儿童对不同形状字体警示语标识的眼动特征

为研究儿童对不同形状字体警示语标识的视觉注意特征,将字体形状为单一变量的警示语标识图片作为视觉刺激材料,利用Eye-Link Ⅱ型眼动仪记录了30名小学生观看这些图片时的注视点个数和首次注视时间等试验数据,用SPSS分析了注视点个数和首次注视时间,基于视觉注意理论结合主观调查问卷结果表明:1)被试者对黑体字体注意程度最大;2)儿童对不同形状字体警示语标识的注意程度由大到小为黑体、隶书、宋体(楷体)、幼圆.     

安全标志边框形状及颜色的视觉注意特征研究

为研究安全标志边框形状及颜色的视觉注意特征,将安全标志的边框形状、颜色及其组合的图片作为视觉刺激材料,利用Eyelink II型眼动仪记录了20名被试者观看这些图片时的注视点数和首次注视时间等试验数据,通过统计学方法并结合视觉注意理论进行分析。结果表明:1)在形状因素中,被试者对三角的注意程度最大;2)在颜色因素中,被试者对红的注意程度最大;3)在组合因素中,被试者对蓝三角、黄斜杠圆、蓝圆、绿正方的注意程度最大,其中三角、斜杠圆与颜色的最优组合不同于国家标准中采用的组合。     

塔机驾驶员的持续性视觉注意负荷研究

为提高塔机作业安全工效,基于视觉心理学、认知心理学理论,利用眼动追踪技术记录驾驶员视觉行为数据,分析和评估塔机驾驶员视觉转移过程的表征参数,结果表明:起重作业过程中驾驶员注视时间长,视知觉资源主要集中于起吊物,保持持续性注意状态,以维持高效起重作业,心理负荷较大;起重作业不同子过程注视时间与瞳孔直径差异较大,在空中平移过程中注意力较为分散,瞳孔直径较小,心理负荷较小。据此,提出了塔机起重作业的人因工效改善方向,为起重作业安全实施提供决策支持。     

融合VR-眼动的施工现场隐患识别视觉注意与搜索特征研究

为探究施工现场隐患识别视觉注意与搜索特征,提升识别绩效水平,融合虚拟现实(Virtual Reality, VR)和眼动追踪技术,开展VR施工场景内的隐患识别试验,收集不同隐患识别经验群体的眼动数据;运用统计学方法,对比分析累计注视时间、注视百分比等眼动指标的差异性,揭示隐患识别经验与注意力资源分配方式的内在联系;基于眼动轨迹匹配法,聚类首次视觉搜索轨迹,结合施工现场空间布局,探究隐患识别经验影响下搜索习惯的差异。结果表明：经验知识水平对隐患识别绩效具备驱动作用,但隐患专业度过低则会弱化经验知识的效果;被试的注意资源大多集中于具有视觉显著性特征的无关要素,仅有小部分分配于隐患,然而,具有较高经验知识水平的被试对隐患信息更加敏感,分配于隐患的注意资源占比更高;相较于新手组同一区域多次重复的搜索习惯,专家组大多采用某一区域的详细搜索再切换到下一区域的方式。     

基于眼动试验的煤矿禁止类安全标识位置有效性研究

安全标识作为一种安全管理手段已得到普遍应用,但在煤炭企业实际应用中并未完全发挥其应有作用。为了研究煤矿禁止类安全标识放置的有效性,首先,通过构建眼动试验平台进行试验,选取煤矿井下皮带运输、井口等图片作为模拟场景;其次,将场景中安全标识区域作为兴趣区域,采集不同被试的注视点个数、首次进入时间等数据;最后,运用SPSS 20.0软件和统计方法分析试验采集的数据。结果表明,安全标识有效的设置位置为编号(2)(上中)和编号(5)(正中)。     

不同煤矿噪声暴露时间对视觉认知影响研究

噪声是煤矿井下主要危害,对人体视觉系统的影响不容忽视。为了提高暴露在噪声环境中工人的视觉认知能力,进而减少人因事故的发生,针对视觉认知随噪声暴露时间的变化进行研究,利用Eye Link II眼动仪采集被试者的平均注视时间、平均眼跳幅度和眼跳次数3个眼动指标来衡量视觉认知能力随着综采工作面噪声暴露时间的变化。结果表明:1)噪声能够使视觉注意力下降,对视觉认知效率的影响不显著,对视觉辨识能力的影响较复杂;2)噪声在0~10 min和40~55 min时间段对视觉注意力影响较严重,在0~15 min和50~80 min时间段对视觉辨识能力影响较严重;3)被试者随时间变化出现视觉性疲劳后,噪声可轻微提高视觉认知效率和视觉辨识能力。     

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...     

