驾驶员视觉特性的研究
摘要：本文就驾驶员动静视力的好坏对行车安全地影响进行了探讨，重点分析研究了驾驶员静、动视力总体情况与驾驶员年龄、驾龄等因素之间的关系以及视觉特性与行车安全的联系，论述了检测驾驶员动视力的必要性。研究驾驶员的视觉特征及其变化规律，驾驶员的视觉特性与道路交通安全有直接必然联系，对于预防交通事故具有现实意义。
关键词：驾驶员；视觉特性；检测；应用
The driver of the visual properties
Abstract:This paper movement of good or bad eyesight drivers on the traffic safely impact is discussed in the article, and analyses the static and dynamic driver vision general situation and drivers factors such as age, driving the relationship between the visual characteristics and train operation safety and the contact, this paper discusses the necessity of dynamic test pilot vision. Study the driver's visual feature and the changing laws, the driver's visual characteristics and road traffic safety necessary link directly to prevent traffic accidents have realistic meanings. Keywords: Driver; Visual characteristics; Detection; application
在交通事故中, 处于人-车-路这一交通系统中的人占主导因素, 如图0～1
所示。汽车驾驶员感知外界信息对安全行车至关重要, 各种感觉器官给驾驶员提供的交通信息比例如图0～2所示, 其中80%以上的外界信息是通过视觉系统获取, 而驾驶员的视觉功能对驾驶操作的影响很大, 由此可见进行汽车驾驶员视觉功能的研究有重要意义。
在衡量驾驶员视觉特性的好坏时，通常将静视力、动视力、视野、立体视力等作为重要的评价指标来进行检测和分析，其中静视力与动视力决定驾驶员是否能够及时发现驾车行驶过程中的事故隐患[10]。
笔者就驾驶员视力检测结果进行汇总整理，重点就驾驶员静、动视力总体情况及其与驾驶员年龄、驾龄、是否有驾照等因素之间的关系进行分析研究，以寻求驾驶员视觉特性的保护特征，并将安全行车的视力以及视觉适应能力等因素对行车安全的影响进行了探讨。
图0-1 中国交通事故人、车、路各因素所占比例
图0-2 各种感觉器官给驾驶员提供的交通信息比例由以上两图所示，中国交通事故各因素中，人所占的比例占绝大多数，各种感觉器官中给驾驶员提供的信息比例最大，并且视觉因素与其他各因素相比，视觉所占比例远远超过其他因素。由此可见，在交通系统中，人是交通事故发生的主导因素。视觉在人体各感觉器官中，对驾驶员信息的获得起到了极其要的作用。
1 国内外研究现状
关于驾驶员视觉特性及眼球运动的研究，国内外已经取得了不少的成就。尤其是近些年，国外许多著名的大学及研究机构都在这一领域进行了广泛而持续的研究。通过对国内外相关领域研究现状的调查，发现大部分研究集中在静态视觉特征和虚拟场景条件下的动态视觉特征研究两个方面，开展真实交通场景条件下的动态视觉特征研究的较少。
静态视觉特征主要指注视者和注视目标均处于静止状态时注视者眼睛的运动特征，多用于阅读、观察等领域。该领域的研究开展较早，主要研究方向有：通过眼动分析法对驾驶员在汽车驾驶行为中的眼动研究；对眼动心理学的
理论、技术及应用的研究；对眼球运动中的基本问题、阅读任务过程中的眼动问题和对追踪、搜索等高级心理活动过程中眼动特征的研究等。
动态视觉特征是指注视者和注视目标有一方处于运动状态或双方均处于运动状态的条件下，注视者的眼睛运动特征。对于动态视觉特征的研究，研究方法主要有两种，一种是虚拟场景条件下动态视觉特征研究，一种是真实交通环境条件下动态视觉特征研究。
因为受试验仪器和试验实施危险性的限制，对于动态视觉特征的研究多采用虚拟场试验的方法来进行。虚拟场景条件下动态视觉特征研究是指利用计算机技术，建立虚的交通环境，测试注视者的眼球运动。目前我国的相关研究基本都是采用这种方法。如通过对注视点分布、扫视速度及扫视的眼动机制的分析，对模拟飞机降落过程中飞行员的眼球运动进行的研究等[5]。
在真实交通环境条件下进行动态视觉研究，是指驾驶员佩戴专门的眼睛运动测试仪器，驾驶车辆在真实的交通环境中行驶，记录下眼睛运动数据，结合场景数据、驾驶员心理测试数据和车辆运行数据，来分析驾驶员的动态视觉搜索规律。这种研究一方面对仪器的性能要求很高，同时在真实交通环境中进行试验容易发生危险，因此研究难度较大，但因为试验环境是真实的交通条件，所以数据比较可靠。目前我国很少见到进行这方面研究的文献，国外近年随着研究的深入以及对驾驶安全性影响较小的仪器的出现，已经开始逐渐开展该领域的研究。如通过弯道及直道上进行实车试验，对职业驾驶员和非职业驾驶员视觉感知行为进行研究等。
2 视力
人的视力也叫视敏度, 是指分辨细小的或遥远的物体或物体细微部分的能力。在一定的条件下,眼睛能分辨的物体越小,视觉的敏锐度越大,即视力越好。视力一般分为静止视力和动态视力，人在静止状态下测得的视力为静视力，动视力是指人和视标处于运动（其中人和视标一方运动或两方都运动）时检查的
视力。研究表明，驾驶员的静视力与能够安全行驶的速度有密切的关系，如表2所示，静视力越差，驾驶员能安全行驶的车速就越低。我国驾驶员的体检视力标准为两眼的视力均在0.7以上，或裸眼视力0.4以上矫正视力达到0.7以上，对交通事故资料进行统计发现，低视力驾驶员的动视力随车辆行驶速度的变化而变化，车速提高动视力降低，同时动视力还与年龄有关，年龄增大动视力降低，如图2～1所示。动视力好的驾驶员一般静视力较好，正常人动视力比静视力低10%～20%，特殊情况下甚至降低30%～40%。
表2 静视力与安全行驶车速
视力安全行驶的极限车速/(km·h-1) 安全感
1.0以上50以上安全、舒适
0.75～1.0 30～50 产生不安全感
0.5～0.75 20～30 产生危险感
0.27～0.5 20以下有显著危险感
图2-1驾驶员动视力与速度、年龄的关系
2.1 静止视力
静止视力是指人和所看的目标都在不动状态下检查的视力。我国通用C型视力表检查驾驶员的两眼视力(中心视力),两眼视力(包括矫正视力)各为0.7以上才允许报考驾驶员。一般认为 1.0即为正常视力。用这种方法检查的视力反映驾驶员在静止状态下的视力,即静止视力。这时驾驶员能分辨的C型指示标志越小则静止视力越好。
2.2 动态视力
动态视力是指人和所看的目标处于运动(其中的一方运动或两方都运动)时检查的视力。汽车驾驶员在行车中的视力为动视力。许多研究分析都认为,驾驶员的动视力与交通事故有更密切的关系。值得注意的是,虽然静视力好是动视力好的前提,但是静视力好的人不一定就会有好的动视力。
研究结果表明, 驾驶员的动视力随着车速的变化而变化。例如, 以60km/h 的速度行驶的车辆,驾驶员可看清前方240m处的交通标志; 可是当车速提高到80km/h时,则连160m处的交通标志都看不清楚,因此车速越快,动视力下降越快。
动体视力有一下几个特性：
（1）驾驶员的动体视力随车速的增大而下降。以辨别道路标志为例，当以60km/h的车速行驶时，一般驾驶员可看清240m以内的标志；当车速增大到80km/h时，只能看到160m之内的标志。
动体视力之所以随车速增大而下降，是因为驾驶员的视力随刺激物露出时间的长短而变化，目标物在高速下移动过快，露出时间过短，致使驾驶员视力下降（看不清）。目标物移动的速度，通常以眼球的每秒角速度表示。视力下降的程度与角速度大致成直线关系，眼球转动角速度越大则视力下降越大。
（2）动体视力随年龄的增大而下降，而且年龄越大，动体视力随车速增大而下降的程度越大。
（3）动体视力比静视力与交通事故的关系更为密切，所以对驾驶员来说，仅检查静视力是不够的，动体视力的检查更为重要。
3检测内容和方法
3.1 检测仪器
