伴随汽车工业的智能化发展,对交通标志识别技术的要求也进一步提高,提出了一种基于改进ResNet残差网络模型的交通标志识别方法。根据交通标志的特点,研究构建了八块结构的ResNet残差网络模型,并结合了对数似然代价函数。提出模型不仅可以有效防止梯度爆炸、消失的问题,还能在控制模型训练迭代速度的基础上,进一步提高交通标志的识别精度。在交通标志识别的公共数据集GTSRB上完成测试,测试精度达到了99.74%,相较于当前相关算法,识别精度能够进一步提高。