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    論中沙駕駛員眼動行為差異

    2017-03-27 17:43:35ALJABRIABDULRAHMAN
    科技創(chuàng)新與應(yīng)用 2017年7期
    關(guān)鍵詞:差異

    ALJABRI+ABDULRAHMAN+++郭唐儀

    摘 要:為了研究中國和沙特兩個國家的駕駛員的眼動行為的差異性,在真實的交通環(huán)境下,利用Dikablis眼動追蹤系統(tǒng)對中沙兩國駕駛員進行了監(jiān)測記錄,從而獲取中沙駕駛員的眼睛注視時間特性參數(shù)、視角特征參數(shù)和掃視行為特征參數(shù)。實驗結(jié)束后,采用D-LAB進行眼動行為數(shù)據(jù)挖掘和統(tǒng)計?;谥猩绸{駛員的眼動行為分析實驗,從掃視行為、注視行為以及休眠行為三個方面分別對中國駕駛和沙特駕駛員的眼動行為進行統(tǒng)計分析。其中,重點對中沙駕駛員的掃視點序列進行分析。

    關(guān)鍵詞:眼動實驗;眼動模式;眼動參數(shù);差異

    引言

    近年來,交通事故已成為交通業(yè)的健康發(fā)展的最大障礙。根據(jù)聯(lián)合國數(shù)據(jù)統(tǒng)計,每年全球有約125萬人死于道路交通事故。盡管目前道路安全方面各國都有所改善,但是現(xiàn)在全世界每年因為交通事故的死傷人數(shù)仍非常驚人。中國作為人口大國,交通事故死亡率一直處于世界前列[1]。2004年-2014年,交通事故造成的直接財產(chǎn)損失約為142億元。在沙特,官方統(tǒng)計稱1971-2012期間,發(fā)生在街道上的交通事故超過818萬起,造成約15萬人死亡,100萬人受傷,因此造成的經(jīng)濟損失超過了6億美元。而駕駛員作為整個交通系統(tǒng)的“中樞神經(jīng)”,其駕駛行為會直接影響道路交通系統(tǒng)的安全。據(jù)有關(guān)資料統(tǒng)計,在交通事故中,駕駛員負直接責(zé)任的在70%以上,行人和乘車人的責(zé)任僅20%以下。由此看來,對駕駛員駕駛行為的研究,非常重要。而駕駛員眼動行為的研究,可以直觀地反映出駕駛員的駕駛狀態(tài)。目前,駕駛員眼動行為的研究主要集中在動態(tài)視覺特性方面,學(xué)者們也做了很多實驗去論證現(xiàn)有的理論。但很少有人去分析不同國家的駕駛員,他們視覺特性上存在怎樣的差異。本文便從駕駛員的眼動行為入手,對中沙兩國駕駛員的眼動行為進行了差異性分析。

    1 眼動實驗及參數(shù)

    1.1 實驗過程

    基于道路的復(fù)雜性和特殊性,為簡化實驗流程,本次實驗選擇非隧道普通道路-南京二橋高速G36中間段,測試路段全長4.3公里,行駛總時間為5分鐘(300秒)。道路交通組織設(shè)計良好,不容易發(fā)生交通擁堵。

    為了提高實驗效果,選取了15位中國駕駛員以及10位沙特駕駛員作為測試目標(biāo),年紀(jì)分布在24歲-28歲之間,駕齡在1年-5年之間,男女比例為19:6。

    在實驗過程中,測試駕駛員首先要做好設(shè)備調(diào)試和環(huán)境適應(yīng)準(zhǔn)備工作。測試員在車內(nèi)先佩戴好Dikablis眼動追蹤設(shè)備,同時注意觀察外界環(huán)境,確定觀察到的視野范圍與正常情況下的基本一致,并且設(shè)備開始正常錄像和信息采集。在此條件下,車輛正常發(fā)動并且正常行駛。當(dāng)車輛從起點出發(fā)駕駛到終點之后,接著從終點駕駛返回到起點,完成一個循環(huán)之后,替換另外一個測試員進行駕駛和數(shù)據(jù)采集。

    在實驗結(jié)束后,獲取所有的實驗影像信息以及Dikablis眼動追蹤設(shè)備生成的工程文件,采用D-LAB駕駛員眼動分析系統(tǒng)進行眼動數(shù)據(jù)的挖掘和生成。

    1.2 眼動模式及表征參數(shù)

