本发明涉及一种评价干路绿化带对驾驶人视觉影响的方法，属于道路交通安全
技术领域：
。
背景技术：
：经调查显示，近几年来城市交通事故数量呈上升趋势，统计表明由驾驶人和环境的综合因素引发交通事故率约占1/3，驾驶人行车过程中90％的驾驶信息都是通过视觉获得，而在行车第一视角区域城市道路绿化带面积占很大比重，城市干路绿化带作为城市道路交通安全的一种隐性影响因素经常被忽略。长期以来，对于涉及道路交通安全的城市绿化带研究，主要集中在对色彩、单调性等方面进行分析，缺少从驾驶人视觉效应方面的评价。因此，需开发出一种功能较为全面、能评价绿化带对驾驶人视觉影响的相关技术和方法，以减少道路景观环境对驾驶人的负面影响，改善车辆行驶的安全性。技术实现要素：本发明的目的是提供一种评价绿化带多个指标值对驾驶人视觉影响的方法，该方法客观、准确，并以量化方式直观地反映了绿化带对对驾驶人视觉的影响，能够为建设、修整绿化带提供较为科学的量化参考标准。本发明所述的评价干路绿化带特性对驾驶人视觉影响的方法，它包括以下步骤：1)以驾驶人佩戴眼动仪驾驶车辆在道路上以恒定速度行驶，以眼动仪对驾驶人前方视野进行录像，同时记录驾驶人眼动状况；2)将眼动仪记录的视频导入眼动仪分析软件，并进行如下兴趣区划分：树干可视度兴趣区为驾驶人于第一视角可清楚辨别树体树干，树叶没有遮挡的区域；冠幅的兴趣区划分为树干可视度兴趣区以上至树体延伸直径最外处区域；树高的兴趣区划分为冠幅兴趣区以上至树体最高处区域；树形兴趣区划分为树体外轮廓延伸至路段区域；天空比例兴趣区划分为于驾驶人第一视角上方天空无植被遮挡区域；各兴趣区不可重叠且需完整地覆盖道路绿化带一切可视部分；3)利用眼动仪分析软件分析并导出各兴趣区的注视点个数；以该道路某一具体绿化带指标对应的兴趣区注视点个数占所有指标注视点个数的比例为特征值。所有指标注视点个数即所有的兴趣区的注视点个数和。某一具体绿化带指标对应的兴趣区若是一个，这一个兴趣区的注视点个数就是该具体绿化带指标对应的兴趣区注视点个数。某一具体绿化带指标对应的兴趣区若是两个，这两个兴趣区的注视点个数和就是该具体绿化带指标对应的兴趣区注视点个数。4)构建绿化带指标影响度值y与绿化带各指标值之间的关系：式中，a、b、c、d、e、f、g均为待定常数；x1为高度值，即树木从地面向上到树顶的距离，单位为m；x2为树形指标值，树形即树木的空间结构，分为尖塔形、球形、伞形，以驾驶人视距与驾驶人视角处树干以上有形部分面积的乘积确定，单位为m3；x3为冠幅与路宽之比，树木冠幅为树木南北与东西方向宽度的平均值；x4为天空比例，即于驾驶人第一视角处有效天空面积占驾驶人视野总面积的比例，无量纲；x5为树干可视度指标值，以驾驶人视距与驾驶人视角处可视树干面积的乘积确定，单位为m3；x6为株距值，即相邻两树木的间隔距离，单位为m；5)在spss软件中输入自变量即绿化带指标值xi，因变量即与绿化带指标值相对应的特征值yi，求解待定常数。有关求解待定常数的程序：regression/missinglistwise/statisticscoeffoutsranovacollintol/criteria＝pin(.05)pout(.10)/noorigin/dependent影响值/method＝enterx1x2x3x4(...)/scatterplot＝(*zresid,*zpred)/residualsdurbinhistogram(zresid)normprob(zresid).不同速度下的评价模型：作为对所述的评价干路绿化带特性对驾驶人视觉影响的方法的进一步改进，所述步骤4)为：构建绿化带指标影响度值y与绿化带各指标值之间的关系：式中，i、h为待定义常数，v速为道路设计车速。作为对所述的评价干路绿化带特性对驾驶人视觉影响的方法的进一步改进，步骤3)中，利用眼动仪分析软件分析并导出各兴趣区的注视点个数时，视频截取时间为20s左右，在进行视频截取时需选择车辆未经过主要交叉口的路段。