顯示終端對夜航視覺影響綜合評價

李建民 黃加偉 楊淙喜 李彬 胡甚平

摘要：為引起航海設備制造商對顯示終端影響駕駛員視覺問題的重視并推動技術革新，合理布局顯示終端，采用改進德爾菲法向航海領域專家進行咨詢，基于調研數據對所有顯示終端影響駕駛員視覺的因素進行權重排序，確定影響程度大小。為降低顯示終端對夜航視覺的影響并在今后有針對性地處理所出現的問題，提出灰色綜合評價的方法體系并進行實船驗證。研究表明：影響視覺的因素中眩光所占權重最大，其次是舷窗反射;影響光源主要是設備顯示終端;利用灰色綜合評價可以對顯示終端的影響進行有效、客觀的評價。

關鍵詞： 顯示終端; 視覺功效; 視覺心理; 層次分析法; 灰色綜合評價

中圖分類號： U663.81 ? ?文獻標志碼： A

Comprehensive evaluation of effects of navigation

equipment display terminals on night vision

LI Jianmin1， HUANG Jiawei1， YANG Congxi1， LI Bin1， HU Shenping2

（1.Navigation College， Dalian Maritime University， Dalian 116026， Liaoning， China;

2.Merchant Marine College， Shanghai Maritime University， Shanghai 201306， China）

Abstract： To arouse the attention of the manufacturers of navigation equipments to the problem of display terminals affecting drivers vision， to promote the technical innovation， and to achieve the reasonable layout of display terminals， the improved Delphi method is used to consult the experts in navigation field， and the weights of all factors affecting drivers vision are sorted based on the survey data to determine the degree of influence. To reduce the effect of display terminals on night vision and deal with the problems in the future， a grey comprehensive evaluation method system is proposed and verified by ships. The study shows that： the glare has the largest weight in the factors affecting vision， followed by the porthole reflection; the main influence light source is the equipment display terminal; the grey comprehensive evaluation can effectively and objectively evaluate the effect of display terminals.

Key words： display terminal; visual performance; visual psychology; analytic hierarchy process; grey comprehensive evaluation

0 引 言

導航、助航設備是保證船舶航行安全的重要手段，顯示終端是設備人機互動的主要途徑。伴隨船舶智能化、信息化程度的加深，船舶駕駛臺內各種設備數量與日俱增。導航、助航信息的有效性、可信性、延時性和完善性一直備受關注，國際海事組織（IMO）海上安全委員會在2018年5月16日至25日召開的第99次會議上通過《經修訂的綜合導航系統（INS）性能標準》（MSC.252（83）決議）修正案[1]。光對航行安全的影響問題由來已久，國內外學者在外部環境背景燈光、船舶信號燈光和航標燈光對航行安全的影響方面取得了大量研究成果[2-3]。顯示終端在提供人機界面的同時，在夜航條件下對航行安全的影響同樣不容忽視[4]。本文通過分析顯示終端對駕駛員視覺的影響，選用層次分析法（analytic hierarchy process， AHP）確定各影響因素的權重，選用基于白化權函數的灰色評價模型評價顯示終端對航行安全的影響，為今后相關性能標準修訂，導航、助航設備顯示終端研發升級及安裝布局，舷窗玻璃材質的選取提供技術參考。

1 顯示終端對視覺功效的影響

視覺功效是人類借助視覺器官完成一定視覺作業的能力，通常用完成作業的速度和精度來評定視覺功效[5]。對于夜航期間船舶駕駛臺而言，顯示終端光源造成的舷窗反射、眩光、對比敏感度的改變是影響人眼視覺功效的主要因素[4]。

1.1 舷窗反射的影響

夜間航行時，由于顯示終端及其他光源的存在，駕駛室內亮度比室外的高，顯示終端的光源反射到舷窗玻璃上會在玻璃上形成一面“光墻”。“光墻”的存在使得駕駛員在瞭望時難以分辨他船信號燈、障礙物，無法準確判斷外界海況[4]，給駕駛員心理造成很大的壓力。

1.2 眩光的影響

眩光是由于視場內亮度高于人眼適應的亮度而產生的，它會引起人的視覺功能下降或視覺不舒服。在船舶夜航期間，當駕駛員瞭望完畢后觀察駕駛室內的顯示終端時，由于視場內的亮度明顯高于已經適應的室外亮度，視覺很容易發生不適。隨著工作時長的增加，眩光的影響會逐漸加強，最后導致駕駛員眼睛疲勞、精神緊張，嚴重影響值班駕駛員的安全瞭望。

