基于城市驾驶眼动数据的建筑物群组显著性分析与评价OA

城市驾驶场景视觉注意行为研究与对象显著性评价是空间认知和智能驾驶的重要研究方向。为解决现有方法客观性弱,无法适应场景动态性、复杂性和任务驱动特性的问题,本文基于眼动仪记录23名驾驶员在郑州市、平顶山市驾驶活动中的眼动数据,使用方差齐性检验和单因素方差分析,确定建筑物群组为视觉注意对象,量化绝对高度差阈值和质心像素差特征计算建筑物群组显著性。实验结果表明,建筑物群组能够有效吸引驾驶员视觉注意,基于绝对高度差阈值和质心像素差的显著性评价方法预测精度优于传统算法,可以为视觉注意和显著性特征研究提供重要参考。