一种基于视觉熵的地铁导向标识效用评价方法技术

本发明专利技术提供了一种基于视觉熵的地铁导向标识效用评价方法，所述方法包括：基于熵理论构建地铁导向标识视觉熵量化模型；通过预调查，获取影响乘客视认导向标识效果的主要影响因素；进行正交实验设计，开展眼动实验；根据实验数据筛选出影响导向标识视认水平的显著性视觉指标；根据筛选出的视觉指标和

【技术实现步骤摘要】
一种基于视觉熵的地铁导向标识效用评价方法


[0001]本专利技术涉及轨道交通标识优化设计
，具体地，涉及一种基于视觉熵的地铁导向标识效用评价方法
。

技术介绍

[0002]随着城市轨道交通线路规模化
、
网络化发展，地铁站数量不断增长
。
地铁站具有人员流动性大
、
客流大
、
站内流线复杂
、
导向标识多样等特点，通常给人们留下“容易迷路”、“方向感弱”、“闭塞”、“难懂”等负面印象
。
另外，乘客身处半封闭的地下有限空间会降低对方位的识别判断能力，可能会因为迷失方向而产生恐惧心理，进而影响对标识信息效用的接受程度
。
[0003]地铁导向标识担负着行人行进过程中路线判断
、
实现空间位置转换的重要信息指引功能，目前存在设置混乱
、
信息过载
、
导致认知率较低等问题，为改善此类问题，地铁运营管理部门需量化地铁站导向标识认知能力并提高传递信息的效用，以达到保证乘客通行的安全与效率，而目前却缺少对标识效用进行量化的具体方法
。