作为对所述的评价干路绿化带特性对驾驶人视觉影响的方法的进一步改进，步骤1)中，车辆在同一路段分别在40km/h、45km/h、50km/h、55km/h、60km/h的恒定速度下进行测试。作为对所述的评价干路绿化带特性对驾驶人视觉影响的方法的进一步改进，所述眼动仪为瑞典tobiiglasses眼动仪，该眼动仪分析软件为eroglab。作为对所述的评价干路绿化带特性对驾驶人视觉影响的方法的进一步改进，划分影响度值y的等级；依据驾驶人评分法及专家打分法，制定影响度y的等级划分的具体区间；等级区间分为视觉效果适宜、视觉效果一般、视觉效果不佳3部分；以此为依据判定绿化带建设是否合理。本发明的有益效果：本评价体系采用眼动仪实验法进行实车上路实验，通过眼动仪捕捉驾驶人注视点落在绿化带的位置及轨迹，从而科学地分析在行驶过程中驾驶人的注视点分布，剔除主观因素对实验结果的影响。运用该方法可评判出现有绿化带是否会对驾驶人视觉效应产生过度的影响，给予相关部门在建设、修整绿化带时一定的量化参考标准，使之合理选取绿化带各指标的具体水平，以给驾驶人舒适的审美感受和适当的警觉与兴奋，保证行车的稳定性。附图说明图1是尖塔形树形示意图；图2是球形树形示意图；图3是伞形树形示意图；图4的兴趣区划分示意图；图5回归标准化残差的正态p-p图。具体实施方式1.评价体系组成1.1评价对象本方法适用于对典型的干道绿化带于驾驶人第一视角可视、可测(包括直接或间接的方法测量或估测)、可比、可量化的指标进行评价，且该指标需对驾驶人产生一定的视觉刺激。例如绿化带的高度、冠幅、树干可视度、天空比例、株距等。1.2所需仪器及人员1)硬件设备：相机；激光测距仪；反光板；米尺；比色卡；眼动仪(可使用tobiiglasses)等。2)分析软件：spss；eroglab(注明：该产品为瑞典tobiiglasses眼动仪配套软件)；excel等。3)所需人员：有经验的驾驶人员若干，要求从其驾龄、年龄、性别等多方面进行综合考虑。2.评价步骤2.1德尔菲法对绿化带指标筛选由于绿化带指标涵盖范围较大，若对每一种指标都进行量化分析，则加大了实验的工作量及复杂度。对于不同栽种形式、种类的绿化带植被对驾驶人的视觉影响程度是不同的，因此可对特定道路进行针对性地分析。本评价体系采用德尔菲法对绿化带指标进行筛选，该方法主要是由调查者拟定调查表，按照既定程序，以函件的方式分别向专家组成员进行征询；而专家组成员又以匿名的方式(函件)提交意见。经过几次反复征询和反馈，专家组成员的意见逐步趋于集中，最后获得具有很高准确率的集体判断结果。专家打分表的制定须包含对评测指标的具体解释，模板如表1所示，邀请有相关工作、研究经验的专家对选取道路的绿化带各项指标进行评价，结合不同树种较明显的指标特征差异、驾驶视角和季节交替等影响因素对各个绿化带所提供的指标进行具体数值的评分。评分标准为：影响很大为100分、影响较大为75分、影响一般为50分、影响较小为25分、几乎无影响为0分。表1绿化带指标对驾驶人的视觉影响德尔菲法专家打分表待评分表回执完毕后，将专家意见进行综合分析，计算指标的集中程度及变异系数。最终，选取集中程度较大，变异系数较小的指标。1)集中程度式中，mj为第i个指标专家意见的集中程度，它的大小确定了指标的重要程度；mj表示参加第j个指标的评分值；cij表示第i个专家对第j个指标的评分值。2)变异系数式中，σi为表示专家对第j的标准差；vj表示变异系数，变异系数主要反映的是专家意见的协调程度(即专家意见的收敛情况)，是代表评价相对波动大小的重要指标。变异系数越小，则代表专家的意见越集中。2.2绿化带指标的量化分析在指标筛选完毕后，需对实验道路的指标进行实地数据采集，运用相关工具、仪器对其进行量化分析。