根据选定的检测内容，选择采用AS-4C型动体视力检测仪作为驾驶员视力检测的主要设备（如图3-1）。该仪器的主要功能在于检查驾驶员对运动物体的辨别能力，可分别检测静视力和动体视力。该仪器根据静视力表原理，采用液晶显示屏产生的C形视标作为目标，检测距离300mm。仪器检测范围为0.1～1.6，视标模拟车速为30km/h。被检者可通过观察识别C行视标大小变化和开口方向变化，按下应答键。
图3-1 动视力检测仪
3.2 检测内容
根据驾驶员特性研究需要，选择驾驶员视觉特性中对行车安全至关重要的静视力和动视力进行重点检测[8]。该方法不仅可以就被测者的静、动视力随年龄驾龄等的分布规律，而且有助于分析驾驶员动体视力相对于常规视力(静视力)的变化情况进行检测。
3.3 检测方法
首先用检测仪检查受检者的静视力，以获取受检者的常规视力值。检查动体视力时，让被检测者坐在仪器前，双眼从仪器观察孔中观察以一定速度由远而近移来的“C”形视标。当能看清视标的开口方向时，立即按下应答开关，并说出“C”的开口方向。
每位受检者练习2次，检测5次。如果连续3次误答，暂停检测，待休息30min后重新检测。对检测数据取平均值，用来评价其动体视力。
3.4 检测步骤
检测分5个步骤，包括：
1）介绍检测的意义和过程；
2）询问被检测者的基本情况，包括年龄、驾龄、有无驾照等；
3）依次进行静视力和动视力测试，同时记录各项测试的数据于表格内；
4）填写表格信息，包括测试时间、天气情况等；
5）若有可能，向接受检测的学生提出驾驶员所需视力要求及行车时视力的重要性。
4 样本选择
4.1 检测样本选择
检测样本即接受检测的大学生。为在检测工作中能做到突出检测对象的代表性和检测数据的可信性，在样本选取时，笔者主要考虑以下几点：首先，检测对象为视力在力正常的允许的范围（0.1～1.6）内，没有严重视觉障碍（如色盲、色弱等）。
其次，检测对象要求在精神状态较好的情况下进行检测，若有近视测试者并带有眼镜，要求戴上近视镜检测。
最后每位测试者需配合检测人员严格遵守纪律，耐心有序地进行测试，积极配合实验所需的各项特性检测，不得谎报实验数据，假如看不清图标不能猜测报给检测人员。
4.2 统计样本的筛选和处理
我们组检测在学院实验室里，共计120样本进行了检测。为了确保检测数据的准确性、代表性和可信性需对采集到的样本进行筛选。样本筛选的具体步骤如下：
（1）剔除不完整数据
驾驶员的信息不完全和不能真实反映驾驶员的情况, 以及检测项目不完全的。
（2）剔除非稳定数据
检测时驾驶员的某一项检测数据出现异常偏大或偏小, 不能代表其对应项的素质, 因此, 对这些异常数据进行剔除。根据稳定性进行数据剔除的方法如下:
式中，-某种驾驶员某项重复检测数据的方差；
-第项重复监测数据方差的均值；
-第项重复监测数据方差的标准值；
-设定的第项的概率。
（3）剔除异常数据
稳定性筛选后, 还需剔除检测数据在数值方面的异点, 以保证样本数据能代表绝大多数沙漠公路驾驶员的整体素质水平。剔除方法如下:
式中，-某项检测数据；
-该项检测数据的均值；
-该项检测数据的标准差；
-根据方差大小和影响程度所确定的该检测项的概率。
综上所述, 考虑到检测数据的代表性、可信性以及统计分析方面的要求等因素依次对原始数据进行了处理, 剔除了检测项目不全和填写不完整的数据、非稳定数据、异常数据等所涉及的样本, 最后确定出80个样本作为统计分析的最终样本。
5 检测结果分析
5.1检测结果总体分析
根据对受检者的总体的动、静视力检测结果的统计整理（见表5-1），被测者静视力和动视力平均为0.76和0.53，其中静、动视力在1.0以上的分别占31.3%和0.75%，绝大多数被测者均可达到机动车驾驶员视力需达到0.7以上的规定要求。但其中，静、动体视力不足0.7的被测者分别也占到了38.75%和60%。根据运动视觉心理学的分析，一般人动体视力比静体视力低10%～20%，特殊情况下低30%～40%。
如下表5-1和附录所示，视力与年龄之间的动视力偏差和降幅要比驾龄与有无驾照的平均值要大。从而得知，视力与年龄之间的因果关系要表现的突出一些。
表5-1 视力检测汇总
相关因素
静视力动视力
静视力-动视力
降幅
(%) 平均值偏差平均值偏差
年龄（岁）
≤20 0.74 0.41 0.53 0.35 0.21 28.38 21~22 0.76 0.41 0.54 0.32 0.22 28.95 23~24 0.75 0.41 0.49 0.35 0.26 34.67
>24 1.03 0.50 0.77 0.46 0.26 25.24
驾龄（年）
0 0.76 0.40 0.53 0.34 0.23 30.26 1~2 0.96 0.36 0.66 0.30 0.30 31.25 ≥3 0.73 0.31 0.58 0.43 0.15 20.55
有无驾照有0.76 0.41 0.54 0.34 0.22 28.95 无0.76 0.40 0.53 0.34 0.23 30.26
图5-1 驾驶员视力分布情况
5.2 视力与年龄的关系
对于静视力，动视力应该是随着年龄的增大而下降的。由于样本选择大都是在相同的年龄段且样本数量有限，所测得静视力结果的偏差不大。但是就大多数年龄在21～23岁的样本中可以看出年龄越大，静视力越低，相应的动体视力也表现出同步降低的趋势（见图5-2）。就动视力相对于静视力的下降情况来看，其降幅也同样服从随年龄增大而增大的规律。如根据检测结果，21～22岁被测者的动体视力较静视力平均低约29%，而23岁以上则低约31%。
图5-2 驾驶员视力随年龄变化情况
5.3 视力与驾龄的关系
一般来讲，驾龄与年龄对驾驶员视力的影响应该是相对应的。根据对检测数据的统计分析，虽然被测者静、动视力总体上表现出随驾龄逐渐下降趋势，但下降的程度要缓于随年龄的下降情况。
根据不同驾龄动体视力相对于静视力的降低情况来看，也远没有受年龄影响那么明显，事实上可以说几乎就没有多大变化（如图5-3）。根据检测结果得知驾龄与视力之间平均降幅27.35%小于年龄与视力之间平均降幅29.31%。从而可以认为驾驶员的视力与驾龄之间的因果关系不大，其中的视力随驾龄呈现的下降趋势更多的还是在于年龄因素的作用结果。
图5-3 驾驶员视力随驾龄变化情况
5.4 视力与驾驶员有无驾照的关系
通常情况下，有驾龄的驾驶员都有驾驶执照，但是有驾驶执照的就不一定开过车，在此次检测结果发现，有个别被测者虽考了驾驶执照，但他的驾龄为零。从图5-4可以明显看出有驾照和无驾照的动、静视力偏差几乎一样，也就充分说明视力与驾照之间因果关系不是很强。
5.5 动体视力评价与分级
表5-5 动体视力评价与分级
界限级别
A B C D
下限0.9 0.4 0.2 —
上限—0.8 0.3 0.1 由表5-5和附录可知检测对象动视力为A级15人，B级36人，C级17人，D级12人。
图5-5 动体视力评价级别分布情况
由上图所示分布情况得出，动体视力处于B级人数占总数的45%，而处于A、C、D级的人数相差不大，各级约占总数的18%。从而进一步说明不同级别的驾驶员视力情况中，视力介于0.4～0.8之间的占大多数。
6 夜间视力
视力与光线亮度也有关, 亮度加大可以增强视力。由于夜晚照度低引起的视力下降叫做夜近视,通过研究发现,夜间的交通事故往往与夜间光线不足、视力下降有直接关系。
对于驾驶员来说在一天中最危险的时刻是黄昏。因为黄昏时, 光线较暗, 不开灯看不清楚,而当打开前照灯时,其亮度与周围环境亮度相差不大, 因而不易看清周围的车辆和行人造成交通事故。
而夜间行车时, 由于汽车前照灯的照明距离有限,特别是会车时要使用近光灯,照明距离只有60m左右,因此,远处的物体变得模糊不清, 造成夜间视力下降。
另外, 夜间视力与物体的对比度以及物体本身的颜色也有关系。亮度、对比度大的物体比对比度小的物体容易辨认。有研究表明,在使用近光灯时,要认知路肩上是否有物体存在的距离,白色物体平均为80m左右,黑色物体平均为43m左右。如果确认的对象是人,穿白衣服者为42m左右,穿黑衣服者为20m左右。若要由其动作姿势确认行为方向时,穿白衣服者为20m左右,穿黑衣服者为10m左右。由此可见,行人的衣服颜色不同,对辨认距离影响很大。一些国家规定, 夜间在道路上作业的人员必须穿黄色反光安全服, 以确保安全, 就是这个道理。
也有研究表明, 夜间视力与年龄也有关,年龄越大,夜间视力越差。因此,在机动车驾驶人的教育过程中,要建议其根据自身的视力、年龄、车速和交通环境中的光线情况选择恰当的车速,不要盲目开快车。
7 驾驶员的视觉适应与眩目
人从光亮的地方进入黑暗的地方时,开始视觉感受性很低,然后又逐渐提高,这个过程叫暗适应; 相反, 从暗处进入亮处时,视觉感受性降低的过程叫光适应。道路上的光线强度与隧道内的光线强度差异越大,适应过程中的视觉障碍越严重。暗适应过程比光适应所需的时间要长,一般需5～15秒,完全适应要30秒,而光适应则较短,只要1秒或数秒。
