駕駛人視覺特性及注意力檢測研究綜述

徐彩睿 重慶交通大學 交通運輸學院 重慶 400074

交通事故發生率伴隨著機動車的增加逐年增長，而每年有 25%~30%的事故起源于駕駛員的注意力分散。在人-車-環境三個系統協同運行時，人在控制汽車行徑上起著主體作用。駕駛人通過眼睛接受外界信息，視線方向很大程度受到注意力的影響，注意力的狀態直接關系到駕駛人能否即時處理外界危險事件。本文在回顧國內近二十幾年文獻的基礎上，對駕駛人的眼部特性相關研究進行系統的回顧與前瞻，從視覺分散來源、駕駛人視覺規律、判斷注意力狀態三個方面進行闡述，并指出未來仍需研究的方向。

1 影響視覺分散的因素

成波等人將注意力分散劃分為駕駛視線分散、駕駛精神分散，視線分散是指視線長時間偏離正常駕駛行駛方向，而駕駛精神分散是指駕駛人意識下降，應將駕駛視線分散區別于駕駛精神分散。劉寧等人認為駕駛視覺分心與一般注意力集中不同，駕駛分心是由于外部的任務，而非由于疲勞駕駛和一些其他因素。王穎等人指出導致駕駛人視覺注意分散的任務都是車內次任務，駕駛次任務包含視覺和非視覺的次任務，視覺任務包括看地圖，看短信等，非視覺任務包括接打電話等。馬勇等人用非接觸式眼動儀采集了多位被試駕駛人眼動數、注視頻次及注視時長特性，結果表明駕駛員視線離開駕駛方向時，超過60%的注意對象放在車內區域 。綜上，影響視覺分散的因素主要包括IVIS 集成系統、收音機等。

2 駕駛員視覺規律

2.1 背景音樂影響下的駕駛人眼部特性

張學民等人分析了不同音樂節奏、強度、語言熟悉程度對駕駛人的影響，發現快節奏的音樂可以縮小駕駛員注意范圍，慢節奏則相反；音樂的語言熟悉程度對無駕駛經驗的人影響顯著，在節奏和語言類型共同作用下，熟悉語言情況下，慢節奏的水平搜索廣度高于快節奏，但陌生語言情況下相反，并且語言熟悉類型的音樂可以使駕駛人減慢駕駛速度。由此可以在不同的路段播放不同的音樂來提高駕駛人的視覺注意廣度和視覺注意范圍，從而提高駕駛人的注意力。

2.2 不同經驗的駕駛人眼部特性

郭應時等人分別在城市道路和公路上，利用EyeLink Ⅱ眼動儀測試了20名駕駛人眼動參數與注釋行為特性，分析得出：城市道路上，經驗豐富的駕駛人對近處目標的注視頻次比經驗較淺的駕駛人高約15%，而對車內后視鏡的注釋頻次約為經驗淺的駕駛人的4.7倍；在公路上，經驗豐富的駕駛人對遠距離區域的注視頻次比經驗較淺的駕駛人高約57%，對車內區域的注釋頻次約為經驗淺的駕駛人0.4倍，駕駛人對右側區域的關注比左側的多，并且熟練的人比不熟練的對右區域關注更多；熟練的人比不熟練的人處理信息的速度更快。

3 注意力檢測的研究方法

隨著技術的進步，實驗場景的設定上從簡單實驗室測試－仿真環境測試－實際道路測試逐步轉變，研究結果逐步接近真實情景。研究所選擇的眼部特征參數，主要有眼睛閉合時長，瞳偏距系數，眼睛搜索廣度，眼睛注視次數及頻次等。

李陽以Canny算子、Hough變換等找到瞳孔位置與偏轉角度的關系，并以駕駛人的視線方向為基礎，根據駕駛員的狀態確定注意力分散的閾值為±20°，當超過這個范圍系統會自動提示預警。為避免強光對眼睛的影響，郭克友分別在強光和弱光條件下用普爾欽斑點及投影曲線極點位置分割駕駛人面部器官獨立區域，結合PERCLOS判斷駕駛人的精神狀態，指出了在不同光照下駕駛人的眼部特性差異。張建明采用貝葉斯網絡融合了眼睛、嘴巴、頭部多種特征參數來判斷駕駛人注意力對駕駛的影響，將多種特征相結合提高了駕駛員狀態檢測的準確性。也有研究采用灰度方差、投影曲線極點位置確定駕駛人面部及面部獨立區域，通過0STU計算和輪廓獲取，建立人體頭部旋轉運動模型，進而判定駕駛人的精神狀態。

4 結論

眾多研究表明駕駛人的視覺特性具有一定的規律，通過注視時長、注視搜索寬度及廣度、注視頻次等特征參數可以表明，不同強度、節奏以及語言熟練程度的音樂下駕駛人注意力狀態的變化，不同經驗的駕駛人在行駛過程視覺特性的差異，駕駛人中心視覺、周圍視覺與人本能的關注的差異。因道路環境的復雜性、駕駛人注意力分散的難辨性及駕駛人的獨特性，對于有效辨別駕駛人的注意力狀態還需深入的研究。