绿化带高度指标可借助激光测距仪进行，利用三角形勾股原理(俯、仰角及水平距离)来测量树体高度，测量结果以米为单位。绿化带的冠幅指标可借助树冠投影测量方法，假定树冠在地面上的投影为椭圆，测量椭圆的长轴及短轴，取均值，测量结果以米为单位。绿化带株距指标可借助激光测距仪及配套反光板进行测定，两相邻树体之间的距离即为株距，测量结果以米为单位。绿化带天空比例指标，可借助相机在驾驶人第一视角进行录像，录像完毕后在屏幕上播放时利用方格法对每一帧画面进行天空面积与整个画面面积之比的测定，取均值。绿化带树干可视度指标测定，由于驾驶人与树体的距离不同，树干可视度于驾驶人的视觉感知也是不同的。距离越近，则树体会显得相对较大，反之，则相对较小。因此，树干可视度是以驾驶人的视距与驾驶人视角处可视树干面积的乘积确定。绿化带树形指标的测定，根据树体的外轮廓形状进行确定，常规干道行道树树形大致可分为尖塔形(图1)、球形(图2)、伞形(图3)。同树干可视度测定原理相同，以驾驶人视距与驾驶人视角处树干以上有形部分面积的乘积确定。2.3眼动仪实车试验确定指标特征值实车上路实验应以行驶安全的前提下进行，实验对象佩戴眼动仪做好视点对中等一系列准备，驾驶车辆向待评价的道路行驶，观测人员坐在副驾驶位置负责进行实验软件的开启，当到达目标道路时打开软件进行录像并记录驾驶人视觉变化状况；驶出目标道路时，检查软件数据记录是否完整进行保存并关闭眼动仪。为分析在不同速度下绿化带对驾驶人的视觉影响，驾驶人员需在同一道路行驶完毕后改变速度继续试验。根据《城市道路设计规范》(cjj37-2016)城市干道设计行车速度为40-60km/h，驾驶人员变行车速度，分别以40km/h、45km/h、50km/h、55km/h、60km/h进行测试。实验结束后，将眼动仪所记录的视频导入eroglab软件，进行兴趣区划分，视频截取时间以20s左右为宜，在进行视频截取时需选择车辆未经过主要交叉口且道路交通状态变化不大的路段，舍弃有交通异常的路段部分，在主要交叉口、人行横道、大型公共设置出入口等位置，需单独截取视频。现以某市一干路为例介绍兴趣区划分(图4)：树高兴趣区1、7；冠幅兴趣区2、8；树干可视度兴趣区3、9；树形兴趣区4、6；天空比例兴趣区5。图中树干可视度的兴趣区3、9划分为于驾驶人第一视角可清楚辨别树体树干，树叶没有遮挡的区域。冠幅的兴趣区2、8划分为树干可视度兴趣区以上至树体延伸直径最外处区域。树高的兴趣区1、7划分为冠幅兴趣区以上至树体最高处区域。树形兴趣区4、6划分为树体外轮廓延伸至路段区域。天空比例兴趣区5划分为于驾驶人第一视角上方天空无植被遮挡区域。其他指标可具体依据实际道路情况、绿化带特征进行划分，但要求兴趣区不可重叠且需完整地覆盖道路绿化带一切可视部分。例如，绿化带株距指标的兴趣区为两相邻树木之间的间隙部分，但是间隙部分不可扩至非机动车道或人行道区域内。兴趣区划分完毕后，可自动生成驾驶人注视点分布图及热点图。利用软件自身statistic工具可导出各兴趣区的注视点个数。在所有实验道路的注视点分析完毕后，以该道路某一具体绿化带指标对应的兴趣区注视点个数占所有指标注视点个数(即所有兴趣区的注视点个数和)的比例为特征值。2.4评价模型的建立模型的建立过程可分为以下三个步骤：1)分析实验数据，剔除异常数据本评价模型是以植物指标值为自变量，特征值为因变量的基础上建立。为增强评价结果的使用性及准确度，运用grubbs检验法对异常数据进行剔除。计算于不同驾驶人的相同指标的特征值的平均值和标准偏差s。计算g值，根据测定次数和置信度要求，查grubbs检验表(表2)。比较g计算与g表，若g计算＞g表，弃除，反之保留。式中，s为标准偏差值；n位驾驶人总数。式中，xn为第n位驾驶人特征值。表2grubbbs检验表2)提出合理的假设，分析内在定量关系不同绿化带的高度有着较为明显的差异，驾驶人在行车过程中，随着车速的增大，视力范围会减少。