智能化信息系统对飞行员视觉搜索特性的影响

为探究飞行员使用智能化信息系统的视觉搜索特性,设计以信息系统等级（交互式辅助系统和电子飞行手册）为自变量、以视觉搜索特性（视觉搜索特征和绩效水平）为因变量的对比实验,记录20名航线飞行员在模拟机实验场景中所关注的各人机交互界面的眼动数据,通过统计分析、构建视觉搜索绩效评估模型,反映飞行员视觉搜索特征及绩效水平。结果表明：两组飞行员的注视总持续时间、注视总持续时间占比、注视次数等视觉搜索特征存在显著差异,且随着信息系统智能化等级的提高,飞行员在单发失效和襟翼卡阻故障场景中的视觉搜索绩效水平有效提高且工作负荷降低。由此,验证了信息系统自动化程度的提高在复杂场景下能对飞行员的工作绩效产生正效应,可为驾驶舱人机交互界面的设计、优化及迭代提供理论参考,保证飞行安全。     

面向自动驾驶的驾驶环境视觉感知复杂度量化评估方法

为优选自动驾驶汽车开放测试、示范道路并支撑其驾驶环境的优化,提出面向自动驾驶的驾驶环境视觉感知复杂度量化评估方法。以百度街景地图作为驾驶环境数据源,运用脚本文件以及截图工具PicPick搭建自动化街景图像数据提取平台,并在不同区域、不同道路等级下采集上海市50条典型道路的驾驶环境数据;从行人、交通标志、交通标线、红绿灯、车辆5方面出发,构建驾驶环境要素感知平台,并开展感知精度的量化评估;在单要素感知准确率的基础上,采用熵权法确定多维感知要素权重,计算各道路综合感知准确率,并应用轮廓系数法与K-means++聚类算法进行视觉感知复杂度分级。结果表明,上海市典型道路的驾驶环境视觉感知复杂度分为三级,大部分道路的视觉感知复杂度属于2级;对比不同等级道路发现,支路的视觉感知复杂度总体上低于主干路。     

考虑驾驶人视觉搜索能力的雨天公路限速设计

为解决雨天行车时，由于车速过高导致驾驶人无法准确识别公路路侧信息的问题，本研究首先基于注意分配理论选取车速、驾驶人视野图片清晰度、视线角度和注视分布比例作为雨天行车驾驶人的注意分配指标，结合Fisher判别理论建立雨天视觉搜索能力量化模型。其次利用UC-win/Road模拟驾驶软件搭建试验平台，以降雨强度和车速作为影响因素，研究二者协同作用下的驾驶人注意分配指标的变化规律，构建降雨强度-车速与视觉搜索能力的关系模型，并提出降雨强度与限速的匹配方案。结果表明，车速和降雨强度的增加都会导致驾驶人难以观察道路远方的交通信息，驾驶人为降低行车风险，会改变视觉搜索策略，转而增加对道路前方的关注程度，进而降低了对观测目标的视觉搜索效率。因此，当车速和降雨强度匹配不当时，驾驶人需要花费更多努力将注意转移至观测目标所在的兴趣区域，导致无法及时发现路侧交通信息。此外，视觉量化模型的整体判别准确率为85.94%，可以较好地评价雨天环境下驾驶人视觉搜索能力。最后分别对传统基于停车视距的限速方案和基于驾驶人视觉搜索能力的限速方案进行了对比，结果表明基于停车视距的限速模型计算的限速值较高。为避免由于车速过高导致...     

识别任务驱动的可视化界面颜色编码感知量化实验研究

为了探究人类视觉系统对颜色编码的感知量化机制,采用测量差异化的阶梯法及量化法,通过分析视觉系统对颜色差异的感知规律,实现了对颜色编码感知的量化研究.引入最小可觉差作为量化感知差异的指标,以散点图相关性判断作为识别任务,在不同相关性识别任务中设置不同的颜色色差作为实验刺激,最终分析得到人类视觉系统对颜色差异的感知量化关系.结果表明:对于高斯分布的散点图,不同的色差值与相关性感知之间的识别精度符合线性函数关系,识别正确率符合对数函数关系.该量化模型可以为可视化界面设计者提供设计指导,使他们能够预测颜色感知,以便为界面的编码设计提供有效信息,同时为数据维度复杂的信息可视化设计提供理论基础.     

