简介： 本发明公开了一种基于深度学习的视频大数据交通场景分析方法，涉及计算机视觉领域，具体包括如下步骤：S1、系统视频前景与背景分析：采用SOBS进行背景建模，去除视频定格中的前景，保留背景视频；S2、系统视频交通标识的检测与分类：采用R‑FCN算法对背景图像马路信息进行检测并进行二次结构化；S3、统计各项数据，分析马路上的信息，综合汇总，结合车辆自动检测系统做出车辆违章统计与道路规划。本发明可运用于城市交通智慧大脑中，通常配合车辆自动检测平台结合使用，能高效准确地判断出车流量，车辆道路违章等事件，为安全城市与智能交通提供了很好的软件基础。