柯水平，白子建

（天津市市政工程设计研究院，天津 300051）

城市地下道路交通标志的尺寸与安装易受空间限制、侧墙遮挡和光线影响，其版面设计、安装设置和可识别性等方面与地上道路存在差异，对地下道路的交通安全和通行效率的影响显著.驾驶员在行车过程中对交通标志的识别需要经过一个“发现—识读—信息处理与决策—反应”的固定过程[1].通过对驾驶员在交通标志可视区域内的行驶状态可以判断交通标志设计和设置的合理性[2].

1 模型构建

1.1 地下道路交通标志颜色特征描述

本文采用暖色色彩度和亮度对交通标志颜色进行判断.色彩度和亮度的特征值占总值的权重由眼动实验得到.通过对地下道路交通标志的颜色特征进行显著性提取，再根据眼动实验得到在综合显著度中所占的权重，在驾驶员智能体中加入上述感知特征，以描述驾驶员在感知交通标志颜色的行为.

暖色色彩度：由于色调环中接近红色的颜色对人的眼睛刺激度更大，因此将交通标志显著性与其中的暖色像素及其对应在色环中的角度综合考虑.令AP（x，y）表示交通标志中像素颜色对应的色调角度，则如果AP（x，y）≤90°，且AP（x，y）≥0°，暖色色彩度否则表示像素（x，y）的暖色色彩度显著度，则

亮度：高亮度的交通标志是引起驾驶员注意的重要因素，因此将交通标志图像中的亮度值作为影响驾驶员感知的重要因素.令表示像素（x，y）的亮度显著度，则

1.2 地下道路交通标志轮廓特征描述

1.2.1 轮廓特征提取

交通标志的颜色特征用来判断交通标志的位置，而标志轮廓特征反映标志牌的物理尺寸，需要采用显著性识别的方法，在排除干扰的前提下进行轮廓特征的描述，这是用来识别轮廓特征的前提.本文采用色调对比、饱和度对比和亮度对比三个特征进行描述[3].

（1）色调对比.不同色调在颜色环上的角度差异可以对驾驶员眼睛产生不同刺激.在色调环中，两个最大的角度差异为 180°.令 HP（x，y）表示交通标志图像 P 坐标（x，y）的色调角度，则坐标（x，y）的色调对比度其中NP表示图像P 中的像素数，即表示交通标志图像的平均色调角度.令表示像素（x，y）的色调对比显著度，则

（2）饱和度对比.饱和度对比的强弱由颜色的饱和度差异决定.令SP（x，y）表示交通标志图像坐标（x，y）的饱和度值，则坐标（x，y）的饱和度对比度|NP|表示交通标志图像的平均饱和度.令表示像素（x，y）的饱和对比显著度，则

（3）亮度对比.令VP（x，y）表示交通标志图像坐标（x，y）的亮度值，则坐标（x，y）的亮度对比度|NP|表示交通标志图像的平均亮度.令表示像素（x，y）的亮度对比显著度，则

1.2.2 轮廓边界判断

采用的交通标志轮廓特征提取步骤主要分六步.为了提高提取效率，令λX、λY表示交通标志轮廓特征提取在X、Y 轴方向的搜索步长.设置边界识别条件①其中 GH、GS、GV分别表示城市地下道路交通标志色调、饱和度和亮度边界变化阈值.

（1）初始化 x=0，y=0；

（2）x：=x+ λX；

（3）如果 x＞XP，转步骤（5），否则继续；

（4）计算（x，y）、（x- λX，y）两个位置的色调、饱和度和亮度对比显著度值：如果满足边界识别条件①②③三个条件中的2 条及以上，则判定对应区域为轮廓边界区域；将（x，y）归入轮廓边界点集B，并在区域（x - λX，y- λY），（x- λX，y），（x，y），（x，y- λY）四点围合区域突出显示显著度，转步骤（2）；

（5）y：=y+ λY；

（6）如果 y＞YP，结束；否则 x=0，转步骤（2）.

1.2.3 轮廓特征感知

在提取交通标志轮廓边界的基础上，通过对标志最外边界的识别来判断标志轮廓特征，并对标志类型进行初步判断.正三角形表示警告，圆形表示禁止和限制，正方形和长方形表示提示，驾驶员在看到不同形状的交通标志后的敏感程度是不一样的.交通标志的视认性与交通标志的形状有重要关系，在外形同等面积的情况下，视认性从强到弱分别是三角形、菱形、正方形、正五边形、正六边形、圆形、正八角形等.因此，在构建交通标志感知模型时，首先需要判断交通标志的形状，然后设置一定的权重表征该标志对驾驶员的吸引程度[4].交通标志轮廓特征感知步骤如下：

（1）将轮廓边界点集B 中最外侧的点先按y 坐标从大到小进行排序，然后对同一y 坐标下的x 坐标从小到大进行排序，得到排序后的新边界点序列

B′ =（d1（x1，y1），d2（x2，y2），…，dn（xn，yn）），其中di（xi，yi）（i=1，2，…，n）表示序列中的点；

（2）令ηb表示交通标志轮廓特征边界干扰噪声阈值，在集合C 中对所有点周边半径ηb的区域进行扫描，凡是进入到该区域的相邻点，全部突出显著度进行显示；

（3）采用Hough 变换算法对上述排除干扰后的区域进行识别，检测图像中的轮廓边界；

（4）将无规则图形、正三角形、圆形和矩形分别标记为N、T、C、R，并进行返回，分别对应不同的形状，这些参数将是交通标志对驾驶员感知影响程度的依据.

