港口集装箱桥吊司机眼动疲劳度研究

"该研究通过结合视线跟踪技术和智能优化算法，深入分析了港口集装箱桥吊司机的眼动疲劳度。文章指出，眼动参数与驾驶疲劳之间存在显著的相关性，并通过实验设计确定了注视时间百分比和注视点数目作为关键的眼动测量指标。作者对驾驶员的眨眼、注视和眼跳三种眼动形式的实测数据进行了分析，揭示了这些参数与驾驶疲劳之间的线性和非线性变化关系。通过对注视分布变异系数的计算，建立了疲劳度评判模型，进一步阐述了注视分布变异系数与驾驶疲劳的关联性。" 在港口作业中，桥吊司机的安全操作至关重要，而他们的视觉疲劳直接影响作业效率和安全性。这篇研究聚焦于这一问题，利用先进的视线追踪技术来监测和分析司机的眼动行为。视线跟踪技术是一种能够记录和分析人眼运动的技术，它能精确地捕捉到眼睛的移动、停留和眨眼等动作，从而提供关于注意力分布和疲劳程度的宝贵数据。 研究发现，驾驶疲劳与眼动参数之间存在着密切的关系。比如，长时间的注视可能导致视觉疲劳，而频繁的眨眼可能是疲劳的一种早期迹象。注视点数目则反映了司机的注意力集中程度，当数值减少可能意味着疲劳加剧。此外，通过智能优化算法处理收集到的眼动数据，可以构建一个驾驶疲劳的预测模型，这有助于提前识别出疲劳状态，防止可能的事故风险。 实验设计包括了实际操作情境下的驾驶员测试，旨在模拟真实工作环境，确保研究结果的可靠性。通过对眨眼频率、单个注视点的持续时间和眼跳的分析，研究人员能够量化这些眼动形式与疲劳的动态关联。注视分布变异系数作为一个重要的统计指标，揭示了司机在不同区域间分配注意力的稳定性，其值的增大往往预示着疲劳的增加。 这篇研究为理解和预防港口作业中驾驶疲劳提供了科学依据，对于改善桥吊司机的工作条件，提高作业安全性和效率具有实际意义。通过这样的眼动分析方法，未来可以开发更有效的监控系统，以实时监测和评估司机的疲劳状态，从而采取相应的干预措施。