1.3 對比敏感度改變的影響

亮度對比是視場中物體的亮度與其背景亮度的差的絕對值與背景亮度的比值，其具體表達式如下：C=Lo-Lb/Lb

（1）式中：C為亮度對比;Lo為物體亮度，cd/m2;Lb為背景亮度，cd/m2。物體與背景剛能被駕駛員肉眼區分時兩者亮度差為臨界亮度差ΔLt，此時的亮度對比為亮度對比閾限Cn，其倒數稱為對比敏感度（表征識別亮度差別的能力）。在船舶夜航期間，駕駛員要有足夠的對比敏感度才能對顯示終端和駕駛室外的信息進行準確判斷。

1.4 顯示終端對視覺心理舒適的影響

視覺心理主要指外界影像通過視覺器官引起的心理機理反應，是一個由外在向內在的復雜過程[5]。同一個人在不同的時段會對相同的影像產生截然相反的心理反應，例如，在相同的室內，采用紅色燈照明易于使人產生緊迫感，使用綠色或者藍色燈照明易于使人安逸、放松。對于駕駛員而言，環境光的不同顏色、照度和色溫對人的心理影響也是不同的。[6-8]。

2 改進德爾菲法

為確定顯示終端對駕駛員夜航的影響程度，本研究采用改進德爾菲法進行調查。調查過程中為縮短第一輪咨詢的耗時，降低專家負擔，直接將研究目的、背景和指標提供給專家。然后要求每位專家根據自身經驗和知識判斷各指標對駕駛員影響的重要程度，并采用1～9標度表示（1、3、5、7、9分別表示非常重要、很重要、比較重要、稍微重要、不重要;2、4、6、8表示的重要程度介于與其相鄰的2個標度值所表示的重要程度之間）。對第一輪得到的數據進行分析，再將分析結果發放給專家進行第二輪咨詢，并要求專家給出第二輪評分的自信度，同樣采用1～9標度表示（1、3、5、7、9分別表示非常自信、很自信、比較自信、稍微自信、不自信;2、4、6、8表示的自信程度介于與其相鄰的2個標度值所表示的自信程度之間）。基于改進的德爾菲法調查的具體流程見圖1。

2.1 數據分析

根據顯示終端對駕駛員的影響類別，即對視覺功效的影響和對視覺心理舒適的影響，構建圖2的評價指標體系。課題組于2018年7—10月有針對性地發放調查問卷100份，回收有效問卷86份，有效回收率86%，同時對反饋結果進行數據分析處理。

用i表示評價指標，i=1，2，…，n;用j表示指標評分值，j=1，2，…，9;用k表示專家，k=1，2，…，d。

指標i的評分值集中程度由均值Ei表示：Ei=9j=1（jmij）/d

（2）式中：mij為對指標i的評分值為j的專家數;d為專家總人數。

指標i的評分值離散程度由標準差σi表示：σi=9j=1mij（j-Ei）2/（d-1）1/2

（3）σi表示專家對于指標i影響駕駛員評價結果的變異程度，該值越小表示評價結果的變異程度越小。

指標i的評分值變異系數為Vi=σi/Ei

（4）Vi表示指標i的協調程度，該值越小越好。同時對專家兩輪的評分結果進行分析，兩輪指標統計結果的對比情況見表1。表1中：C表示專家評分的一致意見;G表示專家組對該指標評分的自信度。

評價體系的協調系數與其顯著性的驗證：T=lk=1（t3k-tk）

（5）

Si=dk=1jki-1nni=1dk=1jki

（6）

W=12ni=1S2id2（n3-n）-dT

（7）

χ2=ni=1S2idn（n+1）-Tn-1

（8）式中：l為對不同指標給出相同評分值的專家數;tk為專家k對所有指標的評分值中相同評分值的組數;jki表示專家k對指標i的評分值;W表示所有指標的協調程度，該值越大越好;χ表示相關系數[9]。

根據相關系數臨界值表查取χ2r：若χ2>χ2r則顯著性較好，專家協調度高;反之協調度較差。根據專家兩輪評分的數據得到協調系數，見表2。

數據分析結果：根據表1，第二輪評分的變異系數Vi與標準差σi均比第一輪的小，說明專家意見趨于一致，協調度高，可信度較高;第二輪專家自信度G均小于5，說明專家對評分結果比較滿意，內容效度較高[10]。根據表2，兩輪的顯著相關概率P均小于0.05，具有較高的同質性，兩輪咨詢的過程效度較高，結果均可取[9]。由于第二輪是在第一輪的基礎上進行評分的，協調系數W增加了。

2.2 權重的確定

確定影響因素的權重是認識和研究駕駛臺內部顯示終端對視覺影響程度的一種重要手段，也是開展針對性研究的前提。現采用AHP研究夜航期間駕駛臺內部影響視覺的因素，判斷各因素的相對重要性。最后對單指標評分結果進行相互比較，得到目標層矩陣A1、準則層矩陣B1和B2。A1=15

