驾驶过程中的注意力分散行为降低了驾驶人对环境信息的获取能力,延长了对紧急事件的反应时间,是导致道路交通事故的重要原因之一。视觉注意力分散是驾驶过程中最常见的注意力分散形式之一。随着信息技术的迅猛发展,通讯设备、车载影音系统以及车载信息系统等装置在车辆上得到了广泛地应用,驾驶过程中驾驶人对手机、收音机等设备的次任务操作直接导致了驾驶人的视觉注意力分散,严重威胁着驾驶安全。因此,开展驾驶人视觉注意力分散行为的检测方法对提高驾驶安全性具有重要意义。本文首先根据驾驶人注意力分散类型分析了国内外驾驶人注意力检测方法的研究现状,基于驾驶模拟器设计了视觉注意力分散模拟驾驶试验,建立试验数据库;基于驾驶人视觉注意力分散时的视觉特点和操纵行为变化,针对视觉注意力分散行为提出合理的驾驶人注视区域划分方法。其次,对正常驾驶过程和视觉注意力分散过程的驾驶人视觉参数、车辆运行参数进行统计学分析,根据差异性分析结果,筛选出能够表征驾驶人视觉注意力分散的参数组。最后,在机器学习理论基础上,建立了基于支持向量机的驾驶人视觉注意力分散检测模型,并进一步提出了考虑长注视行为的多特征信息判断规则,最后对两种方法的识别结果进行了模型评价。