一直以来,山区公路以较高的事故率长期困扰着公路管理部门。为了提高山区公路交通安全管理水平,需要研究和应用更多的新技术和新方法,而系统化、智能化则是今后山区公路交通安全管理的发展方向。为此,本文针对山区公路的特点,重点研究了山区公路交通安全管理所需的一些关键技术,并对山区公路交通安全管理系统的框架进行了设计,论文研究的关键技术和系统设计将对提高山区公路交通安全管理水平具有重要的意义。本文对山区公路交通安全管理中的几个关键技术进行了研究,并提出了融合这些技术的系统框架,主要包括了以下几个方面：1、本文提出把山区公路按照道路条件分段分类,并分别分析各类路段速度的预测方法。目前山区公路的速度预测往往采用通过实际观测、人工调查获取,该方法可以克服实地观测所需的高成本,同时由于考虑了道路线性条件与实际速度的关系,对没有调查过的路段的实际速度也能预测,不需要大量的调查就可以了解研究路段的速度分布情况,有利于开展后续的路段安全评价。2、本文提出将路段划分为不同类型,选择合理的指标,分类分段运用概率神经网络进行安全状态评价和预警。该方法首先是选择合适的输入指标和评价标准,然后采用概率神经网络进行安全状态评价,这样可以有效地避免其他方法需要确定指标权重的问题,克服人为因素对结果的影响,过程简单且结果比较合理。该方法如果输入数据为历史数据或预测数据,则可用来对路段进行安全状态评价；若结合实时采集的数据则可以用来实时分段预测路段安全状态,实现预警功能。3、本文提出适于山区公路交通安全管理的多参数事件检测技术。选择平均速度和占有率为参数,结合信号相关函数和加利福尼亚算法,实现山区公路事件发生的检测和位置确定,并通过仿真验证了其具有较高的准确性。山区公路一般所处山区,条件相对简单,在发生交通事故时如果不能及时被发现就会造成严重交通拥堵和损失,该方法的研究对提高山区公路交通安全管理水平具有重要的意义。4、本文在基于上述关键技术研究的基础上,提出山区公路交通安全管理系统框架设计,以系统的形式融合上述关键技术并推广到应用层面。该系统建成后不仅能为今后山区公路交通安全理论的相关研究提供数据支撑,而且能实现山区公路交通安全管理工作中事故预警和事故发生后的检测功能。本文在山区公路交通安全管理关键技术研究中,坚持研究结果的实用性和先进性原则,强调结合山区公路交通安全管理的实际需求,在研究过程中对已有研究思路与研究成果都进行了较为完整的归纳整理,为后续深入研究理清了思路、明确了重点突破方向。以上研究成果将有利于促进我公路交通安全管理技术和方法的进一步完善和深入研究，对于开发适合山区交通安全管理的信息化产品,促进我国山区公路交通安全理论的研究也具有重要意义。