驾驶员的启动反应行为是指驾驶员在灯控交叉口处信号灯由红变绿时通过视觉、听觉、触觉等从外界环境中获取交通信息，然后经过大脑对信息进行整合、处理、反应，并进行决策、操作等一系列行为。驾驶员启动反应时间是启动反应行为的一个重要参数，它是驾驶员启动反应行为等系列操作所需的时间。目前，多数研究中驾驶员启动反应时间是人工获取的，并且对驾驶员启动反应时间的统计分析大多采用参数估计，这种事先假定分布服从某种函数的拟合方法误差较大，如果实际分布与假设不符，可能导致错误的结论。针对上述问题，本文进行了如下研究:　　首先，提出一个基于数字图像处理的驾驶员启动反应时间的检测方法。采用RGB颜色模型检测绿灯起始时刻，在给定的视频序列中找到信号灯从红变绿的那一帧;采用帧差法检测车辆启动时刻，在给定的视频序列中找到车辆从静止状态到开始运动的那一帧。车辆启动时刻与绿灯起始时刻之帧差除以视频图像的帧率即是驾驶员启动反应时间。　　其次，采用非参数核密度估计方法对检测得到的驾驶员启动反应时间进行分布密度估计，核函数选取高斯核，最优窗宽由递归法求得。通过分布拟合和假设检验对比分析了核密度估计与正态分布、对数正态分布的估计效果。结果表明，非参数核密度估计驾驶员启动反应时间更加准确有效，并且克服了分布类型事先未知的问题。　　然后，为分析交通信号倒计时对驾驶员启动反应时间的影响，本文分别采用描述统计法和核密度估计法对有、无倒计时的驾驶员启动反应时间进行对比分析。结果表明:倒计时装置可以减少绿灯初期的启动损失时间，能够一定程度提高交叉口的通行能力。　　最后，本文研究了排队车辆中第二辆车与第一辆车启动反应时间的关系，采用多元线性回归模型分析了第二辆车的启动反应时间，结果表明:第二辆车的启动反应时间和其本身的新旧程度、第一辆车的启动反应时间最为相关。并用ACT-R认知模型对交叉口处前两辆车驾驶员的启动认知反应过程进行了描述与分析。