1学生/研究学者，2名学生/研究学者，3名学生/研究学者计算机科学与工程学系（人工智能与机器学习）Vignana Bharathi技术研究所，Aushapur（V），Ghatkesar（M），Medchal Dist。 501301，印度Telangana，摘要：智能运输系统（ITS）在增强道路安全和优化交通管理方面起着至关重要的作用。 这些系统有效性的核心是对交通信号灯状态的快速而准确的检测和分类。 这项研究通过提出一种新颖的方法来实时交通光识别，为计算机视觉和机器学习的持续进步做出了贡献。 利用重新网络（残留网络）体系结构，我们的方法解决了各种环境条件所带来的多方面挑战，包括不利的天气，不同的照明和遮挡。 Resnet的深度学习能力使我们的系统能够辨别复杂的模式和功能，从而展示其对现实世界流量情景复杂性的适应性。 除了技术方面，该研究强调了准确的交通光检测和分类的重要性。 这些过程不仅是技术必需品，而且对优化交通流量，最大程度地减少拥堵并最终增强了现代城市环境动态环境内的道路安全性具有深远的影响。 这项研究有助于计算机视觉和机器学习中更广泛的论述，旨在为现实世界所带来的应用所带来的挑战提供实用的解决方案。1学生/研究学者，2名学生/研究学者，3名学生/研究学者计算机科学与工程学系（人工智能与机器学习）Vignana Bharathi技术研究所，Aushapur（V），Ghatkesar（M），Medchal Dist。501301，印度Telangana，摘要：智能运输系统（ITS）在增强道路安全和优化交通管理方面起着至关重要的作用。 这些系统有效性的核心是对交通信号灯状态的快速而准确的检测和分类。 这项研究通过提出一种新颖的方法来实时交通光识别，为计算机视觉和机器学习的持续进步做出了贡献。 利用重新网络（残留网络）体系结构，我们的方法解决了各种环境条件所带来的多方面挑战，包括不利的天气，不同的照明和遮挡。 Resnet的深度学习能力使我们的系统能够辨别复杂的模式和功能，从而展示其对现实世界流量情景复杂性的适应性。 除了技术方面，该研究强调了准确的交通光检测和分类的重要性。 这些过程不仅是技术必需品，而且对优化交通流量，最大程度地减少拥堵并最终增强了现代城市环境动态环境内的道路安全性具有深远的影响。 这项研究有助于计算机视觉和机器学习中更广泛的论述，旨在为现实世界所带来的应用所带来的挑战提供实用的解决方案。501301，印度Telangana，摘要：智能运输系统（ITS）在增强道路安全和优化交通管理方面起着至关重要的作用。这些系统有效性的核心是对交通信号灯状态的快速而准确的检测和分类。这项研究通过提出一种新颖的方法来实时交通光识别，为计算机视觉和机器学习的持续进步做出了贡献。利用重新网络（残留网络）体系结构，我们的方法解决了各种环境条件所带来的多方面挑战，包括不利的天气，不同的照明和遮挡。Resnet的深度学习能力使我们的系统能够辨别复杂的模式和功能，从而展示其对现实世界流量情景复杂性的适应性。除了技术方面，该研究强调了准确的交通光检测和分类的重要性。这些过程不仅是技术必需品，而且对优化交通流量，最大程度地减少拥堵并最终增强了现代城市环境动态环境内的道路安全性具有深远的影响。这项研究有助于计算机视觉和机器学习中更广泛的论述，旨在为现实世界所带来的应用所带来的挑战提供实用的解决方案。通过强调准确的交通信号识别的重要性，我们的研究试图推动该领域的进步，并可能对发展智能交通管理系统的发展产生潜在影响，这可能会对城市的流动性和安全性产生积极影响。索引术语 - 交通信号灯，重新系统，深度学习，计算机视觉。