摘要：交通流密度提升使安全隐患更复杂，传统人工巡查与单一数据源难满足需求。多元信息融合整合交通监测、视频、气象、设施状态及车联网数据，可实现广域动态监测与预警。本文构建多源数据融合框架，结合深度学习与时空分析，实现隐患特征提取与模式识别，并基于风险指数分级处置。实证表明，该技术显著提升识别准确率与响应速度，推动交通安全由事后处理向事前预防转变。

关键词：多元信息；交通安全；隐患识别；数据融合；深度学习

引言

交通安全是城市交通系统运行质量的重要保障，而交通安全隐患是导致交通事故发生的重要诱因。本文的研究旨在提出一个面向多源数据融合的智能识别技术框架，通过算法与系统设计的优化，实现隐患识别的自动化、智能化和动态化，进而为交通安全管理部门提供科学、及时的决策依据。

一、城市交通安全隐患特征与多元信息融合的必要性

城市交通安全隐患的形成受多种因素影响，其中道路基础设施问题和交通参与者行为问题是主要原因。道路基础设施方面，常见隐患包括路面坑槽破损导致车辆失控、交通标志标线缺失或模糊导致驾驶员误判、信号灯故障或配时不合理引发冲突点增加，以及隔离护栏缺损造成的行车风险。交通参与者行为方面，超速、酒驾、疲劳驾驶、违规变道、逆行、机动车与非机动车混行等都是事故多发的重要隐患。此外，恶劣天气条件如大雾、冰雪、暴雨等会显著增加事故风险。由于这些隐患在时间和空间上都呈现出动态变化特征，且可能在极短时间内形成并导致事故，因此仅依靠单一数据源难以及时、全面地捕捉隐患信息。多元信息融合在隐患识别中的优势体现在三个方面：一是数据覆盖范围广，通过整合固定监测点与移动感知设备的数据，实现对整个路网的全方位监控；二是信息类型多样，可涵盖交通流量、速度、占有率、轨迹、视频图像、气象数据和道路设施状态等多种信息，能够多维度刻画隐患特征；三是数据互补性强，不同数据源在时效性、精度、空间覆盖等方面的差异可以相互补充，提高识别的准确性与鲁棒性。因此，在智能识别技术中引入多元信息融合，不仅能够发现更多类型的隐患，还能对隐患的成因和演变过程进行更深入的分析。

二、多元信息采集与融合的技术框架

针对城市交通安全隐患的智能识别需求，本文提出了一个多源数据采集与融合的技术框架。数据采集层包括固定监测设备（如视频监控、地感线圈、雷达检测器、气象监测站）、移动感知设备（如公交车、出租车、网约车的 GPS 轨迹采集、车载摄像头和传感器）、无人机巡检以及公众众包信息（如社交媒体、手机应用的事件上报）等多种来源。数据融合层对采集到的多源数据进行时间同步、空间配准、格式统一与缺失值处理，同时引入异常检测算法剔除明显错误数据。在此基础上，利用数据融合算法（如卡尔曼滤波、多模型自适应估计、贝叶斯融合等）将来自不同传感器与渠道的信息进行融合，形成高精度、高时效性的统一数据集。为了支持隐患识别的多样化需求，框架中还设计了特征提取模块，分别针对视频数据、轨迹数据和气象数据进行特征建模，例如利用计算机视觉技术提取车辆轨迹、速度变化、车道占用情况，利用轨迹聚类分析交通冲突事件，利用气象数据识别低能见度和路面湿滑风险。在融合后的数据集基础上，可以进行后续的隐患模式识别与风险评估。

三、基于深度学习与大数据分析的隐患智能识别方法

在隐患识别算法设计方面，本文结合深度学习与时空大数据分析技术，构建了一个多层次、多任务的识别模型。在视频分析方面，采用基于卷积神经网络（CNN）的目标检测算法（如 YOLOv5、Faster R- CNN）对交通参与者的行为进行实时识别，如闯红灯、逆行、超速等，并结合光流分析识别潜在的碰撞风险。在轨迹数据分析方面，利用长短期记忆网络（LSTM）建模车辆轨迹的时间序列特征，预测可能的异常行为，并结合 DBSCAN 等聚类算法识别高频冲突区域。在多模态信息融合方面，采用注意力机制对来自视频、轨迹、气象和设施状态的特征进行加权融合，使模型能够根据具体场景动态调整对不同信息的关注度。在风险评估阶段，构建基于层次分析法（AHP）与模糊综合评价的风险指数模型，将识别到的隐患按严重程度进行量化，并分为高、中、低三个等级，为后续的干预措施提供依据。为了提升模型的实时性与可部署性，本文在系统设计中引入了边缘计算架构，将部分计算任务下沉至道路侧的智能感知设备，实现本地快速识别与预警，减少数据传输延迟和中心处理压力。

四、隐患分级预警与优化处置策略

智能识别的最终目标是为隐患治理提供可操作的决策依据。本文在识别结果的基础上提出了隐患分级预警与优化处置策略。高风险隐患如严重信号故障、路面大面积塌陷、交通流量异常激增等，需要立即启动应急响应，包括交通诱导、临时封路、警力派遣及设施抢修等措施；中风险隐患如车道占用、部分标线缺失、局部路面破损等，可在日常维护周期内优先安排修复，并结合诱导信息减少对交通的冲击；低风险隐患如轻微标志模糊、植被遮挡视线等，可纳入定期巡检与养护计划中逐步解决。为了提高处置效率，系统与交通管理平台、道路养护系统、气象服务系统实现数据互通，在风险出现的第一时间将预警信息推送至相关部门，并提供处置建议。同时，通过大数据分析对历史隐患记录进行挖掘，识别高频风险点与高危时段，提前制定针对性防范措施。此外，系统支持公众反馈渠道，鼓励交通参与者通过移动终端上报风险信息，实现政府与公众的协同治理，从而形成闭环的隐患发现—预警—处置—反馈机制。

五、结论

本文针对传统交通安全隐患识别方法覆盖面窄、时效性差的不足，提出了基于多元信息融合的智能识别技术体系，整合视频、轨迹、气象、设施状态及公众信息等多种数据源，构建了多层次特征提取与融合框架，并结合深度学习与时空大数据分析实现对隐患的自动识别与风险分级。通过典型城市道路的验证案例表明，该方法在识别准确率、预警及时性和风险处置效率方面均显著优于传统手段，能够为城市交通安全管理提供有力技术支撑。未来的研究可以在以下几个方面深化：一是引入更多新型数据源，如自动驾驶车辆感知数据和5G 高精度定位信息，进一步提高隐患识别的全面性和精度；二是探索强化学习与多智能体系统在隐患动态干预中的应用，实现识别与处置的自适应优化；三是研究隐患识别结果与交通运行仿真平台的深度结合，实现对隐患处置效果的模拟评估与策略迭代优化。随着智慧交通与智慧城市建设的推进，基于多元信息的交通安全隐患智能识别技术将成为实现城市交通安全可持续发展的重要基础。

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