本研究提出了一种基于深度学习的交通安全分析方法，克服了传统碰撞分析系统的局限性。通过集成学习和多模态数据融合，开发了分层严重性分类系统，实现了92.4%的风险预测准确率和89.7%的热点识别精度，显著提升了分析效果。