本文采用了理论研究、场景模拟、实验设计、测量分析与评价分析等方法,先阐述了驾驶员视觉关注模型的需求在重雾霾条件下发生的转变,首次提出需求对应了三个视锐度(边缘视锐度、立体视锐度、色彩视锐度),而视锐度能通过亮度对比度来量化表征,并进一步用实验数据分析了两个亮度对比度指标和对目标区域辨识程度的关系,为建立一个重雾霾条件下有效提升道路安全性的照明策略作了初步探讨。围绕此研究方向,论文主要的工作与结论如下:1.在重雾霾条件下,驾驶员视觉关注模型转变为三方面:一是前方是否存在障碍物,即是否看得见;二是与前方障碍物位置关系,即相对逼近或脱离;三是车辆与道路边沿的位置关系,即对边沿标志物的辨识。而这三个需求分别和边缘视锐度、立体视锐度、色彩视锐度相对应,亮度对比度根据视锐度侧重不同细分为面元亮度对比度、边元亮度对比度两个指标,共同评价不同的照明策略。2.在可见度作为道路视觉评价指标基础上,可见度和对比度呈正相关,分析数据后发现,横向照明方式下亮度对比度最佳,即更易辨识前方目标物轮廓,同时提升了道路诱导性,是重雾霾条件下提高道路安全性的最佳照明策略。本文的学术创新如下:1.将视锐度与重雾霾下驾驶员视觉关注模型需求对应,借用亮度可见度与对比度的概念,首次将视锐度作为可量化指标,用来评价重雾霾条件下道路照明策略。设计了整个装置模型和实验方法,完善实验条件尽可能接近实际路况,视锐度量化方法用于实验验证中,确定了理论的可靠性。2.为通过道路照明来提高重雾霾条件下的视觉能见度提供坚实的理论与实验基础。为重雾霾条件下LED光源合理应用于道路照明提供技术数据,进而为重雾霾条件下路灯设计、施工和验收的相关规范制订提供实测依据。