影响X光行李检测漏检率的因素及提高检出率的方法

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61079021
  • 项目类别:
    联合基金项目
  • 资助金额:
    21.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F01.电子学与信息系统
  • 结题年份:
    2013
  • 批准年份:
    2010
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2011-01-01 至2013-12-31

项目摘要

利用安检漏洞是进行恐怖袭击的重要环节,空港安检关系到乘客的生命安全与国家的国土安全和政治稳定。从心理学角度分析,安检是典型的视觉搜索过程,其特点在于事件率极低(<<1%),背景复杂,噪音大,长期以来安检漏报率居高不下。本研究拟在分析漏报原因的 基础上,对影响X光行李安检漏报率的重要因素展开研究,通过行为实验探索警戒水平随时间推移的变化规律,揭示奖惩方式与事件率变化对检测评判标准的调节,并通过眼动指标揭示行李安检任务的认知过程;从优化图像显示的角度揭示背景复杂性、三视图显示和多角度似动显示对搜索效率的影响机制;通过对比资深安检人员与新手的眼动搜索模式,揭示专家知识的作用;最后根据眼动模式、搜索策略、和视觉搜索的时间特性提出对新手进行干预训练的方法。研究成果不仅有助于提高X光行李安检的检测率,为安检设备的图像显示提供设计原则,同时为安检人员的选拔和训练提供心理学的指导。

结项摘要

利用安检漏洞是进行恐怖袭击的重要环节,空港安检关系到乘客的生命安全与国家的国土安全和政治稳定。从心理学角度分析,安检是典型的视觉搜索过程,其特点在于事件率极低(<<1%),背景复杂,噪音大,长期以来安检漏报率居高不下。本研究采用模拟X光行李检测任务,通过行为实验和眼动追踪技术,揭示了导致安检漏报的主要原因和安检任务的认知加工过程,探讨了视觉复杂度、奖惩等各个因素对低事件率效应的影响,并探讨了降低危险品漏报率的方法。结果发现:(1)系列实验的结果均证明,安检漏报的核心原因是由于低事件率引起人们对危险物品识别判断标准的降低。(2)从尝试改变图片视觉复杂度的角度出发,选择决定视觉复杂度的重要维度探讨其对危险品识别搜索效率的影响,发现物品重叠、噪声背景、干扰物品的数量、目标和干扰物品的不透明程度对比这几个维度能有效降低漏报率,但不能消除低事件率效应。其中物品重叠比噪声背景对漏报率和判断标准的影响更大,重叠使搜索全时程的注视时间增加,并使眼跳优先导向重叠区域;(3)在事件率较低时,提供视觉显著性提示能降低漏报率,可应用于现实中的X光行李检测任务。(4)奖惩的方法在奖惩力度不大时没有能够降低漏报率或消除低事件率效应;当奖惩力度足够大,且与实验报酬直接挂钩时人的判断标准提高,从而降低了漏检率。(5)在研究事件率对漏报率的影响时存在两种实验范式:固定含目标的搜索试次和固定总搜索次数,我们的研究证明必须采用前者才能验证某个因素是否真正消除了低事件率效应。

项目成果

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专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(3)
专利数量(0)

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其他文献

电生理测量在用户体验中的应用
  • DOI:
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  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    心理科学进展
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    --
  • 作者:
    葛燕;陈亚楠;刘艳芳;李稳;孙向红
  • 通讯作者:
    孙向红
创伤后应激障碍患者驾驶相关认知能力研究
  • DOI:
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  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    人类工效学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    孙向红;崔陈福;张侃
  • 通讯作者:
    张侃

其他文献

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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