山区公路驾驶视觉信息量计算方法研究

为解决山区公路中驾驶视觉信息量难以量化的问题，对驾驶视野图像进行分割，根 据HSV颜色模型，提取视野图像的色调、饱和度、亮度值，再结合车速值，在驾驶视觉心理负荷的基础上，提出山区公路路域环境下的驾驶视觉信息量计算方法.通过实车实验，进行数据采集，并验证计算方法.计算结果表明，在半郁闭型空间行驶时，接收的视觉信息量最大；在郁闭型空间中，接收的信息量最小.计算结果与被试实际感受具有一致性，说明本文提出的驾驶视觉信息量计算方法具有可行性，可为路域环境的合理布设提供一定的技术参考.     

不同能见度及信息量对驾驶人视觉特性影响

为探究不同能见度及信息量条件下驾驶人的视觉特性，以城市主干路为模型基础，分别建立不同能见度及信息量条件的模拟驾驶场景。选取21名驾驶人参与试验，运用模拟驾驶试验的方式采集数据，分析不同能见度及信息量条件下驾驶人注视时长、扫视百分比和瞳孔直径变化规律；通过动态分类法对驾驶人视野区域进行划分，应用马尔科夫链计算驾驶人在不同能见度及信息量条件下注视点在各区域间的一步转移概率和平稳分布概率。结果表明：能见度较好时交通标志信息量是影响驾驶人视觉特性的主要因素，在I3条件下驾驶人能够迅速判别道路交通环境中的重点信息；当能见度较差时驾驶人的观察区域由道路远处向近处转移，无法及时搜索远处的潜在威胁，不利于行车安全。     

具有亚像素精度的冗余特征机器人视觉伺服控制

为克服机器人视觉伺服系统对位姿估算及标定精度的依赖性,结合前期特征识别和后期视觉伺服控制,提出基于冗余特征的机器人视觉伺服控制方法.首先,针对图像处理计算密集的问题,从加快特征提取运算速度考虑,研究了矢量数据的递归贪婪压缩算法;其次,从提高图像空间测量精度考虑,研究了基于向量正交性的亚像素特征提取方法,并结合合作目标形状,给出基于多边形形状拟合的目标识别实验性准则;最后,基于图像视觉伺服理论和任务函数方法,直接以具有亚像素级的冗余图像特征作为反馈信息,建立了机器人视觉伺服控制模型,并进行了视觉伺服验证试验.理论分析和实验结果表明,本文提出的视觉伺服控制方法能够在复杂的环境下快速稳定地提取伺服特征,并对标定误差和深度估计误差具有一定的鲁棒性.      

高速公路桥隧段驾驶员视觉信息量计算分析

对高速公路桥隧段驾驶员视觉信息量展开研究,可以定量地评价桥隧段道路环境对行车安全的影响。通过对道路信息视觉关注度的计算,求得了高速公路各典型断面的驾驶员视觉信息量。计算结果表明,隧道内驾驶员视觉信息量严重不足,易使驾驶员产生单调疲乏感,而桥梁段与普通路段相比差别不大。提出了增加隧道侧墙信息以提高驾驶员视觉信息量,保障行...     

基于视觉需求的城市水下特长隧道光环境评价与优化综述

为提高城市水下特长隧道的行车安全和运输效率, 总结了城市水下特长隧道光环境典型问题与改善措施, 分别从舒适性、经济性、设置依据、安装形式等方面对洞口遮光设施、出入口加强照明、景观装饰、视线诱导系统4种隧道光环境改善措施进行了比较分析; 依据马斯洛需求层次理论对驾驶人视觉需求进行分层, 提出了包含事故分析、评价体系、优化思路、优化方法的城市水下特长隧道光环境评价体系与优化研究框架。分析结果表明: 城市水下特长隧道光环境主要有出入口的明暗适应、道路线形变化引起的视距不足、中部的视觉参照信息不足、隧道整体空间路权不清晰的问题; 设置视线诱导系统是一项低成本、有效的光环境优化方法, 能满足驾驶人在不同隧道路段上的视觉差异化需求; 驾驶人视觉需求由低到高可以分为功能性、安全性、舒适性、美观性, 并依次对应相应的基本型、安全型、舒适型、韵律型视觉参照系, 可构建以空间路权、人因与驾驶任务、差异化、韵律性为指标的评价体系来评价城市水下特长隧道光环境; 城市水下特长隧道光环境优化应将视线诱导和加强照明相结合, 主要通过视线诱导系统来重构视觉参照系, 隧道接近段、入口段、中间段普通区、出口段应以舒适型视觉参照系为优化目标, 中间段提醒区及唤醒区则应构建韵律型视觉参照系。      

面向智能交通的单目视觉测距方法研究

与前方车辆距离是影响行车安全的重要因素,因此本文提出一种面向未来智能交通的前方车辆单目视觉测距方法.首先,提出融合物联网、智能识别、云计算技术的车联网模型,车辆可实时向车联网回传位置信息及前车图像,请求附近交通标志及前方车辆几何尺度信息,车辆端可计算图像坐标系下车道标志线、交通标志、车辆尺度信息.然后,建立单目相机数学模型,介绍以交通标志、车道分界线为合作标志的单目视觉测距方法.最后,综合应用单目视觉测距方法,设计了前方车辆自适应视觉测距方案.通过仿真实验,证明了单目视觉测距方法的正确性与有效性,可丰富驾驶辅助系统的前方车辆测距手段.     