猛禽视觉研究新进展

 鸟类高度依赖其对视觉环境的评估结果。概述了以猛禽为代表的鸟类视觉生理系统和视觉信息感知系统特性的研究现状，对比了不同种类猛禽视觉系统的特性与优缺点。首先描述了包括眼外周结构、眼球壁和眼内的折光系统在内的解剖学结构，分析了猛禽眼和其他动物的眼之间的区别；然后介绍了猛禽视觉信息的传导通路和中枢；最后阐明了猛禽与其他动物不同的颜色感知特性、双中央凹特性以及猛禽视觉敏锐度特性，并概述了当前模拟猛禽视觉特性的研究方法以及关键问题，探讨了其未来的发展趋势。     

视觉修复系统模型建立与信息处理

针对客观世界的场景图像复杂,与视觉假体有限的微电极刺激阵列之间的矛盾,从视觉信息需求入手,开展了视觉假体装置建模与视觉信息的研究,设计了视觉假体装置眼动机构的生物、机械、电子一体化模型,并通过心理物理学实验进行评估验证.实验结果反映了视觉假体使用者的视觉效果和最小视觉信息需求.     

面向无人平台的室内精密定位与构图技术

针对无人作战平台在室内等复杂环境下的高精度定位与地图构建问题,提出了一种利用信标锚节点辅助的单目视觉同步定位与地图构建方法,该方法通过WLAN锚节点估计出单目视觉尺度因子并结合视觉传感参数,获取真实尺度空间下的定位位置,并利用因子图模型对WLAN定位和单目视觉定位结果进行最大后验概率准则下数据融合,从而获得精确的位置和构图信息。实验表明：文中所提出的方法较好地解决了传统单目视觉定位中的尺度不确定问题,定位精度达到分米级,扩展了单目视觉SLAM在真实尺度空间中的应用,在复杂环境下的无人侦察、搜救和打击等应用领域具有重要的工程和实践意义。     

基于颜色信息相位谱的显著性检测

为了快速搜索场景中的重要目标,依据人类视觉系统的特点,提出了一种基于颜色信息相位谱的显著性检测模型. 通过分析图像颜色相位谱信息,建立显著性图谱,它能够表示出场景中重要目标的位置. 实验结果表明,在复杂背景下,该算法能够较好地检测出和人类视觉相一致的重要区域.     

基于目标检测的单目视觉半稠密语义地图构建

传统的视觉SLAM系统在机器人定位和制图工作中取得了显著的成功,但存在着缺乏场景信息、地图过于稀疏、单目相机初始化困难等亟待解决的问题。本文提出了MNS-SLAM（Monocular-semantic SLAM）,将目标检测算法与单目视觉SLAM（同时定位与地图构建）技术相结合,进而构建有助于环境理解的半稠密语义地图。首先,通过目标检测网络YOLOv4检测对象获取边界框和类别信息,通过消失点算法和二次曲面恢复算法由2D目标检测恢复出3D长方体及二次曲面,实现3D物体的位姿初始化。同时,引入了目标间相对位姿不变性的语义约束,构造了语义损失函数,将其添加到BA优化中,最后通过增量式3D线段提取,构建带有物体语义信息的半稠密地图。文中方法在TUM公开数据集和真实场景中进行试验,不仅构建了半稠密地图,同时添加了语义信息,为后端的优化提供了新的约束,相机的绝对和相对位姿误差表现出优于单目ORB-SLAM2的性能,有助于搭载单目相机的移动机器人感知和理解环境,执行更复杂的任务。     