交通心理学研究结果表明:明、暗适应是产生在人身上的一种视觉反应, 而人的个体适应能力差异各不相同。如年龄增大、疾病、饮酒、吸烟等都会使适应能力下降。有研究表明从40岁起,人们的暗适应时间将增加。因此夜间行车时,机动车驾驶人应严格遵守灯光的规定,如夜间行车要开大灯,夜间会车时要在150m以外互闭远光灯,改用近光灯等。因此,在眩目现象发生后,驾驶员应采取降低车速等措施, 以利于安全驾驶。
8 驾驶中的有关视知觉特性
汽车运行中,当驾驶员知觉目标时,首先对通过注视获取的信息进行重建和说明,然后大脑解释这些感觉输入,只有当这些输入变为某种意义的时候, 驾驶员才对目标有知觉,如知觉为道路、车辆、标志、行人等。研究证明,驾驶员的知觉能力是随着对事物突出的结构特征的逐渐把握而发展起来的。在驾驶人的相关视知觉中,空间知觉有着重要的作用[2]。
空间知觉包括对物体的形状、大小、远近、方位等特性的知觉,空间知觉是由人的各种感官,如视觉、触摸觉、运动觉、平衡觉等相互作用而形成的, 其中视觉起着十分重要的作用。空间知觉对驾驶员有重要的意义。因为在行车中驾驶员要随时了解道路几何形状、障碍物、其他车辆或行人的远近、运动方向及物体或图形的形状和大小等情况,以便正确处理驾驶中出现的问题。例如超车时, 驾驶员必须了解被超车的大小、距离、对面来车的远近等情况, 以便掌握超车时机。因此, 在驾驶人教学过程中,要注意提高驾驶人对于交通环境中事物突出的结构特征的把握能力, 积累相关的知识, 提高驾驶过程中空间知觉的能力。
8.1 视觉特性与行车安全
视力也叫视敏度，是指分辨细小或遥远的物体或物体的细微部分的能力。决定视力的因素有物理方面的和生理方面的，此外，光线亮度不同，物体与背景之间的亮度对比不同，眼睛的适应状态不同等，也都对视力有一定影响。
视力与运动速度有关。机车驾驶员在行车中的视力为动视力。驾驶员的动视力随车速的变化而变化，一般动视力比静视力低10%～20%，特殊情况下比静视力低30%～40%。车辆以60km/h 的速度行驶，驾驶员可看清前方240m 处的交通标志，当车速提高到80km/h 时则连160m 处的交通标志都看不清[4]。
人的视力与光线亮度有着密切关系，亮度加大可以增强视力，在照度为0.1～1000m 烛光范围内，两者几乎成线性关系。研究结果表明，夜间交通事故往往与夜间光线不足、视力下降有直接关系。对驾驶员来说在一天中最危险的时刻是黄昏。黄昏时光线较弱，不开前照灯看不清，打开前照灯时其亮度与周围环境亮度相差不大，因而也看不清周围的车辆和行人，往往会因观察失误而发生事故。所以国外有些学者称黄昏时为“魔鬼时刻”。夜间行车由于车辆前照灯的照明距离有限，特别是会车时要使用近光光束，照明距离仅在60m 左右，致使远处物体变得不清。在夜间，行人衣服颜色不同，对辨认距离影响很大。在使用近光灯时要确认路肩上是否有物体存在，白色物体平均为80m，深色物体为43m；要确认为人时，穿白色衣着者为42m，穿黑色衣着者为20m；要由其动作姿势确认其行走方向时，穿白色衣着者为20m，穿黑色衣者10m 左右。
9驾驶员视觉特性的研究在道路交通系统中的应用[7-8]
人—车—路(环境)共同构成道路交通系统。人是影响交通安全最活跃的因素。在人—车—路(环境)构成的体系中，车辆由人驾驶，道路由人使用，交通环境要有人的管理。因此，对交通安全的研究应对人以足够的重视。车辆是现代道路交通的主要运行工具。车辆技术性能的好坏，是影响道路交通安全的重要因素。车辆制动失灵、制动不良、机件失灵、灯光失效和车辆装载超高、超
宽、超载、货物绑扎不牢固等，都是酿成交通事故的不安全因素。近几年，由于机动车数量增长迅速，远远超过交通基础设施增长速度，道路通行能力不足、警告、限制等标志数量不足、标志不清不规范、符号模糊难以辨认，这些都从客观上增加了道路交通伤亡事故的发生率。
9.1 在道路交通系统中的应用——“人”的方面
随着大量汽车进入家庭，我国的混合交通多了一种解释：“驾驶员的混合”。长期以来，我国的机动车为各种企事业单位所有，机动车驾驶员均为专业驾驶员。专业驾驶员的驾驶技能熟练程度、相互之间驾驶特性的差异性较小。随着大量汽车进入家庭，产生了大量的非专业驾驶员。非专业驾驶员在生理、心理及驾驶技能方面与专业驾驶员都存在着显著的差异，对道路安全有显著影响。通过研究非专业驾驶员和专业驾驶员的视觉-眼动特性，找出其驾驶行为的差异性，将有助于解决我国“驾驶员的混合”的交通问题。
驾驶员过度疲劳已成为导致交通事故的重要原因之一。而眼睛既是人体获取视觉信息的输入通道，同时还能反映人的精神生理状况。利用眼动仪做机车操作界面人机评价的视觉行为分析实验，对驾驶员眼睛的遮闭状态进行判断分析，得到受检者的疲劳状态。
通过对新驾驶员和熟练驾驶员在真实的道路环境中驾驶车辆时的视觉特性进行试验研究，用眼动仪等设备记录眼球运动的参数和相应的车辆行驶速度，比较分析出两者在视觉搜索行为和视觉搜索策略上的差异，以对新手驾驶员进行一些视觉信息处理及认知决策等方面的眼动培训。
9.2 在道路交通系统中的应用——“车”的方面
汽车行驶时，驾驶员需获取路况和前后左右的行车情况，所以，如何保证驾驶员的视野是至关重要的。在汽车视野设计时，要精确设计汽车前风窗大小，后风窗大小，后视镜大小和布置方案等，采用新的设计系统，替代过去繁
琐且很不科学的以平均身材驾驶员眼睛位置作为汽车视野设计基准点的方法，从而带来更精确的视野设计效果。
9.2.1汽车颜色的设计
(1)车身颜色：在天气晴好的条件下，浅色系的汽车视认性佳，安全性能高于深色系汽车。在清晨及傍晚时段光线不好的情况下，黑色汽车的事故率竟是白色汽车的3倍。因蓝色和绿色为收缩色或后退色，看起来比实际要小，尤其是傍晚和下雨天，常不为对方车辆和行人注意而诱发事故。黄色为膨胀色或进攻色，看起来比实际要大，很容易引起对面来车和行人的注意。为此，美国和日本减少了蓝色和绿色车辆的涂装。此外，对光线有较高反射率的银白色和色彩亮丽夺目的嫩黄色是较安全的汽车颜色。一般地讲，暖色较冷色有前进的特性。如以黑色为背景时，两色相比，人们的感觉是黄色车比蓝色车更接近自己。基于安全考虑，车辆宜选用具有前进性的色彩。但是在白色背景前，属暖色的黄色都有后退感，而属冷色的蓝色反而给人以前进的感觉。因此，在为车辆选择色彩时，还要考虑车辆的经常使用环境。
(2)驾驶室的颜色：驾驶室内的颜色也会给驾驶员带来不同的心理反应，驾驶室内不应涂刷使人感到沉闷抑郁的暗淡颜色，也不应涂刷使人亢奋烦躁的强刺激颜色。驾驶室内面板颜色如涂刷得过于刺目，由于路面与面板颜色形成较大的反差，会使驾驶员在观察路况时，分散对路况的注意力，还易造成过早的视觉疲劳。
(3)汽车信号灯颜色：信号灯既要醒目，又不致引起眩目。一般表示危险的视觉信号用红色，如制动信号灯及尾灯，用以警告后续车辆注意，避免发生尾撞。提示信号灯用黄色或橙色，如转向指示信号。为了更加引起周围环境的注意，转向指示信号灯往往有一定频率的闪烁，有的还同时配以音响信号。
9.3 在道路交通系统中的应用——“路(环境)”的方面
第33卷第5期 1999年5月 上海交通大学学报 JO U RN A L O F SHA N GHA I JIA O T O NG U N IV ERSIT Y Vol.33No.5 M ay 1999 收稿日期:1998-03-16 基金项目:上海市科技发展基金资助项目(951111052)作者简介:张文景(1971～),男,博士生. 文章编号:1006-2467(1999)05-0635-04 计算机视觉检测技术及其在机械零件检测中的应用 张文景, 张文渊, 苏键锋, 许晓鸣 (上海交通大学自动化系,上海200030) 摘 要:基于计算机视觉检测(A VI)技术在检测系统的智能化、柔性、快速性等方面较接触式检测方法具有更大的优越性,综述了其基本原理和分类以及近年来此方面的研究成果.分析了利用AVI 技术对机械零件进行检测的一般方法和系统构成,并探讨了基于CAD 的AV I 的关键环节.最后对AVI 技术的发展趋势提出了作者的观点. 