Night vision enhancement systems - NVES

No mês passado tive oportunidade de assistir às aulas de Josef Krems, um investigador ligado à rede Humanist, que falou acerca de funções mentais e actividade cognitiva, principalmente no âmbito da condução automóvel. Numa das aulas apresentou-nos uma investigação para a qual contribuiu.

O estudo consistia na avaliação qualitativa e quantitativa de seis sistemas de melhoramento da visão nocturna. Pretendia-se saber quais as propriedades dos sistemas (NVESs) que traziam benefícios para os condutores, sem aumentar a sua carga de trabalho.

Que características dos sistemas podem influenciar a visão nocturna?

- Tecnologia de sensores:

• infra-vermelho próximo (que necessita de uma lâmpada) e
• infra-vermelho longínquo (que detecta a radiação térmica);

- Processamento de imagem:

• Exclusivamente vídeo,
• Vídeo e reconhecimento de padrões,
• Avisos baseados no reconhecimento de padrões.

- Localização do display:

• Head up displays
• Head down displays

Como foi conduzido o estudo?

Em primeiro lugar, foi feita uma avaliação heurística com especialistas em ergonomia, percepção e psicologia do trânsito.

Depois, foi efectuada uma experiência com condutores entre os 40 e os 65 anos, em que se analisou: a direcção do olhar, as verbalizações e a sua opinião sobre os sistemas (através de um questionário).

Avaliação heurística

Método

1. Cada especialista utilizou cada um dos sistemas num test drive de 25 minutos, verbalizando ao mesmo tempo as suas impressões sobre os sistema. No final preencheram um questionário de avaliação da carga de trabalho (SEA e NASA TLX) e de avaliação dos sistemas.

2. Na manhã seguinte, realizaram-se entrevistas estruturadas com cada especialista (2,5h), onde se discutia a experiência da noite anterior e eram mostrados excertos de vídeos com situações críticas.

Resultados

Segundo os especialistas:

• Os NVESs são uma proposta promissora para assistir o condutor à noite;
• Os NVESs fazem com que o utilizador se sinta mais seguro;
• Recomendam-se desenvolvimentos ao nível da posição dos elementos, do tamanho e do contraste e na redução de falsos alertas em todos os sistemas;
• Os dispositivos de vídeo distraem os condutores;
• Os dispositivos de infra-vermelho longínquo podem induzir em erro quando há outros elementos com temperaturas elevadas nas estradas (por exemplo, no Japão, há máquinas de bebidas que podem ser confundidas com os peões);
• A aceitação destes sistemas não é concebível no presente (2007);
• O reconhecimento abstracto de peões (PR LED) é menos atractivo no presente mas parece ser o melhor ao nível de usabilidade, ao não interferir negativamente com a tarefa de condução e ao ser intuito, rápido e fácil de aprender;

Estudo experimental

Método

15 condutores experimentaram 3 sistemas em 2 carros e a sua tarefa consistia em detectar peões, ciclistas e animais.

Resultados

• A percentagem de reconhecimento foi relativamente igual em cada um dos sistemas (46,6% a 57,7%) ou sem sistema (58,2%) - situação de controlo;
• O tempo de reconhecimento (medido a partir do momento em que o primeiro pixel de um peão aparecia até à detecção do peão) foi significativamente menor usando o reconhecimento abstracto de peões - PR - LED (4,4 segundos) ou o infra-vermelho próximo (6,7 segundos) comparativamente com a situação de controlo (9,3 segundos);
• O tempo de fixação dos sistemas de vídeo (21% a 38%) foi significativamente maior que o tempo de fixação do PR - LED (6%). Por outras palavras, os tempos de fixação e a distracção visual não são críticos quando se usa o PR - LED.

Conclusões

• O reconhecimento abstracto de peões (PR-LED) é o sistema de visão nocturna mais promissor.
• Existe um número elevado de falsos alarmes que é crítico para a aceitação de qualquer um dos sistemas.
• Os sistemas de vídeo implicam uma monitorização constante e podem distrair o condutor, influenciando negativamente a segurança rodoviária.
• Os sistemas de melhoramento da visão nocturna ainda são protótipos e são necessários mais desenvolvimentos.

Fonte: Mahlke, S., Rösler, D., Seifert, K., Krems, J. F. & Thüring, M. (2007). Evaluation of six night vision enhancement systems: Qualitative and quantitative support for intelligent image processing systems. Human Factors, 518-531.

A título de exemplo deixo um filme da Mercedes-Benz que mostra o seu sistema de infra-vermelho.