随着社会的进步,人民生活水平的提高,汽车的保有量也迅速得增加。这一方面提高了人民的生活品质,但是另一方面也造成了严重的环境污染,机动车排放是城市环境污染的主要来源之一。如何降低汽车的排放成为了一个亟待解决的问题。研究表明,通过改善驾驶行为,即采用绿色驾驶行为,可以减少汽车的排放。目前缺少指导绿色驾驶的模型,因此与绿色驾驶相关的安全性问题、长期采用绿色驾驶行为的减排效果和绿色驾驶行为评价等关键问题,目前仍然没有得到解决。本论文根据驾驶行为、交通环境和车辆信息,对驾驶行为进行分析并建立了绿色驾驶行为模型。由于驾驶行为具有可变性,而油耗状态相对稳定,本文提出了将驾驶信息根据油耗状态进行处理的方法,利用与油耗有关的关键点信息和驾驶行为片断,建立绿色驾驶行为模型。按功能划分,绿色驾驶行为模型分为感知功能、决策功能、操作功能、检测功能和识别功能五部分,通过这五部分的有机结合,能够完成训练绿色驾驶行为,即降低油耗并能够提高行车的安全性。在研究模型的过程中,研究了其中的一些典型的关键技术,包括OBD技术、GPS与GIS技术、视线跟踪技术、车道线识别技术和模糊综合评判技术。其中,用视线跟踪技术研究驾驶员注意力对行车安全和驾驶行为模型的影响是本模型的特色。本文第四章使用C++语言、QT框架和OpenCV数字图像处理库,实现了模型的部分功能,然后通过与真实车辆相连接进行测试并得出了相应的数据,对本模型进行了验证,取得了一定的节能效果。绿色驾驶行为的实现与验证为后续的研究工作打下了良好的基础。