关键词:计算机视觉;计算机视觉检测;计算机辅助设计;机械零件中图分类号:TP 391 文献标识码:A Automated Visual Inspection and Its Application on Inspection of Machined Parts ZH A N G Wen -j ing , ZH AN G W en -y uan , SU J ian -f eng , X U X iao -ming Dept.of Automation,Shang hai Jiaotong Univ.,Shanghai 200030,China Abstract :With development of co mputer vision ,automated visual inspection (AV I )has mor e applications in a variety of fields in industry.AVI takes more advantages in intellig ence,flex ibility and speed o f inspec-tio n sy stem than contacted inspection.T he recent achievemens r esearched by internatio nal scholars in the field of AVI w ere surveyed .Principle and classificatio n o f inspection techniques w ere intro duced .T he anal-ysis for g ener al methods and sy stem of AVI o f machined par ts w as presented.Key technolo gy o f AVI based on CAD w as also discussed.Some o pinio ns about development of AVI w ere proposed at last. Key words :com puter vision;autom ated visual inspection(AVI);com puter aided design (CAD);m achine parts 随着CIM S 的推广应用,企业在向柔性化、自动化发展的进程中,提出了对计算机辅助质量(CAQ )系统的需求.目前,计算机辅助检测计划(CAIP)系统已成为CAQ 系统的重要组成部分,它的核心问题是解决如何检测零件.在柔性制造中坐标测量机(CM M )是重要的检测手段,在制造企业中得到广泛的应用.随着柔性制造系统(FM S)的推广,人们对 检测系统的智能化、柔性、快速性等方面提出了更高的要求,以适应多品种、小批量生产的需要.计算机视觉技术得到不断发展,由于计算机视觉系统可以快速获取大量信息,且易于同设计信息及加工控制信息集成,用于工况监视、现场监控的计算机视觉系统已广泛地应用在工业、商业等领域[1,2].计算机视觉作为一种检测手段已经越来越引起人们的重视,逐步形成一种新的检测技术——计算机视觉检测(Autom ated Visual Inspectio n ,AVI )技术. 本文综合了国内外在AVI 方面的研究成果,总结了利用AVI 技术检测机械零件的一般方法和系
作为一个驾驶员应该具备哪些素质 一：优秀的汽车驾驶员应有良好的职业道德 机动车驾驶员的职业道德是社会主义职业道德的组成部分，同时它又从属于社会道德，并受社会道德的制约，因此机动车驾驶员在职业活动中，除了有行政的、纪律的、方式来调节外，更多地是需要用道德的内心信念来调节，而优秀的汽车驾驶员应具有以下职业道德精神：一是树立全心全意为人民服务的奉献精神。就是要树立为乘客，用户和货主全心全意服务的思想，并将这种思想履行在日常的行动之中，对驾驶工作要兢兢业业，不计个人得失和报酬，当个人利益与他人，集体利益发生矛盾时，特别是国家和集体的利益受到损失，遇到危险时，人民群众的生命财产受到威胁，需要挺身而出时，将损失减小到最低程度。二是树立无产阶级的劳动价值观，我国宪法明确规定：“劳动是一切有劳动能力的公民的光荣职责”。优秀的汽车驾驶员应该有热爱劳动，养成热爱本职工作的习惯，对本职工作应兢兢业业，尽心尽责，与各种懒惰的思想和行为作斗争。要有敬业与乐业的精神，树立劳动光荣，从事机动车驾驶职业光荣的新的道德观念。三是树立社会主义物质文明和精神文明的思想。这也是优秀汽车驾驶员的职业理想，也是优秀汽车驾驶员应具备的首要品德。驾驶员要以此来规范自身的行为。树立文明运输、礼貌行车的思想。它是驾驶员职业态度、职业责任、职业良心、职业荣誉等基本规范的综合体现，也是社会主义精神文明建设的“窗口”。因此，驾驶员在行车中，要端正驾驶作风，树立为人民服务的思想，不断提高服务质量。四是努力提高职业技能。驾驶员的职业技能是指从事驾驶工作的实际操作经验、技术能力和理论知识的总和。职业技能是职业道德基本规范的一个组成因素，职业道德是通过一定的职业技能体现出来的，职业技能又是实现和提高职业道德水准的基本保证。努力培养良好的职业技能，是提高驾驶员职业道德的前提条件，也是提高驾驶员职业道德的一项重要内容。决不允许在行车过程中“逢友要比”、“逢闹要看”、“逢慢要超”、“逢堵要绕”、“逢空要窜”、“逢招要停”。 二：优秀的汽车驾驶员应自觉加强对交通法律、法规和其它相关知识的学习，提高自身的交通安全意识 道路交通安全的法律、法规是汽车驾驶员行车的基本准则，如何才能更规范地驾驶好车辆，更是任何优秀驾驶必须认真思考的。目前颁布的《中国人民共和国道路交通安全法》以及相关的规章制度将以往的交通安全教育上升为法律规定，将“以人为本”、“依法管理”等写进法律，并作为法律的重要内容。因此优秀的汽车驾驶员应经常学习交通法律、法规，提高的交通安全意识，模范遵守路道交通安全法律、法规，树立安全行车思想，把安全行车看作是对国家和人民承担的一种重大责任，避免交通事故的发生，保证国家和人民生命财产的安全，决不能违法驾驶，更不允许带任何侥幸心理驾驶车辆。只有严格按章行车，才能确保行车安全。 三：优秀的汽车驾驶员应有良好的身体素质和良好的心理素质 众所周知，健康的身体是人们从事一切工作的基本条件之一。由于汽车驾驶是一项连续、单独、时间长，对人体精力和体力消耗较大的工作，要求驾驶员应有良好的视觉特性，反应特性，操纵的稳定性和抗疲劳特性等，同时还要求驾驶具有良好的心理素质，心理素质是汽车驾驶员在汽车驾驶操作过程中的心理状况和心理活动，它是影响安全行车的另一个内在因素，在某种程度上来说人的心理素质更具有天赋性，是一个人固有的特性且较难改变和提高。但是心理素质对其身体素质和行为具有决定性作用，心理素质好，其
第1章图像视觉特征的提取和表示 1.1引言 图像视觉特征的提取和表示是将图像的视觉信息转化成计算机能够识别和处理的定量形式的过程，是基于视觉内容的图像分类与检索的关键技术，因此，图像视觉特征的提取和表示一直是图像内容分析领域中一个非常活跃的课题。 图像底层视觉特征一定程度上能够反映图像的内容，可以描述图像所表达的意义，因此，研究图像底层视觉特征是实现图像分类与检索的第一步。一般来说，随着具体应用的不同，选用的底层特征也应有所不同，在特定的具体应用中，不同底层视觉特征的选取及不同的描述方式，对图像分类与检索的性能有很大的影响。通常认为，一种良好的图像视觉特征的提取和表示应满足以下几个要求： (1)提取简单，时间和空间复杂度低。 (2)区分能力强，对图像视觉内容相似的图像其特征描述之间也应相近，反之，对于视觉内容不相似的图像其特征描述之间应有一定的差别。 (3)与人的视觉感知相近，对人的视觉感觉相近的图像其特征描述之间也相近，对人的视觉感知有差别的图像其特征描述之间也有一定的差别。 (4)抗干扰能力强，鲁棒性好，对图像大小，方向不敏感，具有几何平移，旋转不变性。 本章重点讨论当前比较成熟的特征提取方法，在此基础上选取合适的特征提取方法，用于图像分类与检索系统的特征提取模块。接下来，将依次介绍颜色，纹理，形状等特征的提取和表示方法，最后对各种特征的特点加以比较。 1.2颜色特征的提取和表示 颜色是图像视觉信息的一个重要特征，是图像分类与检索中最为广泛应用的特征之一。一般来说同一类别的图像之间颜色信息具有一定的相似性，不同类别的图像，其颜色信息具有一定的差异。相对几何特征而言，颜色特征稳定性好，有对大小、方向不敏感等特点。因此，颜色特征的提取受到极大重视并得到深入研究。本章首先介绍几种常用的颜色空间模型，然后介绍各种颜色特征提取和表示方法。 1.2.1颜色空间模型 为了正确地使用颜色这一特征，需要建立颜色空间模型，通常的颜色空间模型可用三个基本量来描述，所以建立颜色空间模型就是建立一个3-D坐标系，其中每个空间点都代表某一种颜色。通常来说，对于不同的应用，应该选取不同的颜色空间模型。常用的颜色空间模型主要有：RGB、HIS、HSV、YUV、YIQ、Munsell、Lu*v*和La*b*等。颜色空间模型的选取需要符合一定的标准，下面就这一标准和最常用的颜色空间模型作一些介绍。 文献[错误！未找到引用源。]中介绍了选择颜色空间模型的标准主要有以下几个： (1)观察角度的鲁棒性
