Con la creciente demanda de evaluación de seguridad vial, las preocupaciones globales sobre la seguridad en las carreteras han ido en aumento. Esto es especialmente evidente con la amplia adopción de la tecnología V2X (Vehicle-to-Everything), donde las personas se centran más intensamente en cómo aprovechar medios tecnológicos avanzados para abordar de manera efectiva los desafíos en la seguridad del tráfico. A través de la investigación de la tecnología de reconocimiento de estilo de conducción, la evaluación precisa del comportamiento de conducción y la provisión de mensajes y advertencias de seguridad personalizados se han vuelto cruciales para prevenir accidentes de tráfico. Este documento propone una técnica de construcción de campo de riesgo basada en datos ambientales recopilados por sensores de vehículos. Este documento presenta un algoritmo de reconocimiento de estilo de conducción que utiliza la visualización de campo de riesgo y tecnologías de aprendizaje de máscaras. Los resultados de la investigación indican que, en comparación con los modelos clásicos tradicionales, el algoritmo mejorado tiene un excelente rendimiento en términos de precisión, estabilidad y robustez, mejorando la precisión del reconocimiento de estilo de conducción y permitiendo una evaluación más efectiva de la seguridad vial.