基于选择性注意的交通环境显著性及眼动特征研究

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基于选择性注意的交通环境显著性及眼动特征研究

邓涛, 罗恩晴, 张艳山, 颜红梅

文章导航 > 电子科技大学学报 > 2014 > 43(4): 624-628

邓涛, 罗恩晴, 张艳山, 颜红梅. 基于选择性注意的交通环境显著性及眼动特征研究[J]. 电子科技大学学报, 2014, 43(4): 624-628. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.04.027

引用本文:

邓涛, 罗恩晴, 张艳山, 颜红梅. 基于选择性注意的交通环境显著性及眼动特征研究[J]. 电子科技大学学报, 2014, 43(4): 624-628. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.04.027

DENG Tao, LUO En-qing, ZHANG Yan-shan, YAN Hong-mei. Selective Attention-Based Saliency of Traffic Images and Characteristics of Eye Movement[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2014, 43(4): 624-628. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.04.027

Citation:

DENG Tao, LUO En-qing, ZHANG Yan-shan, YAN Hong-mei. Selective Attention-Based Saliency of Traffic Images and Characteristics of Eye Movement[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2014, 43(4): 624-628. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.04.027

基于选择性注意的交通环境显著性及眼动特征研究

doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.04.027

1.
电子科技大学神经信息教育部重点实验室成都 610054

基金项目:

国家自然科学基金(91120013,61375115);国家973项目(2013CB329401)

作者简介:
邓涛(1989-),男,博士生,主要从事视觉选择性注意、视觉计算模型、图像处理等方面的研究.

中图分类号: U471

Selective Attention-Based Saliency of Traffic Images and Characteristics of Eye Movement

1.
Key Laboratory for NeuroInformation of Ministry of Education,University of Electronic Science and Technology of China Chengdu 610054

摘要: 通过行为实验,采集了两组被试在不同注意状态下观看道路交通场景图像时的眼动数据,研究了在交通驾驶环境中两种不同注意机制(自底向上和自上而下)驱动下的眼动特征。研究表明,在交通驾驶环境中,基于自底向上注意驱动的眼动特征与基于自上而下注意驱动的眼动特征存在着显著性差异,二者对应的视觉显著图也有明显区别。另外,两种注意机制对信号灯及交通标识等重要交通元素的关注及识别等方面也存在显著的不同。
- 自底向上 /
- 眼动 /
- 选择性注意 /
- 自上而下 /
- 交通驾驶
Abstract: Human visual system is a complicated information processing system. Selective attention is an important mechanism which enables us to process relevant inputs from a large amount of visual information. Traffic environment is a complex and tridimensional scene of multiple information sources, which changes dynamically and requires being processed instantly. The driver's attention is always controlled by two visual attention mechanisms, namely bottom-up and top-down attention. The bottom-up attention is driven by the environment and image features, and top-down attention is based on tasks and cognitive experiences. In this paper, the behavioral experiment was carried out to investigate the features of eye movements under these two selective attention mechanisms in traffic environment, and also to acquire the dataset of saliency maps of real eye movement. Our results show that there are significant differences between bottom-up and top-down selective attention in saliency maps, characteristics of eye movement, and viewing of traffic signals and traffic signs, and so on.
- bottom-up /
- eye movement /
- selective attention /
- top-down /
- traffic driving

