Die Verbesserung der Verkehrssicherheit beim Fahren, geleitet durch visuelle Unaufmerksamkeit

Die computergestützte Modellierung der menschlichen visuellen Aufmerksamkeit hat in den letzten Jahrzehnten viel Aufmerksamkeit erhalten. In fortschrittlichen industriellen Anwendungen wurde nachgewiesen, dass computergestützte visuelle Aufmerksamkeitsmodelle (CVAMs) die visuelle Aufmerksamkeit sehr ähnlich wie die menschliche visuelle Aufmerksamkeit vorhersagen können. Es ist jedoch umstritten, ob der Standort der Blickfixierung des Fahrers (EFL) oder der vorhergesagte Blickfixierungsstandort der computergestützten visuellen Aufmerksamkeitsmodelle zuverlässiger und hilfreicher für das tatsächliche Fahren ist. Um dieses Problem anzugehen, wurde eine offene Datenbank mit Videos erstellt, die unter den häufigsten 18 Fahrbedingungen im Alltag aufgenommen wurden. In Experimenten mit dieser Datenbank stellten Expertenfahrer fest, dass es für Fahrer nicht ausreichend war, sich nur auf eines der beiden EFLs zu verlassen. Basierend auf diesem Ergebnis wurde eine hybride EFL-Empfehlungsstrategie vorgeschlagen, um die Verkehrssicherheit zu verbessern. Durch die Extraktion visueller Merkmale aus der menschlichen dynamischen Sicht zeigt die Leistung der vorgeschlagenen Empfehlungstechnik ihren potenziellen Wert in diesen gesammelten Fahraufgaben. Darüber hinaus wird der visuelle Komfort beim Fahren weiter angesprochen, um die Sicherheit des Fahrens zu erhöhen. Aus den Ergebnissen von Experimenten zu 108 Fahrvideoausschnitten, die unter den häufigsten 18 realen Fahrbedingungen aufgenommen wurden, wird bestätigt, dass die vorgeschlagene EFL-Empfehlung eine Erfahrungsbewertung des Fahrkomforts zwischen 88,1 und 92,7 von 100 erreicht.