车载中控屏信息布局对视觉搜索绩效的影响

车载中控屏是智能汽车驾驶员在行车中频繁使用的信息交互媒介,研究为了获取车载中控屏的最佳信息布局位置,对不同年龄组的参试者在中控屏不同信息布局位置的视觉绩效进行实验测试。通过视觉搜索的方法研究了静视野、动视野两种条件下年龄在视觉绩效上的差异,以此评价车载中控屏幕中不同信息布局位置的有效性。实验中,将模拟的车载中控屏划分为6个信息布局位置,设置横向和纵向两种中控屏摆放方式,以年龄和信息布局位置为自变量,共采集26名参试者的反应时长和眼动数据。结果表明,静视野下的平均搜索时长为1 222.76毫秒、动视野下的平均搜索时长为1 725.80毫秒,同时实验过程中老年组付出了更多的视觉注意资源。最终得出如下结论：①静视野测试下,老年组在信息布局右侧位置视觉绩效表现不佳;在左下侧、中下部位的视觉绩效表现良好。②动视野测试下,老年组在信息布局的右侧位置将付出更多的视觉注意力;在左上侧、中间部位的视觉绩效表现良好。可见,随着年龄的增加越靠近有效视野范围的信息,视觉绩效表现更好。且横向摆放设计的中控屏幕更适合老年人群。     

基于视觉感知的模糊C均值聚类算法

针对传统模糊C均值聚类算法对结构复杂图像分割效果不理想的问题,提出一种基于视觉感知的模糊C均值聚类算法.首先,在分析视皮层神经元感受野性质的基础上,建立视神经元细胞响应函数来计算图像的结构特征.其次,定义一种斜坡函数从仿生学的角度来模拟人眼对相对亮度变化的感知,用来计算图像中像素点与聚类中心点之间的差异.所提模型充分考虑了邻域刺激对中心神经元影响的方向性、位置相对性和周期性,比较精确地描述了图像的结构信息,有效地抑制了噪声和复杂纹理的干扰.实验结果表明,本文算法克服了传统模糊C均值聚类算法的缺点,实现了具有复杂背景图像的精确分割.     

一种基于S-CIELAB的图像质量评价模型

在图像质量评价中加入人眼视觉系统特性能够提高其评价性能。S—CIELAB是一个在考虑了人眼视觉系统的空间模糊特性基础上计算彩色图像色差的模型。文章研究了采用S—CIELAB模型来评价图像质量的方法，对JPEG2000压缩图像与原图像失真度的预测结果与视觉评价基本一致。     

基于视觉注意力机制的图像检索研究

信息技术的发展使各种图像信息日益膨胀,如何从中找到重要的信息一直是机器视觉和信息处理研究中长期面临的重要问题。将视觉注意力机制引入到图像分析领域,则能获得高效的检索能力。本文首先介绍了视觉注意力、视觉注意力计算模型及研究现状,其次分析了图像中引入视觉显著性的必要性和重要性,论述了图像视觉显著性的层次、显著性特征的选择及度量;最后给出了有待研究的重点问题。     

复杂相似性图像检索系统体系结构

研究了一种支持复杂相似性查询的图像检索系统体系结构、提出了处理复杂相似性查询的技术,构造出一个高效的图像检索系统。图像的内容由三种特征来定义：可量化的可视化信息特征、非量化描述的语义信息特征和包含更抽象语义信息的关键字特征。用记可以根据上述特征对图像数据库进行各种简单到复杂的查询、利用面向对象的注释描述模型实现图像的高层语义内容索引,利用特征提取方法可以对图像模型中的可视化定量特征建立索引。     

Information-based reduced reference image quality assessment incorporating non-tensor product wavelet filter banks

To achieve the better performance of image quality assessment, this paper develops an information-based scheme. First, visual maps that contain visual information are extracted by non-tensor product wavelet filter banks at different scales. Subsequently, to model visual difference （VD） caused by image degradations, the variation of information entropy between distorted and reference images is employed. Then the final visual quality is calculated with the VDs at each scale. In experiments, evaluation results show that it performs very well in terms of high accuracy of image quality measurement as well as low data rate.     

