一种基于眼动数据的管制员情景意识水平分析方法技术

本发明专利技术公开了一种基于眼动数据的管制员情景意识水平分析方法，包括：1)采集管制员在相同管制场景下的眼动数据，并基于所采集的眼动数据确定反映管制员情景意识水平的眼动指标；2)对管制员在指挥过程中的情景意识水平进行等级评价；3)基于模糊聚类算法对眼动数据分组，并提取分组的特征；4)比较待评估的眼动数据与步骤2)中已评价眼动数据分组的差异，选择差异最小的分组的评价作为待评价眼动数据的评估分析结果，进而实现对管制员情景意识水平的准确评估；本方案采用机器学习与模糊聚类相结合的方法，自动学习眼动数据的特征，采用更科学、更先进、更能适应眼动指标的特性对管制员情景意识水平进行评估，更准确真实的反应管制员情景意识水平。

【技术实现步骤摘要】
一种基于眼动数据的管制员情景意识水平分析方法
本专利技术涉及一种基于眼动数据的管制员情景意识水平分析方法，属于管制员情景意识水平评估

技术介绍
近年来，我国民航运输量保持了年均超过10％的高速增长，满足了国民经济对民航运输的旺盛需求，促进了社会经济的快速发展。民航业在快速发展的同时，也面临诸多风气，其中最关键、也是最重要的是安全风险。众所周知，民航是一个对安全极度敏感的行业，任何不安全事件均能引起广泛的社会关注，对行业的发展造成不利的影响。空中交通管制员作为民航安全生产任务的重要承担者，对整个行业的运行安全起到及其重要的作用，随着空中交通流量的快速增加、空中运输环境的日益复杂，空中交通管制任务难度逐渐变大，因管制人为因素造成的不安全事件有抬头的趋势。据统计，空管不安全事件中约80％是人为差错，丧失情景意识是导致管制员人为差错的重要因素。情景意识水平高低决定了管制员是否全面掌握空中交通态势，能否及时发现潜在的不安全事件，是管制员工作能力的重要瓶颈指标，评估管制员情景意识水平对于空中交通运行安全具有重要的理论意义，是保障管制安全运行的关键环节。视觉搜索是通过眼动行为来搜寻目标信息，并对信息进行加工的过程。眼动行为是心理活动的外在表现，能够反映注意力分配情况，如申请公布号为【CN111178706A】的专利技术专利公开一种基于眼动数据的管制员注意力分配评估方法，该方案以单一管制员为研究对象，通过统计学方法计算一段时间内的眼动指标波动情况来判断管制员的注意力集中情况，波动较大，则说明注意力不集中，解决了一个管制员在指挥过程中的注意力(疲劳度)的评估问题，为评估注意力分配提出了一种新的判定方法。同样，眼动指标也能够反映管制员在面对大量数据时，搜索、获取、处理信息并及时作出正确的管制决策的能力，即能够反映管制员情景意识水平。研究表明：情景意识水平高的管制员的视觉搜索范围大、视点移动快，视点停顿时间短、分布特征明显。因此，通过分析管制员在管制场景中的各项眼动指标，挖掘各项指标特性，可深入理解管制员管制员获取与处理能力，正确评估管制员情景意识水平。但是，考虑到空域复杂度、扇区流量的变化以及管制习惯均会对眼动数据的特征产生影响，导致眼动指标在反映管制员的情景意识水平时的判决标准不固定，而目前尚未有很好的解决方案。
技术实现思路
本专利技术提出一种定量的基于眼动数据的管制员情景意识水平分析方法，基于管制员信息搜索、获取、处理的效率的变化表现为眼动数据的变化的原理，通过眼动数据反映管制员情景意识水平，分析管制员在相同管制场景下眼动数据的差异，进而实现对管制员情景意识水平的评估。本专利技术是采用以下技术方案实现的：一种基于眼动数据的管制员情景意识水平分析方法，包括以下步骤：步骤A、采集样本，获得采集样本中管制员在相同管制场景下指挥的眼动数据，并确定反映管制员意识水平的眼动指标；所述眼动数据包括视点的屏幕坐标、视点注视开始时间和视点注视结束时间；将视点依据注视时长分为注视点和扫视点，所述眼动指标包括平均注视时间、注视分布熵、平均扫视距离和平均扫视速度；步骤B、对步骤A中每位管制员在指挥过程中的情景意识水平进行评价分析，按照情景意识水平由高到低对注眼动数据进行等级划分；步骤C、基于模糊聚类算法分别对步骤B中划分等级后的眼动数据进行分组；步骤D、比较待评价管制员在相同管制场景下指挥的眼动数据与上述已评价分组眼动数据的差异，采用差异最小的分组的评价作为待评价管制员的情景意识水平评估。