因而当树体高度在驾驶人动视野范围内，随着高度的增大，对驾驶人的视觉影响应当随之增大，但是超过该视野范围，随着高度的增大，应当趋于平缓。因而高度指标与驾驶人的注视特征值应当呈现出一定的对数关系。不同的树形会直接影响到驾驶人对冠幅注视的程度，通过研究，当树形为球形时，会给驾驶人均匀地整体感，而当是尖塔形则自上而下树体半径在不断发生变化，因而对驾驶人的注视吸引程度会较球形高。故可推断树形特征与影响值呈一定的线性关系绿化带的冠幅指标应与路宽结合考虑，宽度对于冠幅的影响，则体现为当道路宽度较大时，冠幅的大小是以小比例特征出现在驾驶人视野范围内，当道路宽度较小时，冠幅的大小则是以大比例特征出现在驾驶人视野范围内。由于驾驶人与树体的距离不同，树干可视度于驾驶人的视觉感知也是不同的。距离越近，则树体会显得相对较大，反之，则相对较小。树干可视度的指标可先假设为线性关系，利用spss输出结果判断拟合度及显著性是否符合规定。绿化带的天空比例指标普遍在1％-50％之间，指标定量化波动不大，可直接采用简单一元线性关系来描述该指标与驾驶人视觉影响的关系。绿化带株距相对较小时，会给驾驶人轻微的目眩感，株距相对较大时则又会显得过于空旷，驾驶人会过多注视两植物之间的景色。因而株距指标与视觉影响的关系可采用二次抛物线形式。寻找最佳株距，既不会带个驾驶人目眩感也不会给驾驶人以空旷的视觉感受。综上所述假设关于绿化带指标影响度值与其指标值之间的关系为式中，a、b、c、d、e、f、g均为待定常数；x1为高度值，即树木从地面向上到树顶的距离，单位为m；x2为树形指标值，树形即树木的空间结构，分为尖塔形、球形、伞形，以驾驶人视距与驾驶人视角处树干以上有形部分面积的乘积确定，单位为m3；x3为冠幅与路宽之比，树木冠幅为树木南北与东西方向宽度的平均值；x4为天空比例，即于驾驶人第一视角处有效天空面积占驾驶人视野总面积的比例，无量纲；x5为树干可视度指标值，以驾驶人视距与驾驶人视角处可视树干面积的乘积确定，单位为m3；x6为株距值，即相邻两树木的间隔距离，单位为m。通过驾驶人在相同道路环境上改变行驶速度，分析不同速度下的驾驶人注视点特性，可得到不同速度下的影响度。随着车速的增大，驾驶人的动视力范围随之减少，且随着车速的增加，驾驶人会更多集中注视道路交通环境，而非道路景观环境，因而可以推断出车速与绿化带影响度值是呈负相关。即得到在不同设计速度下的绿化带影响度模型。式中，i、h为待定义常数，v速为道路设计车速。3)求解待定常数利用spss软件中输入植物指标值自变量xi，特征值因变量yi，求解待定常数。针对具体某几条干道的高度、冠幅、树干可视度、天空比例、树形五种指标语言编码如下(如需其它指标变量则需在编码第六条/method＝enter后输入其他变量)：regression/missinglistwise/statisticscoeffoutsranovacollintol/criteria＝pin(.05)pout(.10)/noorigin/dependent影响值/method＝enter高度冠幅路宽比树形天空比例树干可视度/scatterplot＝(*zresid,*zpred)/residualsdurbinhistogram(zresid)normprob(zresid).运行程序后，输入结果会显示如下内容(表3、4、5、图5)：表3输入/除去的变量aa.因变量：影响值b.已输入所请求的所有变量。表4模型摘要ba.预测变量：(常量),树干可视度,高度,冠幅路宽比,天空比例,树形b.因变量：影响值表5系数aa.因变量：影响值其中：表4中r方代表拟合度，r方≥0.7说明拟合度良好。德宾—沃森值接近2附近表示不存在序列相关，该回归不是伪回归。表5中为各未标准化系数相对应于各变量的系数。且显著性≤0.05表明自变量对因变量有显著性影响。