交通安全与人民群众的生命财产息息相关,长大下坡是道路交通安全中一个主要的安全风险影响因素。目前国内外关于道路运行风险预警研究正逐步向智能化、系统化方向发展,但是针对长大下坡有效的风险预警和管控尚无可行的方案。长大下坡交通管控的核心是交通分布预测,为此,本文利用深度学习的方法研究断面交通分布预测方法,并基于预测完成长大下坡交通管控系统的设计。具体工作包括:论文首先在详细分析长大下坡安全影响因素、交通管控特点和需求的基础上,针对长大下坡交通管控中存在的实时性高、交互手段有限等特点,提出重点关注两客一危车辆、以预测和固定设施升级为主的管控思路,在此基础上,提出长大下坡交通管控系统的总体设计。其次,采集实际高速公路长大下坡交通监控视频,利用视频分析技术对视频进行交通参数采集;基于K-Modes聚类算法对缺失数据、异常数据进行识别和补全;并使用偏随机密钥遗传算法和双向推导的方法完成跨视频车辆的匹配与车辆轨迹拼接的工作。建立了可用的长大下坡交通轨迹数据集。再次,提出并研究了一种基于结构化LSTM的长大下坡车辆分布预测方法。方法根据车辆空间分布位置关系,自基点向外对车辆分布进行描述,将空间上直接相邻的车辆对应的LSTM网络单元彼此连接并共享隐藏状态,由此形成一个由多个LSTM网络单元辐射连接的网络单元,即结构化LSTM网络单元层。同时,通过搭建编码器-解码器网络架构完成车辆分布预测工作。实验结果表明,相较于单一LSTM网络,使用结构化LSTM网络预测带有双向交互关系的车辆分布能达到更好的效果。最后,以云南昆磨高速公路27公里的长大下坡为试点路段,对昆磨长大下坡交通管控系统进行方案设计,构建了包括数据采集层、数据支撑层、业务层和应用层在内的系统框架,并对软硬件系统进行详细设计。