Exploration of the Relationships between Hazard Perception and Eye Movement for Young Drivers
Notice bibliographique
Résumé
Aiming at young drivers’ hazard perception (HP) and eye movement, a cross-sectional study was conducted in the city of Xi’an, China. 46 participants were recruited, and 35 traffic scenes were used to test drivers’ hazard perception and eye movement. The difference analysis and correlation analysis were carried out for the acquired data. The results suggest that some indices of hazard perception and eye movement are significantly correlated. A higher saccade speed is in the direction of higher hazardous scenes. Higher complex scenes result in smaller saccade angle. The number of hazards unidentified is negatively influenced by complexity degree and hazardous degree of traffic scenes, and similar associations are found between hazard identification time, complexity degree, and hazardous degree. The hazard identification time and the number of hazards slowly identified are positively affected by the number of fixations and the number of saccades. Meanwhile, differences in the hazardous degree evaluation, hazard identification time, number of hazards unidentified, number of fixations, and number of saccades are found in different types of traffic scenes. The results help us to improve the design of road and vehicle devices, as well as the assessment and enhancement of young drivers’ hazard perception skills.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».