不同线形诱导信息量下新老驾驶员视觉特性

为定量分析新老驾驶员在不同线形诱导信息量的草原公路弯道行车时的视觉特性,建立了5种不同层级线形诱导信息量的草原公路弯道虚拟场景,信息量水平分别为Q0、Q1、Q2、Q3、Q4,并进行了模拟驾驶试验,对驾驶员视野分区,分析不同信息量条件和驾驶熟练程度对驾驶员视觉特性的影响规律。结果表明：熟练驾驶员注视分布区域比非熟练驾驶员更远也更分散,非熟练驾驶员对近距离区域的关注程度远高于熟练驾驶员;非熟练驾驶员行车过程视觉负荷较高,对有效信息的感知和处理能力较弱,视觉搜索策略需要改善;两组驾驶员在Q2条件下的视觉强度特征表现最佳,认知和视觉搜索策略更为灵活;提出表征驾驶员眼动强度的回归模型,并分别求得两组驾驶员受信息量影响的眼动强度回归方程。     

基于2D视觉注意模型的全参考图像质量评价方法

为进一步提高视频图像质量评价主客观的一致性, 提出一种基于2D视觉注意模型的全参考质量评价方法。将2D视觉注意模型与PSNR(Peak Signal to Noise Ratio)、 SSIM（Structural Similarity Index Method）、 GSSIM(Gradient based Structural Similarity Index Method)评价方法相结合, 进行视频图像质量评价。实验结果表明, 该方法对图像质量评价较原PSNR、SSIM、GSSIM方法更有效; 在LIVE数据库上得到的Pearson、Spearman相关系数分别为0.903 5和0.903 1; 较其他评价方法原理简单, 计算复杂度较低, 且性能较优, 具有很好的评价效果。     

基于语义绑定的分层视觉词汇库的图像检索

提出了一种解析复杂图像语义的模型——分层语义模型,给出了解析复杂语义和构造模型的方法.提出了基于分层语义模型的语义绑定的分层视觉词汇库的概念,给出了构造词汇库的具体方法和步骤,同时对词汇库细节问题给出了解决的方法.将提出的分层视觉词汇库应用于基于内容和语义的图像检索中,并给出了构建图像检索系统的方法和检索图像的步骤.该模型在图像检索中可同时满足基于图像内容的检索方式和基于图像语义的检索方式.实验结果表明,该方法比基于SIFT(Scale Invariant Feature Transform)特征向量的图像检索方法具有更好的性能.     

基于注意力选择与感觉容量的图像质量评价算法

图像质量评价是用可计算的模型模拟人的主观判断。根据人眼对图像高低频失真的感觉容量不同及注意力选择特性,本文提出一种新的图像质量评价算法。首先,将图像的高低频信号分别选用视觉显著图的系数和小波变换的近似系数表示;然后,采用不同方法分别计算图像高频和低频失真量,两种失真量的乘积就代表图像质量评价。这种客观评价算法与LIVE图库中DMOS的线性相关性达到0.906 4以上,明显优于PSNR和SSIM等算法。     

感受野视觉特征整合模型及应用

 采用基本ICA模拟视觉感知机制对自然图像分解得到的图像基函数在空间排列上是混乱的,这与视觉生理机制相互矛盾.模拟视皮层感受野间的信息整合机制,建立了新的计算模型.针对基于内容的图像故障区域检测问题,提出了相应的高效率少样本检测算法. 首先,以列车正常和故障图像序列作为训练数据,利用拓扑ICA方法学习图像基函数,由此得到的独立分量系数作为神经元响应,然后模拟同步振荡机制选择响应强烈的神经元,输出其对应的内容,最后通过自动对比实现图像故障区域的快速定位.实验结果表明,与传统方法相比较,引入视觉信息整合机制的新模型及其算法能够提高故障检测率.