运动目标检测 目录 基于统计背景模型的运动目标检测方法 背景模型提取 运动目标检测 后处理 基于统计背景模型的运动目标检测方法 问题：（1）背景获取：需要在场景存在运动目标的情况下获得背景图像（2）背景扰动：背景中可以含有轻微扰动的对象，如树枝、树叶的摇动，扰动部分不应该被看做是前景运动目标（3）外界光照变化：一天中不同时间段光线、天气等的变化对检测结果的影响（4）背景中固定对象的移动：背景里的固定对象可能移动，如场景中的一辆车开走、一把椅子移走，对象移走后的区域在一段时间内可能被误认为是运动目标，但不应该永远被看做是前景运动目标（5）背景的更新：背景中固定对象的移动和外界光照条件的变化会使背景图像发生变化，需要及时对背景模型进行更新，以适应这种变化（6）阴影的影响：通常前景目标的阴影也被检测为运动目标的一部分，这样讲影响对运动目标的进一步处理和分析首先利用统计的方法得到背景模型，并实时地对背景模型进行更新以适应光线变化和场景本身的变化，用形态学方法和检测连通域面积进行后处理，消除噪声和背景扰动带来的影响，在HSV色度空间下检测阴影，得到准确的运动目标。 背景模型提取 前提假设在背景模型提取阶段，运动目标在场景区域中运动，不会长时间停留在某一位置视频流中某一像素点只有在前景运动目标通过时，它的亮度值才发生大的变化，在一段时间内，亮度值主要集中在很小的一个区域中，可以用这个区域内的平均值作为该点的背景值。具体实现过程：在YUV颜色空间下，Y值的变化范围为0~255，将该范围划分成若干区间[0,T][T,2T]…[Nt,255],n=255/T，对于每个像素点，统计一段时间内每个区间内亮度值的出现的次数。找出出现次数最多的那个区间，将该区间内所有值的平均值作为背景模型在该点的亮度值。这种方法不受前景运动目标的影响。 运动目标检测 检测当前图像和背景图像中对应像素点的差异，如果差值大于一定阈值，则判定该像素为前景运动目标
人眼视觉特性 人眼对380～780纳米内不同波长的光具有不同的敏感程度，称为人眼的视敏特性。衡量描述人眼视敏特性的物理量为视敏函数和相对视敏函数。 1）视敏函数在相同亮度感觉的条件下，不同波长上光辐射功率的倒数可以用来衡量人眼对各波长光明亮感觉的敏感程度。称为视敏函数K(λ)=1/pr(λ) 。 2）相对视敏函数实验表明，人眼对波长为555纳米的光最敏感，因此把任意波长的光的视敏函数与最大视敏函数值K(555)相比的比值称为相对视敏函数。可见光波长实验表明：视敏涵数的曲线的最大值位于５５５nm处当光线微弱向左偏移最大值为５０7nm处，两者相差近５０nm，人眼就相当于带通滤波器，这就表明人眼对亮度变化比较敏感。人眼对于蓝光的视觉灵敏度要比红光和绿光低的多．三条曲线的峰值比为Ｒ：Ｇ：Ｂ＝０．５４：０．５７５：０．０５３（蓝光放大２０倍）．三条曲线有相当一部分是重叠的．正常观察条件下，人眼得到的是二者的合成的视觉，不能将他们各自的数值区分开来．大脑根据三者的比例，感知彩色的色调和饱和度，而三者的和决定了光的总亮度。
2.1对比灵敏度人眼对亮度光强变化的响应是非线性的，通常把人眼主观上刚刚可辨别亮度差别所需的最小光强 I增大时，在一定幅度内感觉不出，必须变化到一定值I+ΔI时，人眼才能感觉到亮度有变化，ΔI/I 此恢复图像的误差如果低于对比灵敏度，即不会被人眼察觉。此外，高频部分在相同的灵敏度阈值下，色差信号Y-R 空间频率只有亮度Y的一半，色差信号Y-B空间频率只有亮度Y的1/4。人眼对于运动图像的对比灵敏度与时间轴上信息的变化速度有关，随着时间轴变化频率的增加，人眼所能感受到的图像信息的误差阈值呈上升趋势，视觉上的这种动态对比灵敏度特性表现为图像序列之间相互掩盖效应。可见度阈值和掩盖效应对图像编码量化器的设计有重要作用，利用这一视觉特性，在图像的边缘可以容忍较大的量化误差，因而可使量化级减少，从而降低数字码率。 2.2分辨率 当空间平面上两个黑点相互靠拢到一定程度时，离开黑点一定距离的观察者就无法区分它们，这意味着人眼分辨景物细节的能力是有限的，这个极限值就是分辨率。研究表明人眼的分辨率有如下一些特点：①当照度太强、太弱时或当背景亮度太强时，人眼分辨率降低。②当视觉目标运动速度加快时，人眼分辨率降低。③人眼对彩色细节的分辨率比对亮度细节的分辨率要差，如果黑白分辨率为1，则黑红为0.4，
第四章驾驶员的个性心理特征学习目标 1．了解驾驶员的性格特征，掌握驾驶员性格与行车安全的关系。 2．了解气质类型以及驾驶员的气质特征，掌握气质对驾驶活动的影响。 3．了解驾驶员的能力结构及形成，理解驾驶能力对行车安全的影响。 俗话说：“人心不同，各如其面。”可以说，在世界上找不到面貌完全相同的两个人，同样，也找不出心理活动完全相同的两个人，每个人都有自己独特的个性特征。个性心理特征是心理学研究对象的另外一个重要方面，指气质、性格和能力等方面的特征和差异。 我们研究驾驶员气质类型、性格特点、能力特征及其与驾驶活动的关系，目的在于使驾驶员了解自己在驾驶职业活动中的个性表现，以便更有效地从事驾驶活动，提高工作效率，保障交通安全并促进他们心理素质的不断提高。 第一节驾驶员的气质 导入案例 争道发生口角两司机闹市斗气摆车 下午5时许，贵阳市都市路高架桥头，一辆出租车和一辆银色马自达轿车一前一后都违章停在路边，马自达轿车的司机用脚踩在出租车的车头上，阻止出租车前行。两名驾驶员都在说着赌气话，马自达司机说：“你不是想找钱吗？乱按喇叭，我就是要教训教训你，我今天不会让你开车走的！”出租车司机也毫不示弱，应声回答：“奉陪到底，我们两个都把车子停下，随你停多久，怠班费我亏得起！”两名司机互不相让，为了表现有“气质”，两人都不愿报警。
马自达司机王先生显得很激动，他说，他和这辆出租车同时在大十字等红灯，他的车停在出租车的前面，“路口还是红灯他就拼命按喇叭催我，我回头说他一句，他还开口骂我。”王先生说，红灯变成绿灯后，双方就开始斗气追逐，直到都市路高架桥头才停下来。 出租车司机李先生则说，在大十字等红灯过程中对方在他前面要变道，于是他按喇叭制止，没想到对方先骂人，于是他也回敬了几句难听的话，矛盾由此而出，对方于是在道路上追逐他。 围观的市民在了解原因后，对双方驾驶员都进行了批评，并指出他们各自的不是之处。也许是觉得大家的批评比较在理，两名驾驶员才停止争执和斗气，各自驾车离去。 请思考 1．案例中的两位司机属于哪种气质类型？ 2．不同气质类型的驾驶员，在驾驶活动中呈现出哪些典型的行为特征？ 交通安全心理学研究表明，驾驶员心理气质特征与安全驾驶之间有很高的相关性。气质是针对一个人的心理活动速度、稳定性、强度和受心理素质支配的对客观事物的处理倾向来说的，也就是人们常说的人的情绪、脾气、个性等。确切地说，气质是个人心理活动中比较稳定的动力特征，表现为心理活动的速度（如语言速度、思维速度）、强度（如情绪体验的强度、意志努力的程度）、稳定性（如注意力集中时间的长短）和指向性（如内向或外向）等方面的特点和差异。 气质是人典型的、稳定的心理特点，是人的个性心理特征之一。它是先天遗传因素、后天教育、生活阅历诸因素作用下逐渐形成的相对稳定的心理
泰山职业技术学院2006级毕业论文 目录 摘要 (1) 1自动检测的原理和方法 (2) 1.1检测和检验的不同意义 (2) 1.1.1质量控制中的检测 (2) 1.1.2质量控制中的检验 (3) 1.2统计质量控制基础 (3) 1.2.1统计质量控制的推断 (3) 1.2.2制造中的偏差 (4) 2计算机视觉检测技 (4) 2.1 AVI技术 (4) 2.1.1视觉检测分类 (5) 2.1.2视觉检测方法 (5) 2.1.3视觉检验方法 (5) 2.2机械零件的AVI (5) 2.3基于CAD的AVI (6) 2.4 AVI技术展望 (7) 参考文献 (8) 致谢 (9)
