为保证客舱安全,及时识别出旅客的异常行为,基于眼动仪,模拟客舱旅客异常行为,构建试验系统。选取参加过工作实习的空中保卫专业的学生作为被试,获取被试的视觉特征数据。基于多重分形消除趋势波动分析法(Multifractal Detrended Fluctu...为保证客舱安全,及时识别出旅客的异常行为,基于眼动仪,模拟客舱旅客异常行为,构建试验系统。选取参加过工作实习的空中保卫专业的学生作为被试,获取被试的视觉特征数据。基于多重分形消除趋势波动分析法(Multifractal Detrended Fluctuation Analysis of nonstationary time series,MF-DFA),分析航空安全员的视觉搜索特征。结果表明:航空安全员的注视持续时间和扫视幅度与其识别异常行为的能力存在显著的正相关关系;具有高识别能力的航空安全员的注视持续时间和扫视幅度奇异谱宽度均大于低识别能力的航空安全员的奇异谱宽度,具有较强的抗外界干扰能力。将MF-DFA算法引入航空安全员的视觉搜索特征分析,为航空安全员的培训和选拔等提供参考。展开更多
文摘为保证客舱安全,及时识别出旅客的异常行为,基于眼动仪,模拟客舱旅客异常行为,构建试验系统。选取参加过工作实习的空中保卫专业的学生作为被试,获取被试的视觉特征数据。基于多重分形消除趋势波动分析法(Multifractal Detrended Fluctuation Analysis of nonstationary time series,MF-DFA),分析航空安全员的视觉搜索特征。结果表明:航空安全员的注视持续时间和扫视幅度与其识别异常行为的能力存在显著的正相关关系;具有高识别能力的航空安全员的注视持续时间和扫视幅度奇异谱宽度均大于低识别能力的航空安全员的奇异谱宽度,具有较强的抗外界干扰能力。将MF-DFA算法引入航空安全员的视觉搜索特征分析,为航空安全员的培训和选拔等提供参考。
