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双阈值灰度归类背景重构算法: 2011年; 针对背景差法背景重构的难点,提出了一种改进的像素灰度归类的背景重构算法。该方法假定"背景在图像序列中总是最常被观测到",根据帧间灰度差和累计帧差和划分灰度类,对划分的灰度区间执行合并操作,最后选择出现频率最大的灰度类作为该像素的背景值。仿真结果表明,该算法有效地避免了混合现象,当场景本身存在缓慢变化时也能很好地构建出背景,从而有利于后续的运动目标检测、识别和跟踪。; 肖梅张雷苗永禄刘伟寇雯玉

汽车驾驶人驾驶经验对注视行为特性的影响被引量：30: 2012年; 通过实车试验,分别在城市道路和公路上,利用EyeLinkⅡ眼动仪测试了20名驾驶人的眼动参数与注视行为特性。将被试驾驶人分为熟练驾驶人组和非熟练驾驶人组,通过将实际驾驶过程中的交通场景录像逐帧分解,并与驾驶人的眼动数据相结合来确定驾驶人的真实注视目标,对比了熟练与非熟练驾驶人的注视区域和注视目标特征,研究了2组驾驶人驾驶经验对驾驶人注视行为特性的影响,并分析了导致2组驾驶人注视行为差异的原因。研究结果表明:驾驶经验对驾驶人注视行为特性有显著影响;在城市道路上,熟练驾驶人对近处目标的注视频次比非熟练驾驶人高约18%,而对车内后视镜的注视频次约为非熟练驾驶人的4.7倍;在公路上,非熟练驾驶人对远距离区域的注视频次仅为熟练驾驶人的41%,而对车内区域的注视频次则为熟练驾驶人的2.1倍;驾驶人对右区域的注视频次平均约为左区域的2.5倍,且熟练驾驶人对右区域关注更多,约为左区域的4倍,而非熟练驾驶人对右区域的注视频次约为左区域的1.5倍;非熟练驾驶人处理信息的策略和效率均比熟练驾驶人差。; 郭应时马勇付锐孟妮袁伟; 关键词：驾驶人驾驶经验眼动仪

车速与标志文字高度对驾驶人视觉搜索模式的影响被引量：25: 2011年; 在试验场的直线路段上模拟简单交通环境,将车速和标志文字高度作为控制变量,用眼动仪测录了7名受试驾驶人水平和垂直方向的视角与注视持续时间。用方差分析方法对试验数据进行分析,研究了车速与标志文字高度对驾驶人视觉搜索广度、注视持续行为及视角分布的影响。分析结果表明:车速及标志文字高度对驾驶人的视觉搜索广度的影响不显著,车速的F检验统计量为2.99,小于检验临界值3.55,各车速条件下,字高的F检验统计量也均小于检验临界值3.55;驾驶人的平均注视时间随车速及标志文字高度的变化不大,2种因素的F检验统计量分别为0.09和1.20,均小于检验临界值3.17;驾驶人对道路中心区域的注视频率最高,各条件下驾驶人注视道路中心区域的百分比均超过60%,尤其是较多地关注道路左侧区域及距车辆较近的区域;车速的提高使得驾驶人对远处区域的注视逐渐增多。; 袁伟付锐马勇郭应时; 关键词：认知心理驾驶人眼球运动车速

基于邻域相关性的背景重构: 2012年; 背景差法是一种重要的运动检测方法,当场景中背景被长时遮挡,并非总是以最大频率出现时,往往容易将前景错误地认为是背景,从而产生错误的重构,针对该问题本文提出了一种基于邻域相关性的背景重构算法。算法首先对输入数据进行排序;其次利用简单归类算法对排序后的数据进行分类;再次计算灰度类的出现频率,根据灰度类的出现频率得到像素的背景确定标识,并为背景不确定的像素选定候选背景;最后对背景不确定的像素循环执行背景确定程序,即基于像素邻域相关性,选择和邻域相似度最大的候选背景为像素的确定背景。为验证算法的有效性,对算法进行了多种场景的仿真实验,仿真实验表明,即使在背景被长时遮挡的环境中,算法仍能很好构建背景,从而有利于后续的运动目标检测、识别和跟踪。; 肖梅张雷寇雯玉刘伟苗永禄

城市道路环境中驾驶员眼动行为特征被引量：13: 2013年; 在真实城市道路环境中进行实车试验,运用EyeLink II型眼动仪对驾驶员眼睛运动进行了监测记录,统计分析了眼动行为的5个主要表征参数。结果表明:在城市交通环境中,驾驶员大约80%的单次注视持续时间在0～300ms之间,73.5%的扫视幅度小于3°,85%以上的扫视速度在0～100°/s之间;驾驶员的水平注视位置以中部区域为主,但更多关注左侧交通流和交通设施,垂直注视位置以中部偏下区域为主,主要关注车辆前方中近距离;驾驶员单次注视持续时间呈近似对数正态分布,扫视幅度呈近似指数分布,扫视速度呈近似对数正态分布。; 袁伟付锐郭应时; 关键词：交通工程统计分析驾驶员城市道路

驾驶员视觉搜索模式模糊聚类评价方法被引量：21: 2011年; 针对用单一眼动参数评价驾驶员视觉搜索模式存在片面性和较大误差等不足,提出运用模糊理论,将驾驶员的注视持续时间、水平方向视角、垂直方向视角、扫视幅度和扫视速度5个主要表征参数综合起来进行评价的方法。通过真实交通环境中的实车试验,记录驾驶员行驶过程的眼动数据,建立模糊相似矩阵和模糊等价矩阵,依据聚类样本驾驶员的驾驶里程确定最佳阈值,将样本驾驶员视觉搜索模式分为4类,并以每类驾驶员视觉搜索模式特征为判别标准,运用择近原则对其他驾驶员的视觉搜索模式进行识别和评价。结果表明:所提出的驾驶员视觉搜索模式模糊聚类评价方法有效且可靠。; 袁伟付锐郭应时马勇; 关键词：交通工程驾驶员聚类分析

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