近年来,随着我国经济发展和科技进步,以农业为主的传统乡村型社会逐渐转变为以非农业为主的现代城市型社会。随着我国城镇化的不断深化发展,城市人口规模和产业规模不断扩大,城市交通运输压力也不断扩大,尤其是交叉口节点位置。尤其是位于城区的信号交叉口作为城市道路的重要组成部分,在连接道路的作用中发挥着重要作用,但它同时也是整个城市道路网络的交通瓶颈。聚集机动车、非机动车和行人等的混行交通流。行人作为弱势群体,往往更容易受到伤害。通过交通安全技术分析可知,由于交通事故样本的稀缺性和事故发生的局限性,可选取交通冲突技术对信号交叉口人车交通冲突进行数据分析,对交叉口的交通安全进行评价,提出交叉口改善意见,提高行人过街的安全性。在本文中,基于交通冲突技术基本原理,采用录像法获取现场视频资料,利用物理跟踪软件TRACKER,通过标定定标杆和设定坐标轴,选取质点,手动跟踪或自动跟踪所标质点在每帧的运行轨迹,获取机动车的坐标变化基础数据,进而实现交通冲突微观数据的提取。本研究一共获取400个四维样本,每个样本包括冲突时间、冲突速度、最大加速度和车辆转向等参数,并通过Matlab软件对所有样本进行深度学习,进行聚类分析,通过归类降维,最终可以将这些样本分为四类,代表着交通冲突严重程度的四种等级。对这四种等级进行分析,以深度学习结果为参考依据,量化评价信号交叉口基于人车交通冲突严重性的安全评价。另外,本研究建立了基于人、车、道路、管理等四个维度十七个指标的信号交叉口风险分析评价体系,利用层次分析法技术,对各个指标的权重进行分析。结合风险评价指标体系,基于交通冲突数据,利用耦合度理论,构建城市交叉口风险因素耦合模型,分析城市交叉口风险构成要素间的耦合作用,并提出冲突严重度模型,对城市交叉口多因素风险耦合效应进行评估。耦合模型输出结果,有利于进一步对交叉口改善提出针对性意见。本研究基于轨迹追踪技术提取交通冲突的微观数据,并进行深度学习判别交通冲突严重性的种类,初步量化交叉口的安全水平,评估交叉口风险水平。另外,根据交通冲突样本数据,本研究建立了基于层次分析法和耦合度模型的信号交叉口风险分析评价体系,分析各个风险因素之间的耦合作用。该研究可为传统安全评价方法提供一种新的尝试角度,并对交叉口改善方法提出新的方向。