进一步的，所述步骤C具体通过以下方式实现：步骤C1、以眼动指标为基础，构建原始数据矩阵：其中，原始数据矩阵中的每行为一条眼动数据，n为样本中眼动数据的个数，眼动数据由眼动指标组成，xi1,xi2,xi3,xi4，i＝1,2,…,n，分别表示第i个眼动数据的4个眼动指标；步骤C2、对原始数据矩阵的每列进行标准化变换，标准化变换后的数据都位于[0，1]区间且没有量纲；步骤C3、计算模糊相似矩阵R＝(rij)n×n，rij为样本中第i个和第j个眼动数据的差异；步骤C4、得到模糊相似矩阵的模糊等价矩阵R*，对于模糊相似矩阵，其传递闭包必是模糊等价矩阵，即t(R)＝R*，故可以通过传递闭包法求解模糊相似矩阵；步骤C5、设定阈值λ对模糊等价矩阵进行割截，得到截矩阵Rλ＝(λrij)，λrij的计算公式为：步骤C6、依据截矩阵得到样本的分组结果，如果截距阵Rλ的第i行和第j行完全相同时，则对象Xi和Xj归为一组；步骤C7、基于F显著性检验法检验分组之间的差异是否满足要求，如果不满足，重复步骤C5和C6，直到分组间的差异满足要求。进一步的，所述步骤D的具体实现过程为：步骤D1，计算划分等级后的所有分组的分组中心，设某分组的眼动数据集合为{G1,G2,…,GM}，则分组中心的的计算公式为：其中，C表示分组中心，Gp为分组中第p个眼动数据，Gp＝(xp1,xp2,xp3,xp4)为4个眼动指标组成的向量，M为分组中眼动数据的个数；步骤D2，计算待评估对象与所有分组中心的差异，并选取差异最小的分组的评价为待评估对象的情景意识水平评估。进一步的，所述步骤C2中，在进行标准化变换时，基于以下公式实现：其中，n为样本中眼动数据的个数，xik'为变换后的数据矩阵的第i行k列数据，xik为原始数据矩阵的第i行和k列的数据。进一步的，所述步骤B3中模糊相似矩阵R＝(rij)n×n的计算方式如下：其中，xik和xjk是数据矩阵第i行和k列和第j行和k列的数据，Xk是第k个眼动指标的平均值，Sk是第k个眼动指标的标准差。进一步的，所述步骤A中注视点与扫视点的划分依据是注视时长，注视时长大于等于100ms的设为注视点，注视时长小于100ms的设为扫视点。进一步的，所述步骤A中眼动指标，即平均注视时间、注视分布熵、平均扫视距离、平均扫视速度的计算方法如下：1)平均注视时间其中，N为注视点的总个数，tbi是第i个注视点的注视开始时间，tei是第i个注视点的注视结束时间；2)注视分布熵其中，D为将屏幕分成的区域个数，Ni为第i个区域内的注视点的数量；3)平均扫视距离其中，(xi,yi)和(xi+1,yi+1)分别是第i个和第i+1个注视点的屏幕坐标，di表示第i个和第i+1个注视点之间的距离；4)平均扫视速度Δti＝tbi+1-tei其中，Δti表示第i个注视点的注视时间。进一步的，所述步骤A中管制员在相同管制场景下指挥的眼动数据通过眼动仪进行采集。进一步的，所述步骤B中，根据情景意识水平由高到低将注视眼动数据分为优、良、差三个等级与现有技术相比，本专利技术的优点和积极效果在于：(本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于眼动数据的管制员情景意识水平分析方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤A、采集样本，获得采集样本中管制员在相同管制场景下指挥的眼动数据，并确定反映管制员意识水平的眼动指标；/n所述眼动数据包括视点的屏幕坐标、视点注视开始时间和视点注视结束时间；将视点依据注视时长分为注视点和扫视点，所述眼动指标包括平均注视时间、注视分布熵、平均扫视距离和平均扫视速度；/n步骤B、对步骤A中每位管制员在指挥过程中的情景意识水平进行评价分析，按照情景意识水平由高到低对注眼动数据进行等级划分；/n步骤C、基于模糊聚类算法分别对步骤B中划分等级后的眼动数据进行分组；/n步骤D、比较待评价管制员在相同管制场景下指挥的眼动数据与上述已评价分组眼动数据的差异，采用差异最小的分组的评价作为待评价管制员的情景意识水平评估。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于眼动数据的管制员情景意识水平分析方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤A、采集样本，获得采集样本中管制员在相同管制场景下指挥的眼动数据，并确定反映管制员意识水平的眼动指标；
所述眼动数据包括视点的屏幕坐标、视点注视开始时间和视点注视结束时间；将视点依据注视时长分为注视点和扫视点，所述眼动指标包括平均注视时间、注视分布熵、平均扫视距离和平均扫视速度；
步骤B、对步骤A中每位管制员在指挥过程中的情景意识水平进行评价分析，按照情景意识水平由高到低对注眼动数据进行等级划分；
步骤C、基于模糊聚类算法分别对步骤B中划分等级后的眼动数据进行分组；
步骤D、比较待评价管制员在相同管制场景下指挥的眼动数据与上述已评价分组眼动数据的差异，采用差异最小的分组的评价作为待评价管制员的情景意识水平评估。


