基于眼动指标的脑力疲劳识别研究

郑 欣副教授 郝腾腾 王慧宇 许开立教授

(东北大学 资源与土木工程学院，辽宁 沈阳 110819)

0引言

据统计，当今世界上所有人机系统失效中，约有70%～90%直接或间接源于人的因素。疲劳影响人的生理和心理，降低人的可靠性，引发人失误导致事故发生。国内外很多学者就如何避免疲劳作业做了很多相关研究。最初对疲劳的研究着重于交通驾驶方面，后来随着人机工程学的逐渐成熟，对疲劳的研究范围逐渐多元化。疲劳可以分为心理疲劳和生理疲劳，其中生理疲劳又包括体力疲劳和脑力疲劳。眼睛和大脑是紧密联系的，如何通过眼动指标来表征脑力疲劳是当前国内外研究的热点。早期对眼电图(Electro-oculogram，EOG)的研究表明,一些特殊的眨眼现象是脑力疲劳出现的最早标志；Dario Cazzoli等发现眼跳平均速度随作业时长的增加而下降；Luigi De Gennaro等发现当发生40h睡眠剥夺后，眼跳平均速度呈下降趋势。眼动仪记录法是目前广泛应用的眼动记录方法之一。它能够记录眼动信息，同时可以将眼动信息和场景图像叠加，使实验数据更接近于真实场景。因前人已针对眼跳指标与脑力疲劳的相关性进行了大量研究，本文不再对眼跳指标进行研究。本文运用实验手段探究作业前后被试者瞳孔直径、注视点、陀螺(Gyro)和加速计(Accelerometer)等眼动指标的变化，探求眼动指标与疲劳之间的相关性，为企业实施有效的疲劳干预措施，减少人失误提供新的思路。

1 实验设计

1.1 实验设备

视觉疲劳的数据由眼动追踪仪Tobii Glasses 2和Tobii Glasses 2分析软件所得，能够测量的参数有瞳孔直径(Pupil Diameter)、跳视(Saccade)时间、注视(Fixation)时间、陀螺(Gyro)和加速计(Accelerometer)等，还能测被测者的兴趣区域、关注点图(Gaze Point)和热点图(Heat Map)等。

1.2 被试者

为避免极端数据的出现，被试者为3人，均为男生，身高在160～176cm之间，均为在校大四学生，且视力经过光学矫正后均达到实验要求。

1.3 实验条件设置

根据Tobii自带的数据分析软件，可将测得的数据可视化。其中，圆形代表视野聚焦处，圆形大小代表注视时间长短，注视时间越长表征认知负荷越大。从图1的2幅图对比可知，仰视比平视时的圆形面积大，这说明阅读时的不同视觉角度会形成不同程度的疲劳负荷。因此在采集阅读时的眼动数据时，要注意电脑屏幕与被测者相对位置的设置。

图1 不同仰角的眼动数据对比图Fig.1 A eye movement data differed by elevation angle

在保证连接电源线的情况下，电脑屏幕亮度100%；屏幕背景颜色采用默认的白色；视觉距离保证在50～100cm之间，但作业者可随意调整；屏幕在被试者水平视线偏下一点，字符行距为1.5倍行距，字符间距为默认间距；字符大小选择中文四号字符；为保证相同字符大小一致，采用15.6寸的笔记本电脑，统一使用WPS办公软件，放大倍数为100%；字符颜色选择黑色；为保证彩色程度一致，黑色为R0B0G0。

1.4 实验步骤

实验步骤如下：

步骤一：将电脑主机和Tobii Glasses 2眼镜设备连接。

步骤二：被试者就位，进行10min休息后，佩戴使用Tobii Glasses 2眼镜设备，测量瞳孔直径、注视点个数、注视时间、Gyro和Accelerometer等参数。

步骤三：进行心算准确性测量。被试者进行两位数加减法计算，测试时间为3min。

步骤四：开始英文阅读作业，计时45min。

步骤五：再次进行心算准确性测量。被试者进行两位数加减法计算，测试时间为3min。人的可靠性的测量可以通过心算准确性来表示。从表1中3名被试者作业前后的心算可靠性数据可以看出，被试者经过45min的英语阅读作业后，心算可靠性数据均降低，表明被试者都出现不同程度的脑力疲劳。

