随着城市道路交通需求日益增加和复杂化,不合理的道路标志成为了威胁交通安全的一大隐患。为收集道路标志人机优化的理论数据,本文结合人的视知觉认知理论,分析了驾驶员对道路标志的视认知过程,探讨了影响道路标志认读的因素,构建了道路标示视认性测试平台。根据视知觉理论分析结果,该平台设计了四个测试模块,分别为:标志字体测试模块,背景色与字体色对比测试模块,对比亮度测试模块和极限信息量测试模块。测试系统还包含认读时间测试模块,该模块可以覆盖所有模块。本文利用LabVIEW软件,对所设计的所有模块进行了软件的实现。利用构建的测试平台对某市某区的指路标志的认读情况进行测试实验。实验过程分为了标志图片的采集和绘制,测试数据库的建立,测试内容的设计和测试结果分析。在采集阶段主要利用了Microsoft Visio和Photosho软件对采集到的指路标志图片进行了仿真绘制。在实验结果的分析阶段,在结果数据库中,把要测试的内容对应的参数作为变量,图片上其他的参数作为不变量,对测试的结果数据进行统计,最后利用统计图和单一变量对比的方法,对数据进行数学分析。在文中举例分析了极限信息量模块的数据,得出了最优认读率的信息量为4条等结论。本文的创新之处在于利用了虚拟软件的优势,把道路标志上的各个因素在不脱离道路标志版面的情况下形成单一变量控制的测试模式,测试到的数据可以形成一个可以不断更新和扩展的数据库。通过对这种不断更新的数据库进行统计和分析,最终能够得出最优的道路标志组成因素,进而为道路标志的人机优化提供了理论支撑。