随着智能交通系统的快速发展，车辆管理系统的智能化水平成为提升道路安全的关键。传统基于规则或简单统计的异常驾驶识别方法存在误报率高、适应性差等问题，而深度学习技术通过多层次特征提取与模式学习，为精准识别异常驾驶行为提供了新的解决方案。

深度学习模型在异常驾驶识别中的应用主要依赖于卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的协同作用。CNN擅长从车载摄像头或道路监控中提取车辆轨迹、速度变化等空间特征，而RNN则能捕捉驾驶行为的时序规律，例如急加速、频繁变道等异常模式。通过融合多源传感器数据（如GPS、惯性测量单元），系统可构建高精度的驾驶行为画像，实现实时风险预警。

实际部署中，系统的性能优化需解决两大挑战：一是数据标注成本问题。通过半监督学习和迁移学习技术，可利用少量标注数据训练出鲁棒性较强的模型。二是实时性要求。轻量化模型设计（如MobileNet、EfficientNet）与边缘计算结合，可在低延迟条件下完成本地化分析。某试点城市的应用数据显示，基于深度学习的系统将异常驾驶识别准确率提升至92%，误报率降低至5%以下。

未来，随着车路协同技术的普及，深度学习模型将进一步整合V2X通信数据，实现对分心驾驶、疲劳驾驶等隐蔽性异常的早期识别。这一技术的发展不仅为交通管理提供决策支持，也为自动驾驶系统的安全冗余设计提供了重要参考。