    駕駛員眼動行為主要有注視、掃視和眨眼三種模式[2],而眨眼是不能從外界獲取任何信息,又稱為休眠模式。休眠模式一般由兩種情況引發(fā),一種是由于生理疾病引起導(dǎo)致視覺功能滅失,另外一種功能是由于疲勞導(dǎo)致視覺細胞處于睡眠狀態(tài)。在一般情況下,由于疲勞導(dǎo)致重大交通事故的情形主要是由于駕駛員失去視覺功能,無法有效及時獲取外界信息造成的。三種模式中,最主要和最重要的視覺行為是注視行為,通過注視行為獲取的數(shù)據(jù)是最為準(zhǔn)確的,注視行為的表征參數(shù)注視持續(xù)時間,注視點序列,注視點數(shù)目以及注視點類型;在掃視模式下,駕駛員通常將具有一定模糊度的信息傳輸?shù)酱竽X進行判斷,再給出準(zhǔn)確的反饋。掃視模式的表征參數(shù)為掃視幅度,掃視速度及掃視時間;休眠模式的表征參數(shù)包括總眨眼次數(shù),眨眼持續(xù)時間,總眨眼時間,眨眼率。

    1.2.1 注視模式

    一般情況下,注視時間占總行駛時間的比例大于65%,即為正常的駕駛情況。通過對駕駛員的注視時間分析發(fā)現(xiàn),在選取的15位中國駕駛員中,平均注視時間占總行駛時間的比例為74.70%,其中最小的的比例為69.00%,最大的比例為85.05%。而在選取的10位駕駛員中,平均注視時間占總行駛時間的比例為80.42%,其中最小的比例為76.16%,最大的比例為92.32%。因此本次實驗中沙所有的駕駛員均處于正常駕駛狀態(tài)。

    通過對駕駛員的注視關(guān)注點序列圖分布圖發(fā)現(xiàn),中國駕駛員中,有8位駕駛員主要集中在觀察車輛左邊道路、駕駛位置正前方以及右側(cè)車道的信息,其中有3位駕駛員的注視點分布更為均勻,表明駕駛員在行車過程中,視力對整個道路的幅面信息獲取更為完整。而這三位駕駛員的平均駕駛年齡為4年,因此駕駛經(jīng)驗豐富的駕駛員更能夠充分獲取道路環(huán)境信息。而沙特駕駛員中,5位駕駛員的注視點的分布呈現(xiàn)左、右側(cè)分散與中間集中的特征,其中2位駕駛員的注視點分布更為均勻。

    在整個行駛過程中,中國駕駛員的注視點數(shù)量平均為520個,其中最少的注視點為313個,最大的注視點為797個。兩者駕駛時間分別為1年和5年。沙特駕駛員的注視點數(shù)量平均為613個,其中最少的注視點為461個,最大的注視點為869個。兩者駕駛時間分別為1年和4年。

    將注視點根據(jù)獲取的信息劃分為行人、周邊車輛、交通標(biāo)示以及靜態(tài)景物四類,統(tǒng)計后發(fā)現(xiàn),駕駛員在行駛過程中對車輛信息的關(guān)注度最高、獲取信息最為完善其次是交通標(biāo)示、行人以及靜態(tài)景物。沙特駕駛員對關(guān)注點最高的也是周邊車輛,其次是交通標(biāo)示、靜態(tài)景物以及行人。

    1.2.2 掃視模式

    行車過程中,中國駕駛員的平均掃視速度為119.06度/秒,其中最大的掃視速度為230度/秒,最小的掃視速度為76.73度/秒。中國駕駛員的平均掃視幅度為5.03度,其中最大的水平掃視平均幅度為7.41度,最小為3.07度。中國駕駛員的平均掃視時間為44.23m/s,最大為54.26m/s,最小為32.14m/s。

    沙特駕駛員的平均掃視速度為99.63度/秒,其中最大的掃視速度為130.89度/秒,最小的掃視速度為79.25度/秒。沙特駕駛員的平均掃視幅度為4.81度,其中最大的水平掃視平均幅度為6.82度,最小為3.62度。沙特駕駛員的平均掃視時間為48.22ms,最大為55.35ms,最小為43.23ms。

    1.2.3 休眠模式

    通過實驗分析可知,中國駕駛員在300秒內(nèi)的平均眨眼次數(shù)為31次,其中最大的眨眼次數(shù)為39次,最小的眨眼次數(shù)為23次。中國駕駛員的平均眨眼時間為0.517秒,其中最大的眨眼時間為0.656秒,最小為0.412秒。中國駕駛員的平均眨眼率為0.102次/秒,最大為0.13次/秒,最小為0.076次/秒。

    沙特駕駛員在300秒內(nèi)的平均眨眼次數(shù)為25次,其中最大的眨眼次數(shù)為33次,最小的眨眼次數(shù)為21次。沙特駕駛員的平均眨眼時間為0.465秒,其中最大的眨眼時間為0.549秒,最小為0.405秒。沙特駕駛員的平均眨眼率為0.084次/秒,最大為0.11次/秒,最小為0.069次/秒。

    2 中沙駕駛員眼動特征差異性分析

    為消除單個概率上的誤差,進一步的分析中國駕駛員和沙特駕駛員的眼動特性,采用平均眼動指標(biāo)來進行對比,分析中沙駕駛員在三種眼動模式下的差異性。

    2.1 注視指標(biāo)對比

    分析發(fā)現(xiàn)中國駕駛員在駕駛過程中平均持續(xù)的關(guān)注時間占總駕駛時間的74.70%,沙特駕駛員的關(guān)注時間占總運行時間的80.42%。不難看出,沙特駕駛員在駕駛過程中注視水平要高于中國駕駛員。

