[发明专利]一种基于虚拟现实与眼动追踪的建筑室内寻路要素视觉显著性评估系统与方法在审

专利信息
申请号: 201811406520.7 申请日: 2018-11-23
公开(公告)号: CN109582140A 公开(公告)日: 2019-04-05
发明(设计)人: 孙澄;杨阳;韩昀松;刘莹;黄欣鹏;高亮;张洪瑞;黄茜 申请(专利权)人: 哈尔滨工业大学
主分类号: G06F3/01 分类号: G06F3/01;A61B3/113
代理公司: 哈尔滨市阳光惠远知识产权代理有限公司 23211 代理人: 孙莉莉
地址: 150001 黑龙*** 国省代码: 黑龙江;23
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摘要:
搜索关键词: 视觉显著性 寻路 室内 虚拟现实 眼动 评估系统 数据采集与记录 数据处理与分析 追踪 三维虚拟模型 仿真模拟 环境场景 环境要素 建筑设计 控制模块 人机交互 生成模块 数据建立 算法模型 眼动数据 影响因子 预测模型 指标数据 追踪设备 参数组 性能化 建构 预设 调用 疏散 捕捉 引入 评估 预测 优化 决策
【权利要求书】:

1.一种基于虚拟现实与眼动追踪的建筑室内寻路要素视觉显著性评估系统,其特征在于,所述系统包括:虚拟环境生成模块、显示与控制模块、眼动追踪模块、数据采集与记录模块和数据处理与分析模块;

所述虚拟环境生成模块,用于建立建筑室内的三维虚拟模型;

所述显示与控制模块,用于显示预设生成的建筑室内视觉环境场景信息,被试可与虚拟环境进行实时交互;

所述眼动追踪模块,用于生成被试在实验过程中的眼动指标数据;

所述数据采集与记录模块,与数据处理与分析模块相连接,用于采集和记录虚拟建筑环境中环境要素的结构特征信息、语义特征信息以及视觉特征信息数据,被试在实验过程中的移动轨迹、视觉观察及眼动数据,并将数据信息传递至数据处理与分析模块;

所述数据处理与分析模块,用于对数据采集与记录模块传递的建筑信息与眼动追踪数据进行分析,评估建筑环境中寻路要素的视觉显著性,进而建构视觉显著性预测评估模型。

2.一种如权利要求1所述的基于虚拟现实与眼动追踪的建筑室内寻路要素视觉显著性评估系统的评估方法,其特征在于,包括以下步骤:

步骤1、以具有复杂空间结构和组织形式的商业建筑为对象,通过案例抽样和实地调查采集建筑室内环境和使用者特征的相关数据;

步骤2、基于所述数据信息建立典型建筑三维模型组,并设置相关参数,建立虚拟现实场景;

步骤3、显示所述虚拟现实场景,向被试说明实验任务,对被试进行眼动校准并开始实验,采集被试完成任务过程中的眼动数据,同时结合问卷收集被试的相关特征数据;

步骤4、运用统计学方法对所述眼动数据和建筑要素及使用者特征参数进行数据校验与标准化处理,建立视觉显著性模型参数组;

步骤5、对建筑参数组和使用者特征参数组进行耦合处理,构建各寻路要素的视觉显著性预测评估模型,进而对建筑室内寻路要素进行视觉显著性评估。

3.根据权利要求2所述的评估方法,其特征在于:所述步骤1具体为:通过抽样调查获取商业建筑综合体的整体平面布局和空间流线组织特征,从中选择典型建筑案例进行实地测量,采用实测和拍照记录方式获取建筑室内主要环境要素的特征属性,采用问卷及访谈方式获得使用者的基本属性、空间认知与寻路导航的习惯特征以及各环境要素对其寻路导航过程的影响作用程度信息。

4.根据权利要求3所述的评估方法,其特征在于:所述步骤2具体为:利用Rhino、Sketchup和Revit三维建模工具建立建筑模型,所述建筑模型包含室内环境要素的结构特征、语义特征以及视觉特征方面的信息与数据;其中,结构特征信息包括所述寻路要素与节点和路径的相对位置与朝向角度;语义特征信息包括其功能类别与标识引导;视觉特征参数因子包括其尺寸、形状、与周围环境的颜色差异及其可视范围与面积。

5.根据权利要求4所述的评估方法,其特征在于:所述步骤3包含虚拟现实设备和眼动追踪设备;其中,虚拟现实设备包括显示组件、声音组件和交互组件;显示组件用于为被试提供沉浸式实验场景,声音组件用于提供过程中的语音说明和环境背景声,交互组件用于被试在虚拟环境中控制其行为;眼动追踪设备用于以50Hz的采样频率实时连续地获取被试实验过程中的眼动数据,所述眼动数据包括被试注视点位置、注视轨迹及其对视觉兴趣区的首次进入时间、注视次数和注视时间。

6.根据权利要求5所述的评估方法,其特征在于:所述步骤4具体为:

步骤4.1、根据实地调研结果和实验眼动数据统计归纳路径节点处的主要寻路元素,并将其设定为相应兴趣区,以注视次数和注视时间为衡量视觉显著性的基本参数,根据其数值均值将视觉显著性划分为五个等级,来定义显著性指标S;

步骤4.2、将所述寻路元素的各个设计影响因子进行量化处理,得到所述寻路元素视觉显著性的影响因子设计参数组。

7.根据权利要求6所述的评估方法,其特征在于:所述步骤5具体为:以步骤4中所述显著性指标S为因变量,表征结构特征、语义特征以及视觉特征的各个影响因子设计参数组为自变量,同时引入使用者特征参数,通过多次回归消除共线性因子,构建建筑设计参数及使用者特征因子与寻路元素视觉显著性的多元关系模型。

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