1/51

B1=11/24

215

1/41/51

B2=11/31/41/2

3162

1/41/611/5

21/251 ?根據AHP中的方根法[11]，判斷矩陣A1的特征向量a1=（0.833 3 0.166 7）T，通過驗證可知矩陣A1具有滿意的一致性。同理可得判斷矩陣B1和B2的特征向量且驗證了矩陣B1和B2具有滿意的一致性。將指標層7個因素對目標層的影響進行權重組合，Wi（i=1，2）表示準則層對目標層權重，wj（j=1，2，…，7）表示指標層對準則層權重，Wij表示指標層對目標層組合權重，最終得到表3。

由表3可知，影響駕駛員視覺的主要因素是眩光，其次是舷窗反射，二者權重分別為0.474 6和0.277 6。眩光的成因主要在于視場內存在亮度差。舷窗反射的最主要的成因在于反射光源，其次是舷窗的材料和舷窗的傾角。隨著船舶信息化發展，壓載水控制、綜合火災報警等二極管顯示已經基本被顯示屏顯示取代，也就是說目前夜航船舶上眩光和舷窗反射主要是由顯示終端引起的，二極管顯示影響可以忽略。目前船舶的主要顯示終端包括AIS、ECDIS、雷達、綜合顯示器等，有的船舶駕駛臺甚至裝有壓載水管理系統、貨控系統，以及屏幕尺寸達到上百英寸（1英寸=0.025 4 m）的電子海圖桌等。顯示終端數量增多、尺寸增大都會加劇眩光和舷窗反射對駕駛員夜間視覺的影響程度。

3 基于白化權函數的顯示終端視覺影響灰色評價模型 ?顯示終端本身及其造成的眩光、舷窗反射等都會影響駕駛臺視覺環境，因此針對夜航船舶駕駛臺內視覺環境的復雜性和信息的不確定性，借助灰色系統理論在處理模糊信息和不確定性問題上的優勢，建立基于灰色系統理論的夜航船舶顯示終端對駕駛臺視覺環境影響評價模型。

（1）由d個專家評價船舶的n個因素，專家k對評價對象i的評價值為xik（i=1，2，…，n;k=1，2，…，d），將xik分為N（N=1，2，…，s）個灰類，常見的白化權函數fN[12]分為3類：

a.灰數○∈{0，x1，∞}，則其白化權函數為f1（x）=x/x1，x∈[0，x1）

1，x∈[x1，∞]

0，x∈[-∞，0）

（9） ?b.灰數○∈{0，x1，2x1}，則其白化權函數為f2（x）=x/x1，x∈[0，x1）

2-x/x1，x∈[x1，2x1]

0，x[0，2x1]

（10） ?c.灰數○∈{0，x1，x2}，則其白化權函數為

f3（x） = 1，x ∈ [0，x1）

（x1-x）/（x2-x1），x ∈ [x1，x2]

0，x[0，x2]

（11）

（2）將評價因素矩陣轉化為評價因素的灰色評估權矩陣（其元素用riN表示），根據max riN=r*iN構成所屬灰類矩陣，確定評估因素所屬灰類。xiN=mj=1fN（xij）

（12）

xi=sN=1xiN

（13）

riN=xiN/xi

（14）式中：xiN為單一灰類的灰色評估系數;xi為總體灰類的灰色評估系數。

（3）e表示綜合聚類系數，第N個灰類的綜合聚類系數為eN，根據max eN=e*N判斷每艘船所屬灰類，從而確定整體滿意度。eN=ni=1（riN·Wij）

（15）4 實例應用

由前文可知舷窗傾角、顯示終端的數量和尺寸都會影響駕駛臺光環境，現選擇3艘有代表性的船進行實例應用。船1是老舊的生產船，特點是駕駛臺較寬敞，信息化較差，顯示屏數量較少且尺寸偏小;船2和船3都是先進的實習船，一艘從事生產，一艘不從事生產，兩船駕駛臺顯示屏數量相同，但駕駛臺寬敞程度和舷窗傾角不同，詳見圖3和表4。

在此輪評價中，船1選取船長、3位駕駛員和船公司海務主管等5人，船2和船3分別選取船長、3位駕駛員和教學大副等5人，根據改進德爾菲法對指標層的7個因素進行評價，評價采用5分制。根據滿意高分反之低分原則，獲得船1、船2和船3的評價矩陣，分別為

D1=3534454

4434344

4445345

3535454

3544344

D2=4445454

3345345

4345354

3444344

3335455

D3=3244434

3234343

3333343

3244444

3343343 ?將評價灰數分為滿意、不太滿意和很不滿意等3類，分別記作1、2和3。根據式（9）～（14）將船1、船2和船3的評價矩陣轉化為灰色評估權矩陣，并求得所屬灰類矩陣。根據3艘船所屬灰類矩陣，判斷船舶單指標所屬灰類，見表5。