农村公路复杂环境中新老驾驶人视觉特性研究

为研究新老驾驶人在农村公路复杂环境中的视觉特性,采用眼动仪测量若干被试人员在实际驾驶过程中的视觉生理指标,运用统计学和数据挖掘方法分析新老驾驶人的瞳孔直径、注视特性、扫视特性和追随眼动特性,进而辨析新老驾驶人的驾驶行为特性差异。结果表明,在农村公路复杂道路环境中,新老驾驶人的视觉特性和驾驶行为具有明显差异。新驾驶人的瞳孔直径变化剧烈,表现出长时间注视和注视反馈特性;老驾驶人具有较多短时间注视特性,注视前瞻性和反馈特性都很明显,并且具有追随眼动特性。     

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。     

建筑物应急疏散标识在干扰情境中的大学生视觉行为研究

为降低高校建筑物应急疏散标识周边干扰物对标识识别有效性的影响,找出干扰性最低的组合设计,通过引入尺寸、颜色、形状、位置4个参数,设计18种干扰情境,基于眼动技术,通过试验研究大学生在不同干扰情境下搜寻应急疏散标识的视觉行为.利用方差分析和F-聚类分析,对反应时间、首次进入兴趣区前用时、兴趣区首个注视点持续时间、扫视时间...     

U型转向时驾驶人注视特性研究

为探究己知环境特征与驾驶行为之间的对应规律,利用Dikablis头戴式眼动仪在U型道路环境中进行实车试验。监控并记录9名驾驶人的眼动行为数据,分别从注视区域(AOI)的平均注视时间、AOI注视比例、视觉扫描的复杂性等3方面分析驾驶人视觉特性。结果显示,U型转向(U-Turn)过程中接近阶段各AOI平均注视时间为0.2~0.7 s,驾驶人注视点落在远处区域的比例明显高于其他区域,而转向阶段各AOI平均注视时间为0.2~1.4 s,驾驶人注视点落在近处区域的比例明显高于其他区域。注视熵率值反映了视觉扫描的复杂程度,出口点AOI分布集中,注视熵率值为0.5~4.0,视觉扫描的复杂性低,入口点AOI分布分散,注视熵率值为1.8~4.5,视觉扫描的复杂性高;因此,U-Turn出口点和入口点环境差异对驾驶人注意力分配策略影响显著。     

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。     

噪声对作业人员的听力危害调查

通过对某发电厂噪声作业环境及接噪工人听力损伤情况的调查,表明噪声强度越大,听损率越高;接噪工龄越长,听损率越高;同工龄段高频听损比语频听损率高。指出保护作业人员听力的关键在于加强噪声治理,同时不应忽视个人防护。     

驾驶员接管自动驾驶车辆的眼动特性和行为分析

为探究接管自动驾驶车辆期间驾驶员的视觉特性,分析眼动与接管反应操控行为的关系,开展驾驶模拟试验收集驾驶行为及眼动数据。运用统计学方法,分析驾驶员感知不同接管场景的视觉特性,探究接管请求(TOR)前后眼动指标的变化规律;并基于视觉分配和瞳孔变化特性分析驾驶行为,揭示眼动特性与接管反应及驾驶操纵策略的内在联系。结果表明:TOR前,相较于静态场景,驾驶员感知动态场景诱发元素扫视更频繁且平均注视时间更短;此时驾驶员的视觉分配特性与其接管反应行为存在显著相关性。TOR后,驾驶员的注视时间增加,眨眼频率降低,瞳孔直径扩张,眼跳幅度增大;不同场景下驾驶员的瞳孔差异表明其应对动态场景时具备更好的警戒水平和更平稳的操纵策略。     

安全标志排列顺序的视觉注意特征研究*

为研究安全标志位置设置的视觉注意特征,选取国标中4种安全标志（警告、禁止、指令、提示）进行排列组合,利用Eyelink Ⅱ记录20名被试的平均注视时间和首次注视时间,并采用统计学及视觉注意理论进行分析。研究结果表明:从位置角度分析,无论横向还是纵向排列,位置Ⅱ的首次注视时间相对较短,且当禁止标志位于位置Ⅱ时,首次注视时间平均值相对较小;从平均注视时间角度分析,禁止标志位于位置Ⅱ时,平均注视时间相对较长;通过横纵位置Ⅱ的对比可知,禁止标志位于位置Ⅱ时,排列方式对平均注视时间及首次注视时间无显著影响（p>0.05）;横向中偏左的位置及纵向中偏上的位置具有较好的识别性,而禁止标志位于位置Ⅱ时,显著性更高且横向与纵向无差异,国标的顺序设置更能增强安全标志的显著性。     