1.3 地下道路交通标志其它静态感知向量

其他静态特征分为类型、尺寸、朝向几种类别，将这些特征构造成特征向量加以描述：①交通标志类型主要分为指示标志、警告标志、禁令标志和指路标志，作为静态特征向量的第一个分量，分别用1-4 表示；②交通标志尺寸分量是在类型基础上加以区分的，从小到大设置 5 个级别，分别为 1（很小）、2（小）、3（中等）、4（较大）、5（大），每个级别对应的具体尺寸确定方法为：首先找出不同类型标志的最大和最小面积，然后将此面积均匀分为5 等份表示不同级别；③朝向分量是相对行车方向的角度进行确定的，一般情况下，交通标志表面与行车方向的夹角为0°～180°，分为0°～36°、36°～72°、72°～108°、108°～144°、144°～180°五个级别，分别用分量值1-5 表示.类型、尺寸、朝向分量及其取值如表1 所示.

1.4 地下道路交通标志动态感知特征向量

文中采用的动态特征向量为：车辆与交通标志距离，行车水平、纵向夹角，行车速度，行车加速度，驾驶员与交通标志的水平、纵向视角.这些变量表示了在不同行车速度、加速度及相对交通标志的不同位置下，影响驾驶员的主要视觉感知因素.交通标志的动态特征向量中各分量类型及取值如表2 所示.

表1 静态特征的类型、尺寸、朝向分量表示

表2 交通标志视觉感知的动态特征向量构造

2 仿真实验平台

采用UC-win/Road 模拟系统对仿真模拟场景进行三维虚拟现实构建.针对不同标志尺寸、朝向、光照等条件下，对不同设计速度情况下的视认性进行仿真并评价，验证地下道路交通标志视认性模型的有效性和可操作性[5-6].

2.1 仿真框架

地下道路交通标志动态视认性仿真框架如图1所示.

2.2 感知实验参数标定与验证

2.2.1 参数标定

由于静态、动态特征是独立进行提取的，因此需要在智能体中以一定的参数加以呈现，采用以下步骤对地下道路驾驶员智能体对交通标志的感知参数进行标定：

（1）采用虚拟现实软件UC-win/Road 构建交通场景，包含人、车、路及环境等交通信息，并以Ntm 为步长，标记交通标志视距范围内的多个特征位置，设特征位置共Ns个；

（2）征集实验人员在上述制作的交通场景中进行Ng×Nr次三维虚拟现实模拟实验，其中Ng表示基于调查的不同的车速、车型和交通流状况的交通场景组数，Nr表示每种场景重复实验次数；

（3）采用自动拍摄模式得到交通标志视距内不同实验人员模拟实验行车视角下各特征位置的图像，这些图片是用来进行眼动模拟的原始图像；

图1 机动车地下道路交通标志动态视认性仿真框架

（4）采用FaceLab 非接触式眼动仪采集实验人员模拟驾驶时的视线轨迹和停留时间，并与步骤（3）中特征位置的图像进行同步，得到不同特征位置视线停留在图像中的坐标[7]；

（5）采用模拟实验数据，通过回归模型log ρi=β0+βivi（i=1，2，…，n）分析影响驾驶员对交通标志视认性的静态、动态因素，其中ρi为地下道路交通标志感知率，β0为回归常数项，βi为第 i 个回归系数，vi为第 i 个回归参数（参数包括：车辆与标志距离，行车水平夹角，行车纵向夹角，行车速度，行车加速度，驾驶员与标志水平夹角，驾驶员与标志纵向夹角，标志类型、尺寸和朝向）.选择显著因素作为驾驶员对交通标志的感知因素，对应的系数为权重[8].

2.2.2 仿真验证

根据上述交通标志动态视认性模型、仿真实验的方法和标定参数，选择天津站海河东路地下道路构建仿真场景（见图2）.为了验证本文提出的地下道路交通标志动态视认模型的有效性，对动态模型构建的智能体与静态模型的视认精确度进行比较，其中静态视认性模型采用Itti 模型进行模拟，得到如图3 所示的不同位置的焦点位置、焦点停驻和轨迹准确度.

通过比较分析城市地下道路交通标志动态视认性模型与静态视认性模型，发现动态视认性模型在焦点位置准确度、焦点停驻时间准确度、轨迹准确度等方面均有较大的优势，较静态视认性模型精确度分别提高43.29%、46.86%、48.60%，证明本文提出的动态视认性模型在地下道路交通标志识别模拟精确度方面是有效的.

图2 地下道路交通标志动态视认性仿真场景

图3 静态模型与动态模型的有效性对比

3 结 语

城市地下道路环境单调、刺激物少，特别是车辆高速通过地下道路出入口时，由于剧烈的明暗过渡，容易导致驾驶员出现视觉震荡，将严重影响交通标志的视认性.本文将视觉注意模型和模拟驾驶实验方法相结合，优化地下道路交通标志的动态视认模型，从静态感知和动态感知两个层面构建交通标志视认模型，通过UC-win/Road 三维虚拟仿真平台，模拟驾驶员在行车中对交通标志的感知行为，从而标定地下道路交通标志动态视认模型的相关参数.分析对比静态视认模型和动态视认模型的相关指标，验证了本文建立的地下道路交通标志动态视认性在焦点位置准确度、焦点停驻时间准确度和视认轨迹准确度等方面更加有效.