深井受限空间内作业人员的眼动特征研究

为探索能反映深井受限空间对作业者影响程度的眼动指标,为井下行为安全管理提供依据,将20名眼动指标相近的成员随机分为A,B两组,分别在普通环境中和高温深井环境中开展实验,以文献摘要为刺激材料,运用Tobii X2-30眼动仪进行眼动测量,运用单因素多元方差分析及多重比较法分析眼动数据。发现注视点总数、总注视时间、眼跳次数和总眼跳时间指标的差异有显著性,B组值大于A组;注视点平均注视时间、平均眨眼时间、平均瞳孔直径和总眼跳时间占比等指标无显著差异;两组被试的注视轨迹变化显著,因此 对井下人员的生理信息采集应当注重5个关键的眼动指标。     

2类礼貌属性消防安全标语的眼动行为规律研究*

为研究不同礼貌属性消防安全标语的眼动行为规律,采用眼动技术对个体在阅读标语过程中的眼动行为进行记录,并对实验数据进行统计分析。研究结果表明:在注视次数和总注视时间上,不礼貌属性标语大于礼貌属性标语,在首次注视时间上2者未存在显著差异;在阅读路径上,不礼貌属性标语的路径更长且回视现象更多;在关键词方面,结果导向关键词的注视时间和次数大于行为指导类关键词,其中恶性结果导向关键词最大。     

眼动技术在飞行安全中的应用概述

近年来,眼动技术开始广泛应用在道路交通、广告设计、军用飞机飞行员眼动模式的研究中。本文介绍了国内外眼动技术的应用现状,从飞机驾驶舱人机界面设计、机场道路环境建设、飞机驾驶员培训和飞机驾驶安全等四个方面阐述了眼动技术在民航飞行领域中的研究现状及应用前景,为眼动技术在民航飞行领域的应用研究提供借鉴。     

脑力疲劳与非疲劳状态眼动指标的判别

为研究利用眼动指标(注视点个数FC、平均注视时间AFD、平均眼跳幅度ASA、最大瞳孔面积Pupil Max及反应时RD)对脑力疲劳状态进行判定,通过眼动追踪技术,测试了不同脑力疲劳程度的眼动指标值并进行分析。结果表明:1)通过FC、AFD、ASA和Pupil Max四个眼动指标可以判定被试者所处的疲劳状态; 2)当测试者注视点个数FC处于(11,13)区间,平均注视时间AFD处于(328,409)区间,平均眼跳幅度ASA处于(5,7)区间,最大瞳孔面积Pupil Max处于(992,1 124)区间时为非疲劳状态;当FC处于(7,10)区间,AFD处于(263,319)区间,ASA处于(2,4)区间,最大瞳孔面积Pupil Max处于(584,935)时可以认定被试者为疲劳状态。     

海底隧道入口段驾驶员眼动特征分析*

为研究海底隧道入口段驾驶员眼动特征,以海底隧道收费站至入口为研究对象,运用Facelab5.0眼动仪和录像机等设备,采集真实状态下驾驶员眼动特征、行车速度和行车位置数据,并依据道路线形、车辆行车特征和路段标志标线设置,将收费站至入口划分为提速驶离段、换道减速段、缓和段和过渡段（入口段）,分析各区段驾驶员眼动特征及车速变化规律,并建立相应数学模型。研究结果表明:驾驶员驾车通过换道减速段和过渡段时,分别受交织车流与黑洞效应影响,行车速度减小、眼睑闭合度下降、眨眼频率增大;驾驶员行经入口段,车速呈上升-下降-上升-下降的趋势,眼睑闭合度呈增大-减小-增大-减小的趋势,眨眼频率呈减小-增大-减小-增大的趋势,且受交织车流与黑洞效应的影响显著。     

