随着公路交通事业的发展,我国已成为世界上隧道数量最多、情况最复杂、发展速度最快的国家。公路隧道作为高速公路网的瓶颈路段,具有交通事故易发性高、危害程度大、事后处理困难等特点。相关事故资料也表明,大部分高速公路隧道交通事故与驾驶人有关。由于隧道环境的影响,驾驶人信息认知会发生变化,且在驾驶人感知系统中,视觉明显占据主导地位。因此,研究高速公路隧道路段驾驶人视觉特性具有重要意义。本文对国内262起典型交通事故做了详细统计分析,得到事故的时间、空间、车型、事故形态及隧道环境类型的分布规律。依据驾驶人动态视觉特性及相关研究,确定将驾驶人平均注视时间、平均注视次数、注视点分布、扫视速度及扫视幅度作为驾驶人视觉特征表征参数。随机选取一定样本量驾驶人进行高速公路长隧道实车试验,利用眼动仪记录得到被试的眼动数据,并对各个路段驾驶人平均注视时间、平均注视次数、扫视速度及扫视幅度变化规律分别进行分析。利用BP人工神经网络对进、出口路段驾驶人注视时间、注视次数、扫视幅度等眼动表征参数的变化规律进行模拟,建立车辆运行过程中相关参数变化与进、出口距离的模型。结合试验中影像资料,运用快速聚类分析法,分别得到进、出口段驾驶人注视点变化规律,分析了驾驶人在隧道内路段的注视点分布规律。依据相关研究结论,将驾驶人的注视点分布区域划分成为6类,分别是左后视镜区域、主视区左侧区域、主视区中央区域、主视区右侧区域、车前路面区域和仪表盘区域。