    同時,將中國和沙特駕駛員在行駛過程中的單位時間內(nèi)眼睛閉合時間所占的比例(PERCLOS值)進行提取和統(tǒng)計發(fā)現(xiàn),中國和沙特駕駛員的PERCLOS值均低于30%,說明駕駛員都處于較為良好的駕駛狀態(tài)。并且,沙特駕駛員在行駛過程中的PERCLOS要低于中國駕駛員,說明沙特駕駛員在行駛過程中,比中國駕駛員更為興奮。

    在對注視點的信息觀察方面,中國駕駛員和沙特駕駛員對周邊車輛的關(guān)注度水平都是最高,其中中國駕駛員的關(guān)注度水平為50.42%,沙特駕駛員為43.54%,沙特駕駛員對周邊車輛的關(guān)注度低于中國駕駛員。同時,中國駕駛員關(guān)注信息最低的是靜態(tài)景物,關(guān)注度為13.58%,沙特駕駛員關(guān)注信息最低的是行人16.52%。沙特駕駛員的信息關(guān)注點比中國駕駛員關(guān)注點更為均衡,反應(yīng)出沙特駕駛員在中國駕駛車輛的過程中,對中國道路交通環(huán)境不熟悉,導(dǎo)致對信息的攝取方面采用保守策略。中國駕駛員具有更多的信息知識,能夠?qū)Σ糠譄o效信息進行篩選,所以在信息獲取方面更加有重點。

    2.2 掃視指標(biāo)對比

    在掃視指標(biāo)方面,中國駕駛員的的掃視速度平均值為108.24度/秒,沙特駕駛員的掃視速度為99.63度/秒,中國駕駛員的掃視速度要略高于沙特駕駛員。

    在掃視時間方面,中國駕駛員的平均掃視一次的時間為46.90ms,沙特駕駛員的平均掃視一次的時間為48.22ms,中國駕駛員的掃視一次時間要低于沙特駕駛員,說明中國駕駛員對信息的初步分析能力要高于沙特駕駛員。

    2.3 休眠指標(biāo)對比

    在300秒范圍內(nèi),中國駕駛員的眨眼總次數(shù)在31次,沙特駕駛員的眨眼總次數(shù)在25次,沙特駕駛員的眨眼次數(shù)低于中國駕駛員。在眨眼時間方面,中國駕駛員的平均時間為0.517秒/次,沙特駕駛員為0.465秒/次。同時,中國駕駛員平均眨眼次數(shù)是0.102次/秒,沙特駕駛員平均眨眼次數(shù)為0.084次/秒。由此可知,中國駕駛員的眨眼次數(shù)和眨眼率均高于沙特駕駛員,這主要是由于沙特駕駛員的注視時間和注視集中度高于中國駕駛員有一定的關(guān)聯(lián)。

    3 結(jié)束語

    (1)沙特駕駛員的駕駛集中程度更高。由于沙特出行方式基本上就是自駕,對于駕駛環(huán)境的把握度更成熟,加上沙特地廣人稀,出行順暢,沒有非機動車輛和行人的干擾,沙特駕駛員的駕駛注視集中度更高,但也致沙特駕駛員掃視模式下對信息的辨別度低于中國駕駛員。

    (2)中國駕駛員較于沙特駕駛員,更容易出現(xiàn)疲勞駕駛,工作壓力及強度,中國可列在世界的前幾位,加上交通模式復(fù)雜,出現(xiàn)事故的概率也更大。而沙特,對于威脅交通安全的懲罰力度要遠高于中國,加上生活節(jié)奏緩慢,沙特出現(xiàn)疲勞駕駛的情況遠低于中國。

    (3)駕駛經(jīng)驗對汽車駕駛?cè)俗⒁曅袨樘匦杂休^顯著的影響[6]。不管是中國駕駛員還是沙特駕駛員,經(jīng)驗豐富的駕駛員注視點分布更為均勻,對行車環(huán)境觀察更敏銳。

    中國在交通領(lǐng)域的研究一直都非常積極,謹(jǐn)慎,而作為最嚴(yán)苛的伊斯蘭國家沙特阿拉伯,對于伊斯蘭文化意外的世俗文化,沙特并不重視,對于交通領(lǐng)域的研究,沙特沒有形成任何體系、流派,甚至國內(nèi)高等學(xué)院,都沒有設(shè)置關(guān)于交通的任何專業(yè)。交通安全幾乎全部借鑒國外的經(jīng)驗,這是沙特亟待改善的地方。

    引入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建評價模型的訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò),解決非線性評價模型的模糊問題,構(gòu)建基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的駕駛員眼動行為評價模型是基于此實驗基礎(chǔ)上所要做的更深入的研究。

    參考文獻

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