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基于LabVIEW的指路标志视认性测试平台的构建与应用

发布时间:2017-07-19 08:22

  本文关键词:基于LabVIEW的指路标志视认性测试平台的构建与应用


  更多相关文章: 指路标志 安全人机工程 视认率 虚拟实验 LabVIEW


【摘要】:随着城市道路交通需求日益增加和复杂化,不合理的道路标志成为了威胁交通安全的一大隐患。为收集道路标志人机优化的理论数据,本文结合人的视知觉认知理论,分析了驾驶员对道路标志的视认知过程,探讨了影响道路标志认读的因素,构建了道路标示视认性测试平台。根据视知觉理论分析结果,该平台设计了四个测试模块,分别为:标志字体测试模块,背景色与字体色对比测试模块,对比亮度测试模块和极限信息量测试模块。测试系统还包含认读时间测试模块,该模块可以覆盖所有模块。本文利用LabVIEW软件,对所设计的所有模块进行了软件的实现。利用构建的测试平台对某市某区的指路标志的认读情况进行测试实验。实验过程分为了标志图片的采集和绘制,测试数据库的建立,测试内容的设计和测试结果分析。在采集阶段主要利用了Microsoft Visio和Photosho软件对采集到的指路标志图片进行了仿真绘制。在实验结果的分析阶段,在结果数据库中,把要测试的内容对应的参数作为变量,图片上其他的参数作为不变量,对测试的结果数据进行统计,最后利用统计图和单一变量对比的方法,对数据进行数学分析。在文中举例分析了极限信息量模块的数据,得出了最优认读率的信息量为4条等结论。本文的创新之处在于利用了虚拟软件的优势,把道路标志上的各个因素在不脱离道路标志版面的情况下形成单一变量控制的测试模式,测试到的数据可以形成一个可以不断更新和扩展的数据库。通过对这种不断更新的数据库进行统计和分析,最终能够得出最优的道路标志组成因素,进而为道路标志的人机优化提供了理论支撑。
【关键词】:指路标志 安全人机工程 视认率 虚拟实验 LabVIEW
【学位授予单位】:天津理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:U491.52;TP311.52
【目录】:
  • 摘要5-6
  • Abstract6-9
  • 第一章 绪论9-15
  • 1.1 选题背景9-10
  • 1.2 国内外研究现状10-12
  • 1.2.1 道路标志视认性影响因素研究现状10-12
  • 1.2.2 道路标志虚拟化实验研究研究现状12
  • 1.3 当前研究存在的主要问题12-13
  • 1.4 研究意义与研究内容13-15
  • 1.4.1 研究意义13
  • 1.4.2 研究内容13-15
  • 第二章 影响道路标志视认性的人机因素分析15-27
  • 2.1 道路标志的分类与作用15-17
  • 2.2 道路标志的构成17-18
  • 2.3 驾驶过程的理论概述18-20
  • 2.3.1 驾驶员的信息认知过程18-19
  • 2.3.2 驾驶员的视觉基础理论19-20
  • 2.4 字体对道路标志视认性的影响20-22
  • 2.4.1 外界环境对汉字识别率的影响20
  • 2.4.2 汉字自身的属性20
  • 2.4.3 汉字的形状20-22
  • 2.5 道路标志颜色对视认性的影响分析22-23
  • 2.6 周围环境亮度对道路标志视认性的影响23
  • 2.7 认读时间对道路标志视认率的影响23-25
  • 2.8 道路标志信息量对驾驶过程的影响25-26
  • 2.9 本章小结26-27
  • 第三章 指路标志视认性测试平台的软件设计与实现27-43
  • 3.1 测试平台的模块设计27-29
  • 3.1.1 标示字体测试模块27-28
  • 3.1.2 背景色与字体色对比测试模块28
  • 3.1.3 对比亮度测试模块28
  • 3.1.4 极限信息量模块28-29
  • 3.2 测试平台实现软件的选择29-30
  • 3.3 道路标志视认率测试方式的设计30-35
  • 3.4 软件界面的设计与实现35-41
  • 3.4.1 进入界面和参数选择界面的设计与实现35-37
  • 3.4.2 测试界面的设计与实现37-38
  • 3.4.3 测试结果输出方式的设计与实现38-39
  • 3.4.4 软件功能的程序实现39-41
  • 3.5 本章小结41-43
  • 第四章 针对某市某区的指路标志视认性测试和研究43-50
  • 4.1 某市某区交通和道路标志情况简介43
  • 4.2 指路标志图片采集和建立图片调入数据库43-46
  • 4.3 测试实验的内容与数据分析46-47
  • 4.3.1 测试实验的内容46
  • 4.3.2 测试实验的结果数据分析46-47
  • 4.4 测试的结论与意义47-48
  • 4.5 本章小结48-50
  • 第五章 结论与展望50-52
  • 5.1 结论50-51
  • 5.2 未来展望51-52
  • 参考文献52-54
  • 发表论文和科研情况说明54-55
  • 致谢55-56

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本文编号:561907

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