一种基于驾驶人眼动特征的交通冲突识别方法

摘要

本发明涉及一种基于驾驶人眼动特征的交通冲突识别方法，该方法如下：采集驾驶人在整个虚拟设计道路上驾驶时的全部瞳孔直径数据和眨眼动作数据；识别出初始待匹配瞳孔直径数据中各交通冲突瞳孔直径波峰的峰值点并以此作为初始条件进行迭代，得到交通冲突瞳孔直径峰值点最大值集合；对各峰值点左侧第一个达到正常行驶瞳孔直径均值的点和右侧第一个眨眼点进行定位；两个定位点即为交通冲突开始点和终止点。本发明符合以道路使用者交通需求和生理-心理反应特征作为道路设计理论基础这一原则，交通冲突识别结果与驾驶人感知结果的一致性好，为符合道路使用者感知的道路安全评价、道路线形设计、交通系统规划合理性提出了一种新方法。

主权项

一种基于驾驶人眼动特征的交通冲突识别方法，其特征在于包括下述步骤：步骤一、数据采集利用汽车模拟驾驶系统使驾驶人在虚拟设计道路上行驶，采集驾驶人在整个虚拟设计道路上驾驶时的全部瞳孔直径数据和眨眼动作数据；记采集到的全部瞳孔直径数据集合为D，D＝(D₁，D₂…D_i，…D_N)，记眼动仪生成的同步眨眼数据集合为B，B＝(B₁,B₂…B_t,…B_T)；将集合D中瞳孔直径数据的统一序号作为每个采样点的全局标记，得到各采样点全局标记集合U，U＝(1,2,…i,…N)；对集合D进行眨眼数据剔除和5级小波分解，生成初始待匹配瞳孔直径数据集合P₀，记L₀为P₀中每个采样点的初始数据序号，$L_0=(L_1^0,L_2^0,...L_t^0...L_T^0);$步骤二、识别出初始待匹配瞳孔直径数据P₀中各交通冲突瞳孔直径波峰的峰值点，记各交通冲突瞳孔直径波峰的峰值点在P₀中的采样点数据序号集合为I₀，步骤三、以初始待匹配瞳孔直径数据为初始条件进行迭代，设第R次迭代结果为R为自然数；使用遍历法在P_R中搜索交通冲突瞳孔直径峰值点最大值M_R，如果M_R≥s_r，s_r为已知冲突中最小的瞳孔直径峰值，将最大值M_R对应的P₀中的采样点数据序号记为从P_R中剔除到的数据，生成第R+1次迭代结果待匹配瞳孔直径数据P_R+1，令R＝R+1；L_M为交通冲突瞳孔直径波峰包含的采样点个数；如果M_R＜s_r，则停止迭代，得到交通冲突瞳孔直径峰值点最大值集合M；设迭代结束后迭代总的次数为W,则M＝(M₀,M₁,…M_R…M_W)，M中各元素对应的P₀中的采样点数据序号集合记为I_M，进入步骤四；步骤四、冲突关键点设定对最大值集合M中的各元素，按照其在集合P₀中的采样点数据序号从小到大进行排序得到集合H，H＝(H₁,H₂,…H_q…H_W)；令与集合H中各元素对应的P₀中的采样点数据序号集合为I_H，对于集合H中任意元素H_q，设H_q左侧第一个达到正常行驶瞳孔直径均值s_a的点在P₀中的采样点数据序号为S_q，记S＝(S₁,S₂,…S_q…S_Q)；设H_q右侧第一个眨眼点对应位置为E_q，记E＝(E₁,E₂,…E_q…E_Q)；运行步骤五；步骤五、S点定位1)设正常行驶瞳孔直径均值为s_a，令q＝1，比较初始待匹配瞳孔直径数据P₀中瞳孔直径与s_a的大小，运行步骤2)；2)如果则t＝t‑1，再次比较与s_a的大小，直至令S_q＝t‑1，q＝q+1，$t=I_H^2;$3)对于集合H中任意元素，令如果则t＝t‑1；再次比较与s_a的大小，直至令S_q＝t‑1，若q≤max(q)‑1，则令q＝q+1，若q＞max(q)‑1，则运行步骤六；步骤六、E点定位1)令q＝1，比较同步眨眼数据集合B中的B_t+1与0的大小，运行步骤2)；2)如果B_t+1＝0，则令t＝t+1；再次比较B_t+1与0的大小，直至B_t+1≠0，令E_q＝t+1，q＝q+1，$t=I_H^2;$4)对于集合H中任意元素，令如果B_t+1＝0则令t＝t+1；再次比较B_t+1与0的大小，直至B_t+1≠0，令E_q＝t+1，若q≤max(q)‑1，则令q＝q+1，若q＞max(q)‑1，则运行步骤七；步骤七、结果输出。