高速公路隧道交通安全风险识别与管控研究

摘要

针对高速公路隧道交通安全风险识别能力不足、数据分析技术落后及应急响应效率低等问题，本研究提出一套融合计算机视觉、传感器网络和数据挖掘的综合风险管控方案。通过构建图像识别模型实现危险驾驶行为的自动检测，利用多类型传感器网络进行环境参数实时监测，并采用数据挖掘技术建立风险预警模型，结合智能交通管理系统实施动态管控策略。实际应用结果表明:该技术体系使隧道事故率下降41.9%，异常事件响应时间缩短68.8%，危险驾驶行为识别率在90%以上，显著提升了隧道交通安全管理水平，具有良好的实用价值和推广前景。

关键词

高速公路隧道 / 交通安全 / 风险识别 / 计算机视觉 / 智能管控