技术实现思路

[0004]针对现有技术中的缺陷，本专利技术的目的在于提供一种基于视觉熵的地铁导向标识效用评价方法，用于评价地铁导向标识视觉认知效用
。
[0005]为解决上述问题，本专利技术的技术方案为：
[0006]一种基于视觉熵的地铁导向标识效用评价方法，包括以下步骤：<br/>[0007]基于熵理论构建地铁导向标识视觉熵量化模型；
[0008]通过预调查，获取影响乘客视认导向标识效果的主要影响因素；
[0009]进行正交实验设计，开展眼动实验；
[0010]根据实验数据筛选出影响导向标识视认水平的显著性视觉指标；
[0011]根据筛选出的视觉指标和
AOI
兴趣区法确定不同影响因素对视觉熵的修正系数；
[0012]得到导向标识效用评价标准
。
[0013]优选地，所述基于熵理论构建地铁导向标识视觉熵量化模型的步骤具体包括：借鉴熵的概念和信息熵的计算公式，将地铁导向标识拆分为标识背景
、
符号
、
文字
、
线路数字背景
、
线路数字5个信息设计元素，将拆分的元素作为指标代入信息熵公式，得到地铁导向标识视觉熵量化模型为：
[0014][0015]式中，
j
为导向标识拆分后的信息设计元素
(j
＝
1,2,3,4,5)
；
i
为视觉指标
(i
＝
1,2,...,k)
；
n
为导向标识个数
。
[0016]优选地，所述视觉指标包括注视点
、
注视点数目
、
注视区域
、
注视持续时间
、
首次注视时间
、
第二次注视时间
、
扫视次数和扫视幅度
。
[0017]优选地，所述通过预调查，获取影响乘客视认导向标识效果的主要影响因素的步骤中，分析地铁站内导向标识照度
、
颜色对比度
、
高度
、
大小及间距这五个影响因素对导向标识视觉认知效用的量化
。
[0018]优选地，所述进行正交实验设计，开展眼动实验的步骤具体包括：根据影响乘客视认导向标识效果的各影响因素进行正交实验设计，并选取某地铁站开展眼动实验
。
[0019]优选地，所述根据实验数据筛选出影响导向标识视认水平的显著性视觉指标的步骤具体包括：整理眼动实验数据，运用
Analyse
控件将截取区间的视觉数据导出，利用
SPSS
软件依次进行方差齐性检验和单因素方差分析，筛选出影响导向标识视认水平的显著性视觉指标
。
[0020]优选地，所述根据筛选出的视觉指标和
AOI
兴趣区法确定不同影响因素对视觉熵的修正系数的步骤具体包括：确定视觉指标后，导出视觉指标热力图，并基于
AOI
兴趣区法确定不同影响因素对视觉熵的修正系数
σ
k
，不同情况下
AOI
分布率修正系数
σ
k
的计算公式为：
[0021][0022]式中，
n
k
为出现兴趣区域的个数；
N
k
为总划分单元格的个数
。
[0023]优选地，所述得到导向标识效用评价标准的步骤具体包括：根据确定好的各影响因素修正系数
σ
k
，对地铁导向标识视觉熵量化模型进行修正，在系数
σ
k
连乘的基础上等量扩大
10
倍，得到用于评价导向标识视觉认知效用的修正公式为：
[0024][0025]优选地，根据所述修正公式，计算出视觉熵值，将视觉熵值与导向标识效用评价标准进行对照，评价该导向标识的视觉认知效用
。
[0026]与现有技术相比，本专利技术可通过计算视觉熵值对地铁车站导向标识效用进行评价，并可构建地铁站乘客行为熵效用评价模型，进一步研究视觉熵与行为熵相关性，在保证乘客通行安全与效率中发挥重要作用
。
附图说明
[0027]通过阅读参照以下附图对非限制性实施例所作的详细描述，本专利技术的其它特征
、
目的和优点将会变得更明显：
[0028]图1为本专利技术实施例提供的基于视觉熵的地铁导向标识效用评价方法流程框图
。
具体实施方式
[0029]下面结合具体实施例对本专利技术进行详细说明
。
以下实施例将有助于本领域的技术人员进一步理解本专利技术，但不以任何形式限制本专利技术
。
应当指出的是，对本领域的普通技术
人员来说，在不脱离本专利技术构思的前提下，还可以做出若干变化和改进
。
这些都属于本专利技术的保护范围
。
[0030]具体地，本专利技术提供一种基于视觉熵的地铁导向标识效用评价方法，如图1所示，所述方法包括以下步骤：
[0031]S1
：基于熵理论构建地铁导向标识视觉熵量化模型；
[0032]具体地，借鉴熵的概念和信息熵的计算公式，将地铁导向标识拆分为标识背景
、
符号
、
文字
、
线路数字背景
、
线路数字5个信息设计元素，将拆分的元素作为指标代入信息熵公式，得到地铁导向标识视觉熵量化模型，如下所示：
[0033][0034]式中，
j
为导向标识拆分后的信息设计元素
(j
＝
1,2,3,4,5本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于视觉熵的地铁导向标识效用评价方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：基于熵理论构建地铁导向标识视觉熵量化模型；通过预调查，获取影响乘客视认导向标识效果的主要影响因素；进行正交实验设计，开展眼动实验；根据实验数据筛选出影响导向标识视认水平的显著性视觉指标；根据筛选出的视觉指标和
AOI
兴趣区法确定不同影响因素对视觉熵的修正系数；得到导向标识效用评价标准
。2.
根据权利要求1所述的基于视觉熵的地铁导向标识效用评价方法，其特征在于，所述基于熵理论构建地铁导向标识视觉熵量化模型的步骤具体包括：借鉴熵的概念和信息熵的计算公式，将地铁导向标识拆分为标识背景
、
符号
、
文字
、
线路数字背景
、
线路数字5个信息设计元素，将拆分的元素作为指标代入信息熵公式，得到地铁导向标识视觉熵量化模型为：式中，
j
为导向标识拆分后的信息设计元素
(j
＝
1,2,3,4,5)
；
i
为视觉指标
(i
＝
1,2,...,k)
；
n
为导向标识个数
。3.
根据权利要求2所述的基于视觉熵的地铁导向标识效用评价方法，其特征在于，所述视觉指标包括注视点
、
注视点数目
、
注视区域
、
注视持续时间
、
首次注视时间
、
第二次注视时间
、
扫视次数和扫视幅度
。4.
根据权利要求1所述的基于视觉熵的地铁导向标识效用评价方法，其特征在于，所述通过预调查，获取影响乘客视认导向标识效果的主要影响因素的步骤中，分析地铁站内导向标识照度
、
颜色对比度
、
高度
、
大小及间距这五个影响因素对导向标识视觉认知效用的量化
。...

【专利技术属性】
技术研发人员：方勇，钟佳露，戴万旭，胡华，郝妍熙，
申请(专利权)人：上海工程技术大学，
类型：发明
国别省市：