面向特情的航线飞行员视觉注意分配研究

为降低飞行中人因事件的发生比例,保障飞行安全,面向进近过程中飞机发动机火警处置任务,开展模拟飞行试验,探究飞行特情中飞行员视觉注意分配情况;记录被试在4个兴趣区域(AOI)的5项视觉注意分配指标,同时,记录试验中被试的决策行为和飞行绩效指标;结果显示,火警发生前后,飞行员被试在主飞行显示器(PFD,即AOI 2)上的5个视觉注意分配指标均显著高于其他AOI;在火警前阶段,被试在主火警灯(即AOI 1)的注视点数(FC)、注视时间(FT)、FC占比(PFC)、FT占比(PFT)和平均注视时间(AFD)值显著低于导航显示器(ND,即AOI 3)和发动机显示和机组警告系统(EICAS,即AOI 4),而在火警阶段,AOI 1的FC、FT、PFC和PFT显著高于AOI 4;机长组被试在PFD上的FC、FT、PFC和PFT显著低于副驾驶组;机长组更多选择落地后执行火警记忆项目。研究结果表明:飞行特情中,飞行员的视觉注意分配仍服从驾驶—导航—交流—系统管理任务优先规则;主火警灯故障会对飞行员的注意分配造成干扰;飞行经验可以改善飞行员的视觉注意分配。

一种基于模糊核聚类的视觉注意分配度量方法

视觉注意分配探讨个体如何选择性地注意外界信息。本文根据人类视觉系统的感知特点,提出一种定量描述视觉注意分配的方法。首先,模拟人类视觉感知机制,描述视线映射到界面上注视点的注意程度;然后,利用模糊核聚类算法计算注视点属于不同界面对象的程度,将注视点的注意程度和隶属度相结合构建两种视觉注意计算模型,分别为KFCM-A模型和KFCM-U模型;最后,设计相关眼动实验来验证视觉注意计算模型的有效性。实验结果表明:视觉注意计算模型能够较好地描述被试者个体的注意分配策略,且KFCM-U模型识别被试者搜索目标的准确率高达94.4%,较优于KFCM-A模型。

基于视线跟踪的智能界面实现机制研究

针对传统用户界面难以满足普适计算发展的需求,提出一种基于视线跟踪的智能界面解决方案。首先,以视觉注意力选择机制为理论基础,对智能界面交互框架中用户、界面和系统三要素进行统一描述和说明;然后,以三要素的映射关系为研究依据,采用模糊聚类方法来计算用户对界面对象的注意程度值,并使用视觉注意分配策略来预测用户对界面对象的兴趣程度;最后,设计相关实验来验证智能界面实现机制的有效性。实验结果表明,智能界面预测用户决策意图的准确率高达85%,是一种能够主动标注用户兴趣目标的智能界面可选方案。