基于重要位平面的彩色图像检索算法

针对利用颜色特征检索图像时的不足,提出了一种基于重要位平面的彩色图像检索算法.该算法利用位平面分解的方法对表征图像视觉的信息进行分解,从中提取能够表征图像视觉信息的5个最高位平面,并计算其上的R、G、B颜色分布熵来描述图像特征.为了避免图像中像素颜色值的微小变化对位平面复杂度的影响,采用了位平面的灰度码表示方法.最后设计了以位平面距离加权和的方法进行相似性度量.仿真实验表明所提出的算法具有高效的图像检索性能.     

驾驶员注意力量化转换模型研究

为研究驾驶员注意力转移规律,提出驾驶员注意力转换模型.将驾驶注意力分布状态划分为驾驶态、干扰态、内敛态,构建注意力转移状态空间.依据短时连续驾驶过程中注意力分布的齐次性,将马尔科夫过程引入到研究中,构建连续短时片段内驾驶员注意力转移模型.针对长时连续驾驶中注意力在各状态分布的非齐次性,通过时段划分采用短时模型叠加的方法得到长时连续驾驶注意力转移的近似处理模型组.结合实验数据对模型进行了检验,结果分析表明平均误差MAPE均小于5%,具有较高精度,模型可用.     

计算机视觉系统研究中存在的问题及解决思路

从计算机视觉系统的基本体系结构出发，指出了计算机视觉系统研究中存在的主要问题，从理论上探讨了解决这些问题需要考虑的新思路，并且进一步提出了视觉计算方法中的误差估计问题及视觉系统在硬件实现层次上存在的问题。     

机器视觉理论下的桥梁形变在线监测技术探讨

光学原理是机器视觉理论的基础,其主要是将采集而来的目标图像,通过计算机将其结构的位移值计算域分析出来。将简易的标志点布置在桥梁结构待测的部位中,人们便可以利用标志点的特性,将形心跟踪定位算法研究并开发出来。将机器视觉理论作为理论基础,对桥梁形变在线监测技术进行了研究与探讨,并运用相应的测试系统,对拱肋与桥塔偏位、桥梁斜拉索振动位移监测等桥梁较为关键的部位的位移情况进行了测量,旨在对桥梁测试技术进行丰富与完善。     

不同等级公路环境下驾驶人动态视觉特性规律研究

为研究不同等级公路上行车时驾驶人的动态视觉行为模式,采用数理统计与回 归分析方法,对采集的不同等级公路上驾车的不同年龄、不同驾龄、不同性别及不同教育 程度的 6 类驾驶人视觉特性指标数据进行了对比分析,定量研究了不同等级公路上的驾 驶人的注视、扫视及眨眼的变化规律.试验结果显示,车速、视野、注视点距离之间显著相 关,并得到随着车速增加受到信息刺激次数及反应错误次数也随之增加;驾驶人的注视 点、水平搜索广度、垂直搜索广度、扫视幅度、扫视速度等视觉特性指标的变化随不同等 级公路具有明显的规律性分布.本文的研究有助于公路交通设施的设计、设置及其管理, 有利于公路行车安全与效率的提高.     

山区公路典型小半径曲线安全改造

山区公路长大下坡加小半径曲线是事故多发点。本文以某山区公路事故黑点为研究对象,通过对行车速度及车辆行车轨迹的分析,得出小半径曲线视觉信息不良及离心力过大是导致事故的主要原因。在对车辆侧向稳定性理论分析基础上,对改造前后运行车辆运行安全性进行了分析评价,并提出了山区公路小半径曲线的道路安全设计方法,以供参考。     

Driver's Visual Cognition Behaviors of Traffic Signs Based on Eye Movement Parameters

A dynamic visual cognition experiment was carried out in driving simulation barn with eye tracker system to get drivers' eye movement parameters when they were reading traffic signs with various information quantities in different speeds. The eye movement parameters include fixation number and duration. Driver's visual area was divided into three areas using dynamic cluster method. Further analysis was conducted on the eye movement parameters of the three areas. Findings were discussed in this paper: the fixation distribution has a high correlation with driving speed and information quantity. As the driving speed and information quantity increased, the fixation number and duration in traffic sign area have an increasing trend and drivers have less visual cognition to front lane. When the guide signs have more than five amount of information, drivers' fixation number and duration have an abrupt change and the effectiveness of visual cognition decreased significantly. It is recommended that the highway traffic guide sign information volume should not exceed 5. Under the same condition, the driver needs more fixation when recognizing non-guide signs and the visual cognition process is more complicated.     

