随着汽车保有量的快速增加,道路交通安全问题日益严峻。夜间是交通事故高发时段且事故伤害程度更为严重,对交通安全的影响的根源在于驾驶人视觉特性和车流运行特性的改变。因此在夜间光照环境下,结合对单车运行和车流运行特性的研究具有重要意义。本文首先在国内外相关研究基础上,梳理了驾驶人视觉特性和车流运行参数,设计了驾驶人识认距离实车实验和无人机航拍视频实验,并收集了道路信息,将车流视频数据通过Tracker软件进行处理,得到车流实际运行参数数据。然后,在单车运行方面,开展对不同照度和不同路段上驾驶人识认距离的研究,通过白天与夜间的对比得出结论,同时运用SPSS建立识认距离随照度的非线性回归模型,并研究在不同照度同一路段上、相同照度不同道路上代表车辆的运行速度特点。在此基础上,在车流运行特性方面,利用Matlab绘制散点图进行白天与夜间车流速度和加速度的对比,并研究在照度变化时不同车流的速度和加速度的不同分布情况以及同一车流的速度、车头时距、车头间距的变化状态。最后,延续之前的研究,通过主成分分析夜间行车环境的多方因素,以照度、车流量、车道数和有无中央隔离带作为输入变量,平均速度作为输出变量,通过Matlab建立BP神经网络,并对网络模型的可靠性和有效性进行验证,训练得到误差满足条件的网络模型,为夜间车流运行提供理论依据。