夜间驾驶中视觉运动感知与危险可见性的关联研究

《Scientific Reports》：Visual motion perception and driving hazard visibility at night-time

本研究针对夜间驾驶环境下视觉运动感知能力与危险检测的关系展开研究。研究人员通过计算机化夜间危险可见性测试(NHVT)和四种运动感知任务(Dmin、最小对比度/速度漂移Gabor、运动环绕抑制)，发现最小位移阈值(Dmin)是预测夜间危险响应时间的独立因素，特别是在行人检测方面。该研究为夜间驾驶安全评估提供了新的视觉功能指标。

　　

当夜幕降临，道路环境变得充满挑战。低光照条件使得驾驶员难以及时发现潜在危险，尤其是行人、自行车等弱势道路使用者。统计数据显示，夜间交通事故死亡率显著高于白天，这促使研究人员深入探索夜间驾驶中的视觉感知机制。尽管以往研究证实了运动感知与日间驾驶表现的关联，但夜间环境下这一关系尚不明确。澳大利亚研究团队针对这一科学问题展开了系统研究，其成果发表于《Scientific Reports》。

研究团队招募了70名持照驾驶员（年龄18-84岁，含16名眼病患者），通过一系列精心设计的实验评估其视觉功能。参与者首先完成明视和中间视觉条件下的标准视力检查，包括ETDRS视力表和Pelli-Robson对比敏感度测试。核心实验部分采用四种运动感知任务：最小位移阈值(D_min)测试使用随机点运动图测量运动方向辨别能力；最小对比度和最小速度测试通过漂移Gabor斑块评估运动感知阈值；运动环绕抑制测试则使用不同尺寸的Gabor斑块评估运动信号的空间抑制效应。

夜间危险可见性测试(NHVT)作为主要评估工具，包含26段真实夜间驾驶视频，记录驾驶员对32个危险事件（59%为行人）的反应时间。视频场景光照度（0.3-6.2 cd/m²）模拟实际夜间道路条件，通过标准化反应时间（z分数）量化危险检测能力。

RESULTS

双变量回归分析显示，所有运动感知任务均与NHVT反应时间显著相关（p≤0.006），其中D_min表现最强关联（β=0.593）。多元回归模型进一步证实，在调整年龄、视力及对比敏感度后，仅D_min仍保持独立关联（Model 2: β=0.413, p=0.006）。针对不同危险类型的分析表明，D_min与行人危险反应时间的关联最为稳健（Model 3: β=0.399, p=0.005），而对车辆/自行车危险的预测力较弱。

DISCUSSION

本研究首次系统验证运动感知阈值与夜间危险检测的关联，揭示D_min作为核心预测指标的重要性。这一发现扩展了既往日间驾驶研究结论，强调基础运动位移检测能力在低光照环境中的关键作用。值得注意的是，尽管测试场景包含复杂运动线索（如自车运动与物体相对运动），但简单的位移阈值任务仍能有效预测性能，提示夜间危险检测可能更依赖于基础视觉功能而非高阶运动整合能力。

与生物运动感知研究相比，D_min的优越预测性可能源于其对外周运动信号的敏感性，而生物运动识别需依赖中央凹注视。这解释了为何通过反光材料增强生物运动线索可提升夜间行人可见性，但实验室生物运动测试却与危险检测无关。研究局限性包括NHVT视场角小于真实驾驶环境，且未评估更复杂的运动处理（如光流解析）。未来研究可结合自然驾驶数据，进一步验证D_min在实际道路安全中的应用价值。

结论表明，个体间运动位移检测能力的差异显著影响夜间危险识别效率。这一发现为开发针对性的驾驶能力评估工具提供了理论依据，尤其对视觉功能退化的老年驾驶员及眼病患者具有重要临床意义。通过量化运动感知缺陷，有望制定更精准的夜间驾驶安全干预策略。