由表5可以清楚地看到：眩光對船3的影響最明顯，對船1的影響最小，究其原因是船1顯示屏數量較少，而船3顯示屏數量較多且駕駛臺較狹小;顯示屏的顯色性、光色對3艘船的影響都較小，主要原因是當前的顯示技術基本能夠適應航海需求;由于船1和船2駕駛臺相對寬敞，光源位置影響較小。

根據式（15）對船1、船2和船3進行綜合評價，獲得對船1、船2、船3駕駛臺的整體視覺滿意程度，分別為滿意、滿意、不太滿意。

最后，根據調查結果，回訪了在上述3艘船上工作過的駕駛員和實習學生，詢問他們對駕駛臺光環境的感受、覺得刺眼的顯示終端、有無視線受阻等情況，最終的回訪結果與3艘船的評價結果基本一致。

5 結 論

船舶駕駛臺內顯示終端數量增多、尺寸增大、亮度增加以及布局雜亂對駕駛員視覺的突出影響主要是眩光，其次是舷窗反射。航海界在推動船舶信息化、智能化發展的同時需要充分關注顯示終端和舷窗傾角問題，加強助航信息數據集成。本研究針對當前夜航瞭望工作中存在的實際問題，采用改進德爾菲法向專家組進行兩輪咨詢，確定了顯示終端對駕駛員視覺的影響程度。研究過程難免受到人的主觀因素的影響，進一步研究將采用儀器測量的方式，獲得更準確的數據。

參考文獻：

[1] MSC.452（99）. Amendments to the revised performance standards for integrated navigation systems （INS） （resolution MSC.252（83））[R/OL]. IMO， 2018： 1-3. https：//docs.imo.org/Category.aspx·cid=49&session=99.

[2] ZHU Jinshan， SUN Licheng， XIAO Zhongming， et al. Statistical analysis of the questionnaire for light pollution at sea with SPSS[C]//2010 International Conference on Optoelectronics and Image Processing （ICOIP）. IEEE， 2010.

[3] 黃成， 朱金善. 船舶夜航光環境評價指標篩選[J]. 應用光學， 2017， 38（5）： 804-809. DOI： 10.5768/JAO201738.0503005.

[4] 鄭鵬宇， 印士波， 史軍， 等. 船舶駕駛室夜航光環境優化[J]. 造船技術， 2018（3）： 29-33， 49.

[5] 鄧敏， 代言明. 隧道照明光源光色對駕駛員視覺功效的影響[J]. 重慶大學學報， 2016， 39（2）： 140-145. DOI： 10.11835/j.issn.1000-582X.2016.02.018.

[6] 呂艷飛. 基于視覺心理學的家居空間設計研究[J]. 家具與室內裝飾， 2018（7）： 108-109. DOI： 10.16771/j.cn43-1247/ts.2018.07.015.

[7] 李燕. 基于機車司機顏色偏好的駕駛室視覺界面優化設計研究[D]. 成都： 西南交通大學， 2015.

[8] KANG Seo Yoon， YOUN Nara， YOON Heakyung Cecilia. The self-regulatory power of environmental lighting： the effect of illuminance and correlated color temperature[J]. Journal of Environmental Psychology， 2019， 62（2）： 30-41. DOI： 10.1016/j.jenvp.2019.02.006.

[9] 王春枝， 斯琴. 德爾菲法中的數據統計處理方法及其應用研究[J]. 內蒙古財經學院學報（綜合版）， 2011， 9（4）： 92-96. DOI： 10.13895/j.cnki.jimufe.2011.04.019.

[10] COLLINS S， OSBORNE J， RATCLIFFE M， et al. What “ideas about science” school be taught in school science· A Delphi study of the expert community[J]. Journal of Research in Science Teaching， 2003， 40（7）： 692-720. DOI： 10.1002/tea.10105.

[11] 胡志武， 呂鑫鑫， 王勝正. 基于AHP和BPNN的海事網格風險預警模型[J]. 上海海事大學學報， 2014， 35（4）： 20-25. DOI： 10.13340/j.jsmu.2014.04.005.

[12] 郭竹梅. 基于不確定AHP和白化權函數的大學生數學自學能力評價[J]. 重慶工商大學學報（自然科學版）， 2019， 36（1）： 65-72. DOI： 10.16055/j.issn.1672-058X.2019.0001.012.

（編輯 賈裙平）

收稿日期： 2019- 04- 24 修回日期： 2019- 11- 15

基金項目： 國家自然科學基金（51879024）;遼寧省自然科學基金（20180520034）;大連海事大學教學改革項目（2018Y02）

作者簡介： 李建民（1970—），男，吉林長春人，教授，船長，博士，研究方向為海上危化品運輸安全及船舶通信導航，

（E-mail）ljmmr@163.com