本发明涉及交通冲突管控技术领域，公开了基于深度学习的交通冲突识别与风险等级预测方法及系统，方法包括：基于激光雷达数据得到不同目标车辆的三维点云信息；对不同目标车辆的三维点云信息进行轨迹跟踪，得到不同目标车辆轨迹；根据不同目标车辆轨迹，提取出目标车辆交通特征；根据目标车辆交通特征和预设的冲突检测阈值，构建训练集和测试集；基于训练集对分类模型进行训练，得到训练后的分类模型；训练的过程中采用贝叶斯搜索算法对超参数进行调优；将待识别车辆及其相邻车辆的交通特征，输入到训练后的分类模型中，得到待识别车辆是否发生交通冲突的识别结果和交通冲突等级。本发明为交通管理部门提供科学决策支持，有效提高交通安全水平。