计算机视觉检测技术及其在机械零件检测中的应用 张文景，张文渊，苏键锋，许晓鸣 摘要：基于计算机视觉检测(AVI)技术在检测系统的智能化、柔性、快速性等方面较接触式检测方法具有更大的优越性，综述了其基本原理和分类以及近年来此方面的研究成果.分析了利用AVI技术对机械零件进行检测的一般方法和系统构成，并探讨了基于CAD的AVI的关键环节.最后对AVI技术的发展趋势提出了作者的观点. 关键词：计算机视觉；计算机视觉检测；计算机辅助设计；机械零件 中图分类号：TP 391 文献标识码：A Automated Visual Inspection and Its Application on Inspection of Machined Parts ZHANG Wen-jing,ZHANG Wen-yuan，SU Jian-feng, XU Xiao-ming Dept. of Automation, Shanghai Jiaotong Univ., Shanghai 200030, China Abstract：With development of computer vision,automated visual inspection (AVI) has more applications in a variety of fields in industry.AVI takes more advantages in intelligence,flexibility and speed of inspection system than contacted inspection.The recent achievemens researched by international scholars in the field of AVI were surveyed.Principle and classification of inspection techniques were introduced.The analysis for general methods and system of AVI of machined parts was presented.Key technology of AVI based on CAD was also discussed.Some opinions about development of AVI were proposed at last. Key words：computer vision;automated visual inspection(AVI);computer aided design(CAD);machine parts
第四章驾驶员的个性心理特征 学习目标 1．了解驾驶员的性格特征，掌握驾驶员性格与行车安全的关系。 2．了解气质类型以及驾驶员的气质特征，掌握气质对驾驶活动的影响。 3．了解驾驶员的能力结构及形成，理解驾驶能力对行车安全的影响。 俗话说：“人心不同，各如其面。”可以说，在世界上找不到面貌完全相同的两个人，同样，也找不出心理活动完全相同的两个人，每个人都有自己独特的个性特征。个性心理特征是心理学研究对象的另外一个重要方面，指气质、性格和能力等方面的特征和差异。 我们研究驾驶员气质类型、性格特点、能力特征及其与驾驶活动的关系，目的在于使驾驶员了解自己在驾驶职业活动中的个性表现，以便更有效地从事驾驶活动，提高工作效率，保障交通安全并促进他们心理素质的不断提高。 第一节驾驶员的气质 导入案例 争道发生口角两司机闹市斗气摆车 下午5时许，贵阳市都市路高架桥头，一辆出租车和一辆银色马自达轿车一前一后都违章停在路边，马自达轿车的司机用脚踩在出租车的车头上，阻止出租车前行。两名驾驶员都在说着赌气话，马自达司机说：“你不是想找钱吗？乱按喇叭，我就是要教训教训你，我今天不会让你开车走的！”出租车司机也毫不示弱，应声回答：“奉陪到底，我们两个都把车子停下，随你停多久，怠班费我亏得起！”两名司机互不相让，为了表现有“气质”，两人都不愿报警。 马自达司机王先生显得很激动，他说，他和这辆出租车同时在大十字等红灯，他的车停在出租车的前面，“路口还是红灯他就拼命按喇叭催我，我回头说他一句，他还开口骂我。”王先生说，红灯变成绿灯后，双方就开始斗气追逐，直到都市路高架桥头才停下来。 出租车司机李先生则说，在大十字等红灯过程中对方在他前面要变道，于是他按喇叭制止，没想到对方先骂人，于是他也回敬了几句难听的话，矛盾由此而出，对方于是在道路上追逐他。 围观的市民在了解原因后，对双方驾驶员都进行了批评，并指出他们各自的不是之处。也许是觉得大家的批评比较在理，两名驾驶员才停止争执和斗气，各自驾车离去。 请思考 1．案例中的两位司机属于哪种气质类型？ 2．不同气质类型的驾驶员，在驾驶活动中呈现出哪些典型的行为特征？ 交通安全心理学研究表明，驾驶员心理气质特征与安全驾驶之间有很高的相关性。气质是针对一个人的心理活动速度、稳定性、强度和受心理素质支配的对客观事物的处理倾向来说的，也就是人们常说的人的情绪、脾气、个性等。确切地说，气质是个人心理活动中比较稳定的动力特征，表现为心理活动的速度（如语言速度、思维速度）、强度（如情绪体验的强度、意志努力的程度）、稳定性（如注意力集中时间的长短）和指向性（如内向或外向）等方面的特点和差异。 气质是人典型的、稳定的心理特点，是人的个性心理特征之一。它是先天遗传因素、后天教育、生活阅历诸因素作用下逐渐形成的相对稳定的心理特征，具有极大的稳定性。具有
视觉媒体特性 作者：佚名转贴自：本站原创点击数：64 人类信息交流中，最丰富的信息流是视觉媒体。凡是通过视觉传递信息的媒体，都属于视觉类媒体。它包括图形、图像、文字以及一切形象化的视觉信息形式。视觉类媒体特性研究，涉及光度学、色度学、图形学、数字信号处理和人类视觉生理心理特性等，认识和运用其基本特征，是视觉媒体处理的各种技术之基础。作为一名专业的图形设计员来说，了解视觉媒体特性是必不可缺的。下面我们将从几个不同的侧面来分析和说明视觉类媒体的主要特性。 一、可见光谱与光度学参量 人眼所看到的客观存在的世界，通常称之为景象。客观物体所发出的光线或是物体受光源照射后所反射、透射的光，在人的视网膜上成象，是一种自然的生理功能，它使人能借助视媒体去认识世界。近代科学的发展，特别是光电转换技术进步，使人类能够以各种方法来记录、处理、传输客观景象，如各类图片、照片、绘画、文稿、X光胶片等：不仅是获取和记录那些人眼可见的图像信息还可利用非可见光和其它手段成象，或利用适当转换装置将其变为人眼可视图像，例如红外成象、超声成象、微波成象等；科学技术使人的视觉能力逐步增强和延伸。从‘物理上讲，光线是电磁波的一种能量辐射形式。电磁波的主要参数包括：传播方向，所具能量，极化情况和波长。电磁波的频率范围很宽，根据波长不同，具有不同性质，包括无线电波、红外线、可见光谱、紫外线、X射线、’宇宙射线等。可见光谱在电磁波中仅是很窄的一段，其波长在380至780毫微米之间，波长不同呈现不同的颜色，从紫、蓝、绿、黄到橙、红，连续地变化。描述方法使用如下物理量：光源发光强度、光通量、照度、亮度，还使用视敏曲线反映人眼的感觉特性。 二、三基色原理 不同波长的单色光会引起不同的彩色感觉，然而同样的彩色感觉却可以来源于不同的光谱成分的组合，这个事实说明，光谱分布与彩色感觉之间的关系是多对一的，也说明在彩色重现过程中并不要求客观景物反射光的光谱成分，而重要的是人眼应获得原景物的相同的彩色视觉。实验证实，大自然中几乎所有颜色都可以用几种基色按不同比例混合而得到。三基色原理包括如下内容： 1．选择三种相互独立的颜色，即不能以其中两种混合而得到第三种作为基色，将这三基色按不同比例进行组合，可获得自然界各种彩色感觉。如彩色电视技术中选用红(R)、绿(G)和蓝(B)作为基色，印染技术中选用黄、品红、青作为基色。 2．任意两种非基色的彩色相混合也可以得到一种新的彩色，但它应该等于把两种彩色各自分解为三基色，然后将基色分量分别相加后再相混合而得到的颜色。 3．三基色的大小决定彩色光的亮度，混合色的亮度等于各基色分量亮度之和。
课时计划
一般情况下，影响驾驶员反应的因素分为客观刺激物和 驾驶员自身的特性等方面。 刺激对象不同，反应时间不同，反应最快的是触觉，其次是听觉，再其次是视觉，反应最慢的是嗅觉。作为道路交通信息来说，利用触觉刺激和声音刺激，都有一些困难，因此现在大部分用光线作为刺激物，如各种交通信号、交通标志和路面标线等。 刺激部位不同，反应时间不同，手的反应速度比脚快。 同种刺激，强度越大，反应时间越短。这是因为刺激物作用于感觉器官的能量越大，则在神经系统中进行的过程也快。所以如果以光线作为刺激物，则应提高它的亮度；如果以声音作为刺激物，则应提高它的响度。这些都有利于缩短驾驶员的反应时间。 刺激信号数目的增加会使反应时间增长。如红色信号和有声信号同时作用，驾驶员的反应时间比只用红色信号作用的反应时间增加1—2倍以上。 刺激信号显露的时间不同，反应时间也不同。在一定范围内，反应时间随刺激信号显露时间的增加而减少。表4-5为光刺激时间对反应时间影响的一组实验数据。 一般而言，男性多为外倾型(心理活动表现外在、开朗、活泼、善交际)、积极、富有正义感和意志决定能力。女性多为内倾型(深沉、文静、反应相对迟缓)，直观、情绪相对不稳定。 男驾驶员反应时间短，女性驾驶员则长。 达到领驾照标准的时间，女性驾驶员比男性长26％。遇到紧急情况时差别较大。 例如在遇到正面冲撞之前的一刹那，多数男性驾驶员设法摆脱，而女驾驶员则多恐慌、手足无措。 在培训驾驶员时，应适当延长女学员的训练时间。 同时，女驾驶员更适合驾驶轻便车，这样，有利于保证交通安全。 随着车辆运行速度的提高，驾驶员的脉搏和眼动都加快，感知和反应变慢，对各种信息的感受刺激变得相对迟钝，在会车和超车中往往对车速估计过低，且容易对距离估计失误。尤其在越过障碍和在盲区路段行驶中，往往对突发情况还未做出反应事故就已经发生了。这种情况在肇事现场中就属车辆先将行人、物撞倒，而后再出现制动印迹痕。肇事接触点在路面上的投影点，必然落在制动印痕迹的前面。其实，很多事故，都是因为驾驶员盲目开快车，遇到紧急情况反应不及所致。 总结： 引导学生对本节课内容进行总结。思考与记录 总结本节课内容 10分 8分 四．