山区旅游公路服务设施规模设置

服务设施是改善疲劳驾驶、保障交通安全的有效手段,既要通过合理的功能布设和完善的服务设施吸引驾驶员多停车,又要保证一定的经济性,避免出现过多的浪费和对环境的破坏,因此,服务设施规模设置至关重要。结合山区旅游公路交通和安全特点,从设计交通量和驶入率两方面对服务设施规模计算模型进行改进,并根据内蒙古S203线林区旅游公路进行验证。     

城市道路场景下驾驶注意力需求的影响因素研究

为探索城市道路场景下影响驾驶注意力需求的交通因素,搭建包含多种交通变量的城市道路交通场景,对30位被试进行驾驶模拟器视线遮挡实验。以视线遮挡概率表示驾驶注意力需求等级,采用逐步逻辑回归方法建立各交通变量对驾驶注意力需求等级模型,并分析其影响方式。结果显示,遮挡概率沿驾驶路线波动较大,不同交通变量对驾驶注意力的需求不同。十字路口、公交车站、路边停放车辆、跟车距离、会车距离和弯道曲率等对驾驶注意力需求影响显著。越接近十字路口遮挡概率越小,到达十字路口时几乎没有遮挡。说明被试会主动适应外界交通环境对注意力的需求,有选择的获取与驾驶有关的交通变量信息,并预测各个交通变量的发展趋势。研究结果有助于提高驾驶分心预警系统的环境敏感性。     

基于驾驶负荷的山区二级公路纵坡路段驾驶舒适度评价研究

为定量评价山区公路纵坡路段驾驶舒适度，本文以云南省文都二级公路为研究对象，进行实车试验开展驾驶负荷研究.首先，分析上、下坡路段坡度、坡长、加(减)速度指标对驾驶负荷影响程度，运用多元回归建立驾驶负荷模型；其次，利用心率增长率的第50、85分位值划分驾驶舒适度，结合所建模型对驾驶舒适度进行阈值分析，确定不同驾驶舒适程度对应坡度、加(减)速度区间范围；最后，对模型及阈值划分合理性进行分析验证.结果表明，坡度、加 (减)速度对纵坡路段驾驶负荷皆为显著变量，而坡长与驾驶负荷仅存在弱相关性.本文模型有效，阈值划分合理，可为低等级公路驾驶负荷研究提供参考.     

基于驾驶负荷的山区二级公路纵坡路段驾驶舒适度评价研究

为定量评价山区公路纵坡路段驾驶舒适度，本文以云南省文都二级公路为研究对象，进行实车试验开展驾驶负荷研究.首先，分析上、下坡路段坡度、坡长、加(减)速度指标对驾驶负荷影响程度，运用多元回归建立驾驶负荷模型；其次，利用心率增长率的第50、85分位值划分驾驶舒适度，结合所建模型对驾驶舒适度进行阈值分析，确定不同驾驶舒适程度对应坡度、加(减)速度区间范围；最后，对模型及阈值划分合理性进行分析验证.结果表明，坡度、加 (减)速度对纵坡路段驾驶负荷皆为显著变量，而坡长与驾驶负荷仅存在弱相关性.本文模型有效，阈值划分合理，可为低等级公路驾驶负荷研究提供参考.     

整体式悬挑结构与岩土共同作用研究

介绍了一种山区道路拓宽技术——整体式悬挑结构,运用有限元软件数值模拟了岩土对荷载的响应,提出了其简化计算方法；用visual c++编写了一种适用于该结构的计算程序,对该结构与岩土的共同作用进行了研究；得出了不同土体对结构受力的影响,实际工程选用老填土和碎石土是经济的.     

基于深度学习的公路货车车型识别

为判断公路货车车型，并提升货车车型识别的速度与精度，提出基于深度学习的方法对公路货车及其轮轴进行精细化目标检测；采用道路监控拍摄和网络爬取的方式获得了16 403张公路货车侧方图像，建立了货车侧方图像数据集，并采用Retinex理论和加入限制对比度的自适应直方图均衡化(CLAHE)等视觉增强方法预处理所采集图像中的光照不均图像和夜视图像；通过理论分析和对比试验选取单阶段检测网络YOLOv3作为公路货车车型识别的目标检测网络，并从调整先验框和模型输入大小以及引入注意力机制3个方面优化了检测模型；针对单帧图像可能同时出现多辆货车的情况，采用基于目标位置信息挖掘的算法分析了货车与轮轴的位置信息，提出一种通过轮轴中心点与货车预测框位置信息判定公路货车与轮轴隶属关系的方法。研究结果表明：图像经过预处理可显著增强车辆的特征信息，优化后检测模型的网络性能得到提高，通过对目标位置信息的挖掘与利用可以很好地解决货车车型判定问题；优化后的检测模型实时检测速度可达47帧·s^-1,对公路货车车型的识别综合准确率达到了94.4%。该方法实现了对公路货车车型的无接触、快速和准确识别，为公路货...