摘要：隧道交通环境的复杂性和潜在安全风险使智能交通管理成为研究前沿领域。隧道作为交通基础设施的关键节点，具备封闭性、复杂性和极端环境特征，传统交通管理方法在风险识别和应急处置方面存在技术瓶颈。针对隧道交通环境中风险识别精度不足、应急处置效率低下等关键问题，本文构建多模态感知与人工智能驱动的智慧诱导技术框架。该框架融合视频监控、环境传感和车辆检测的多源数据，通过深度学习风险识别算法实现隧道内潜在风险的智能识别与预警，基于知识图谱和强化学习的智能决策系统生成最优应急处置方案，研究成果克服了传统管理方法中的滞后性和主观性问题，为隧道交通安全的智能化管理提供系统性的技术支撑和实践参考。