随着智能手机等通讯设备的不断普及以及飞速发展,手机逐渐成为人们生活中必不可缺少的一部分,然而伴随着手机智能化不断升级,人们对手机的依赖程度也不断增加,从而给生活带来了许多隐患。而在城市交通系统中行人使用手机的现象普遍存在,尤其是在过街等待时间内使用手机的人数显著增加。因此,本文聚焦行人在过街等待时间内进行手机分心的现象,研究行人在整个过街过程中的行为特征,对等待时间手机分心条件下的行人过街风险进行评估。首先选择有倒计时信号灯路口对行人过街行为进行视频拍摄,选取等待时间内手机分心行人群体与正常过街行人群体作为研究对象,结合数据分析、统计和检验等方法,对比分析不同群体在过街等待阶段和过街运动阶段的行为特性,探索手机分心对过街行为的影响。其次结合行人过街行为特征建立基于随机森林算法的过街风险特征重要度分析模型,对表征行人违章情况的特征参数进行排序并从中提取与过街风险相关的行为特征参数。接着从行人过街行为的角度出发,结合表现行人时间违章与空间违章情况的特征参数建立基于CRITIC权重法的风险评估模型,对不同群体的过街风险进行多参数融合评估并进行风险评分。最后基于评估结果探索手机分心行为对行人过街风险的影响,以及分析不同过街风险评分下手机分心群体的行为特征参数分布情况,并基于上述分析结果,为提高行人过街安全性提供相关建议。论文研究的主要结论如下:（1）对不同群体的过街行为特征进行分析,结果显示:在过街等待阶段中手机分心群体主要分布在青年人群,且更倾向于独自过街,但其信息搜索频次更低,而过街等待时间与绿灯反应时间的分布普遍高于正常过街群体,其中视觉分心的行人数量显著大于听觉分心;在过街运动阶段中手机分心群体的抢行过街时间和过街按时到达率明显小于正常过街群体,但启动速度、目标速度未达成率和过街过程中的信息搜索频次显著大于正常过街群体。（2）利用随机森林算法对行人违章情况进行表征,结果显示:目标速度未达成率、过街平均速度、绿灯反应时间和启动速度特征参数表现了行人按时到达情况,过街等待时间体现了行人抢行过街情况,过街位置选择和过街等待时间则显示了行人空间违章情况,并且上述指标均可作为表现行人过街风险的行为特征参数。（3）基于行人过街行为特征建立过街风险评估模型,评估结果显示:目标速度未达成率、绿灯反应时间和过街位置选择的行为特征对行人过街风险影响程度最大,且手机分心群体的过街风险评分显著大于正常过街群体。其中手机分心行为主要通过影响行人的绿灯反应时间、启动速度和过街等待时间导致不同群体的过街风险评分出现显著差异。而影响手机分心群体过街安全的因素主要包括行人的年龄、手机分心类型和等待时间内信息搜索频次,具体表现为:中年群体的风险评分明显高于青年群体;视觉分心的风险评分显著高于听觉分心;随着信息搜索频次不断增加,行人风险评分逐渐降低。