表1 作业前后心算可靠性Tab.1 Reliability of mental arithmetic before and after operation

步骤六：被试者佩戴使用Tobii Glasses 2眼镜设备，测量疲劳后瞳孔直径、注视点个数、注视时间、Gyro和Accelerometer等参数。

可靠度

R

可用式(1)表示。

R

=

n

×

K

(1)

式中：

n

—测试作业完成的量，%；

k

—测试作业的准确率，其大小为作业正确的题目数量与完成量的比值；

R

—可靠度。可靠度是作业人员完成任务的准确量，可靠度下降表示出现脑力疲劳。采用可靠度下降率

R

'来表示疲劳程度。

(2)

式中：

R

'—可靠度下降率，%；

R

—

k

时刻的可靠性数据；

R

—安静时的可靠性数据。

2 实验数据分析

2.1 注视点

对实验对象作业前后的注视点进行测量，可以得到被试者作业前后注视点的热点图(如图2)和轨迹图(如图3)。由图2可直观看到，作业后注视点分散程度明显比作业前大，即在疲劳状态下，注视的范围会扩大。对比图3中作业前后注视点个数，被试者1由43个增加到45个，整体数量变化不大，表1中被试者1的心算可靠性变化率也仅仅为3.6%,可能是被试者1的脑力疲劳程度不大导致注视点个数变化不明显；被试者2由24减少到19；被试者3由26减少到17。3名被试者注视点个数在疲劳前后的变化规律不一致,为明确疲劳前后注视点个数的变化规律情况，需要进行样本量更大的实验。

图2 作业前后注视点的热点图Fig.2 Hot spot maps of fixation points before and after operation

图3 作业前后注视点的轨迹图Fig.3 Trajectory diagram of fixation pointsbefore and after operation

选取10名研究对象分别进行3组实验，将10名实验对象疲劳前后的眼动实验数据进行记录与整理，并分别计算3组实验中所有实验对象的注视点个数，见表2。运用SPSS 25.0软件对10名实验对象疲劳前后的注视点个数进行配对样本T检验，在进行配对T检验前进行方差齐性检验，Sig.1=0.132，Sig.2=0.680，Sig.3=0.879，3组实验数据均满足方差齐性。配对样本T检验中

P

1=0.000<0.01，

P

2=0.000<0.01，

P

3=0.000<0.01，说明实验对象作业前后在兴趣区域内的注视点个数差异性非常显著，疲劳后注视点个数减少，注视点个数可以作为表征脑力疲劳的典型指标。表2中注视点个数比图3中的少，因为实验组数增加，佩戴眼动设备采集眼动数据的时间减少，采集的注视点个数因此减少。佩戴眼动设备采集眼动数据的时间减少不会对研究疲劳前后注视点个数变化趋势产生影响。

2.2 瞳孔直径

被试者作业前后瞳孔直径变化情况，见表3。3名被试者作业后左右瞳孔直径平均值的变化率分别为11.88%、5.124%和9.184%，可以看出：作业疲劳后瞳孔直径呈增加趋势。

表2 注视点个数Tab.2 Number of fixation points

表3 作业前后瞳孔直径Tab.3 Pupil diameter before and after operation

2.3 Gyro和Accelerometer

Gyro和Accelerometer参数测量数据，见表4。3名被试者作业后，Gyro参数值降低率分别为2.784%、6.136%和2.045%；Accelerometer参数降低率分别为0.193%、0.322%和2.576%。由此可知，疲劳状态下，人眼的Gyro和Accelerometer的矢量和数值都存在减小趋势，Gyro和Accelerometer可以作为脑力疲劳的测量参数。

表4 Gyro和Accelerometer参数Tab.4 Gyro and Accelerorometer parameters

3 结论

(1)脑力疲劳可以导致作业可靠性下降，本文提出利用包含作业完成量和准确性双因素的可靠度下降率模型表征疲劳程度。

(2)出现脑力疲劳时，从热点图和轨迹图可以看出，注视点的分散程度明显比作业前的大，即在疲劳情况下，注视的范围会扩大，注视点的个数会减少。可利用注视点的分散程度和注视点的个数进行脑力疲劳的定性识别。

(3)眼动指标瞳孔直径、Gyro和Accelerometer与脑力疲劳之间具有相关性。脑力疲劳时，瞳孔直径有增大趋势，Gyro和Accelerometer矢量和数据有减小趋势。瞳孔直径、Gyro和Accelerometer可做为表征脑力疲劳的定量指标。