驾驶员视觉特性的研究 摘要：本文就驾驶员动静视力的好坏对行车安全地影响进行了探讨，重点分析研究了驾驶员静、动视力总体情况与驾驶员年龄、驾龄等因素之间的关系以及视觉特性与行车安全的联系，论述了检测驾驶员动视力的必要性。研究驾驶员的视觉特征及其变化规律，驾驶员的视觉特性与道路交通安全有直接必然联系，对于预防交通事故具有现实意义。 关键词：驾驶员；视觉特性；检测；应用 The driver of the visual properties Abstract:This paper movement of good or bad eyesight drivers on the traffic safely impact is discussed in the article, and analyses the static and dynamic driver vision general situation and drivers factors such as age, driving the relationship between the visual characteristics and train operation safety and the contact, this paper discusses the necessity of dynamic test pilot vision. Study the driver's visual feature and the changing laws, the driver's visual characteristics and road traffic safety necessary link directly to prevent traffic accidents have realistic meanings. Keywords: Driver; Visual characteristics; Detection; application 在交通事故中, 处于人-车-路这一交通系统中的人占主导因素, 如图0～1
第33卷第1期自动化学报Vol.33,No.1 2007年1月ACTA AUTOMATICA SINICA January,2007 车辆辅助驾驶系统中基于计算机视觉的 行人检测研究综述 贾慧星1章毓晋1 摘要基于计算机视觉的行人检测由于其在车辆辅助驾驶系统中的重要应用价值成为当前计算机视觉和智能车辆领域最为活跃的研究课题之一.其核心是利用安装在运动车辆上的摄像机检测行人，从而估计出潜在的危险以便采取策略保护行人.本文在对这一问题存在的困难进行分析的基础上，对相关文献进行综述.基于视觉的行人检测系统一般包括两个模块：感兴趣区分割和目标识别，本文介绍了这两个模块所采用的一些典型方法，分析了每种方法的原理和优缺点.最后对性能评估和未来的研究方向等一系列关键问题给予了介绍. 关键词行人检测，车辆辅助驾驶系统，感兴趣区分割，目标识别 中图分类号TP391.41 A Survey of Computer Vision Based Pedestrian Detection for Driver Assistance Systems JIA Hui-Xing ZHANG Yu-Jin Abstract Computer vision based pedestrian detection has become one of the hottest topics in the domain of computer vision and intelligent vehicle because of its potential applications in driver assistance systems.It aims at detecting pedestrians appearing ahead of the vehicle using a vehicle-mounted camera,so as to assess the danger and take actions to protect pedestrians in case of danger.In this paper,we give detailed analysis of the di?culties lying in the problem and review most of the literature.A typical pedestrian detection system includes two modules:regions of interest(ROIs) segmentation and object recognition.This paper introduces the principle of typical methods of the two modules and analyzes their respective pros and cons.Finally,we give detailed analysis of performance evaluation and propose some research directions. Key words Pedestrian detection,driver assistance system,ROIs segmentation,object recognition 1引言 车辆辅助驾驶系统中基于计算机视觉的行人检测是指利用安装在运动车辆上的摄像机获取车辆前面的视频信息，然后从视频序列中检测出行人的位置.由于它在行人安全方面的巨大应用前景，成为智能车辆、计算机视觉和模式识别领域的前沿研究课题.欧盟从2000年到2005年连续资助了PROTECTOR[1]和SAVE-U[2]项目，开发了两个以计算机视觉为核心的行人检测系统；意大利Parma[3]大学开发的ARGO智能车也包括一个行人检测模块；以色列的MobilEye[4]公司开发了芯 收稿日期2006-3-14收修改稿日期2006-6-17 Received March14,2006;in revised form June17,2006 国家自然科学基金(60573148),教育部高等学校博士学科点专项科研基金(20060003102)资助 Supported by National Natural Science Foundation of P.R.China(60573148),Specialized Research Fund for the Doc-toral Program of Higher Education(20060003102) 1.清华大学电子工程系北京100084 1.Department of Electronic Engineering,Tsinghua University, Beijing100084 DOI:10.1360/aas-007-0084片级的行人检测系统；日本本田汽车公司[5]开发了基于红外摄像机的行人检测系统;国外的大学如CMU[6]、MIT[7,8]和国内的西安交通大学[9]、清华大学[10]也在该领域做了许多研究工作. 车辆辅助驾驶系统中基于计算机视觉的行人检测属于计算机视觉中人体运动分析的研究范畴，其主要任务是在运动摄像机下快速准确地检测行人.本文主要针对这一特定领域对相关的文献进行综述，重点分析常用方法的原理和优缺点，以期对相关的科技人员起到指导作用.对监控系统和体育运动分析领域中人体检测感兴趣的读者可以参考综述文献[11～14]. 行人检测除了具有一般人体检测具有的服饰变化、姿态变化等难点外，由于其特定的应用领域还具有以下难点：摄像机是运动的，这样广泛应用于智能监控领域中检测动态目标的方法便不能直接使用；行人检测面临的是一个开放的环境，要考虑不同的路况、天气和光线变化，对算法的鲁棒性提出了很高的要求；实时性是系统必须满足的要求，这 c 2007by Acta Automatica Sinica.All rights reserved.