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[2]	黄洪钟, 蔡吴斌, 杨圆鉴, 周宏明, 邓智铭, 黄土地. 动车组轴承及其可靠性研究进展 . 电子科技大学学报, 2023, 52(3): 458-474. doi: 10.12178/1001-0548.2022216
[3]	张凤荔, 王雪婷, 王瑞锦, 汤启友, 韩英军. 融合动态图表示和自注意力机制的级联预测模型 . 电子科技大学学报, 2022, 51(1): 83-90. doi: 10.12178/1001-0548.2021100
[4]	田文洪, 曾柯铭, 莫中勤, 吝博强. 基于卷积神经网络的驾驶员不安全行为识别 . 电子科技大学学报, 2019, 48(3): 381-387. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2019.03.012
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[6]	王艳军, 刘银鑫. 空中交通管制专家与新手眼动行为的统计分析研究 . 电子科技大学学报, 2017, 46(4): 614-620. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2017.04.022
[7]	周世杰, 宋竹, 罗嘉庆. 微观交通仿真的安全换道模型研究 . 电子科技大学学报, 2015, 44(5): 725-730. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2015.05.015
[8]	罗学刚, 吕俊瑞, 王华军, 杨强. 选择性计算的快速非局部均值图像去噪 . 电子科技大学学报, 2015, 44(1): 84-90. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2015.01.014
[9]	杨海光, 易青颖, 李中余, 武俊杰, 黄钰林, 杨建宇. 临近空间慢速平台SAR地面动目标检测与成像 . 电子科技大学学报, 2014, 43(6): 838-844. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.06.008
[10]	王璞, 黄智仁, 龚航. 大数据时代的交通工程 . 电子科技大学学报, 2013, 42(6): 806-816. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2013.06.002
[11]	陈祝明, 何奎, 段锐, 江朝抒. 基于时域解线性调频的步进频率雷达动目标检测方法 . 电子科技大学学报, 2012, 41(5): 658-662. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2012.05.003
[12]	甘玲, 朱江, 苗东. 扩展Haar特征检测人眼的方法 . 电子科技大学学报, 2010, 39(2): 247-250,231. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2010.02.020
[13]	王杰令, 刘祖军, 杨宏, 易克初. 频率选择性衰落信道中的RAKE合并接收方案 . 电子科技大学学报, 2010, 39(5): 662-665. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2010.05.003
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[15]	周力, 唐诗忠. 城市交通干线智能线控系统研究 . 电子科技大学学报, 2007, 36(4): 744-747.
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[20]	陈金岭, 王保强, 杨秀丽. 多传感器系统的灵敏度、选择性与精度 . 电子科技大学学报, 1997, 26(3): 318-323.

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基于选择性注意的交通环境显著性及眼动特征研究

doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.04.027

1. 电子科技大学神经信息教育部重点实验室成都 610054

基金项目:

国家自然科学基金(91120013,61375115);国家973项目(2013CB329401)

作者简介:
邓涛(1989-),男,博士生,主要从事视觉选择性注意、视觉计算模型、图像处理等方面的研究.

收稿日期: 2013-11-12
修回日期: 2014-03-30
刊出日期: 2014-08-15

中图分类号: U471

关键词:

摘要: 通过行为实验,采集了两组被试在不同注意状态下观看道路交通场景图像时的眼动数据,研究了在交通驾驶环境中两种不同注意机制(自底向上和自上而下)驱动下的眼动特征。研究表明,在交通驾驶环境中,基于自底向上注意驱动的眼动特征与基于自上而下注意驱动的眼动特征存在着显著性差异,二者对应的视觉显著图也有明显区别。另外,两种注意机制对信号灯及交通标识等重要交通元素的关注及识别等方面也存在显著的不同。

English Abstract

邓涛, 罗恩晴, 张艳山, 颜红梅. 基于选择性注意的交通环境显著性及眼动特征研究[J]. 电子科技大学学报, 2014, 43(4): 624-628. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.04.027

引用本文:

邓涛, 罗恩晴, 张艳山, 颜红梅. 基于选择性注意的交通环境显著性及眼动特征研究[J]. 电子科技大学学报, 2014, 43(4): 624-628. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.04.027

DENG Tao, LUO En-qing, ZHANG Yan-shan, YAN Hong-mei. Selective Attention-Based Saliency of Traffic Images and Characteristics of Eye Movement[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2014, 43(4): 624-628. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.04.027

Citation:

DENG Tao, LUO En-qing, ZHANG Yan-shan, YAN Hong-mei. Selective Attention-Based Saliency of Traffic Images and Characteristics of Eye Movement[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2014, 43(4): 624-628. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.04.027

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