基于视线追踪技术的工艺操作人员人为失误识别研究

为了对生产加工过程中工艺操作人员的不安全行为进行有效监控，及时避免因操作失误带来的工艺安全事故，开展基于视线追踪技术的工艺操作人员人为失误识别研究。通过设计眼动实验方案，利用视线追踪技术采集操作者在工艺流程控制过程中各类失误模式的眼动数据,并对采集的数据进行统计，提取失误行为的眼动特征，并建立人为失误智能识别方法，利用距离函数聚类实现现场操作人员失误状态的准确识别。研究结果表明:以被试样本在不同区域的视线停留时间百分比作为特征参数，并运用欧氏距离函数分类法判别人员操作状态，对操作人员的不安全行为能够准确识别。     

基于视线追踪的三维模拟灭火救援培训效果评估

本文结合灭火救援指挥三维计算机模拟训练平台以及桌面式视线追踪实验系统,开展基于视线追踪技术的学员应急培训效果评估。首先开展眼动分析实验系统搭建与实验设计,采用Eyeso Ec80遥测式眼动仪对操作者模拟灭火救援时的眼动信息进行数据采集与处理。然后,开展失误行为的眼动特征提取研究,针对不同类别的认知状态,分别统计其在不同兴趣区域的注视时间并建立一步转移概率矩阵,最终得到典型失误模式的失误特征。     

基于眼动指标的脑力疲劳识别研究

为减少因脑力疲劳导致的安全事故的发生,研究如何测量和识别脑力疲劳具有十分重要的现实意义.本文提出通过作业前后心算可靠性下降率作为判断脑力疲劳程度的指标,利用眼动追踪仪Tobii Glasses设备测量被试者疲劳前后的瞳孔直径、注视点、陀螺和加速计等眼动参数指标,探究被测试者眼动指标变化规律与脑力疲劳之间的关系.结果表明:发生脑力疲劳时瞳孔直径增加,陀螺和加速计的值减小,注视点的分散程度增加.瞳孔直径、注视点、陀螺和加速计等眼动指标都与脑力疲劳相关.本文研究结果可为建立脑力疲劳评价指标体系和预测脑力疲劳奠定基础.     

基于眼动追踪技术的引航员情景意识识别研究

情景意识(Situation Awareness, SA)缺失是引航作业人为失误的主要根源,有效识别引航员SA水平是保障引航安全的关键。针对现有测量方法的侵入性、主观性、间断性问题,设计典型场景引航模拟试验,利用眼动特征开展引航员SA水平识别研究。应用眼动追踪技术实时采集引航员的眼动试验数据;采用独立样本t检验和Mann-Whitney检验方法研究SA与眼动指标的关联效应;基于敏感眼动指标结合支持向量机(Support Vector Machine, SVM)构建引航员SA识别模型,实现引航操作任务下SA的有效识别。结果显示：高SA组的视觉搜索效率大于低SA组,高SA组主要关注窗外视景而低SA组更多关注电子海图,高SA组比低SA组获取信息的能力更强;平均扫视次数(Average Saccade Count, ASC)、注视总时间百分比(Fixation Duration Percentage, FDP)、平均注视持续时间(Average Fixation Duration, AFD)3个眼动指标与引航员SA水平具有显著相关性;采用“ASC+FDP+AFD”组合指标时且在5 s时间窗口长...     

道路常亮型LED补光灯对驾驶人员的视觉影响

为研究道路常亮型LED补光灯对安全驾驶的影响,通过实测道路现场光照数据构建室内眼动实验,分析不同照度下被试者瞳孔大小的变化和视觉感受变化特征,为道路常亮型LED补光灯的照度设置提供依据。结果表明:道路常亮型LED补光灯光照强度变化对驾驶人员视觉有影响,光照强度从100×10-1 lx变化到700×10-1 lx时,被试者瞳孔逐渐缩小,但能看得清目标;光照强度从700×10-1 lx变化到1 700×10-1 lx时,被试者瞳孔进一步缩小,瞳孔缩小至约3.5 mm时开始看不清楚目标。为减小道路常亮型LED补光灯对驾驶人员的视觉影响,道路常亮型LED补光灯的照度应该设置在700×10-1 lx以下。