夜间行车：驾驶员夜视车载平显亮度感知与自动调节模型

本文主要探讨的是"基于夜视车载平显的亮度感知模型研究"这一主题。在现代社会，随着夜间驾驶需求的增长，尤其是在低光照环境中，如何确保驾驶员能够清晰、舒适地读取车载平显（Head-up Display, HUD）的信息变得至关重要。本文关注的核心问题是驾驶员在夜间暗环境下的亮度感知特性，特别是在使用夜视车载HUD时。 研究者首先对驾驶员在不同照度条件下的亮度感知进行了深入研究。他们利用了一个具有手动亮度调节功能的夜视车载HUD，并选择了100名驾驶员作为实验对象，设置了多种实验照度等级，分别考察了驾驶员在最低亮度、适宜亮度和最高亮度下识别HUD信息的能力。通过对实验数据的细致统计分析，研究人员构建了一套亮度调节曲线，以量化驾驶员对不同亮度环境的适应性。 通过实验结果，作者建立了一个驾驶员亮度感知模型，这个模型揭示了在夜间暗环境下，驾驶员对于不同亮度水平的接受阈值以及最佳操作范围。这个模型不仅对夜视车载HUD的自动亮度调节提供了重要的工程设计指导，有助于优化产品的性能，还能提升人机交互的效率和用户体验。驾驶员的亮度感知模型对于提高夜间驾驶的安全性和舒适度具有实际应用价值，因为它可以帮助设计出更符合人类视觉生理特性的照明方案。 本文的研究对于理解和优化夜视车载平显的设计，特别是在降低光照需求、减轻驾驶员视觉疲劳、增强驾驶安全性等方面，具有显著的意义。它将机器视觉、车载平显技术、亮度曲线建模以及人机工效学等多个领域的知识结合，为相关领域的科研人员和工程师提供了有价值的参考依据。