检索结果-内蒙古大学图书馆

机械工程学报 2025年第3期61卷 154-166页

作者：陈国强申正义杨宇驰李腾徐丽燕山大学机械工程学院秦皇岛066004 燕山大学艺术与设计学院秦皇岛066004 河北省智能工业设计技术创新中心秦皇岛066004

座舱视域认知聚合性较低是影响飞行模拟座舱驾驶训练效率的关键问题之一,对此提出基于全卷积神经网络(Fully convolutional networks,FCN)优化遗传算法(Genetic algorithm,GA)的飞行模拟座舱意象仿生视觉焦点预测模型。首先,依据色格镶... 详细信息

座舱视域认知聚合性较低是影响飞行模拟座舱驾驶训练效率的关键问题之一,对此提出基于全卷积神经网络(Fully convolutional networks,FCN)优化遗传算法(Genetic algorithm,GA)的飞行模拟座舱意象仿生视觉焦点预测模型。首先,依据色格镶嵌的方式结合眼动仪兴趣区域确定座舱视域分区,借助眼动蜂群图及问卷法验证现有座舱认知聚合性。其次,通过数据集筛选和眼动灰度图优化形成仿生设计数据集,训练面向生物、产品、线稿图像的FCN模型。结合FCN模型预测生物外形本征视觉焦点热力图与数字矩阵,计算生物视觉认知评分并将分区按主观认知评分排序,同时建立意象仿生映射关系进行表征分区简图设计表达。最后,借助FCN模型建立适应度函数,利用GA对表征分区简图寻优,解码视觉认知与主观认知匹配最优的座舱因子编码并细化设计,验证设计方案的视觉认知。结果表明,FCN优化GA的预测模型能够提高仿生设计效率,所设计的座舱视域具有较高的认知聚合性,能够显著优化驾驶员对座舱视域主观认知与视觉认知的匹配性。

关键词：视觉焦点预测全卷积神经网络飞行模拟座舱遗传算法意象仿生设计

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基于视觉焦点预测的飞行模拟座舱注意力管控设计研究

基于视觉焦点预测的飞行模拟座舱注意力管控设计研究

引用

作者：申正义燕山大学

学位级别：博士

飞行模拟座舱是升驾驶员多元任务适应性的直升机模拟设备,其设计核心在于实现人机交互的高效性与仿真模拟的便捷性。鉴于驾驶员在适应飞行环境时对高效识别飞行任务的迫切需求,展开飞行模拟座舱注意力管控设计的深入研究,具有不可忽视... 详细信息

飞行模拟座舱是升驾驶员多元任务适应性的直升机模拟设备,其设计核心在于实现人机交互的高效性与仿真模拟的便捷性。鉴于驾驶员在适应飞行环境时对高效识别飞行任务的迫切需求,展开飞行模拟座舱注意力管控设计的深入研究,具有不可忽视的学术与实践价值。本文以飞行模拟座舱为研究对象,围绕驾驶员的视觉注意力和多元任务感性需求,出一种基于视觉焦点预测的飞行模拟座舱注意力管控设计模型,包括构建感性意象预测模型、视觉焦点预测模型和任务与技术特征融合模型,生成任务特征分级和技术特征评价指标,对飞行模拟座舱进行视界形态设计及实验验证。本文主要研究内容如下: (1)开展飞行模拟座舱注意力管控设计研究。利用知识图谱对飞行模拟座舱和注意力管控设计展开数据计量分析,研究热点前沿与发展演进,论证飞行模拟座舱注意力管控设计的可行性与必要性,探究其设计决策因素,挖掘驾驶员多元任务感性意象需求、视觉注意力需求以及驾驶情景场域中有效管控注意力需求,出注意力管控设计策略并构建设计模型。 (2)构建飞行模拟座舱感性意象预测模型。为满足驾驶员多元任务感性需求,归类座舱代表样本,进行视界形态特征取、划分和标注,并将其映射至像素色格镶嵌图确定兴趣区域,通过眼动实验结果对分区优化结合。基于聚类分析筛选得到座舱典型样本,获取驾驶员对座舱评价的关键词并计算权重,筛选座舱的感性意象代表性词汇对。根据座舱视界特征取形态特征因子,通过特征因子编码与代表性词汇对建立BP神经网络(Back Propagation,BP)映射关系,构建飞行模拟座舱的感性意象预测模型并验证模型的有效性。 (3)生成飞行模拟座舱视觉焦点预测模型。为高驾驶员视觉注意力,基于全卷积神经网络(Fully Convolutional Networks,FCN)构建座舱、生物和环境3个视觉焦点预测模型。通过生理、心理、视觉和环境4个决策因素并利用调查问卷和人工智能筛分座舱视界样本,取眼动实验获取的灰度图构建飞行模拟座舱数据集,同时筛选构建生物和环境数据集,进行视觉焦点预测模型训练。针对模型的性能评价指标进行计算评估,验证训练后的FCN模型对座舱、生物和环境的视觉焦点预测效率均达到可用标准,为驾驶员视觉焦点注意力管控的实时预测供技术支撑。 (4)解析任务与技术特征融合模型映射。为实现驾驶员在情景场域中注意力的有效管控,基于情景意识分析任务与技术的特征融合,建立任务特征分级和技术特征评价体系。通过关键情景的取,对模拟飞行场景的核心情景及关键任务节点进行情景意识分析,将情景场域的感性意象匹配和认知聚合指标耦合,评估座舱视觉和情景认知映射,验证注意力管控设计的任务与技术特征融合模型。 (5)飞行模拟座舱注意力管控设计生成与验证。基于BP神经网络融合遗传算法的感性意象预测模型,优选座舱特征因子最优组合,建立视界仿生映射关系生成座舱形态设计,完成设计评估与优选方法的结合,实现飞行模拟座舱注意力管控任务与技术特征融合设计模型的有效验证。

关键词：工业设计飞行模拟座舱视觉焦点预测感性意象注意力管控情景意识形态设计

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