2.根据权利要求1所述的基于眼动数据的管制员情景意识水平分析方法，其特征在于：所述步骤C具体通过以下方式实现：
步骤C1、以眼动指标为基础，构建原始数据矩阵：



其中，原始数据矩阵中的每行为一条眼动数据，n为样本中眼动数据的个数，眼动数据由眼动指标组成，xi1,xi2,xi3,xi4，i＝1,2,…,n，分别表示第i个眼动数据的4个眼动指标；
步骤C2、对原始数据矩阵的每列进行标准化变换，标准化变换后的数据都位于[0，1]区间且没有量纲；
步骤C3、计算模糊相似矩阵R＝(rij)n×n，rij为样本中第i个和第j个眼动数据的差异；
步骤C4、得到模糊相似矩阵的模糊等价矩阵R*，对于模糊相似矩阵，其传递闭包必是模糊等价矩阵，即t(R)＝R*，故可以通过传递闭包法求解模糊相似矩阵；
步骤C5、设定阈值λ对模糊等价矩阵进行割截，得到截矩阵Rλ＝(λrij)，λrij的计算公式为：



步骤C6、依据截矩阵得到样本的分组结果，如果截距阵Rλ的第i行和第j行完全相同时，则对象Xi和Xj归为一组；
步骤C7、基于F显著性检验法检验分组之间的差异是否满足要求，如果不满足，重复步骤C5和C6，直到分组间的差异满足要求。


3.根据权利要求1所述的基于眼动数据的管制员情景意识水平分析方法，其特征在于：所述步骤D的具体实现过程为：
步骤D1，计算划分等级后的所有分组的分组中心，设某分组的眼动数据集合为{G1,G2,…,GM}，则分组中心的的计算公式为：



其中，C表示分组中心，Gp为分组中第p个眼动数据，Gp＝(xp1,xp2,xp3,xp4)为4个眼动指...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘亮，温绍楠，
申请(专利权)人：刘亮，温绍楠，
类型：发明
国别省市：山东;37