux physiologiques tels que l'ECG et la conductance cutanée afin de classer l'état d'un conducteur comme stressant ou non.
L'ensemble de données est intitulé "MIT driver", il contient différents fichiers de données collectés auprès de différents conducteurs. Dans cet exemple, nous traitons les données d'un seul conducteur.
Vous utiliserez des bibliothèques telles que heartPy et cvxEDA pour extraire des caractéristiques de signaux physiologiques, puis utiliserez Keras pour construire un réseau de neurone pour la classification.
Pour télécharger les fonctions utilitaires, utilisez ce lien:
https://github.com/josephazar/data-science/tree/master/ml/Utils