第34卷第8期2017年8月 计算机应用与软件 Computer Applications and Software VoL34 No.8 Aug.2017 显著性目标检测中的视觉特征及融合 袁小艳u王安志1潘刚2王明辉1 \四川大学计算机学院四川成都610064) 2 (四川文理学院智能制造学院四川达州635000) 摘要显著性目标检测，在包括图像/视频分割、目标识别等在内的许多计算机视觉问题中是极为重要的一 步，有着十分广泛的应用前景。从显著性检测模型过去近10年的发展历程可以清楚看到，多数检测方法是采用 视觉特征来检测的，视觉特征决定了显著性检测模型的性能和效果。各类显著性检测模型的根本差异之一就是 所选用的视觉特征不同。首次较为全面地回顾和总结常用的颜色、纹理、背景等视觉特征，对它们进行了分类、比较和分析。先从各种颜色特征中挑选较好的特征进行融合，然后将颜色特征与其他特征进行比较，并从中选择较 优的特征进行融合。在具有挑战性的公开数据集ESSCD、DUT-0M0N上进行了实验，从P R曲线、F-M easure方法、M A E绝对误差三个方面进行了定量比较，检测出的综合效果优于其他算法。通过对不同视觉特征的比较和 融合，表明颜色、纹理、边框连接性、Objectness这四种特征在显著性目标检测中是非常有效的。 关键词显著性检测视觉特征特征融合显著图 中图分类号TP301.6 文献标识码 A DOI：10. 3969/j. issn. 1000-386x. 2017.08. 038 VISUAL FEATURE AND FUSION OF SALIENCY OBJECT DETECTION Yuan Xiaoyan1,2Wang Anzhi1Pan Gang2Wang Minghui1 1 (College o f Computer Science，Sichuan University，Chengdu 610064，Sichuan，China) 2 {School o f Intelligent M anufacturing, Sichuan University o f A rts and Science, Dazhou 635000, Sichuan, China) Abstract The saliency object detection is a very important step in many computer vision problems, including video image segmentation, target recognition, and has a very broad application prospect. Over the past 10 years of development of the apparent test model, it can be clearly seen that most of the detection methods are detected by using visual features, and the visual characteristics determine the performance and effectiveness of the significance test model. One of the fundamental differences between the various saliency detection models is the chosen of visual features. We reviewed and summarized the common visual features for the first time, such as color, texture and background. We classified them, compared and analyzed them. Firstly, we selected the better features from all kinds of color features to fuse, and then compared the color features with other characteristics, and chosen the best features to fuse. On the challenging open datasets ESSCD and DUT-OMON, the quantitative comparison was made from three aspects：PR curve, F-measure method and MAE mean error, and the comprehensive effect was better than other algorithms. By comparing and merging different visual features, it is shown that the four characteristics of color, texture, border connectivity and Objectness are very effective in the saliency object detection. Keywords Saliency detection Visual feature Feature fusion Saliency map 收稿日期:2017-01-10。国家重点研究与发展计划项目（2016丫?80700802,2016丫?80800600);国家海洋局海洋遥感工程技术 研究中心创新青年项目（2015001)。袁小艳，讲师，主研领域:计算机视觉，机器学习，个性化服务。王安志，讲师。潘刚，讲师。王 明辉，教授。
人眼的视觉特性 1、引言人眼的视觉系统是世界上最好的图像处理系统，但它远远不是完美的。人眼的视觉系统对图像的认知是非均匀的和非线性的，并不是对图像中的任何变化都能感知。例如图像系数的量化误差引起的图像变化在一定范围内是不能为人眼所觉察的。因此，如果编码方案能利用人眼视觉系统的一些特点，是可以得到高压缩比的。对人眼视觉特性的深入研究及由此而建立的各种数学模型，一直是各种图像数字压缩算法的基础。 2、人眼的视觉特性 人眼对380～780纳米内不同波长的光具有不同的敏感程度，称为人眼的视敏特性。衡量描述人眼视敏特性的物理量为视敏函数和相对视敏函数。1）视敏函数在相同亮度感觉的条件下，不同波长上光辐射功率的倒数可以用来衡量人眼对各波长光明亮感觉的敏感程度。称为视敏函数K(λ)=1/pr(λ) 。2）相对视敏函数实验表明，人眼对波长为555纳米的光最敏感，因此把任意波长的光的视敏函数与最大视敏函数值K(555)相比的比值称为相对视敏函数。 可见光波长 实验表明：视敏涵数的曲线的最大值位于５５５nm处当
光线微弱向左偏移最大值为５０7nm处，两者相差近５０nm，人眼就相当于带通滤波器，这就表明人眼对亮度变化比较敏感。人眼对于蓝光的视觉灵敏度要比红光和绿光低的多．三条曲线的峰值比为Ｒ：Ｇ：Ｂ＝０．５４：０．５７５：０．０５３（蓝光放大２０倍）．三条曲线有相当一部分是重叠的．正常观察条件下，人眼得到的是二者的合成的视觉，不能将他们各自的数值区分开来．大脑根据三者的比例，感知彩色的色调和饱和度，而三者的和决定了光的总亮度。 2.1对比灵敏度人眼对亮度光强变化的响应是非线 性的，通常把人眼主观上刚刚可辨别亮度差别所需的最小光强差值称为亮度的可见度阈值。也就是说，当光强I增大时，在一定幅度内感觉不出，必须变化到一定值I+ΔI时，人眼才能感觉到亮度有变化，ΔI/I一般也称为对比灵敏度。因此恢复图像的误差如果低于对比灵敏度，即不会被人眼察觉。此外，高频部分在相同的灵敏度阈值下，色差信号Y-R空间频率只有亮度Y的一半，色差信号Y-B空间频率只有亮度Y的1/4。人眼对于运动图像的对比灵敏度与时间轴上信息的变化速度有关，随着时间轴变化频率的增加，人眼所能感受到的图像信息的误差阈值呈上升趋势，视觉上的这种动态对比灵敏度特性表现为图像序列之间相互掩盖效应。