1.等待时间手机分心条件下行人过街风险评估方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：采集基础数据；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采集对象，采集其过街阶段画面作为基础数据；

步骤2：对基础数据进行预处理；所述预处理包括筛除无效画面数据；

步骤3：自基础数据中提取得到特征参数；所述特征参数包括行人基本属性特征参数、行人行为特征参数和交通环境特征参数；

步骤4：将行人过街阶段划分为过街等待阶段和过街运动阶段，并按过街等待阶段和过街运动阶段划分特征参数，形成行人过街行为特征库；

步骤5：依据行人过街行为特征库建立基于随机森林算法的行人过街风险特征重要度分析模型，即重要度分析模型；由重要度分析模型输出得到各行为特征对违章情况的重要度及过街违章分类效果综合评估指标；

步骤6：依据行人过街行为特征库及步骤5中的重要度分析模型输出结果，利用CRITIC权重法建立行人过街风险评估模型；并对行人过街风险进行多参数融合评估并针对每个行人的过街风险进行打分，得到过街风险评分。

2.根据权利要求1所述的等待时间手机分心条件下行人过街风险评估方法，其特征在于，所述重要度分析模型评估的过街违章情况包括：过街时效、抢行过街和空间违章。

3.根据权利要求1所述的等待时间手机分心条件下行人过街风险评估方法，其特征在于，在步骤6中，建立行人过街风险评估模型时，选取重要度分析模型输出结果中，重要度排名前20％的行人行为特征以及表现行人过街违章情况的特征参数作为过街风险影响因素，并依据过街风险影响因素选取得到风险评估指标。

4.根据权利要求1所述的等待时间手机分心条件下行人过街风险评估方法，其特征在于，在步骤1中，采集基础数据时，数据采集地点包括有信号灯的人行横道、十字路口和丁字路口。

5.根据权利要求1所述的等待时间手机分心条件下行人过街风险评估方法，其特征在于，所述行人基本属性特征参数包括行人的性别、年龄、结伴过街人数和手持物类型；所述行人行为特征参数包括：手机分心类型、过街等待时刻、手机分心时刻、过街等待位置、过街等待人数、信息搜索频次、过街时刻、到达各边界线的时刻和行人违章情况；所述交通环境特征参数包括人行横道线形长度、信号灯类型、信号灯周期、绿灯开始时刻和红灯开始时刻。

6.根据权利要求5所述的等待时间手机分心条件下行人过街风险评估方法，其特征在于，所述手机分心类型包括视觉分心和听觉分心。

7.根据权利要求1所述的等待时间手机分心条件下行人过街风险评估方法，其特征在于，在步骤2中，所述预处理还包括筛除信号灯周期中绿灯为16秒、红灯为99秒的周期数据。

8.根据权利要求1所述的等待时间手机分心条件下行人过街风险评估方法，其特征在于，所述行人过街风险评估模型在处理数据时，对表现行人过街违章程度的特征参数进行无量纲化处理。

9.根据权利要求1所述的等待时间手机分心条件下行人过街风险评估方法，其特征在于，还包括步骤7：对过街风险评分与手机分心行人的行为特征进行相关性检验；并挑选得到与过街风险评分相关的手机分心行为特征；分析手机分心行为特征在不同过街风险影响因素下的差异性，进而得到影响手机分心行人过街风险的因素。

10.根据权利要求9所述的等待时间手机分心条件下行人过街风险评估方法，其特征在于，在步骤7中，进行相关性检验时，采用Kendall检验和Spearman检验相关性检验方法。