论文摘要
为研究利用眼动指标(注视点个数FC、平均注视时间AFD、平均眼跳幅度ASA、最大瞳孔面积Pupil Max及反应时RD)对脑力疲劳状态进行判定,通过眼动追踪技术,测试了不同脑力疲劳程度的眼动指标值并进行分析。结果表明:1)通过FC、AFD、ASA和Pupil Max四个眼动指标可以判定被试者所处的疲劳状态; 2)当测试者注视点个数FC处于(11,13)区间,平均注视时间AFD处于(328,409)区间,平均眼跳幅度ASA处于(5,7)区间,最大瞳孔面积Pupil Max处于(992,1 124)区间时为非疲劳状态;当FC处于(7,10)区间,AFD处于(263,319)区间,ASA处于(2,4)区间,最大瞳孔面积Pupil Max处于(584,935)时可以认定被试者为疲劳状态。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 牛国庆,李师
关键词: 安全人体学,脑力疲劳,眼动追踪技术,眼动指标
来源: 安全与环境学报 2019年01期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅰ辑
专业: 安全科学与灾害防治
单位: 河南理工大学安全科学与工程学院
基金: 国家自然科学基金项目(51774113)
分类号: X91
DOI: 10.13637/j.issn.1009-6094.2019.01.014
页码: 88-93
总页数: 6
文件大小: 279K
下载量: 299
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