眼动指标检测管制疲劳的性能研究

为了挖掘更多检测管制疲劳的眼动指标,利用模拟塔台管制软件和眼动仪搭建试验平台,采集被试的眼动数据和主观疲劳的程度值,通过其疲劳前后眼动指标差异的显著性、与疲劳的相关性、以及受试者的工作特征曲线(ROC)分析,探讨了各眼动指标检测管制疲劳的性能。结果表明:疲劳前后被试的扫视速度、注视点和平均注视时长差异显著,扫视幅度无显著差异;扫视幅度与疲劳无相关性,平均注视时长与疲劳呈弱相关,扫视速度和注视点数与疲劳均呈中等以上的显著相关;利用注视点、扫视速度二元分类识别疲劳的效果为接近较好水平,是有潜力的管制疲劳检测指标,可为管制员疲劳检测和预警提供试验支撑。     

数字化人机界面操作员目标定位眼动试验

为了验证数字化监控室操作员在监视过程中存在目标定位失误,并得到相关的目标定位失误率及反应时间,进行了眼动试验。试验设置了箭头、数字、图形及颜色4种目标信息,验证了目标定位延迟及目标定位失败两类目标定位失误的存在,并获得了被试对目标信息的首次进入时间及注视持续时间。通过对4种目标信息的目标定位眼动数据分析,发现不同的目标信息类型对目标信息区的眼动首次进入时间及注视持续时间的影响是显著的,对目标定位的总失误率影响也是显著的。通过SPSS软件分析发现,目标定位总失误率与首次进入时间及注视持续时间都存在线性相关关系。     

基于模拟飞行任务下的眼动指标分析

分析眼动指标在定量测量飞机驾驶员的注意力分配规律和工作负荷变化中的作用。让4个被试者在飞行模拟器上完成了3个不同阶段的模拟飞行任务,同时用眼动仪器记录了注视、扫视、瞳孔尺寸方面的眼动指标,划分为座舱外景和内部仪表两个兴趣区域对数据进行了对比和认知分析。被试者在外景有更多的注视点、更多和更长的注视时间,在仪表上的平均瞳孔尺寸比外部视景要大,平均扫视幅度随任务难度增大而减小。眼动指标可以客观地反映驾驶员的注意力分配规律和工作负荷变化;视觉飞行规则下,飞行员主要从外景获取视觉信息,他的大部分注意力都集中在外景。     

注意偏侧化对驾驶视觉搜索的眼动表现证据

为探究驾驶过程中伪忽视注意在不同道路等级条件下视觉搜索偏好的差异,通过实车驾驶的试验方法,记录15名驾驶人分别在3种真实道路环境(高速公路、快速公路、二级公路)驾驶过程的眼动数据(兴趣区、注视时长、注视点、瞳孔大小),以便发现驾驶人空间注意的视觉眼动搜索模式。结果表明：驾驶人首先表现出轻微偏左的不对称空间注意的特点,随着道路条件的复杂程度提高(从高速公路、快速公路到二级公路),驾驶人认知负荷提高,驾驶空间注意的眼动搜索呈现出趋中到趋右的安全搜索模式倾向。     

城市道路环境下新老驾驶人视觉特性研究

为研究新老驾驶人在城市道路环境下的视觉特性,以开发型汽车驾驶模拟器为试验平台,选用12名被试人员,用眼动仪对被试人员进行生理指标测试。运用统计学和数据挖掘方法对新老驾驶人的瞳孔面积、注视特性、扫视特性和回视特性进行了分析。结果表明:在城市道路环境下,新驾驶人的瞳孔面积变化剧烈;老驾驶人前瞻性机制和反馈机制表现明显,而新驾驶人只表现出具有反馈机制;新驾驶人对仪表盘、前方车辆的注视次数和注视时间较多,老驾驶人更倾向于对后视镜、标志牌、行人等信息的关注;新驾驶人的回视次数多,而老驾驶人回视次数少。在城市道路环境中新驾驶人与老驾驶人相比,视觉特性不稳定,受道路环境的影响较大。