vif≤5表明各自变量之间不存在共线性。根据以上要求，对结果进行核查，发现均满足上述要求。从而建立得到绿化带高度、冠幅、树干可视度、天空比例、树形五种指标的多元函数建模y＝1.4lnx1+3.1x2+1.8x3-0.83x4+x5+3.2(8)类似地，将速度变量引入spss后可得到基于不同速度下评价道路绿化带高度、冠幅、树干可视度、天空比例、树形五种指标的多元函数模型：y＝1.4lnx1+3.1x2+1.8x3-0.83x4+x5-0.17v速+h(9)式中，v速为道路的设计车速；h取值见下表3。表6h取值建议表v速(km/h)h4010.004510.855011.705512.556013.40若仍需其他道路指标，按照上述步骤进行，即可得到特定道路绿化带指标的评价模型。2.5评价影响度值y的等级划分在上述过程中，可通过将绿化带的各指标值代入评价模型，从而得到待评价绿化带的影响度值。但是判定该绿化带是否建设合理，还需建立一定的评价等级，即在不同的影响度值区间内，绿化带对驾驶人的视觉影响是不同的，评价等级可划分为影响很大、影响较大、影响一般、影响较小、几乎无影响。评价等级建立在上述专家打分法及驾驶人评分法的基础上，为使该评价标准具有较强的通用性及准确性，需收集大量的道路景观数据，邀请涵盖不同驾龄、性别、身高、视力等特征的驾驶人进行实车试验评分。若由于资金、时间、设备的限制，无法进行大量实车试验，则可在一定数量、质量的实车试验基础上，采用驾驶模拟舱实验法，有效地对试验场景进行仿真，在室内完成试验。驾驶人评分法是驾驶人在实车试验过程中对各项指标进行影响程度的评分。评分标准采用5分制：影响很大为5分；影响较大为分；影响一般为3分；影响较小为2分；几乎无影响(布设适宜)为1分。在评分完毕后，将所有实验道路的指标进行子分类。例如：对于高度的子分类可为0-5m、5-10m、10-15m、15-20m等。树形的子分类为尖塔形、伞形、球形等。将不同的分值归纳入对应的子分类，归纳完毕后取均值。运用层次分析软件yaahp建立层次分析树形图，输入计算的均值，即可得到母类指标的权重值。专家打分法则是邀请有相关工作、研究经验的专家对选取道路的绿化带各项指标进行是否布设适宜的评价，采用10分制：该指标对驾驶人视觉影响程度适宜，布设较为合理(1-3分)；该指标对驾驶人视觉影响程度过大，建议修整(4-6分)；该指标对驾驶人视觉影响程度很大，存在安全隐患，需要修整(7分及以上)。上述步骤完毕后，将指标权重值与专家打分法进行数学运算(式10)，确定该道路指标的综合评价指数。式中：b为综合评价指数；x为各指标权重值；fi为有效专家打分值；n为专家总数。将道路指标的综合评价指数进行数值排列，选取视觉效果适宜(综合评价指数较低，一般占总实验道路数的15％-20％)、视觉效果一般(综合评价指数中等，一般占实验总道路数的30％-40％)、视觉效果不佳道路(综合评价指数较高，一般占实验总道路数的15％-20％)。道路的视觉效果进行标定后，将这些道路的指标参数值代入评价模型中，得到不同影响度的评价等级划分的评价区间，这些区间即可作为评价标准来衡量待评价绿化带的建设是否合理，是否对驾驶人产生过大的视觉刺激。对于视觉效果一般或者不佳的道理应当依照视觉效果适宜的评分区间，合理选取各因素的具体水平，结合评价模型，使绿化带评分落入该区间内，给驾驶人以舒适的审美感受和适当的警觉与兴奋，保证行车的稳定性。通过对某市干道绿化带进行上述步骤的实验，已初步得到关于绿化带高度、树形、树干可视度、天空比例及冠幅五项指标的最佳评分区间为[15,20]，一般评分区间[12,15)以及(20,24]，其余不在上述区间内的影响度值均为视觉效果不佳道路，需合理调整各因素具体水平，使绿化带评分落入[15,20]。由于时间和实验设备的局限性，以及存在季节对道路植被的影响，该评分区间仍需进一步精确、优化。当前第1页12