基于EEG与眼动追踪技术的建筑工人安全认知失败机制：从风险识别到感知的神经证据

本文创新性地结合眼动追踪(Eye-tracking)和脑电图(EEG)技术，揭示了建筑工人安全认知失败的双阶段机制：风险识别（hazard recognition）与风险感知（risk perception）。研究发现β频段脑电活动是风险意识的关键神经标记，并证实经验工人通过内隐安全知识（implicit safety knowledge）提升风险感知能力。通过CNN-ResNet模型对EEG时频功率特征的分析，为施工现场安全认知实时监测提供了新范式。

　　

Highlight

安全认知失败的双阶段特征

实验通过眼动数据识别"看见风险但未理解"的认知失败（hazard recognition阶段），结合EEG与口头报告检测"理解风险但判断错误"的失败（risk perception阶段）。EEG时频分析显示，β波段（15-30Hz）活动强度与风险意识显著相关（p<0.01），为认知过程提供了神经层面的客观证据。

经验工人的神经优势

经验组工人在风险感知时表现出更强的θ波（4-7Hz）同步化和γ波（30-100Hz）去同步化，表明其大脑能更高效整合内隐安全知识。这种"神经印记"解释了经验工人对高空坠物等隐蔽风险的快速识别能力。

CNN-ResNet风险感知预测模型

基于EEG时频-功率特征训练的深度神经网络模型，在测试集上达到89.7%的准确率。该模型通过分析前额叶皮层（PFC）β波活动，可实时预警风险理解偏差，为智能安全帽等穿戴设备提供算法支持。

Conclusion

研究首次构建了"眼动-脑电-行为"多模态安全认知评估框架，揭示职业经验通过重塑神经可塑性（neuroplasticity）提升风险感知精度的机制。提出的EEG生物标志物体系为施工现场认知状态监测开辟了新途径。